基于DR-System的存贮路径问题研究

本文研究的是基于DR-System的存贮路径问题,即综合考虑配送中心订货成本、配送成本、配送中心和客户库存持有成本的最小化问题．本文提出井运用启发式算法来求解谊问题．首先把问题分解为两个子问题,即配送中心的订货问题和客户的配送问题,分别求解得到问题的初始解;然后,通过分析客户配送提前对总成本的影响,来改进初始解,从而得到谊问题的一个满意解．     

交通运输规划转型探讨

规划是交通运输行业持续健康发展的重要制度保障,进入新时期,交通运输规划亟待转型。综合交通运输法律缺失、城市交通运输规划管理部门分割、五年规划定位亟待重新认识、传统技术方法和统计手段难以适应规划决策需要等问题是规划面临的现实困境,适应经济发展新常态、全面深化改革、建养运管并重则为规划转型提供了潜在动力。分析规划转型需要解决的关键问题,探寻转型道路,将为交通运输规划工作提供新的思路和视角。     

临时车辆管制:企业物流路径重构风险和库存策略比较

大型活动举行期间,政府采取临时车辆管制来疏导交通流量。企业采取物流路径重构的应急措施,使原有供应链能够持续。设立了一个制造商,一个供应商,一个应急车辆转换点,建立(r,Q)库存模型。比较了物流路径中断前的原策略和物流路径重构后供应链协调策略的库存成本差异;比较了物流路径中断后供应链协调策略和非供应链协调策略库存成本差异,推导了最大成本损失比例。本文认为政府应对需要进行物流路径重构的企业提供补贴,或提供免费的应急点建设;企业应尽量采取供应链协调策略减少库存成本增加。     

发达国家交通运输发展战略转型的基本经验

对发达国家综合运输逐步成熟阶段进行战略转型的背景、历程与政策措施进行了基本梳理,提出低碳交通是未来交通运输的发展方向。     

基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

智慧配送 让物流更高效——关于物流智慧配送的研究

智慧配送不仅可以实现配送信息的自动识别、配送信息的自动预警,而且能实现配送路径优化的智能管理,是物流智能配送的一一大创新,将极大地提高物流配送效率,降低配送成本。     

结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法

针对传统舰船疏散网络最优路径选取方法舰船疏散性能较差的问题,设计一种结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法。基于无向二值网络,利用节点代表疏散通道交叉点、疏散集合点、疏散口、水密门、舱室等舰船疏散通道因素,构建舰船疏散网络结构模型,结合集合点容量限制构建流动约束对应函数、水密性对应函数,从而对舰船疏散网络结构模型的目标函数进行构建。根据构建的目标函数,利用蚁群算法实现舰船疏散网络最优路径选取。为了证明该方法的舰船疏散性能较强,将传统方法与该方法进行对比实验。实验结果证明,结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法的舰船疏散性能优于传统方法,更适合进行舰船疏散网络最优路径选取。     

关于铁路电商物流转型发展优化探讨

铁路作为我国现代物流体系的重要运输方式,建立铁路电商物流体系有助于提升铁路货物运输的核心竞争力,加快实现铁路电商物流的转型发展.在分析社会电商物流模式与发展趋势的基础上,从市场下沉不足、产品竞争力弱、设施设备落后和信息平台不完善等方面,剖析铁路电商物流存在的问题,提出铁路电商物流转型发展优化对策,打造高效铁路电商物流体...     

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。