非满载物流供应链优化模型研究与仿真

发布时间：2018-08-07 08:36

【摘要】：在货物流通过程中,需要利用车辆进行运输。假设车辆运输的过程中不是满载的,将造成运输空间的浪费,从而无法实现其经济价值。因此,需要对非满载物流供应链模型进行优化处理,从而使物流供应链在非满载的情况下实现最大的经济价值。需要利用神经网络方法对样本数据进行训练,建立非满载物流供应链优化模型,从而完成非满载物流供应链的优化处理。实验结果表明,这种算法能够有效提高非满载情况下物流的利润,取得了令人满意的效果。
[Abstract]:In the process of goods circulation, vehicles need to be used for transportation. Assuming that the vehicle transportation process is not fully loaded, it will lead to the waste of transportation space, so it can not realize its economic value. Therefore, it is necessary to optimize the logistics supply chain model in order to realize the maximum economic value of the logistics supply chain under the condition of non-full load. It is necessary to use neural network method to train the sample data and set up the optimization model of the non-full load logistics supply chain, so as to complete the optimal processing of the non-full load logistics supply chain. The experimental results show that the algorithm can effectively improve the profit of the logistics under the condition of non-full load, and obtain satisfactory results.
【作者单位】： 陕西职业技术学院;
【分类号】：F252;TP391.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2169483