考虑共享策略的海外仓枢纽多目标选址随机优化
这是一篇关于跨境电商,多目标模型,NSGA-Ⅱ,海外仓共享,随机优化的论文, 主要内容为我国是一个电商大国,电商运行系统和各类基础设施完善齐全,电商业务的逐渐发展,跨境电商也随之兴起,特别是在2012年后,跨境电商的业务量和经营份额,都实现了大幅度的增长。跨境电商的发展对跨境物流的要求也日益严格,跨境物流的运行模式一直存在物流时效性不强、消费者购物体验性较差、运输成本高等缺点;因此,优化跨境物流的运营模式,是本文研究目的。跨境物流相比于传统物流模式,考虑问题广,而作为跨境物流的新兴模式—海外仓物流,必须要探讨相关运输问题和物流成本。具体而言,海外仓选址成本、运输费用、延误费用以及相关运输税费等多方面进行考虑,根据海外仓选址问题建立多目标模型,编写NSGA-II算法,求解得到相对性最优解。随着与不同的国家贸易日益增多,不同的跨境网络之间,应考虑海外仓共享合作,分析在两个网络之间进行海外仓共享所带来的成本优化;并考虑海外仓选址问题是一个长期性规划问题,跨境电商在经营过程中,货物需求具有不确定性,如果不考虑不确定因素的影响,会产生次最优决策。因此,本文通过随机优化方法,考虑不同需求的情况,求得海外仓共享下的稳定性效益。通过对以上问题分析处理,首先建立单个海外仓数学模型,用NSGA-II算法求解出海外仓选址点和相关运输路径,证实NSGA-II算法求解海外仓多目标选址问题可行性,改进NSGA-II算法求解海外仓共享选址模型;其次使用Gurobi求解器,与NSGA-II算法求解对比进行对比,NSGA-II求解结果准确性强,适用于大规模网络求解;最后,通过相关网络数据统计,进行案例分析,在海外仓共享合作下,小规模跨境物流网络降低初始投资成本,提升物流服务,而大规模物流网络发挥海外仓枢纽闲置资源作用,提高了网络间合作能力,说明网络间海外仓共享所带来的效益。本文从海外仓选址问题到海外仓共享合作,综合国内外相关研究问题,建立双目标混合整数规划模型,并通过适用于求解多目标问题的非支配遗传算法NSGA-II,求解分析对比,为更合理地规划和布局海外仓网络提供了新方法;在与更多国家建立贸易关系背景下,不同跨境物流网络间海外仓共享,是提升跨境物流效率,很可能应用的模式,利用随机优化方法保证求解结果更加稳定,所求的问题更加可行。丰富跨境物流研究,创新海外仓运营模式。
基于场景生成的综合能源系统运行优化与应用
这是一篇关于综合能源系统,多场景,随机优化,微服务的论文, 主要内容为随着化石燃料的逐渐枯竭和环境污染问题的日益严重,在优化能源供给结构、发展可再生能源的需求背景下,综合能源系统应运而生。综合能源系统利用多种能源介质相互转换的特性进行联合供能,有助于提升能源利用率。但随着可再生能源的接入,受其出力随机性和不可调度性的影响,弃风、弃光现象普遍存在,导致严重的能源浪费,如何提高可再生能源的消纳水平成为综合能源系统运行优化的重要问题。本文提出一种基于可再生能源场景生成的综合能源系统运行优化方法。首先,按照可再生能源的周期性对其进行子序列划分,基于可再生能源子序列功率和波动性特征进行场景划分。其次,考虑到可再生能源出力预测误差的时间相关性及不同场景下的分布差异,建立了预测误差的多元高斯概率模型,并采用等概率逆变换、随机抽样和基于离散属性聚类相结合的方法构建可再生能源出力的典型场景集。最后,采用能源集线器模型建立了综合能源系统中能源转换设备的数学模型,基于已获得的典型场景集,以期望日运行成本最优为目标建立了综合能源系统的随机优化模型。将本文方法应用于西北某园区综合能源系统,并与确定性优化和传统随机优化方法进行对比实验。实验结果表明本文方法在应对可再生能源出力不确定性,减少弃风、弃光方面具有显著成效。基于上述技术研究,采用微服务架构设计并研发了综合能源系统运行优化应用软件,该软件提供运行状态的监测、日前运行优化建议的查询、历史数据的查询和优化模型的配置等功能,实际应用效果良好。
基于场景生成的综合能源系统运行优化与应用
这是一篇关于综合能源系统,多场景,随机优化,微服务的论文, 主要内容为随着化石燃料的逐渐枯竭和环境污染问题的日益严重,在优化能源供给结构、发展可再生能源的需求背景下,综合能源系统应运而生。综合能源系统利用多种能源介质相互转换的特性进行联合供能,有助于提升能源利用率。但随着可再生能源的接入,受其出力随机性和不可调度性的影响,弃风、弃光现象普遍存在,导致严重的能源浪费,如何提高可再生能源的消纳水平成为综合能源系统运行优化的重要问题。本文提出一种基于可再生能源场景生成的综合能源系统运行优化方法。首先,按照可再生能源的周期性对其进行子序列划分,基于可再生能源子序列功率和波动性特征进行场景划分。