基于云服务平台的物流资源调度模型研究

发布时间：2021-05-07 15:54

　　在近些年的发展过程中,伴随云计算、物联网和SOA技术等新技术的不断发展,一种新的应对供应链的物流云服务体系随之产生。物流云服务是一种新的基于云计算的物流资源配置和管理服务模式,其依靠新兴的网络技术将各种各样的物流资源（如:仓库、车辆、人员等）虚拟成云池,用户依靠网络平台获取需求并付费,以此来满足自身复杂和动态的物流需求。对比以往的物流服务系统来说,物流云服务系统更加聚焦综合系统的专业化和个性化,依靠建立按需供应以及有效共享的云服务平台,从而完成社会综合资源的有效分配以及调度。以该模式作为基础,怎样高效地达成针对物流资源与需求任务之间的有效整合,实现其中的智能化匹配以及更加高效的物流调度则演变为更加关键的问题。参照针对云服务模式中的物流资源调度所展开的论述,文章将云服务中的物流任务调度问题与最后一公里配送问题综合考虑,通过构建基于云服务平台的物流任务调度模型和物流合作配送模型,结合遗传算法进行设计求解,最后通过算例仿真对文章提出的相关模型进行可行性和有效性验证,得出了云服务平台下的物流任务调度方案和物流配送最优路径。首先,对云服务平台下的物流资源调度问题进行理论分析,介绍了云服务模式的产... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外相关研究现状
        1.2.1 云服务平台的研究现状
        1.2.2 物流云服务的研究现状
        1.2.3 物流资源调度的研究现状
        1.2.4 云服务平台下物流资源调度的研究现状
    1.3 研究内容及研究目的
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究目的
    1.4 研究方法及可能的创新点
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 可能的创新点
    1.5 本章小结
第2章 云服务平台物流资源调度相关理论概述
    2.1 云服务相关介绍
        2.1.1 云服务的概念
        2.1.2 云服务在物流领域的应用
        2.1.3 云服务下的物流调度优势
    2.2 物流云服务相关介绍
        2.2.1 物流云服务内涵
        2.2.2 物流云服务过程
        2.2.3 物流云服务配送过程
        2.2.4 物流云服务体系架构
    2.3 云服务下的物流资源调度相关介绍
        2.3.1 云服务下的物流资源调度特点
        2.3.2 云服务下的物流资源调度过程
        2.3.3 基于云服务平台的物流任务分配过程
        2.3.4 基于云服务平台的物流配送过程
    2.4 本章小结
第3章 基于云服务平台的物流任务分配模型
    3.1 构建基于云服务平台的物流任务分配模型
        3.1.1 问题描述
        3.1.2 假设条件
        3.1.3 模型建立
        3.1.4 模型分析
    3.2 遗传算法基础原理
        3.2.1 遗传算法的产生
        3.2.2 遗传算法的优点
        3.2.3 遗传算法的基本原理跟程序
    3.3 遗传操作设计
        3.3.1 编码与种群初始化
        3.3.2 适应度函数设置与选择策略
        3.3.3 交叉方式
        3.3.4 变异策略
    3.4 本章小结
第4章 基于云服务平台的物流合作配送模型
    4.1 基于云服务平台的物流配送分析
    4.2 构建基于云服务平台的物流合作配送模型
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 模型假设
        4.2.3 变量定义
        4.2.4 模型建立
    4.3 云服务平台物流合作配送模型遗传算法设计
        4.3.1 编码
        4.3.2 确定车辆数
        4.3.3 适应度函数
    4.4 本章小结
第5章 实验仿真及结果分析
    5.1 云服务平台下的物流任务分配仿真
        5.1.1 仿真算例
        5.1.2 仿真结果及分析
    5.2 云服务平台下的物流合作配送仿真
        5.2.1 仿真算例
        5.2.2 仿真结果及分析
    5.3 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]《中国物流年鉴》[J].   中国物流与采购. 2017(16)
[2]基于信息技术融合的云服务平台在食品安全领域的应用研究进展[J]. 晏斌,李唯正,梁岩,张清凌,周启鸣,陈汉明,陈宏运.  食品工业科技. 2017(11)
[3]基于多目标遗传算法的云服务部署优化方法[J]. 颉斌,杨扬,旷毅.  华中科技大学学报(自然科学版). 2016(S1)
[4]物流云服务优选及其在云制造中的应用研究[J]. 刘翠娟,贾卫兰.  现代电子技术. 2016(11)
[5]B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法[J]. 张晓楠,范厚明,李剑锋.  系统工程理论与实践. 2015(05)
[6]物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度[J]. 张晓磊,马从安,申晨.  计算机应用研究. 2015(06)
[7]云物流和大数据对物流模式的变革[J]. 梁红波.  中国流通经济. 2014(05)
[8]物流云服务下动态设施选址问题研究[J]. 占天异,丁一,姚锦元,林国龙.  河北工业科技. 2014(03)
[9]基于改进遗传算法的多类型物流配送调度算法[J]. 李金娟.  物流技术. 2013(19)
[10]基于云遗传算法的MRO服务调度[J]. 郑小强,刘敏,孔繁荣,严隽薇.  计算机集成制造系统. 2013(09)

博士论文
[1]混合云平台上多目标任务调度算法研究[D]. 梁庆中.中国地质大学 2015
[2]面向云配送模式的车辆调度问题及算法研究[D]. 葛显龙.重庆大学 2011

硕士论文
[1]基于云物流服务平台的任务分配与物流配送研究[D]. 王羽欣.北京交通大学 2017
[2]云服务下核心企业的供应链融资模式研究[D]. 钟尚峰.杭州电子科技大学 2017
[3]面向个性化需求的云物流资源语义匹配方法研究及应用[D]. 何彦东.重庆大学 2015



本文编号：3173670