基于改进蚁群算法的物流运输最优路径优化模型构建

为在复杂交通环境中快速准确求解物流运输最优路径,本文基于改进蚁群算法构建了物流运输最优路径优化模型.通过仿真分析,结果表明相比遗传算法与传统蚁群算法,基于改进蚁群算法的物流运输最优路径长度均值明显较小,表明改进蚁群算法获得了相对更优的物流运输路径,加快了物流运输速度,减少了物流运输时间与成本,实际效益更为突出;且迭代次数明显较少,不仅加快了物流运输最优路径问题求解效率,还实现了大规模物流运输最优路径优化模型问题求解,实践应用范围广泛.     

上海物流业运用网络GPS

物流是一个迅速发展的概念，受到国际上各种企业和政府的高度重视。所谓物流绝不局限于实物的流通，而是由实物流和信息流共同组成，是一种包含计划、实施和控制的系统工程行为。实际上，物流的概念与传统的运输概念有很大的区别，例如对于传统运输企业追求的核心目标是运输周转量(吨公里)，其数量越大越好；但现代物流企业则需要设法尽力减少货物的环节和里程(例如通过商流与实物流的分离，商品在一级批发、二级批发交易期间停留在物流枢纽而不发生实际运输，仅在最后运送给零售商)，运得越少整体效益越大。     

基于双向反馈信息的逆向物流网络优化方法

研究物流配送网络优化问题,提高物流配送网络运行效率.考虑到物流中存在退货问题,针对传统物流优化网络是基于单项路径传递构建的,没有考虑退货等现象造成的逆向路径负荷增加,一旦逆向物流网络路径中的密度过大,造成运输中心密度负荷过高,使负向密度不能反馈到调度算法中,导致物流配送网络运行效率过低的问题.提出了一种基于双向反馈信息的物流网络优化调度方法.通过建立物流逆向配送网络关系的数学模型,利用双向反馈信息加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑逆向路径负荷的情况,提高网络运行效率.实验证明,改进方法提高物流配送网络运行效率,取得了物流优化的满意的效果.     

易损/危险品物流监测智能微系统

一种基于数据采集、射频识别的信息采集系统,可以采集存储物流过程中超过阈值的振动、湿度以及温度,并记录对应的时间,然后通过无线通信向外发送记录的数据。本系统由三部分组成,包括基于加速度传感器、温/湿度传感器的数据采集模块、基于RFID的无线通信模块及报警模块。本系统不仅可为易损邮寄物品保驾护航,还可对流通中的危险品状态进行实时监测,能应用于多种恶劣环境,实时将报警消息发送至运输人员手中,及时发现问题,提高运输效率,有效地降低运输货品的破损率和危险品的事故率。     

基于电子眼的应急物流运输路径自动规划研究

传统应急物流运输路径自动规划方法无法对灾区路况进行整体把握,导致规划的路径中出现道路损毁的情况,车辆无法到达,影响安全的同时,绕路延长运输时间。因此,设计一种基于电子眼的应急物流运输路径自动规划方法。首先确定电子眼的相关参数,设计其工作逻辑,完成传输图像视频的遍历检测,为路径规划提供参考,选择GIS系统中的栅格数据,作为路径规划的评估依据,最后建立应急物流路径规划模型,重点考虑的就是行车速度和时间,建立目标函数和约束函数,求解后得到应急物流运输路径自动规划的结果。通过算例仿真的实验结果,证明设计的规划方法得到的路径方案能够减少运输时间和信息量,验证了设计的路径自动规划方法具有一定的可靠性。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

供应链管理下的物流管理

根据《国家物流标准术语》的定义,供应链管理(SupplyChainManagement,SCM)是指利用计算机网络技术全面规划供应链中的商流、物流、信息流、资金流,并进行计划、组织、协调与控制。物流(logistics)为物品从供应地向接收地的实体流动过程,是根据实际需求,将运输、储存、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。物流是供应链的组成部分,并贯穿整个供应链,连接供应链中的各个环节,成为企业合作的纽带。在供应链管理下,物流以实现了快捷准确的产品转移、比传统运输更为低廉的物流成本、基于网络的快速高效的现代化信息…     

整车物流运输模型算法的研究

针对乘用车物流运输计划问题,本文建立了基于三维装箱问题的最优化装箱问题模型,提出了基于两阶段线性规划的处理算法。利用此算法,可在定义目标函数和约束的基础上,以较小的时间开销完成搜索空间的搜索,以得到最优化结果。在路径规划问题上,本文将路径规划问题简化为三角形路径规划问题,大幅减小了复杂度。最后,将两种算法相结合,可解决一般性的物流规划问题,并得到较优结果。     

工作流赋权性能有色Petri网建模方法

针对经典Petri网存在工作流无严格限制和定义,不同方式下变迁的托肯(Token)(包括了种类、数量、流向)绑定、后续库所到达以及对多性能描述与分析无法有效处理的问题,通过明确定义Petri网工作流结构、颜色集和加入多性能的衡量分析,提出工作流赋权性能有色Petri网。介绍了该方法的基本概念、权值向量和基本结构,并以危化品物流流程为实例,从时间和安全两个维度给出了危化品物流流程建模及性能测算方法;然后对危化品物流流程进行了建模、性能测算和分析,经测算其总体性能为3.8094;最后利用筛选模型中各路径的时间性能和危险度的差路,找出制约危化品物流流程的瓶颈,从而证明该方法是工作流多性能分析的有效方法。     

事件驱动的分布式工作流技术——在集装箱物流信息系统中的应用

集装箱物流作为一种主要的物流方式,其管理信息系统(MIS)的构建也必然要从传统的运输管理系统(TMS)转化到知识化、智能化的信息管理系统.文中介绍了事件驱动的分布式工作流技术,将ECA规则在时间上进行扩展并应用于集装箱物流信息系统的设计,建立了整个集装箱物流的工作流程,通过满足扩展ECA规则的事件来驱动物流和资金流的状态改变,并结合具体业务流程对实现过程做了简要描述.