其次,考虑到可再生能源出力预测误差的时间相关性及不同场景下的分布差异,建立了预测误差的多元高斯概率模型,并采用等概率逆变换、随机抽样和基于离散属性聚类相结合的方法构建可再生能源出力的典型场景集。最后,采用能源集线器模型建立了综合能源系统中能源转换设备的数学模型,基于已获得的典型场景集,以期望日运行成本最优为目标建立了综合能源系统的随机优化模型。将本文方法应用于西北某园区综合能源系统,并与确定性优化和传统随机优化方法进行对比实验。实验结果表明本文方法在应对可再生能源出力不确定性,减少弃风、弃光方面具有显著成效。基于上述技术研究,采用微服务架构设计并研发了综合能源系统运行优化应用软件,该软件提供运行状态的监测、日前运行优化建议的查询、历史数据的查询和优化模型的配置等功能,实际应用效果良好。
基于场景生成的综合能源系统运行优化与应用
这是一篇关于综合能源系统,多场景,随机优化,微服务的论文, 主要内容为随着化石燃料的逐渐枯竭和环境污染问题的日益严重,在优化能源供给结构、发展可再生能源的需求背景下,综合能源系统应运而生。综合能源系统利用多种能源介质相互转换的特性进行联合供能,有助于提升能源利用率。但随着可再生能源的接入,受其出力随机性和不可调度性的影响,弃风、弃光现象普遍存在,导致严重的能源浪费,如何提高可再生能源的消纳水平成为综合能源系统运行优化的重要问题。本文提出一种基于可再生能源场景生成的综合能源系统运行优化方法。首先,按照可再生能源的周期性对其进行子序列划分,基于可再生能源子序列功率和波动性特征进行场景划分。其次,考虑到可再生能源出力预测误差的时间相关性及不同场景下的分布差异,建立了预测误差的多元高斯概率模型,并采用等概率逆变换、随机抽样和基于离散属性聚类相结合的方法构建可再生能源出力的典型场景集。最后,采用能源集线器模型建立了综合能源系统中能源转换设备的数学模型,基于已获得的典型场景集,以期望日运行成本最优为目标建立了综合能源系统的随机优化模型。将本文方法应用于西北某园区综合能源系统,并与确定性优化和传统随机优化方法进行对比实验。实验结果表明本文方法在应对可再生能源出力不确定性,减少弃风、弃光方面具有显著成效。基于上述技术研究,采用微服务架构设计并研发了综合能源系统运行优化应用软件,该软件提供运行状态的监测、日前运行优化建议的查询、历史数据的查询和优化模型的配置等功能,实际应用效果良好。
基于个性化推荐的旅游电商平台设计与实现
这是一篇关于旅游电商平台,个性化推荐,协同过滤,随机优化,云平台的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,人们对于旅游产品的预定方式也发生了显著的变化,更多游客倾向于在线预订旅游产品,传统旅游企业向旅游电商平台转型已经成为一种趋势。本论文的主要工作是为某传统旅游企业设计并开发了一个基于个性化推荐的旅游电商平台。该企业是一家传统旅游企业,由于没有基于互联网的电商平台,产品销售的模式主要依靠线下门市部柜台预定以及电话预定等,存在生产效率低下、订单无法统一管理及用户下单和支付不方便等缺点。随着该旅游企业在业务规模上的发展,迫切需要设计并开发一个旅游电商平台来提高公司运营效率和经营效益。同时,为了提升企业的竞争力,该企业也希望能够为客户提供一些特色服务,如旅游产品个性化推荐和团体行程个性化定制等。本文通过对该旅游企业的基本情况分析,基于MVC架构设计并开发了旅游电商平台,整合了企业资源,实现了旅游产品在线发布和销售,扩大了旅游信息的传播和推广。同时为了满足企业精准化、特色化营销的需求,在该平台的基础上,一方面利用获取的客户的历史行为数据等信息,采用推荐算法实现了旅游产品的个性化推荐;另一方面采用随机优化技术解决了大型会议组织过程中存在的行程规划问题,实现团体行程的个性化定制及优化。本文的工作内容主要有以下四点:(1)使用MVC架构设计实现了旅游电商平台。采用分层设计的思想,降低了每一层代码之间的耦合度,便于对业务代码进行修改和维护,使得功能模块的复用更加容易。(2)通过对常用的个性化推荐技术在旅游产品推荐中存在的问题进行分析,对协同过滤算法做出改进,提出了一种面向旅游产品的个性化推荐算法,并将该算法应用于旅游电商平台的产品推荐模块,最后对该算法的推荐效果进行了测试与分析,验证了该算法在旅游产品推荐中的有效性。(3)通过对全国性大型会议的会务行程安排中存在的问题进行分析,研究并实现了面向个性化定制的团体行程优化方法,该方法通过建立成本函数,基于遗传算法为会议举办方定制最优化的行程方案,使得举办方可以花费更少的预算。(4)使用云平台的部署方案,使用Redis优化数据库存储,使用负载均衡技术避免单点故障,保证旅游电商平台系统的拓展性、稳定性和可用性。
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