一种先进的物流配送系统集成平台研究

本文从整合物流相关各行业资源的角度出发,在物流信息平台的基础上,将车辆导航技术应用于物流配送中,并将导航相关技术集成到物流信息平台上,采用网络GPS、WebGIS等现代先进技术来开发集成平台,设计了集成平台的逻辑结构和物理结构.本平台可以实现为物流配送提供全面的导航服务,包括配送车辆路径规划、路径引导、智能报警、车辆在途跟踪及客户实时配送状态查询服务等功能.本平台的研究对物流企业普及应用车辆导航技术,实现配送过程实时跟踪和控制、节约成本等具有重要的实际应用价值.     

考虑车辆均衡性约束的物流多路径配送仿真

传统物流多路径配送方法缺乏对车辆均衡调度的控制，导致物流服务质量不理想，配送耗时长、成本高。在考虑车辆调度均衡性的情况下，提出新的物流多路径配送方法。通过冗余数据去除和数据噪声抑制步骤，整合物流多路径配送信息。利用GPS定位设备确定调度车辆实时位置，结合多个配送车辆的运行位置和装填。在调度均衡性约束下，规划多条配送路径，结合实际交通状况，选择可行的配送路线，最终完成物流的多路径配送。实验通过与传统方法的对比可得出结论：研究提出的配送方法下车辆调度均衡性更高，平均配送耗时和成本分别降低了28.4min和0.53万元，对于提高物流服务质量起到积极作用。     

基于AGVs路径规划的物流智能调度系统设计与实现

为了解决现有物流调度系统低效缓慢、容错率低的问题,设计了基于自动导引运输车(Automated Guided Vechicle, AGV)和路径规划优化算法的物流智能调度系统。系统搭配了AGV的物流调度硬件,又结合了路径规划理论,开发了基于Petri网络的智能路径规划算法。通过算法性能对比得知,路径规划算法设计了最优调度路径,确保了较高的准确率和工作效率。系统测试结果显示,基于AGVs路径规划的物流智能调度系统能够在各种物流环境或者库房基地完成调度任务,很好地解决了物流企业在忙碌期的繁杂调度问题。基于AGVs路径规划的物流智能调度系统提高了物流调度的自动化程度,保证了物流调度和道路运输的效率,有效推动了商业模式和市场规范的发展。     

基于DCOM的动态运输调度多智能体系统研究*

针对物流运输调度中的客户需求动态性和随机性问题的解决,设计了一种基于DCOM的动态运输调度多智能体系统。在多智能体系统中,设计了包括预规划智能体、实时监控智能体、决策智能体和车辆智能体四类智能体。智能体以DCOM式组件形式实现,智能体之间的通信和协调由决策智能体集中执行。通过一个实例验证了系统算法的有效性,同时也为动态运输调度问题的解决提供了一个可参考的思路。     

基于两阶段求解算法的动态车辆调度问题研究

在分析需求动态变化的基础上,根据需求信息的提出顺序,将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调度问题,建立基于时间轴的动态车辆调度模型;利用量子理论改进遗传算法,设计量子遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计＂初始优化阶段＋实时优化阶段＂的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求客户,并对已产生的计划路径进行局部优化调整.通过仿真计算,验证了模型和算法的有效性.     

动态车辆调度系统设计与开发

针对市内货物配送和收集这一典型的VRPB问题,在Dijstra算法结合A*算法计算距离矩阵的基础上,以混合禁忌搜索算法为理论基础进行静态调度求解,并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算。开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统。该系统能监测新增的客户发货需求,实时跟踪车辆位置,以这些参数为输入动态地优化车辆行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆。     

