第三方物流公司车辆调度方法研究与管理系统实现
这是一篇关于车辆管理系统,车辆路径问题,路况,遗传算法,微服务架构的论文, 主要内容为随着控制技术朝着复杂计算机网络控制方向发展,控制设计人员不能只解决底层的实时控制问题,还要解决上层监控与管理所带来的综合自动化问题。本文对某第三方物流公司的车辆调度问题进行了较深入的研究,针对目前物流公司车辆调度方法研究中普遍没有考虑不同时间段路况拥堵可能不同的问题,提出了一种面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化解决办法,并在此基础上开发了一个具有车辆调度方案优化能力的移动车辆管理系统,以降低企业车辆运营成本,实现移动办公、准时服务,提高企业的竞争能力。首先,对某物流公司车辆管理与调度的实际情况和用户需求进行了调研,分析了系统的总体需求和业务流程,在此基础上确定了系统各功能模块需求。其次,通过调研和查阅文献,发现目前解决物流公司车辆调度问题的方法普遍没有考虑车辆到达服务点过程可能存在不同时间段运行会发生路况拥堵等情况,在能根据历史数据得到不同时间段路况拥堵预测假设前提下,建立了面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化调度模型,并选择遗传算法求解。实例分析表明,本文的车辆调度方法降低车辆运行成本,使其到达服务点时间更加准确。然后,本文在系统需求分析的基础上,完成了系统的软件设计与开发工作。采用Java作为开发语言,Microsoft SQL SERVER 2016作为数据库管理系统,Spring作为开发框架,搭建了微服务架构,实现了Android和PC浏览器混合B/S架构的车辆管理系统的开发。最后,本文构建了硬件测试平台,针对系统的功能、性能和兼容性展开测试,测试结果表明系统达到了预期的开发指标,能满足物流公司车辆管理的需求。
第三方物流公司车辆调度方法研究与管理系统实现
这是一篇关于车辆管理系统,车辆路径问题,路况,遗传算法,微服务架构的论文, 主要内容为随着控制技术朝着复杂计算机网络控制方向发展,控制设计人员不能只解决底层的实时控制问题,还要解决上层监控与管理所带来的综合自动化问题。本文对某第三方物流公司的车辆调度问题进行了较深入的研究,针对目前物流公司车辆调度方法研究中普遍没有考虑不同时间段路况拥堵可能不同的问题,提出了一种面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化解决办法,并在此基础上开发了一个具有车辆调度方案优化能力的移动车辆管理系统,以降低企业车辆运营成本,实现移动办公、准时服务,提高企业的竞争能力。首先,对某物流公司车辆管理与调度的实际情况和用户需求进行了调研,分析了系统的总体需求和业务流程,在此基础上确定了系统各功能模块需求。其次,通过调研和查阅文献,发现目前解决物流公司车辆调度问题的方法普遍没有考虑车辆到达服务点过程可能存在不同时间段运行会发生路况拥堵等情况,在能根据历史数据得到不同时间段路况拥堵预测假设前提下,建立了面向路况的带时间窗车辆路径问题的优化调度模型,并选择遗传算法求解。实例分析表明,本文的车辆调度方法降低车辆运行成本,使其到达服务点时间更加准确。然后,本文在系统需求分析的基础上,完成了系统的软件设计与开发工作。采用Java作为开发语言,Microsoft SQL SERVER 2016作为数据库管理系统,Spring作为开发框架,搭建了微服务架构,实现了Android和PC浏览器混合B/S架构的车辆管理系统的开发。最后,本文构建了硬件测试平台,针对系统的功能、性能和兼容性展开测试,测试结果表明系统达到了预期的开发指标,能满足物流公司车辆管理的需求。
考虑充电调度的电动无人车路径优化研究
这是一篇关于电动无人车,车辆路径问题,动态规划,近似算法,遗传-模拟退火算法的论文, 主要内容为随着各大电商平台的蓬勃发展和新一轮科技革命的兴起,电动无人车以高效、低成本、零排放的独特优势,在物流行业表现出强劲的发展潜力,电动无人车的路径规划和充电调度问题成为近些年研究热点问题,但国内外研究大都没有限制充电站数量,且目标为极小化无人车总行驶距离、极小化使用的无人车数量等。本文在充电站数量有限制的情况下,研究电动无人车满足装载容量约束和电池电量约束的相关路径问题,以极小化行驶距离最大的电动无人车路径长度为目标,构建此问题的数学模型,设计求解算法并评估算法性能。首先建立考虑充电的混合整数规划模型,利用可精确求解的动态规划算法求解,并证明了所提出算法的时间复杂度为(?),再通过Solomon算例验证该精确算法的有效性,对于小规模算例,该算法可以在较短的时间得到最优解。其次根据Christofides算法思想设计近似算法,先给出基于树的划分算法,将所有客户至多分成个客户子集,分配给各车辆,使得电动无人车访问客户子集时均不超过装载容量约束,再从树覆盖出发,逐步转换得到满足电池电量约束的环游覆盖,证明该算法的近似比至多为(?),其中是TSP问题的近似比,(?)其中(?)表示充电站与最远的客户点之间的距离,并用设计的近似算法求解相同的算例说明近似解与最优解之间的误差。最后将遗传算法和模拟退火算法结合,改进启发式算法,对模型进行求解,利用算法规划无人车的行驶路径和充电调度,再通过算例分别对比目标函数是最小最大行驶距离与最小总行驶距离的结果,实验中还考虑了无人车在充电站的充电等待时间,对比分析发现改进算法得到的优化结果明显优于单纯的遗传算法,另外对相关因素灵敏度分析进一步说明了该算法的可行性与合理性。本文考虑电动无人车满足一系列约束,研究无人车的路径规划,极小化行驶距离最大的电动无人车路径长度,设计改进三种算法求解路径问题,研究内容可为城市无人物流路径规划提供理论支持,提高物流配送效率。
