生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发
这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。
生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发
这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。
生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发
这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。
生鲜冷链物流车辆—库存调度系统研究与开发
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这是一篇关于生鲜冷链物流,库存-车辆调度,车速预测,多目标优化,调度系统的论文, 主要内容为车辆-库存调度是保证生鲜冷链物流企业配送作业按计划组织实施而进行的一系列部署、指挥、监督、协调和平衡的总称,直接影响企业的经济效益。本文针对生鲜冷链物流企业车辆-库存调度普遍存在的配送路径选择仅依据路径长度和经验车速计算、配送产品安排只考虑汽车载重而不重视容积限制等问题,基于大数据预测了不同车型在各个路段不同时间点的车速,建立了依据路径长度和预测车速选择配送路径的适合生鲜冷链物流特点的车辆-库存调度多目标优化数学模型,寻找合适的算法求解,设计并实现了一套生鲜冷链物流车辆-库存调度系统,为相关企业降低生产成本和提升调度计划制订的工作效率提供了决策支持。本文主要包含:(1)对某生鲜冷链物流企业的车辆-库存调度概况、需求和作业流程进行了调研和分析,明确企业车辆-库存调度及管理存在的问题和系统建设难点,给出了相应对策,设计了车辆-库存调度系统的总体架构和各功能模块。(2)基于大数据对生鲜冷链物流配送车辆车速进行了预测。首先收集并整理了预测所需大数据,对数据存在的残缺或部分错误进行了预处理,提高了数据的可用率;然后选择数据特征建立了较简洁的车速预测模型的输入输出架构和可用于车速预测模型训练、测试的数据仓库,避免了数据集冗余导致建模过拟合可能使车速预测精度降低问题;最后选用四种机器学习算法对车速预测建模,选出实验效果最好的Light GBM算法并对其存在的问题进行改进,实验结果表明改进算法得到的车速预测模型精度更高和运算速度更快,能为生鲜冷链物流车辆-库存调度提供根据预估车速计算配送路线所需时间的帮助。(3)对生鲜冷链物流的车辆-库存调度创新性地进行了多目标优化建模和求解。首先对生鲜冷链物流车辆-库存调度建模问题进行了简要描述和合理假设,建立了以运输成本、装卸成本、配送惩罚成本和库存成本为最小目标的生鲜冷链物流车辆-库存调度优化模型;然后使用遗传算法、模拟退火算法和萤火虫算法分别优化求解,选出求解效果最好的萤火虫算法进行改进,并使用改进算法进行了实例求解验证。本文所建模型和改进的求解算法可有效解决生鲜冷链物流车辆-库存调度优化问题,建模中针对生鲜冷链物流特点考虑了配送车辆节能目标和各温层存储货物的容积约束问题,配送路径选择根据路径长度和第3章的预测车速综合计算。和人工调度对比,本文的建模和求解工作可以有效降低企业生产成本和提升调度计划制订的工作效率。(4)在上述工作基础上设计并实现了生鲜冷链物流车辆-库存调度系统。后端程序除车速预测模块为Python语言外采用Java语言开发,前端程序采用Java Script语言开发,My SQL5.7作为数据库管理系统,Spring Cloud作为系统后端开发框架,VUE作为系统前端界面的开发框架,以举例形式完成了基于B/S和微服务架构的可运行于PC和Android浏览器上的生鲜冷链物流车辆-库存调度系统的开发工作。测试结果表明,系统无论是功能、安全性还是兼容性方面都达到了预期目标。
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