面向服务的物流线路优化系统的研究与开发
这是一篇关于面向服务,物流,线路优化,区域划分,SSM框架的论文, 主要内容为物流业是我国经济发展的重要产业之一,近年来增长十分迅速。在传统物流企业的配送业务中,运输线路的规划往往需要依赖于人工经验,低效的操作已经不能满足企业业务的快速增长。如何根据实际运输需求对运输线路进行自动规划,成为提高物流效率与服务质量的关键问题。因此,研究与开发一个支持自动线路规划的物流管理业务系统成为物流企业的迫切需求之一。本文研究并开发了一个面向服务的物流线路优化系统。首先,对系统开发需求进行分析,包括功能需求与非功能需求。针对物流企业的同城配送线路规划问题,明确了配送条件、约束条件以及配送目标;信息管理方面,对涉及到的工作人员、司机、管理人员、车辆等要素进行分析,明晰企业的业务工作模式与流程。其次,对线路优化的算法及应用技术进行研究。一方面,针对本文涉及到的物流问题进行了深入研究,重点包括区域划分问题和车辆路径规划问题,并对解决这些问题的常用算法进行分析与比较。另一方面,介绍了系统开发所用到的关键技术,包括Web开发框架、百度地图API和Android应用程序开发。接着,完成系统设计方案。在给出系统总体架构设计方案基础上,将系统划分为线路优化算法模块、业务功能模块和数据库设计三大部分。算法模块主要涵盖实际问题的分析,数学模型的建立,算法的选择与评估。业务功能模块主要包括系统管理、数据管理和业务管理。系统数据库的设计采用E-R图和数据库表的形式进行展示。最后,基于JAVA Web SSM框架完成系统开发。线路优化算法以Web服务接口形式对外提供服务,与系统其余模块松耦合,并通过多线程模式实现优化任务的并发执行。物流线路优化系统实现了对公司员工及角色权限的管理,对销售点信息、车辆信息及司机信息的管理,对线路的建立及调整。另外,充分利用百度地图API,在Web地图上可视化展示配送线路。在移动应用开发上,提供了销售点查询以及线路查询等功能,方便司机高效地完成配送任务。最后对系统进行了完整的功能测试,测试结果证明所开发的系统达到了预期效果,对物流企业配送业务的高效开展起到了促进作用。
B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置研究
这是一篇关于餐饮食材,B2B,配送,资源配置,区域划分,双层规划模型的论文, 主要内容为近年来,我国居民消费水平不断提升,餐饮业获得了持续稳定的增长,但餐饮食材供应行业却仍保持着传统粗放的分销模式。在新冠疫情冲击下,餐饮食材供应链的降本增效成为未来餐饮业疫后复苏与高质量发展的必经之路,而城市配送作为供应链末端环节,更是提升客户体验、控制运营成本的关键。B2B餐饮食材电商平台利用“互联网+食材供应”模式打造了横向一体化的餐饮食材供应链,但面对餐饮食材城市配送小批量、多批次、波动性强、时效要求高的作业特点,电商平台城市配送服务范围大、资源规划不合理、配送线路人工调度效率低等问题逐渐凸显。因此,本文设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置方法,对提高配送管理水平、提升客户满意度、打造企业核心竞争力具有重要意义。本文通过大量数据分析和现场调研,从以下方面对B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置进行了全面分析与系统研究:(1)从我国餐饮业、餐饮食材供应行业与B2B餐饮食材电商平台的发展现状入手,分析了B2B餐饮食材电商平台城市配送特点,梳理了城市配送模式与配送流程,阐述了目前存在的问题以及城市配送资源配置的必要性。(2)提出了适用于B2B餐饮食材电商平台的城市配送区域划分方法。通过改进近邻传播聚类算法形成了配送点聚类方法,设计了配送区域边界拼合流程,解决了配送区域新增点的归属问题,提出了订单分布热力图绘制方法,实现了各配送区域任意周期配送订单数据的可视化管理。(3)设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送运力资源分配模型与求解算法。在B2B餐饮食材电商平台城市配送作业需求分析的基础上,构建了以综合配送成本最小为目标,以配送区域各类型配送车辆规划为上层模型,以各配送区域每天配送线路规划与车辆指派为下层模型的长周期、多决策变量、多维度约束的城市配送运力资源分配双层规划模型。设计了适用于双层规划模型求解的遗传模拟退火算法并改进了基本算子,将求解算法与Google AI运筹学求解器结合,发挥了人工智能在经典VRP问题上求解效率优势,提高了求解速度与求解效果。(4)通过实例验证了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置的可行性和有效性。以K企业某配送中心为例,划分了城市配送区域,绘制了配送中心订单分布热力图,制定了运力资源分配方案。与实际配送方案相比,综合配送成本降低了3.47%,预计年节约配送成本约36万元。从订单监控管理、配送绩效考核、资源实时优化三个方面提出了进一步的优化措施建议。本文共有图片35幅,表格7个,参考文献95篇。