基于免疫萤火虫算法的RFID仓储车辆动态调度

针对物流配送实时仓储车辆调度问题,提出了一种基于RFID技术的免疫萤火虫车辆动态调度框架。建立了基于配送成本的带约束条件车辆路径问题数学模型,运用免疫萤火虫优化算法求解该模型,免疫萤火虫优化算法将萤火虫优化及免疫克隆技术融合,采用多层进化模式,在低层萤火虫操作中及高层免疫操作中分别引入多态子种群自适应机制和全局极值筛选策略,以提高算法全局收敛效率,在此基础上设计了仓储车辆动态调度框架,将车辆动态调度过程分为车辆调度任务控制和路径优化两个阶段,给出了车辆动态调度任务处理流程。实验仿真表明,该车辆动态调度算法能够有效地解决大规模动态物流车辆调度问题。     

打车软件在城市配送中的应用研究

本文对我国物流行业发展现状做了研究,就物流信息不流通、城市物流配送社会化及专业化程度不够、城市配送基础设施落后、物流运输车辆利用率低、物流同城配送时效性较低等问题做了详细的分析,以及提出了相应的解决方案。即提出社会车辆调度平台的建设方案,以及构建物流车辆调度信息系统,从而改变物流车辆调度的现状,节约物流运输成本。在系统构建中,通过两个独立的平台即"物流公司与出租车联合配送APP",以及"车辆合作调度信息平台"来解决车辆调度问题。     

基于GIS技术和加权kNN算法的实时揽件调度方法

在物流末端的配送服务中,实时揽件调度研究尚处于空白。基于GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对“最后一公里”配送的智能物流信息系统。在此系统框架内,改进加权kNN分类算法实现快递人员的实时揽件调度。通过在菜鸟驿站某网点配送活动中的应用,表明智能物流信息系统能有效提升物流网点的服务质量,实时揽件调度方法也对解决实际问题效果显著。     

基于免疫计算的多车物流配送自适应规划仿真

物流配送中的车辆调度是配送管理及决策的关键问题。多车辆的配送过程不仅要考虑车辆的配送效率，还要满足物流的配送时间约束以及车辆的装载率。为实现多车物流配送的自适应规划，引入免疫计算方法，将配送目标看作免疫算子，模仿其在免疫系统中的衍生规律及配送时间、需求点需求等信息。通过权重变换法初步划分待规划任务种群，平衡种群权重值。将物流配送需满足的时间、装载率、行驶距离等作为目标，采用定义法给出对应目标函数。根据免疫计算的遗传寻优步骤，按照目标函数逐一代入，并得出最优的自适应规划方案。仿真结果证明，所提规划方法的车辆配送路径和时间均更短，可以解决多车物流在复杂情况下的配送问题。     

基于行驶路径记忆的智能车导航方法研究

针对飞思卡尔智能车视觉导航问题,研究了一种基于智能车控制信息的路径记忆方法。低速试跑时,智能车可以以比较高的控制精度行驶通过赛道,通过记录各段赛道的控制参数,如路径长度、方向转角等获得行驶路径的控制信息。在智能车竞跑行驶时,通过调用记录的行驶路径控制信息,就可以控制智能车以较快的行驶速度在赛道上行驶,并通过实时测量调整智能车的行驶偏差,实时调整智能车行驶速度和转角方向,实现对智能车的竞速导航控制。     

基于智能定位技术的无人物流车辆智能监控系统设计

传统的无人物流车辆智能监控系统监控图像清晰度差,监控速率慢。为了解决上述问题,基于智能定位技术设计了一种新的无人物流车辆智能监控系统,系统硬件传感器模块选用选用MCJS系列角度传感器,无人物流车辆定位模块选用ZM516X定位模块,支持Mesh网络,监控平台为LAND-LDRTU款无线远程监测终端RTU,内部配置实时监控系统,在C/S模式下设计应用系统程序。实验结果表明,基于智能定位技术的无人物流车辆智能监控系统监控图像清晰度高于传统监控系统42.58%,监控速率高于传统监控系统17.22%。     

