交通大数据驱动下的智能物流调度与路径选择

本文深入探讨了交通大数据在智能物流调度和路径选择中的应用。首先，概述了智能物流的概念和特点，分析了交通大数据如何影响智能物流调度。其次，讨论了交通大数据应用于智能物流调度中存在的难点，如物流参与者的互动，路径成本的变化，动态学习过程等。最后，提出了交通大数据驱动下的智能物流调度的优化路径，包括建立物流信息平台，实施动态物流路径优化，多模式运输规划，货车空载率优化，智能仓储管理。     

智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法

为了满足船舶海上应急物资的需求,针对当前船舶海上应急物流路径规划方法存在的不足,设计了基于智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法。首先根据船舶海上应急物资需求的特点,建立船舶海上应急物流路径规划的数学模型,然后基于智能网络对船舶海上应急物流路径规划的数学模型进行求解,构建船舶海上应急物流规划路径,最后通过算例对本文的船舶海上应急物流路径规划方法性能进行验证。验证测试结果表明,本文方法在较短时间内可以找到最优的船舶海上应急物流规划路径,是一种能够满足实际需要的船舶海上应急物流路径规划方法。     

智能水下机器人路径规划方法综述

路径规划方法是智能水下机器人技术研究的核心内容之一,是实现自主航行和作业的关键环节。本文将水下机器人的路径规划方法按智能程度分为传统和智能两大类。传统方法包括基于路线图构建的路径规划方法、基于单元分解的路径规划方法以及基于人工势场的路径规划方法,智能方法包括基于群智能的路径规划方法和基于机器学习的路径规划方法。针对水下机器人规划环境的特点,分别对这几类典型方法进行总结与评价,重点分析了智能方法的优缺点和关键问题,最后展望智能水下机器人路径规划的未来研究方向。     

智能水下机器人路径规划方法综述

路径规划方法是智能水下机器人技术研究的核心内容之一,是实现自主航行和作业的关键环节。本文将水下机器人的路径规划方法按智能程度分为传统和智能两大类。传统方法包括基于路线图构建的路径规划方法、基于单元分解的路径规划方法以及基于人工势场的路径规划方法,智能方法包括基于群智能的路径规划方法和基于机器学习的路径规划方法。针对水下机器人规划环境的特点,分别对这几类典型方法进行总结与评价,重点分析了智能方法的优缺点和关键问题,最后展望智能水下机器人路径规划的未来研究方向。     

船舶物流路径规划的数学模型构建及求解

船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。     

基于智能交通系统的物流配送路径规划研究

随着智能交通系统的发展，物流配送路径规划可以利用智能交通系统提供的实时交通数据、优化配送模型和提高配送可靠性等优势，实现更高效、更经济、更可靠的配送方案。本文就此进行研究。     

数据包络分析下船舶物流运输路径规划方法研究

为了降低船舶物流运输拥堵,设计基于数据包络分析思想,提出新型船舶物流运输路径规划方法。根据现有的航路节点路径信息,模拟船舶层面模型,明确当前路径冲突分流节点,引入数据包络分析中的交叉效率评价思想,以节点作为投入数据,添加"阻力费用"建立效率评价目标函数消除冲突点,将其作为输入变量,建立可通行性惩罚函数,将冲突节点并入到原点集中,即可获取最佳规划路径。通过仿真实验数据可以确定,应用设计规划物流路径后,船舶物流交通冲突率降低了43%,平均无阻路段长度提升了47%,可以有效避免物流配送拥堵。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型

传统船舶分段物流运输路径规划模型受到单一计算模式的限制,无法对突发路径规划要素进行有效载入计算,导致船舶运输全程路径出现航线重复、不必要航线距离规划过长的问题。提出多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型。针对规划模式单一问题,首先,对船舶物流分段路径进行分段式路径瓶颈模型计算,获得不同运输段的瓶颈点坐标;根据瓶颈点坐标数据,计算各运输段冲突分流点;最后,将各段路径进行融合最优计算,通过阶段式遗传算法,构建最优路径模型。仿真对比实验证明设计模型规划的路径是最佳规划路径。     

基于地震预警的铁路物流运输路径规划优化方法研究

本文首先介绍了地震预警技术及其在物流运输领域的应用，探讨了其在提高安全性、优化效率和提升服务质量方面的潜在价值，阐述了地震预警技术对铁路物流运输路径规划的影响。其次探讨了基于地震预警的铁路物流运输路径规划应用所面临的难点，包括地震监测预报能力的限制、系统的复杂性、与其他系统的关联以及网络结构的复杂性等。最后提出了基于突发情况选择绕行方案、合理分配运输资源和能力、根据需求和优先级进行调度，以及根据灾情变化进行动态调整等路径规划的优化方法。     

