乙烷/石脑油共裂解

对乙烯厂乙烷／石脑油共裂解和乙烷单独裂解方案以及炉型选定进行了较全面的技术经济比较。     

改进量子粒子群算法的物流配送路径优化研究

传统物流配送路径优化方法存在运输成本高的问题,已经不能满足物流配送需求,为解决这一问题,设计了一种改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法.首先根据改进量子粒子群算法构造粒子实数编码,并确定物流配送路径优化目标,建立物流配送的运输固定成本和准时到达的目标函数,然后应用改进量子粒子群算法实现物流配送路径优化,最后采用具体实验对象分析了配送成本,实验对比结果表明,在多次物流配送过程中,传统方法配送方法比改进量子粒子群算法的物流配送路径优化方法的配送成本要高.     

基于Activiti 6.X框架的智能化车间物料配送系统的研究

车间物料配送系统是基于Activiti 6.X架构设计,可用于移动终端的仓储管理信息系统,工作人员只需要通过车间配备的surface go或Android设备就可以快速呼叫物资,系统实时处理,对不同的车间所需物资定点配送。从而实现加快产品流水线,省去了大部分专业设备的成本和大量人力,是许多大型或小型企业都具有的模式。     

基于属性基加密的车联网冷链物流配送目标隐私保护算法

针对车联网冷链物流中转与配送目标可被关联的问题,提出一种可有效泛化这种关联,进而保护配送目标的隐私保护算法.基于属性基加密技术,利用车联网中车辆可相互通信这一特点,通过同属性车辆解密建立匿名车辆组;利用匿名车辆组实现关联和配送目标泛化,进而保护配送目标的隐私安全.通过性能分析从理论上证明了安全性和算法效率,利用模拟对比实验,进一步验证了该算法的优越性.     

多时空配送任务驱动的无人车队车辆数优化方法

为解决快递终端配送多时空任务驱动下的最小无人车队车辆数配置问题,提出一种随机优化方法。首先,分析服务时长和等待时长对无人车队行驶路线规划的影响,从而构建最短路径模型;然后,基于二维时空网络构造服务序列网络;其次,通过网络转换将最小无人车队车辆数配置问题转化为网络最大流问题,并建立以车队车辆数最小为目标的最小车队模型;最后,针对模型特征设计一种融合Dijkstra算法和Dinic算法的Dijkstra-Dinic算法来对最小无人车队车辆数配置问题进行求解。在四种不同规模的服务网络中进行仿真实验,实验结果表明：在不同成功服务率下,最小无人车队车辆数与服务网络规模呈正相关,但随等待时长的增加而减少并趋向于稳定;所提算法中所引入的One-stop算子大大提高了搜索效率,所提模型和算法适用于大规模服务网络中的最小车队计算。     

基于无人机-配送车联合配送的优化算法研究

针对物流配送领域的一种新型交付方式--无人机联合配送车协同配送包裹,研究无人机与配送车联合路径以最小化交付时间的问题,提出了一种新型优化迭代算法。该算法将问题分为两步,首先确定配送车路线及客户节点分配,然后固定配送车路线及无人机节点,确定二者汇合节点生成无人机配送路线。算法最后保留满足约束条件的无人机路线及对应配送车路线,得到联合配送总耗时。以此方式从最少的配送车节点开始迭代,通过更新全局上界得到最优解。通过对10、11节点的示例验证,表明该算法能够有效缩小搜索范围,提高运行效率,在合理时间内求解中小规模示例。     

超市电商平台的“最后一公里”难题分析及解决对策

针对超市电商平台“最后一公里”配送问题,本文提出如采用众包物流配送模式与其它模式联合配送货物,并且建立信息监管部门、为员工购买人身保险、提高信誉度等措施来完成末端物流配送,保证物流服务水平,提高竞争力。     

基于分组策略的补货配送问题优化模型

针对已存在的供应链环境下较少考虑补货配送问题中的分组配送策略,结合大量零售商对单一产品需求量不同等特点,引入分组的决策变量.根据配送中心补货周期与配送次数的函数关系,以最小化三级供应链系统的平均总成本为目标,构建了带有配送中心能力约束的补货配送优化模型.根据优化模型的特点,利用改进的遗传算法求解模型,并进行了数据仿真试验.结果表明,该优化模型能为配送中心提供一种有效的分组配送方案,选择的优化算法更稳定快捷,能为企业提供有益的管理启迪.     

基于狄杰斯特拉算法的蔬菜种植和配送最优化

采用狄杰斯特拉(Dijkstra)最优化理论,对城市周边的蔬菜种植和配送建立数学模型,在考虑增加蔬菜种植量同时各蔬菜销售点的短缺量一律不超过需求量的30%的情况下,实现了总短缺补偿和运费补贴最少。对"菜篮子工程"具有一定的指导意义和应用价值。