智慧交通与智慧物流

智慧交通和智慧物流是智慧城市建设的重要内容.智慧交通技术的创新和发展，促进了智能交通升级.解决大规模数据计算问题是物流智能化的基础.本次论坛以“智慧交通和智慧物流”为主题，介绍了安全驾驶统一集理论、实践及成果，探讨了新一代信息技术对智能交通发展与创新的推动作用，介绍了无人驾驶技术的总体框架、发展与应用，探讨了智慧物流所面临的大规模数据计算问题及解决方案.     

混合下单模式下在线餐饮订单配送优化模型

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题，提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式，研究此模式下订单配送优化. 考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性，以最小化配送成本为目标，建立带有软时间窗的整数规划模型. 设计基于插入算法和2-opt 邻域搜索的混合启发式算法求解模型. 通过算例，分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响. 结果表明，单个因素的增加会降低配送成本，当两者同时增加，因系统达到饱和使配送成本不升反降，因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.     

我国公路物流的发展及对策

通过对物流管理基本原理的论述,对我国公路运输物流管理的现状进行了分析,结合我国开展物流管理的可行性和目标,提出了我国运输业开展物流管理应采取的对策。     

物流中心供配电系统的设计

阐述在物流中心供配电工程设计中的负荷计算、系统主结线方案、设备选型、线路敷设等通常采用的方法和措施。     

虚拟物流企业——中小货代企业的未来之路

加入WTO后,航运市场势必面临新一轮更大的冲击,众多中小货运代理企业规模小,抗风险能力弱,在这种情况下,很有可能举步维艰。针对从传统货代业与当今新兴的物流业的比较,探索出中小货代企业的出路——虚拟物流企业。     

多级物流配送中心选址模型及计算机求解

介绍了构建多级物流配送中心选址模型的方法以及如何运用Excel中的规划求解工具对模型进行求解。     

物流企业联盟利益分配方法研究

分析了物流企业联盟利益分配的原则,提出了几种常用的利益分配方法,并在此基础上进行改进,提出了基于加权群体重心模型的利益分配方法,实例证明该方法更加具有公平合理性,在物流企业联盟的利益分配中有应用推广价值。     

餐饮物流配送路线的优化研究

近年来,我国的餐饮企业迅速发展壮大,随之而来的问题是如何控制物流配送成本,合理的配送规划将直接影响一个企业的成本控制、效率和竞争能力。针对餐饮业的特点提出一个规划方案:按货物品种来确定配送节点的方法,并以此为基础,分别从选择配送点和对路线变更方案进行了研究。最后的算例将提出的总成本概念应用到用最短路径方法中来求解最优路径,表明全面的成本概念在配送规划中的重要作用。     

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。     

货车轨迹数据在公路货运系统中应用研究综述

随着轨迹数据可获取性及精度的持续提高,货车轨迹数据被广泛应用于公路货运系统的 规划与管理中,同时,人工智能和大数据分析技术的快速发展也为公路货运系统研究带来新的机 遇与挑战。本文全面梳理并总结了公路货运轨迹数据应用领域的相关研究,从基于轨迹数据的 货运出行信息辨识、货运系统关键特征预测、货运轨迹数据进一步应用3个方面回顾现有文献的 研究目标、主要内容和研究方法。通过文献分析发现：货运出行信息辨识研究聚焦于货运停留 点、车辆和货物、活动出行模式等热点主题,但现有辨识方法多移植于旅客出行研究,需要更多地 考虑货运出行的独特特征。在货运系统关键特征预测方面,研究者主要针对货运行程时间、空间 位置、出行需求等主题展开研究,并证明了基于轨迹数据预测货运特征的可行性,但预测时空范 围较为局限,需要根据具体的货运任务、货车司机特征和货运政策进行深入研究。此外,轨迹数 据也被应用于货运出行路径选择行为、货运停车休息行为、行驶安全、货运排放和能耗分析、货运 政策评估等研究。最后,在总结现有研究不足的基础上,本文认为未来研究应重点将货运轨迹数 据与其他多源数据相结合,从3个关键技术进行突破：一是针对货运实践个体,重点探索高效货车 驾驶员的出行特征和出行模式,并在货运系统中进行推广应用;二是针对交通运输新技术和新形 势,重点开发和优化自动驾驶技术和重大应急事件影响下的货运组织模式与策略;三是针对货运 供需关系及匹配机制,重点研究货运全流程供需状态辨识与预测,并结合深度学习等方法训练和 开发智能供需匹配模型,从而优化货运系统调度,助力社会散乱运力资源整合,提高货运系统的 综合效率。