集中配送电商车辆实时调度系统的设计与实现
这是一篇关于集中配送,车辆调度,区域划分,路径规划,遗传算法的论文, 主要内容为随着电商的发展和社会的进步,物质交流变得十分频繁,传统的物流调度受到了较大的考验。一个好的配送系统对于整个物流企业来说,不仅可以节约大量的人力物力资源,还能整合地方性资源、提高生产效率、缩短转运周期等。其中,集中配送车辆的优化问题是当前物流企业亟需解决的事项。本文针对物流配送中动态变化大的特性利用数学优化模型合理规划车辆的运输路线以达到实时调度配送车辆,这将对物流配送企业具有十分重要的实用价值。论文主要工作如下:首先,对物流运输行业的相关背景和实际生产的要求进行了较为详细的阐述,对集中配送电商车辆实时调度的需求进行了分析,基于现有的车辆货物资源设计了电商车辆实时调度系统的整体系统架构和各个功能模块。其次,对电商车辆的实时调度问题设计了优化策略。该策略将问题分解为区域划分和路径规划两个子问题。针对区域划分问题,给出了基于k-means算法的车辆区域划分方法;针对路径规划问题,设计了带有软时间窗约束且时间成本按权重参与成本计算的多目标决策的车辆路径规划函数模型,采用了改进的遗传算法以优化车辆的行驶路径。再次,对集中配送电商车辆实时调度系统进行了实现。设计了数据库并实现了实时调度的算法,集成了系统的各个功能模块。最后,进行了系统测试。围绕车辆调度的需求进行了仿真性实验和验证,实验表明该系统能达到车辆调度的动态调整优化,达到了减少运输车辆和降低运输成本的目的。
速达蜂同城快运平台的设计与实现
这是一篇关于同城快运,在线下单,配送服务,区域划分,路径规划的论文, 主要内容为线上线下相结合的“互联网+”式运输现在已经成为主要的同城快运运输方式。其中,中小型商户对货物的运输需求更加频繁。主流的同城快运平台主要是面向个体用户的通用服务,而对中小型商户关注度低,价格不具备针对性,优惠和支付方式较少。因此,建立面向中小型商户的同城快运专用平台,可以节省其运输成本来降低运输价格。针对客户下单到揽件员揽件,再到分拣员入库和司机派送的业务流程需求,本文设计并实现了由客户端、员工端和管理端组成的同城快运平台。系统后端主要采用基于SpringBoot+JPA框架技术,客户端和员工端采用基于uni-app框架的前端技术。系统为客户提供下单功能,以及为解决支付方式单一的问题,提供了包括钱包支付在内的三种支付方式实现订单支付;针对中小型商户的需求和基于先验知识的价格分析,提供了合理的价格计算方式和优惠方式。系统采用了 BCrypt算法为员工的登录密码加密,并为揽件员提供基于Synchronized对象锁技术的抢单功能和蓝牙连接打印机等揽件相关功能;为分拣员和司机提供订单分拣出库、创建行程和发车等功能。管理端采用基于Vue+Element UI前端框架技术,并集成Echarts技术实现对订单和金额等数据的图表展示,实现了订单管理、财务管理、基础管理等功能的管理信息系统,以及实现了一维码的PNG文件、二维码的PDF文件、统计数据Excel文件下载功能以及基于地图组件的区域划分和订单分布的可视化。其次,为了解决货物过多分拣困难等问题,实现了一种区域划分和路线设置的方法完成对派送区域的划分和派送路线的设置,提高了分拣员对货物分拣的效率;为解决配送成本高、配送效率低和服务水平低等问题,采用了基于DBSCAN算法的订单聚类划分方法来决定派送车辆数目以及实现订单分类装车,从而避免多个司机的重复地区运输,并提出了一种基于改进遗传算法的路径规划方法来优化司机的派送路径,通过缩短派送的路程来节省时间。2022年3月平台分为三个软件在B/S端和小程序端成功发布并在济南市地区内使用,取得了良好的成果。到2023年3月现有注册用户1万余名,除疫情期间之外每月活跃用户约4千,平均每月订单收入约16万元,客户累计充值约35万元,订单和充值等累计总流水约200万元,平均每日500订单量,累计送达约13万单。共有20余个仓库站点并配备60余辆运输车辆,覆盖了城市的各个区域。
