基于云平台的物流配送车辆调度系统

发布时间：2021-09-02 03:28

　　物流行业在市场经济中的比重越来越大,要长期稳定地发展现代物流行业,必须有效解决运输成本问题优化物流系统。车辆调度问题是优化物流系统的关键环节,动态车辆调度问题涉及很多不确定因素,求解更为复杂,近年来已逐渐成为研究的热点。应用目前热度高的云计算、物联网技术构建云物流信息平台,可节约大量物流资源,对物流发展具有重要意义。本文针对物流系统中的车辆调度问题,在物流云平台基础上设计车辆调度系统,云平台采集并存储物流数据,车辆调度系统通过交互界面实现车辆信息、货物信息、客户信息的展示以及车辆调度功能。车辆调度功能根据采集的物流信息,对构建的调度模型进行求解,得到车辆的最优行车路径。实现过程为:针对物流配送车辆调度问题中的物流信息不确定性,以运输成本最小为优化目标,建立了带有配送时间约束和车辆载重约束的动态车辆调度数学模型;为了求解物流配送车辆的最优行车路径,以遗传算法为基础求解调度模型,设计量子遗传算法提高算法效率,对量子旋转角的大小采取了一种动态选取策略,加速了算法的收敛。仿真实验对比结果表明,量子遗传算法求得比遗传算法运输成本低的行车路径,在算法效率方面,平均迭代次数减小,收敛速度提高。量子编... 

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

优化目标

西安科技大学全日制工程硕士学位论文8车辆调度系统的设计。介绍了系统总体框架，对功能模块进行了阐述；系统中的涉及的关键技术的介绍，包含C#开发的三层架构的展示，系统中涉及的数据库表段；对系统实现的功能的测试，包括物流信息管理功能以及车辆调度功能。第六章总结与展望对论文所研究的内容进行简要介绍，并总结了已完成的工作，指出目前研究存在的不足之处，针对目前的问题，明确了以后的研究方向。论文的技术路线如图1.2所示。图1.2技术路线

?约拔锪鞴?理中最为重要的一环。配送是指按照客户订单要求，其中包括配送时间、货物种类数量等方面的要求，在物流中心对货物进行分配，并将分配好的货物及时送给指定客户的物流活动。从流程上来说，配送具有一般性的模式，先分货后送货，物流配送的一般流程如图2.1。配送是物流系统的一个重要组成部分，每个物流过程，在经过一系列的准备之后，都需将货物和服务通过配送环节送给客户。配送面对的是服务的对象，因此，配送任务完成的质量以及其达到的服务效果，直接关系到整个企业的经济成本和收益、顾客满意程度[23]。图2.1物流配送的一般流程物流配送过程需考虑各种因素，包含客户对时间的要求、配送货物的送达地点、配送车辆的载重等各种因素，对车辆路径合理安排[24]，将货物送达目的地，最终目标是最低的物流运输成本以及更好更专业的服务水平[25]。物流配送在物流活动中起着极其重要的作用，配送方式中用于存货的配送中心相对于企业的存货仓库储备量更大，因此对每个企业而言，出现供应中断、影响生产的问题会随之减少，同样使客户免去缺货少货的担忧；集中发货方式节约了运输成本和运输时间，提高运输效率。为保证物流配送效率的提高，需合理利用物流资源来完成配送任务[26]，因此物流配送系统的组成需掌握多种综合信息，其中包括客户信息、配送货物信息、配送路程信息、配送车辆信息等，掌握了这些基本信息才能更好完成配送任务，从而更好的提升客户的满意度。将配送过程中消耗的人力、物力、财力等因素综合考虑，提出最合理的方案[27]，才能保证配送效率提高，从而降低运输成本。建立物流云平台可以收集海量物流信息并将物流信息进行统一管理，可以更好利用资源，因此对物流配送具有重要的意义。


本文编号：3378215