基于多智能技术的船舶交通流仿真研究

交通流理论是一种数学和物理学进行交通特性分析的新型理论。随着社会经济的发展,海上交通运输业越来越繁荣,一方面促进了全球经济的发展,提高了物流运输效率;另一方面,导致海上航线密集,船舶碰撞、搁浅事故频发。因此,研究船舶海上交通理论有重要的意义。本文基于多智能(Multi-Agent)技术,建立了船舶智能交通模型,并进行了船舶交通流的仿真。本研究可以有效的促进海上航线规划水平,提高海上船舶的交通管理能力。     

低碳条件约束下船舶物流路径规划模型仿真

传统的船舶物流路径规划模型存在污染物排放物多的问题,不能满足低碳要求,为此对低碳条件约束下船舶物流路径规划模型设计。首先选择船舶物流路径节点并计算障碍物节点,然后采用约束法构造船舶物流路径目标函数,并计算航速与船舶耗油量以及碳排放量之间的关系,最后采取粒子群算法寻找路径中的最优解,以此完成低碳条件约束下船舶物流路径规划模型的建立。实验对比结果表明,此次设计的低碳条件约束下船舶物流路径规划模型的污染物排放量比传统模型的污染物排放量少,能够满足低碳约束条件下船舶物流路径规划需求,具有一定的实际应用意义。     

物流需求驱动下的公路交通网络规划与建设研究

随着全球化和电子商务的蓬勃发展,物流需求正经历着前所未有的变化,这些变化对公路交通网络提出了新的挑战和需求。本文详细讨论了物流需求变化对构建无缝对接物流网络、定制化物流服务以及网络灵活性的影响,并提出了四个关键策略来应对这些挑战：基于数据的需求预测与规划;多式联运与融合性交通系统的强化;公路网络的模块化设计以及智能升级。这些策略的实施,旨在提升物流效率和满足日益增长的物流需求。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。     

面向重大灾害的船舶应急物流运输线路规划方法

传统船舶物流运输线路规划方法,在重大灾害应急运输应用中,无法有效解决短时间内运输路径船舶运输点位冲突问题,导致短时间内无法完成冲突点交叉的最优路径规划计算,降低应急运输处理效率。因此,提出面向重大灾害的船舶应急物流运输线路规划方法。首先,根据应急运输线路对线路上的突出点位进行冲突点交叉点位评价,获得冲突点交叉评估数据;然后,根据评估数据建立应急物流运输线路规划模型。最后,对线路规划模型数据进行粒子群的最优量计算,获得最优规划线路,完成提出方法设计。通过仿真数据对比,证明提出方法具备短时间内完成运输线路的最优规划效果。     

港口物流和智能运输结合建设新路径

交通事业发展成果是衡量国家社会经济实力的重要指标,港口作为重要的交通枢纽,能反映出现代物流业发展的实际情况。为实现港口快速且持续的发展,当前我国港口物流业亟待加速转型升级。本文在分析港口物流和智能运输结合建设必要性的基础上,对现有发展模式进行研究并总结出有效的路径,希望能切实强化港口物流和智能运输结合建设的实效性,为推动港口物流业可持续发展保驾护航。     

基于蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究

传统海洋港口物流运输系统存在货物运输目标参量与船舶调度路径间的协同性异常问题,导致货物运输船舶调度的精准度误差增大。因此,提出蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究。首先,在系统硬件中加入船舶货物ID采集硬件,通过货物相关数据,建立起协同数据模型;接着;根据协同模型对运输路径进行基础模型计算,最后;通过蚁群算法,对路径与协同数据进行匹配性最优计算,从而得到最佳的物流调度方案,实现货物与路径的最佳协同性效果。为了验证设计系统的运输调度效果,通过仿真实验来完成对设计系统性能的验证,证明提出设计系统具有提升港口物流运输货物与船舶路径规划协同性的作用。     

第三届中国西部国际物流产业博览会

展示内容：1．各地市（区县）政府十二五物流规划形象展；2．物流金融与服务类展；3．物流与运输服务类展；4．物流信鼠化（物联网）展；5．物流技术设备类展；6．物流仓储设备类展；z智能交通类展；8．物流运输车辆展；焦物流人才交流展等。     

船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用

传统无人船航线规划方法,虽然能够对路径数据进行连续性分析计算,但在多数据流的匹配最优量计算方面,由于路径规划变量增多,导致线路规划量与输出量匹配出现误差,影响无人船路径规划准确率,降低无人船线路规划效果。因此,提出船舶交通流大数据在无人船航线智能规划中的应用。首先,对无人船运动轨迹进行数据模型建立,完成对路径数据资源的特征整理;接着通过引入大数据分析技术,利用AI数据分析算法,对路径规划资源进行最优量分析计算。最后,考虑到路径资源匹配最优量计算量巨大,为了保证算法计算效率,通过AIS压缩算法,对计算过程中匹配完结路径规划数据进行压缩简化计算,实现计算空间资源的高效管理,从而提升无人船航线的智能规划。利用数据对比方式,证明提出方法在实际应用中的有效性。