跨境电商背景下多层次装箱优化策略研究
这是一篇关于跨境电商,三维装箱,多层次装箱,联合优化的论文, 主要内容为近年来,随着跨境电商的快速发展,进一步降低物流及运营成本成为跨境电商企业密切关注的问题。在跨境电商的出口业务中,针对企业需要先将货物进行装箱包装,然后将包装好的箱子进行集装箱装载这种多层次装箱的过程,本文提出了多种三维装箱优化策略,提高装箱的装载率,降低企业的成本。本文以跨境电商平台Z公司实际的货物出口业务为背景,针对货物需要经历打包装箱和集装箱装载两个阶段提出了同规格商品装箱优化策略和不同规格箱子集装箱优化策略。最后,将两阶段的装箱问题进行综合考虑,提出了多层次装箱联合优化策略。在同规格商品装箱优化策略中,建立了数学模型,并设计了同规格-启发式算法,通过算例分析得出,本文提出的装箱优化策略可以显著提高装箱包装的装载率,并降低包装成本,平均节约成本22.63%。在不同规格箱子集装箱装载优化策略中,本文建立了整数规划模型,设计了不同规格-启发式算法,通过算例分析得出,本文提出的优化策略可以显著提高集装箱的装载率,装载率平均提高9.2%。最后,基于跨境电商这种多层次三维装箱问题,本文提出了多层次装箱联合优化策略,建立了整数规划模型,并设计了联合优化算法,最后通过算例分析得出,本文提出的联合优化策略可以大大提高集装箱的装载率,相比两阶段装箱分开优化的结果,装载率平均增加6.9%。研究表明,本文提出的多种三维装箱优化策略可以帮助跨境电商企业在货物出口业务中,提高装箱的装载率,降低企业的成本,增加企业的收益。
移动边缘计算中微服务部署与请求路由联合优化
这是一篇关于移动边缘计算,微服务部署,请求路由,深度强化学习,联合优化的论文, 主要内容为传统的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)各业务模块高度耦合,在实际系统中难以部署、扩展和维护。近年来,微服务作为一种协作化和自治化的服务体系逐渐成为人们关注的焦点。为了促进网络边缘环境通用化、开放化和灵活化,越来越多的研究结合微服务与MEC架构,将传统的单体业务解耦成一组微服务部署在边缘服务器上,并为用户请求规划访问这些微服务的路由,以更好地提供服务。然而,现有研究通常将微服务部署与请求路由看作两个独立的问题,忽略了两者之间的相互影响。基于此,本文重点研究在不同边缘云场景中微服务部署与请求路由的联合优化问题,包括如下两部分:(1)在单边缘云场景下,以系统运行功率、带宽、计算资源为约束,根据排队论建立了以最小化系统平均响应时延为优化目标的问题模型。基于传统的贪婪随机自适应搜索过程的思想,提出一种初始解构造-局部搜索的两阶段贪婪随机禁忌搜索算法对微服务部署方案与请求路由方案进行联合优化。在每次迭代中,算法首先构造微服务部署方案,并基于此构造请求路由方案;随后,采用自适应步长的禁忌搜索算法,以一种联合的方式同时优化部署方案与请求路由方案。仿真表明,所提算法能够有效降低平均响应时延,减小网络带宽消耗,保证服务器间负载均衡。(2)在多边缘云场景下,建立了平均响应时延最小化问题模型,充分考虑边缘云的隐私性以及请求跨边缘云传输对网络造成的影响。鉴于场景的复杂性与动态性,提出一种基于改进的深度Q网络联合优化算法对微服务部署与请求路由问题进行联合求解并优化。算法以微服务部署方案的改变作为智能体的动作,基于部署方案引入最佳匹配递减算法来构造请求路由,利用完整的微服务部署与请求路由联合方案计算奖励并进行后续的网络训练。实验表明,该算法具有良好的收敛性能,与其他算法相比,能有效降低响应时延,减少系统运行功率。
跨境电商背景下多层次装箱优化策略研究
这是一篇关于跨境电商,三维装箱,多层次装箱,联合优化的论文, 主要内容为近年来,随着跨境电商的快速发展,进一步降低物流及运营成本成为跨境电商企业密切关注的问题。在跨境电商的出口业务中,针对企业需要先将货物进行装箱包装,然后将包装好的箱子进行集装箱装载这种多层次装箱的过程,本文提出了多种三维装箱优化策略,提高装箱的装载率,降低企业的成本。本文以跨境电商平台Z公司实际的货物出口业务为背景,针对货物需要经历打包装箱和集装箱装载两个阶段提出了同规格商品装箱优化策略和不同规格箱子集装箱优化策略。最后,将两阶段的装箱问题进行综合考虑,提出了多层次装箱联合优化策略。在同规格商品装箱优化策略中,建立了数学模型,并设计了同规格-启发式算法,通过算例分析得出,本文提出的装箱优化策略可以显著提高装箱包装的装载率,并降低包装成本,平均节约成本22.63%。在不同规格箱子集装箱装载优化策略中,本文建立了整数规划模型,设计了不同规格-启发式算法,通过算例分析得出,本文提出的优化策略可以显著提高集装箱的装载率,装载率平均提高9.2%。最后,基于跨境电商这种多层次三维装箱问题,本文提出了多层次装箱联合优化策略,建立了整数规划模型,并设计了联合优化算法,最后通过算例分析得出,本文提出的联合优化策略可以大大提高集装箱的装载率,相比两阶段装箱分开优化的结果,装载率平均增加6.9%。研究表明,本文提出的多种三维装箱优化策略可以帮助跨境电商企业在货物出口业务中,提高装箱的装载率,降低企业的成本,增加企业的收益。
