基于改进的遗传算法的物流配送系统研究与设计
这是一篇关于物流配送,路径优化,k-means算法,遗传算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展,人们的消费水平逐渐提高,互联网作为物流与客户之间的媒介更是发挥巨大的作用,它可以随时随地了解物流的相关信息。同时,在物流配送环节中也会出现一系列的问题(如交通阻塞、车辆问题等)由少积多逐渐引起物流企业的关注与重视,由此可见,解决的方案是提出有效地算法优化物流配送路径。物流配送系统作为物流企业管理的有效手段,可以提高物流配送的效率,缩短运输距离,减少运输成本和花费时间。因此,展开对基于改进的遗传算法的物流配送系统的研究与设计是尤为必要的。本文考虑到物流配送系统中路径优化问题,构建了基于改进的遗传算法的物流配送路径优化问题的数学模型,设计并实现了物流配送系统。本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先介绍了物流配送系统的研究背景及其意义,分析了国内外物流配送系统路径优化的研究现状和存在的问题。简单介绍了物流配送系统的基本概念,k-means算法和遗传算法相关理论,详细介绍了本文系统所采用的技术。(2)其次,针对物流配送路径优化问题,构建基于改进的遗传算法的路径优化模型。该模型根据实验数据通过k-means算法和改进的遗传算法分别对客户点进行区域划分和路径优化,最终通过实验对比证明该模型的有效性。(3)最后,本文采用基于Java EE的SSM(spring+SpringMVC+MyBatis)三层构架技术和SQL Server 2012数据库,设计物流配送系统,实现基于改进遗传算法的物流配送系统的人员、仓库、商品、账单、配送、评价等相关功能的系统平台。
基于改进的遗传算法的物流配送系统研究与设计
这是一篇关于物流配送,路径优化,k-means算法,遗传算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展,人们的消费水平逐渐提高,互联网作为物流与客户之间的媒介更是发挥巨大的作用,它可以随时随地了解物流的相关信息。同时,在物流配送环节中也会出现一系列的问题(如交通阻塞、车辆问题等)由少积多逐渐引起物流企业的关注与重视,由此可见,解决的方案是提出有效地算法优化物流配送路径。物流配送系统作为物流企业管理的有效手段,可以提高物流配送的效率,缩短运输距离,减少运输成本和花费时间。因此,展开对基于改进的遗传算法的物流配送系统的研究与设计是尤为必要的。本文考虑到物流配送系统中路径优化问题,构建了基于改进的遗传算法的物流配送路径优化问题的数学模型,设计并实现了物流配送系统。本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先介绍了物流配送系统的研究背景及其意义,分析了国内外物流配送系统路径优化的研究现状和存在的问题。简单介绍了物流配送系统的基本概念,k-means算法和遗传算法相关理论,详细介绍了本文系统所采用的技术。(2)其次,针对物流配送路径优化问题,构建基于改进的遗传算法的路径优化模型。该模型根据实验数据通过k-means算法和改进的遗传算法分别对客户点进行区域划分和路径优化,最终通过实验对比证明该模型的有效性。(3)最后,本文采用基于Java EE的SSM(spring+SpringMVC+MyBatis)三层构架技术和SQL Server 2012数据库,设计物流配送系统,实现基于改进遗传算法的物流配送系统的人员、仓库、商品、账单、配送、评价等相关功能的系统平台。
基于混合量子算法和低碳的生鲜物流配送应用研究