一种自动跟踪的智慧物流信息处理系统的设计

为了实现对物流货品的跟踪溯源、车辆的实时监控和物流信息的采集处理,设计以ARM微控制器为硬件核心,通过RFID技术记录物资的包装、仓储、运输等全过程,结合GPRS网络将采集到的物资信息传送至监控平台实现远程监控,用户可以登陆平台实时获取物流车辆的运输情况、地理位置、物资信息。测试结果表明,系统稳定可靠,能够实现物流的全程跟踪、实时监控、信息传送等功能。     

数据驱动的智能车辆目标检测能力测试评价方法

本文针对智能车辆目标检测能力测评存在的指标体系不完整、量化程度和测评实时性低等问题,聚焦智能车辆目标检测能力中的目标分类和目标识别,在这两个测评项目上提出了一套量化的评价指标体系,并用TOPSIS方法进行综合的评价.然后在此指标体系的基础上搭建数据驱动的智能车辆目标检测能力测评平台,平台可满足对智能车辆目标检测能力测评的实时性要求.最后采用了若干组车辆检测算法对指标体系进行验证.     

强化学习在车辆路径问题中的研究综述

车辆路径问题是物流运输优化中的核心问题,目的是在满足顾客需求下得到一条最低成本的车辆路径规划。但随着物流运输规模的不断增大,车辆路径问题求解难度增加,并且对实时性要求也不断提高,已有的常规算法不再适应实际要求。近年来,基于强化学习算法开始成为求解车辆路径问题的重要方法,在简要回顾常规方法求解车辆路径问题的基础上,重点总结基于强化学习求解车辆路径问题的算法,并将算法按照基于动态规划、基于价值、基于策略的方式进行了分类;最后对该问题未来的研究进行了展望。     

烟草GIS 车辆监控系统

结合烟草业务发展要求和卷烟物流配送的特点,以建设先进的GIS车辆监控系统,实现综合调度、智能配送、统一管理为目的。本文针对烟草GIS车辆监控系统的特点和需求进行研究,在分析烟草GIS车辆监控系统的功能需求,烟草GIS车辆监控系统技术要求,烟草GIS车辆监控系统具体模块需求的基础上,结合先进的技术和行业实践经验,构建了一个烟草行业GIS车辆监控系统模型,并应用于实际应用的信息系统的开发和实施。     

基于车辆路径问题的建模及算法的研究

随着社会交通运输业的不断发展,物流已经成为人们生活中不可缺少的一部分,近年来,车辆路径问题已经成为图论、应用数学、计算机应用、运筹学、网络分析及交通运输学等多门学科共同研究的热点。经过多年来不断地验证,该问题很难通过常规的方法进行解答,人们通过智能算法对其进行研究分析。首先对车辆路径问题进行描述,其次在该问题的基础上分析其多目标进化算法,最后对车辆路径问题进行数学建模,对于实际的车辆路径问题起着积极的指导作用。     

基于物联网的智能物流系统分析与设计

在现代物流信息管理系统的基础上,提出了一种基于物联网的智能物流系统的设计方案,采用RFID技术实现货物的高效识别和唯一性识别,利用GPS全球定位技术获取车辆实时位置信息,并通过GPRS技术将车辆及货物的信息传送到服务器,依靠服务器和数据中心的实时数据分析功能,有效提高物流企业对资源变化的及时掌握,并为客户提供更加人性化和更全面的信息服务。     

基于GPS导航的智能车转向的控制策略

GPS导航系统提供实时的位置信息,引导智能车安全、准确与及时地实现转向。上位机比较智能车的实际位置和行驶路径的偏差,并对偏差进行处理,将处理信号发送给控制器,控制器驱动两路直线电动推杆同步伸缩,对电动推杆的转速和转向采用PID控制。     

基于GPS导航的智能车转向的控制策略

GPS导航系统提供实时的位置信息,引导智能车安全、准确与及时地实现转向。上位机比较智能车的实际位置和行驶路径的偏差,并对偏差进行处理,将处理信号发送给控制器,控制器驱动两路直线电动推杆同步伸缩,对电动推杆的转速和转向采用PID控制。