智慧园区建设的战略思路

智慧园区的建设对国家构建具有韧性和柔性的供应链具有重大战略意义。现阶段我国园区发展处于从物理园区向智慧园区转型的关键阶段,通过数字化转型解决提升园区资源配置效率和整个行业服务水平,是现阶段园区发展的当务之急。本文以智慧园区的建设实践和研发经验为基础,分析了我国园区发展的现状和趋势,阐述了以数字化转型构建智慧园区平台的理念、目标、关键要素及战略价值,并展示了应用实例,为以智慧园区推动实现供应链全程的数字化和可视化和物流行业降本增效具有启示价值。     

船舶物流技术发展探究

本文系统梳理了我国船舶物流技术的发展现状及其成因,进而提出了船上物流标准化、信息化、自动化和智能化的总体发展方案,尤其是融合发展策略,将助推船舶物流技术的发展。     

改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法

传统算法过早陷入局部最优,不能考虑全局配送问题,导致海上物流配送成本偏高,因此研究改进群智能优化算法的海上物流配送路径优化方法。该方法根据海上物流配送约束条件,建立路径优化模型,利用改进群智能优化算法,进行全局域中混沌局部的同步搜索,实现海上物流配送路径优化。实验结果表明,此次研究方法的物流配送成本,比传统方法低了24 332元,可见此次研究的路径优化方法更好。     

智能网络海上船舶物流运输最佳航线选取模型

常规的物流运输航线选取模型无法获取实时天气及周边环境信息,导致绕避台风不及时。为此利用智能网络技术,设计海上船舶物流运输最佳航线选取模型。分析随机变量对物流运输路线的影响,利用智能网络获取船舶实时位置,计算航线运营成本,了解运输总需求,分析船型大小与其挂靠频率间的关系,选择合适的靠泊港口与靠港顺序,完成智能网络下海上船舶物流运输最佳航线选取模型设计。采用仿真对照实验,测试该模型应用效果。实验结果表明,将智能网络技术应用到最佳航线选取过程当中,能够实时获取相关信息,准确地制定船舶绕避台风方案,选择最为合适的物流运输航线,保证货物安全并准时到达。     

基于DHGF模型的铁路物流金融风险评价

论文以铁路物流金融业务风险管理为对象,运用DHGF模型分析和评估铁路物流金融业务风险。基于铁路物流金融发展特点,从铁路物流企业角度构建铁路物流金融风险评价指标体系,采用融合德尔菲法、层次分析法、灰色系统理论和模糊评价理论的DHGF综合评价模型进行实例分析,有效识别和评估铁路物流金融业务中的各类风险,为铁路物流企业识别、评价和规避风险提供依据,有针对性地提出了风险控制建议,为铁路物流企业的决策提供参考。     

寻找物流"前世"之旅

刚刚过去的"妇女节",成为了电商促销的"机遇",这让很多人想起去年11月11日,阿里巴巴天猫"双十一"打响14秒成交额破10亿,1分36秒成交额破100亿.大家都知道,"双十一"是一场恶战,拼手速、捡便宜;"双十一"是场盛宴,疯狂剁手买买买.而疯狂过后,就是等快递了……     

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。     

粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用

传统的用遗传算法的港口船舶物流中存在逾期惩罚成本过高的问题,为此,提出粒子群优化算法在港口船舶物流中的应用。分析港口船舶物流影响因素并完成粒子编码,使得粒子位置与影响因素一一对应,计算多目标适应度函数,根据种群适应值均值调整目标粒子适应度函数,保证适应度函数最优,利用微粒迭代更新粒子的位置和速度,通过判断种群的收敛精度实现最优解的输出。实验结果表明,应用粒子群优化算法的港口船舶物流中逾期惩罚成本远低于应用遗传算法物流中的逾期惩罚成本,说明粒子群优化算法的应用有效地改善了逾期惩罚成本过高的问题。     

道路运输管理新探索

随着传统运输向现代运输的转变,道路运输的集约化程度愈来愈高,同时,对道路运输管理水平的要求也愈来愈高,道路运输管理工作将围绕全面落实科学发展观做出新的探索。     

寻找机遇御“寒冬”——专访北京交通大学物流研究院副院长王耀球

面对来势凶猛的金融海啸．素有“商贸活动晴雨表”之称的物流业身陷危机泥沼。自2008下半年开始,相当一部分物流企业资产闲置达70％左右,大部分物流企业利润急转直下．部分中小物流企业深陷困局。面临退市风险。