线上线下药品零售订单拆分与配送联合优化
这是一篇关于线上线下,药品零售,订单拆分与配送,联合优化,组合算法的论文, 主要内容为随着信息技术和互联网的发展,将线上服务和线下服务结合在一起的O2O(Online to Offline)服务及电子商务呈现出迅猛增长的趋势。药品,作为一类生活中不可或缺且关乎生命安全的特殊商品,也开始逐步探索这种“互联网+”的营销模式。由于药品配送具有较强的时效要求,隔日或一周内送达的普通电子商务模式并不适用。因此,更多的药品连锁企业采用基于O2O的药品零售形式,以确保能在数小时甚至半小时内送达客户。但是,由于患者往往需要搭配服用多种类药品以获得对某些疾病的最佳治疗效果,其线上药品订单也常常包含多种类药品,这使得单一药品零售药店存在难以满足客户订单种类需求的情况。因此,有必要对O2O药品零售订单进行拆分与分配,并由多家连锁药店合作共同完成。相较于传统的单门店配送模式,订单拆分与配送的联合优化问题复杂程度更高,现已成为O2O药品零售业面临的急迫研究课题。为有效解决O2O药品零售订单的拆分与配送问题,本文基于单一药店持有药品种类和数量有限、客户子订单需同时送达的特点,提出了多客户订单的统一拆分分配,以及允许骑手混合访问药店和客户的策略。使客户可以同时接收到多个子订单的药品,从而满足客户同时服药的需求,提高客户满意度。由于每个连锁药店存储的药品种类有限,系统根据每个连锁药店的药品库存将所有客户订单进行拆分,并将拆分后的子订单分配到各连锁药店,并根据订单拆分方案得到相应的最优配送方案。在此基础上,本文构建了线上订单拆分与线下配送路径的联合优化模型。结合模型中订单拆分方案与配送方案间的相互影响关系,本文将蚁群算法嵌套到人工免疫算法中,设计一种新的模型求解算法。通过小规模算例实验,本文方法实验结果与精确解算法(穷举法)结果对比,验证了本文模型和算法的适用性和有效性。通过大连市沙河口区10家H连锁药店实际场景算例实验,相较于已有文献模型,实验结果进一步验证了本文方法的优越性。研究结果表明,O2O药品零售订单的拆分与协同配送可以有效提高配送资源的利用率,降低平台配送的总成本。敏感性分析结果显示,药品种类数变化对骑手数影响甚微,对配送路径成本和平台配送总成本有一定的正向影响,连锁药店药品库存充裕量增加可以降低平台配送总成本和拆单率。本文研究得到如下管理启示:(1)为了能够在较少的药店集齐客户订单药品,减少订单拆单数和骑手行驶路径距离,在满足药品存储空间和存储条件的前提下,各连锁药店应尽可能地存储多种类药品,以便降低平台配送总成本;(2)连锁药店药品库存量是影响客户服务满意度的重要指标,药品零售企业应充分搜集和预测线下和线上客户订单需求量信息,设定合理的各种药品库存量阈值,以便在满足客户O2O药品零售订单需求的条件下,实现连锁药店各种药品库存合理化的目标。本文研究结论可为平台制订O2O药品零售订单拆分与配送方案提供有益参考。
基于聚类的低秩矩阵填充推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,矩阵填充,谱聚类,哈希分类,联合优化的论文, 主要内容为随着互联网与大数据的不断发展,人们快速获取有用信息的难度不断增大。推荐系统作为有效缓解信息超载的工具之一,不仅可以为用户快速获取感兴趣的信息,同时也具有巨大的商业价值。然而,系统中庞大的用户和项目、稀疏的用户评分数据,导致计算复杂度大,模型构建不精确,推荐性能低下。针对上述存在的挑战,本文提出了两种相似用户划分方法,并在此基础上提出一种基于谱聚类的低秩矩阵填充的推荐算法。本文的主要研究工作如下:(1)提出了归一化评分矢量跟踪用户偏好记录的方法,减少评分稀疏对用户之间相似性计算的影响。提出两种相似用户划分方法:基于位置敏感的哈希函数分类算法和基于图论的谱聚类算法,将原始用户项目矩阵划分为多个子矩阵。(2)提出基于谱聚类的低秩矩阵填充算法。基于谱聚类的相似用户划分方法,为进一步提高用户评分率,减少子矩阵的规模,对与目标用户无关的列进行修剪,提出一种联合优化模型,通过优化构建的目标损失函数,确定使算法达到最优推荐的参数分类数和修剪率。最后应用矩阵填充算法。真实数据集实验结果表明,本文提出的两种分类算法能有效提高相似用户的划分准确度。在谱聚类分类算法的基础上,提出的低秩矩阵填充联合优化算法,能有效提高用户感兴趣项目列表的推荐精度。
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