这是一篇关于碳排放,物流配送,混合量子算法,干扰管理的论文, 主要内容为随着消费者对生鲜冷链配送需求的不断增加以及物流企业竞争的加剧,如何将生鲜产品保质高效地配送给客户,并最大化客户的满意度,成为制约物流企业发展弥足重要的问题。物流配送路径优化作为多约束组合优化问题之一,属于典型的NP(Non-deterministic Polynomial,NP)难问题。传统的基于人工操作的配送路径调度无论从效率还是最优化方面,都难以满足现代用户的小批量、个性化需求,而借助于计算机、自动化等手段的智慧物流配送规划显得弥足重要。经济的高速发展,促进了人们对于生活节奏提升的速度,更加关注对个性化需求,这也导致配送过程必然会出现客户需求变化以及时间窗变动等不确定干扰因素,从而使同时集送货的车辆路径问题(vehicle routing problem with simultaneous delivery pickup,VRPSDP)的解决受到更多的关注。截至目前,启发式算法仍是求解配送路径优化问题的普遍方法,其能够在较短时间内获得高质量的解,典型的代表包括基于遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法以及蚁群算法等一系列智能优化方法。本文针对VRPSDP中可能出现的脱碳以及考虑碳排放的影响问题进行了研究,具体研究内容包括:(1)为了减少碳排放,实现物流低碳配送,提出了一种基于客户需求变化的两阶段中断管理方法。针对所提出模型中参数需要进行预处理和优化的问题,建立了问题的数学模型并设计了相应的碳排放方程,以最小化配送碳排放成本和时间窗差。(2)针对现有算法求解结果不均衡的问题,考虑量子粒子群的全局搜索能力,以及量子计算的叠加性和并行性,设计了多阶段量子粒子群优化(MQPSO)。在Solomon算例的基础上,对所提出的模型和算法的有效性进行了测试,通过与QPSO(量子粒子群优化)、IBFO(改进的细菌觅食优化算法)、IACO(改进的蚁群优化算法)和SSH(随机模拟启发式算法)进行对比实验,验证了所提出的方法不仅能够达到预定的性能指标、满足物流配送中降低碳排放的绿色需求,还提高了生鲜冷链配送的多元化需求的效率和满意度。(3)设计了城市生鲜物流配送系统,系统可在具有Java虚拟机的平台进行,具有良好的可移植性,同时运用所提出的MQPSO,改进了客户时间窗测量、配送需求更改、实时生成配送最优化方案等功能模块。
基于J2EE的物流配送决策支持系统的应用研究
这是一篇关于电子商务,物流配送,J2EE,组件,EJB的论文, 主要内容为电子商务的快速发展，使得物流配送面临前所未有的机遇和挑战。分布性和异构性是电子商务环境下物流配送决策支持系统的主要特点。 J2EE平台定义了许多用来构建分布式的多层企业应用的技术。利用这些技术，应用开发者可以快速地开发和部署可靠的、可扩展的和安全的企业应用。 本文首先分析了电子商务环境下物流配送存在的问题以及国内物流配送决策支持系统的现状，提出“基于J2EE的物流配送决策支持系统”的解决方案。 本文介绍了J2EE平台及其组件技术，讨论了物流配送决策相关算法。在对系统进行简要地分析之后，详细地分析了“基于J2EE的物流配送决策支持系统”的设计方案。 最后，本文详细地讨论了系统的实现过程，并给出了系统的运行示例。
带有装载约束的车辆路径优化问题研究与应用
这是一篇关于物流配送,车辆路径,改进蛙跳算法,装载启发式算法,配送支持系统的论文, 主要内容为随着近年来人们购买能力的不断提高,对物流行业的需求也在日益增强。物流企业非常重视如何更好地降低成本、如何能够为客户提供更加高效和优质的服务。在整个物流配送的过程中,车辆路径优化问题和三维装箱问题是最核心的部分。因为这两个问题是相互关联的,所以本文将两个问题一起考虑,通过对车辆路径问题的优化,再结合三维装箱问题。从而降低配送过程中的人工和车辆成本,提高物流企业在行业中的竞争力。本文利用改进的混合蛙跳算法结合启发式装箱算法对车辆路径问题和三维装箱问题进行了联合求解,开发了配送支持系统。本文的工作主要有以下三个方面:(1)通过考虑配送的作业过程,对配送过程中的问题进行描述,建立了包含货物重量、体积、易碎性、装车的先后顺序等约束条件,以及车辆在最大装载情况下,行驶路径尽可能短为目的的配送模型。(2)使用改进的混合蛙跳算法和启发式装箱算法对配送模型进行了求解。利用Java语言对两种算法进行了实现,证明了改进的混合蛙跳算法的优越性,并结合启发式装箱算法对配送过程进行了实现。(3)通过需求分析,完成数据库的设计,利用J2EE的相关技术完成了对配送支持系统的实现,并通过可视化的方式实现了对货物装车结果的展示。
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