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。     

简讯

正天津港公安局组织泰达行(天津)冷链物流进行液氨泄漏应急处置演练近日,天津港公安局组织泰达行(天津)冷链物流有限公司进行液氨泄漏应急处置演练,泰达物流、泰达公司、安监站、质监局等领导列席,泰达行冷链100余名员工直接参与了此次处置演练。演练模拟泰达行冷链物流液氨设备发生泄漏,立即组织人员自救撤离,并指引消防专业人员     

多点随机需求的分布式预置储备

考虑重点方向或区域中, 各重要隘口、通道、敏感地带等突发事件之间的关联性(连锁反应的可能性) 和需求的随机性, 在多个预置储备仓库构成储备网络和多个需求点组成需求网络的条件下, 研究了用储备网络保障需求网络的预置储备规模和储备分布优化问题, 分析了需求网络在各点突发事件和需求随机下总需求的分布特征; 在保证预置储备规模有效性、经济性与储备分布合理性的基础上, 建立了给定安全保障概率下的储备规模模型和过程响应准则下的分布式储备模型(统称储备模型); 根据模型特征将分布式储备模型分解为双层模型, 对随机需求采用样本化处理, 并在此基础上建立了针对性的遗传-模拟退火算法求解双层模型; 基于变异系数的概念, 提出了针对突发事件和需求随机的储备方案稳健性指标, 对储备模型及其算法进行了稳健性分析, 并通过案例应用验证了储备模型及其算法的有效性。研究结果表明: 相较于就近分区准则, 储备规模模型及其算法能在确保安全保障概率的前提下将储备规模降低约1/3;相较于极大极小化准则, 过程响应准则下的分布式储备方案可使首批物资响应时间减少11%, 使90%物资的响应时间减少21%;在面临需求网络中突发事件和需求的随机性波动时, 储备方案的波动幅度不超过需求波动的80%, 体现了较好的稳健性。      

连云港市建设“两基地”打造国际物流合作新空间

本文阐述了连云港市建设中哈物流国际中转基地、上合组织出海基地的战略意义,提出了连云港市与大陆桥沿线西安、兰州、乌鲁木齐等3个重要节点城市深化合作的重点领域及措施建议。     

现代物流船舶配载系统优化研究

随着经济全球化的深入,商品在全球范围的流通也日益广泛。大型集装箱船舶作为大宗商品的主要运输途径,具有不可替代的重要地位。为了提高大型集装箱船的运输效率,设计和优化集装箱船舶配载系统具有重要的意义。本文结合现代物流技术,对大型集装箱船舶的配载系统进行优化设计,使其在满足安全、可靠的运输货物的同时又具有经济性和智能化特性。     

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。     

基于遗传算法的船舶电子商务物流中心站优化

现有船舶电子商务物流中心站选址方法以时间路径最短为目标,存在着选址合理性参数较小的问题,为了解决上述问题,提出遗传算法的船舶电子商务物流中心站优化研究。依据船舶物流特点构建物流中心站选址模型,构建模型是一个NP-hard问题,利用遗传算法寻求全局最优解,通过编码、初始化种群、适应度评价、遗传算子操作以及遗传算法求解确定最佳船舶电子商务物流中心站的位置,实现船舶电子商务物流中心站的优化。实验结果显示:与现有代表方法相比较,本文方法用户到物流中心站位置的单位运输时间较短、单位运输成本较低,表明本文方法选址合理性参数较大,具备更好的应用前景。     

河北港口集团经济腹地物流市场拓展谋略

港口经济已成为当今区域经济发展的重要驱动器,经济腹地是港口生存与发展的前提和基础,成为调整区域产业结构的重要带动力量。     

物流人才培养与创新教育

物流业的高速发展,对人才提出了更高的要求。高等学校需要从观念、体制、方法、环境、管理等方面着力创新,以培养出适应社会可持续发展需求的创新型物流人才。