流式数据环境下车货信息匹配方法研究

发布时间：2021-11-22 09:09

　　随着社会经济与科学技术高速发展,现代物流业正在走向智能化、系统化、高效化的发展道路。面对货运业务中因车源和货源信息不对称所造成的车辆闲置和空驶等问题,各式各样的物流信息平台如雨后春笋般应运而生,用于促进车源与货源信息的流通与共享,但是车货信息匹配方法其相关研究尚处于起步阶段。现在多数车货信息匹配方法研究主要集中在“主动信息检索”以及“建立线下车货评价体系进行评价”来实现车货信息匹配,而在应用层面上,现有匹配方法也仅仅将目光限制在大型货车与货物对接后长途运输这一货运场景中,未能满足现代物流货物运输的多样性,也未能满足现代物流的智能化、实时性、精细化、多场景适配等新需求。因此,本文在现代货运物流提出新需求的背景下,对智能化、实时性车货信息匹配方法展开研究,研究对促进货运物流现代化变革有很强的理论意义与应用价值。本文在归纳研究背景以及相关研究现状的基础上,以流式数据理论和Storm实时计算框架、k-Means聚类算法以及遗传算法为基础技术与方法,经过对货运物流抽象研究,提出了流式数据环境下车货信息匹配方法。本文研究主要包括以下几个方面:通过确定车货信息匹配问题概念,建立车货信息匹配问题组合优... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

2货运物流总体流程图

线两个部分，在线部分主要是实现针对无界持续动态车货数据的实时处理以及按??类型筛选；离线部分主要作用是在指定的时间窗内完成对多维度车货数据进行聚??类与匹配处理。如图３．５所示：??（１）

图４．１?Ｉ－ＧＡ算法收敛图??Ｆｉｇ．?４．１?Ｉ－ＧＡ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ?ｇｒａｐｈ??

【参考文献】：
期刊论文
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[2]传化的智慧物流[J]. 李静宇.  中国储运. 2016(12)
[3]“货车帮”资源整合之路——访货车帮首席运营官罗鹏[J]. 马红梅.  当代贵州. 2016(05)
[4]国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见[J].   实验室科学. 2015(04)
[5]基于Storm的实时计算框架的研究与应用[J]. 李川,鄂海红,宋美娜.  软件. 2014(10)
[6]数据挖掘中聚类分析综述[J]. 张静.  价值工程. 2014(15)
[7]具有随机供需特征的物流超网络优化模型研究[J]. 彭永涛,张锦,王坤.  交通运输系统工程与信息. 2014(02)
[8]云物流供需匹配智能决策模式的分析与设计[J]. 孙承志,杨祎,吴建彬,石蒙蒙,高兰,李林雕.  物流技术与应用. 2014(04)
[9]物流陆运业务交易平台撮合算法研究与实现[J]. 李俚,周晓蓉.  制造业自动化. 2013(09)
[10]基于供需匹配度的配送网络综合权模型研究[J]. 温兆康,毛敏.  商业时代. 2011(23)

博士论文
[1]聚类分析优化关键技术研究[D]. 王纵虎.西安电子科技大学 2012
[2]基于网格和密度的数据流聚类方法研究[D]. 单世民.大连理工大学 2006

硕士论文
[1]基于K-means算法及层次聚类算法的研究与应用[D]. 乔端瑞.吉林大学 2016
[2]配载型物流信息服务平台的车货供需匹配研究[D]. 李慧.北京交通大学 2015
[3]基于改进遗传算法的物流配载系统的设计与实现[D]. 张嘉宁.哈尔滨工业大学 2015
[4]配送中心货物配载及车辆路径综合优化模型与应用[D]. 李小玲.西南交通大学 2015
[5]k-均值聚类算法的改进与实现[D]. 董骐瑞.吉林大学 2015
[6]基于物联网技术的甩挂物流信息平台建设研究[D]. 李永平.长安大学 2014
[7]数据流频繁项集挖掘算法的研究[D]. 白川平.兰州理工大学 2014
[8]基于语义网技术的车货匹配系统[D]. 顾佳婧.清华大学 2013
[9]流数据聚类算法的研究与改进[D]. 李静芬.河北工业大学 2014
[10]基于云平台的多配送中心车辆调度问题研究[D]. 邢鹏.北京交通大学 2013



本文编号：3511381