基于蚁群算法的WebGIS车辆路径优化系统设计与开发
这是一篇关于车辆路径问题,蚁群算法,WebGIS,局部搜索,领域驱动设计的论文, 主要内容为随着中国物流行业的蓬勃发展,物流在不断凸显其对我国经济发展的基础性作用的同时也带来了巨大的挑战。在当前物流行业的粗放发展模式下,物流成本过高的问题已经成为物流行业优势转化过程中的重要瓶颈问题。同时对于如今的物流企业而言,如何有效降低物流成本已经成为企业发展至关重要的战略决策。而车辆路径优化作为企业物流体系转型升级的重要环节之一,对提高物流配送效率、降低物流配送成本都起着至关重要的作用。因此为进一步支撑供应链物流配送全链路高效流通,提出可靠、完善的车辆路径优化方案已经迫在眉睫。本文在分析了国内外车辆路径优化问题研究现状综述的基础上,首先建立了满足约束的带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)数学模型,其次设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的蚁群算法求解该模型,并通过测试数据集检验了算法的可行性和有效性。最后结合WebGIS技术设计并开发了一套基于蚁群算法的车辆路径优化系统。本文的主要工作和成果如下:(1)在国内外研究现状综述的基础上,介绍了物流配送和车辆路径问题的研究背景和意义;介绍了车辆路径问题、求解该问题算法的相关理论知识以及系统开发涉及到的前后端、数据库技术。(2)针对带时间窗的车辆路径问题,建立了满足实际路网静态约束以及配送时间窗约束的VRPTW数学模型,引入了动态更新信息素挥发以及转移规则参数策略,设计了一种基于蚁群系统和局部增强搜索策略的改进蚁群算法,通过与标准测试数据集对比验证了算法在较短时间内可以得出满意解。最后将算法应用到本开发系统实际案例中,验证了算法在解决具有较大规模的实际车辆路径问题的有效性。(3)对物流配送系统的业务和功能需求进行分析,给出了系统总体架构、核心流程链路、系统功能模块、领域模型等设计方案,并进行了数据库表关系和表字段的详细设计。基于ArcGIS平台,并结合上述算法,采用React、SSM、Tair等框架设计并实现了包含基础数据、订单管理、配送计划、配送监控、结算以及报表六个功能模块的车辆路径优化系统。最后系统运行测试情况验证了有效性。
基于遗传算法的物流配送管理系统的应用研究
这是一篇关于物流配送管理系统,车辆路径问题,遗传算法的论文, 主要内容为在物流配送领域,如何快速、准确的获得用户信息并及时开展业务,高效、合理的完成配送服务,成为决定物流企业市场竞争力的重要因素。其中优化的车辆路径选择方案是改善物流配送现状的一个重要突破口。 因此本文将基于遗传算法的优化路径选择策略应用于物流配送管理系统中,研究如何选取合适的运输路线,以加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,降低运营成本。首先,本文简要介绍了物流配送的基本概念,然后对目前可用于路径优化问题的多种优化算法进行了对比,分析了各种算法在用于物流配送路径选择问题中的优缺点,最终确定遗传算法作为本文的研究算法,并对其进行了详细的研究。 然后,详细介绍了物流配送管理系统的设计与实现。论文针对基于B/S模式的物流管理系统作了需求分析,给出了系统设计功能模型和数据库的逻辑设计及物理设计。在系统总体设计之后,重点介绍了系统关键功能的实现。前台管理功能主要包括各类信息发布、及信息查看、修改、删除等功能;后台管理功能主要包括对车辆、物流、货物及会员信息管理等功能。本文采用JSP技术作为开发工具,使用SQL Server数据库作为存储数据库,来实现物流配送管理系统的功能。最后,本文阐述了车辆路径问题(VRP)的一种改进遗传算法的设计与实现,并将该算法成功应用到物流配送管理系统模块中,实现物流配送路径选择的自动化。通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“选择算子”和“变异算子”进行了改进。并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明:(1)在算法性能方面:改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;(2)在车辆配送路径方面:改进算法的得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到5条配送路线,最低装载量仅为3.1,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法。最后开发了一个配送决策子系统,该系统封装了改进的遗传算法,同过界面的形式为决策者提供合理的配送路径,是现了物流配送系统的自动化。
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