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。
基于混合蚁群算法和干扰管理的多目标物流配送应用研究
这是一篇关于物流配送,干扰管理,累积前景理论,客户价值,混合蚁群算法的论文, 主要内容为车辆的路径优化是物流配送中重要的一部分,可以有助于节约企业的资源、提高服务水平和配送效率。然而,配送车辆在执行任务的过程中常常面临许多干扰事件的发生,如配送车辆发生故障、客户的取消送货、以及客户的送货时间改变等。物流企业通常在解决这些干扰事件时,仅仅以配送成本最低为目标来优化路径。但事实上,干扰事件会对多方面因素产生影响,如果物流企业仅单一的优化成本,将不可避免地导致其它方面的损失。因此,在应对干扰事件时兼顾多目标优化,将会使物流企业得到更长远的发展。首先,本文建立了客户价值评价体系,利用K-means算法聚类出客户的分类结果。以客户时间窗的变化作为物流配送的干扰事件,考虑客户满意度、路径偏离和成本偏离三个目标,构建了多目标字典排序的干扰管理模型。同时根据干扰管理思想,提出干扰辨识、干扰度量和干扰策略,并提出将客户价值理论与前景理论相结合的扰动度量方法。然后,设计了蚁群和模拟退火算法相融合的混合蚁群算法(ACO-SA)。算法改进了状态转移规则和信息素更新方式,并利用模拟退火算法根据最优解的情况动态的调整蚁群算法参数,通过这些改进策略来提高蚁群算法的性能和解决多目标车辆干扰问题。最后,利用文献数据对混合蚁群算法和干扰管理模型有效性进行验证。通过与其他文献数据、Solomon算例的测试,并结合与其他算法的比较,全面验证了混合蚁群算法的性能。此外,根据物流配送的实际需求开发了物流调度管理系统,利用SSM框架技术帮助完成所有功能的搭建工作,方便对所有信息进行管理;Matlab的GUI程序以本文的混合蚁群算法作为配送算法,生成运行成本最小化的方案;Java Script技术通过百度api帮助展示了配送车辆在实际地图中的配送路线。系统从整体上可以实现信息录入、生成配送方案,信息管理等功能。
基于机器学习和干扰管理的物流配送应用研究
这是一篇关于物流配送,干扰管理,碳税机制,量子蚁群算法,交通拥堵的论文, 主要内容为在实际物流配送过程中,运输车辆在执行任务的过程中常常面临交通拥堵干扰事件的发生,导致配送车辆具有高能耗,高碳排放的困扰。因此,如何合理优化碳税机制下的物流配送干扰管理问题,降低碳排放量,寻求企业利益和环境绿色发展双赢是尤为重要的。本文建立了基于机器学习的拥堵预测模型,在碳税机制下,利用支持向量机对短时交通流进行拥堵时段预测。以交通拥堵事件发生作为物流配送的干扰事件,考虑碳排放偏离成本、路径偏离和成本偏离三个目标,构建了碳税机制下的低碳物流配送干扰管理模型。依据干扰管理策略,提出将拥堵预测模型与碳税机制相结合的扰动度量方法。然后,提出了改进的量子蚁群算法(IQACO)。所提出算法利用蚁群算法信息更新策略保持群体记忆性,改进了状态转移规则和信息素更新方式,提出一种改进的自适应量子旋转角调整策略提升算法效率,以此来提高算法的性能和解决低碳物流配送干扰管理问题。最后,结合参考文献数据,对改进的量子蚁群算法(IQACO)和低碳物流配送干扰管理模型的有效性进行说明。通过基准测试(CEC2017)、Solomon算例对比,不同调度方法和算法的对比,说明改进的量子蚁群算法的优势。此外,本文开发了物流调度管理系统,利用Spring Boot框架对系统界面进行设计,对系统功能进行搭建,方便对所有信息进行管理;采用Matlab的GUI程序设计单独的调度管理模块,并改进的量子蚁群算法(IQACO)为配送算法,结合拥堵分类预测结果,生成运行干扰偏差最低的方案。物流调度管理系统从整体上可以实现信息录入、干扰配送方案生成,拥堵分类预测和信息管理等功能。
基于混合蚁群算法和干扰管理的多目标物流配送应用研究
这是一篇关于物流配送,干扰管理,累积前景理论,客户价值,混合蚁群算法的论文, 主要内容为车辆的路径优化是物流配送中重要的一部分,可以有助于节约企业的资源、提高服务水平和配送效率。然而,配送车辆在执行任务的过程中常常面临许多干扰事件的发生,如配送车辆发生故障、客户的取消送货、以及客户的送货时间改变等。物流企业通常在解决这些干扰事件时,仅仅以配送成本最低为目标来优化路径。但事实上,干扰事件会对多方面因素产生影响,如果物流企业仅单一的优化成本,将不可避免地导致其它方面的损失。因此,在应对干扰事件时兼顾多目标优化,将会使物流企业得到更长远的发展。首先,本文建立了客户价值评价体系,利用K-means算法聚类出客户的分类结果。以客户时间窗的变化作为物流配送的干扰事件,考虑客户满意度、路径偏离和成本偏离三个目标,构建了多目标字典排序的干扰管理模型。同时根据干扰管理思想,提出干扰辨识、干扰度量和干扰策略,并提出将客户价值理论与前景理论相结合的扰动度量方法。然后,设计了蚁群和模拟退火算法相融合的混合蚁群算法(ACO-SA)。算法改进了状态转移规则和信息素更新方式,并利用模拟退火算法根据最优解的情况动态的调整蚁群算法参数,通过这些改进策略来提高蚁群算法的性能和解决多目标车辆干扰问题。最后,利用文献数据对混合蚁群算法和干扰管理模型有效性进行验证。通过与其他文献数据、Solomon算例的测试,并结合与其他算法的比较,全面验证了混合蚁群算法的性能。此外,根据物流配送的实际需求开发了物流调度管理系统,利用SSM框架技术帮助完成所有功能的搭建工作,方便对所有信息进行管理;Matlab的GUI程序以本文的混合蚁群算法作为配送算法,生成运行成本最小化的方案;Java Script技术通过百度api帮助展示了配送车辆在实际地图中的配送路线。系统从整体上可以实现信息录入、生成配送方案,信息管理等功能。
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。
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