基于大数据分析的船舶海上物流配送链优化模型

发布时间：2024-06-03 00:57

　　传统的船舶海上物流配送链优化模型无法对物流资源数据进行特征共享分析,导致优化后的配送路径过长,极大地增加了运输成本与时间。为了解决这一问题,提出基于大数据分析的船舶海上物流配送链优化模型设计。通过大数据分析技术,首先对物流配送链信息进行物流源的分组优化。以收件人为中心将货物与数据资源一一对应分组,清晰物流配送数据的配送关系,对数据进行内部整合计算,精简数据流提升模型计算速度;最后对配送路径进行输出优化计算,通过大数据分析对遗传算法进行实时分析,得到最佳的配送路径。为验证提出优化模型的有效性,通过设计仿真对比实验的方式,模拟配送链数据对提出模型与传统模型进行配送时间的对比,通过对比数据证明提出的优化模型具有配送用时短,节约运输成本的特点。

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【部分图文】：

图1物流配送信息分组优化的环形切割网Fig.1Circularcuttingnetworkoptimizedforlogisticsdistribution

澄锪髋渌吐?径遗传规划问题，转换为大数据分析的动态最佳路径遗传计算问题。具体的计算过程可描述为：将用于船舶物流配送船舶总数设为，其中随机抽取一艘物流运输船舶，将其设为，船舶运输总量设为，运输货物的最大距离为，将船舶运送往返一次的运输成本设定为，初始状态下的预置成本为，将运送货物按....

图2内部数据整合稳定曲线Fig.2Internaldataintegrationstabilitycurve

苁?栉??渲兴?机抽取一艘物流运输船舶，将其设为，船舶运输总量设为，运输货物的最大距离为，将船舶运送往返一次的运输成本设定为，初始状态下的预置成本为，将运送货物按照运送距离计算成本，将成文价格设为基础值1与基础值2，分比为对应与。将物流配送收货人总量设为，其中收货人n的货物量共有....

本文编号：3987930