面向服务的物流线路优化系统的研究与开发
这是一篇关于面向服务,物流,线路优化,区域划分,SSM框架的论文, 主要内容为物流业是我国经济发展的重要产业之一,近年来增长十分迅速。在传统物流企业的配送业务中,运输线路的规划往往需要依赖于人工经验,低效的操作已经不能满足企业业务的快速增长。如何根据实际运输需求对运输线路进行自动规划,成为提高物流效率与服务质量的关键问题。因此,研究与开发一个支持自动线路规划的物流管理业务系统成为物流企业的迫切需求之一。本文研究并开发了一个面向服务的物流线路优化系统。首先,对系统开发需求进行分析,包括功能需求与非功能需求。针对物流企业的同城配送线路规划问题,明确了配送条件、约束条件以及配送目标;信息管理方面,对涉及到的工作人员、司机、管理人员、车辆等要素进行分析,明晰企业的业务工作模式与流程。其次,对线路优化的算法及应用技术进行研究。一方面,针对本文涉及到的物流问题进行了深入研究,重点包括区域划分问题和车辆路径规划问题,并对解决这些问题的常用算法进行分析与比较。另一方面,介绍了系统开发所用到的关键技术,包括Web开发框架、百度地图API和Android应用程序开发。接着,完成系统设计方案。在给出系统总体架构设计方案基础上,将系统划分为线路优化算法模块、业务功能模块和数据库设计三大部分。算法模块主要涵盖实际问题的分析,数学模型的建立,算法的选择与评估。业务功能模块主要包括系统管理、数据管理和业务管理。系统数据库的设计采用E-R图和数据库表的形式进行展示。最后,基于JAVA Web SSM框架完成系统开发。线路优化算法以Web服务接口形式对外提供服务,与系统其余模块松耦合,并通过多线程模式实现优化任务的并发执行。物流线路优化系统实现了对公司员工及角色权限的管理,对销售点信息、车辆信息及司机信息的管理,对线路的建立及调整。另外,充分利用百度地图API,在Web地图上可视化展示配送线路。在移动应用开发上,提供了销售点查询以及线路查询等功能,方便司机高效地完成配送任务。最后对系统进行了完整的功能测试,测试结果证明所开发的系统达到了预期效果,对物流企业配送业务的高效开展起到了促进作用。
面向服务的物流线路优化系统的研究与开发
这是一篇关于面向服务,物流,线路优化,区域划分,SSM框架的论文, 主要内容为物流业是我国经济发展的重要产业之一,近年来增长十分迅速。在传统物流企业的配送业务中,运输线路的规划往往需要依赖于人工经验,低效的操作已经不能满足企业业务的快速增长。如何根据实际运输需求对运输线路进行自动规划,成为提高物流效率与服务质量的关键问题。因此,研究与开发一个支持自动线路规划的物流管理业务系统成为物流企业的迫切需求之一。本文研究并开发了一个面向服务的物流线路优化系统。首先,对系统开发需求进行分析,包括功能需求与非功能需求。针对物流企业的同城配送线路规划问题,明确了配送条件、约束条件以及配送目标;信息管理方面,对涉及到的工作人员、司机、管理人员、车辆等要素进行分析,明晰企业的业务工作模式与流程。其次,对线路优化的算法及应用技术进行研究。一方面,针对本文涉及到的物流问题进行了深入研究,重点包括区域划分问题和车辆路径规划问题,并对解决这些问题的常用算法进行分析与比较。另一方面,介绍了系统开发所用到的关键技术,包括Web开发框架、百度地图API和Android应用程序开发。接着,完成系统设计方案。在给出系统总体架构设计方案基础上,将系统划分为线路优化算法模块、业务功能模块和数据库设计三大部分。算法模块主要涵盖实际问题的分析,数学模型的建立,算法的选择与评估。业务功能模块主要包括系统管理、数据管理和业务管理。系统数据库的设计采用E-R图和数据库表的形式进行展示。最后,基于JAVA Web SSM框架完成系统开发。线路优化算法以Web服务接口形式对外提供服务,与系统其余模块松耦合,并通过多线程模式实现优化任务的并发执行。物流线路优化系统实现了对公司员工及角色权限的管理,对销售点信息、车辆信息及司机信息的管理,对线路的建立及调整。另外,充分利用百度地图API,在Web地图上可视化展示配送线路。在移动应用开发上,提供了销售点查询以及线路查询等功能,方便司机高效地完成配送任务。最后对系统进行了完整的功能测试,测试结果证明所开发的系统达到了预期效果,对物流企业配送业务的高效开展起到了促进作用。
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