5个研究背景和意义示例,教你写计算机低碳论文

今天分享的是关于低碳的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到低碳等主题,本文能够帮助到你

考虑双重时间窗约束的快件多式联运方式选择研究及应用

这是一篇关于多式联运,高铁快递运输,低碳,双重时间窗,遗传算法的论文, 主要内容为随着互联网的发展及电商平台的普及,我国网络购物消费者规模不断扩大,国内全年快递业务量屡创新高,业务量的激增推动了快递企业的上市热潮。如今,行业市场逐渐饱和,消费者对快递运输的时效性和经济性提出了更高的要求,企业之间的竞争变得日益激烈。近年来,欧洲各国逐步尝试采用高铁进行包裹运输。目前我国高铁运输网络趋于完善,但对高铁快运的应用仍处于初级探索阶段,与国外高铁货运水平相比,仍存在很大的发展空间。与此同时,可持续发展一直以来都是各行各业所追求的战略目标。交通运输业作为能源消耗最高的行业之一,解决其低碳发展问题已成为当务之急。因此,如何对快递多式联运运输方式进行选择,从而实现企业绿色发展条件下的利润最大化,成为了快递业探究的新方向。本文聚焦快件多式联运和高铁货运的发展现状,结合各类运输方式的经济特征及成本构成等因素,从企业和社会角度出发,重点研究了双重时间窗约束下快件多式联运方式选择问题,旨在通过建立符合实际运输节奏的数学模型,实现降低企业成本、增加核心竞争力的目标,同时进一步满足市场多元化需求,落实可持续发展战略。首先,面对快递运输及时性强、安全性高、成本低、绿色环保等多元化市场需求,本文提出高铁参与下低碳快件多式联运运输方式选择问题,并以总成本最低为目标,建立组合优化模型;在低碳模型基础上,根据客户需求以及货物特性,引入客户收货软时间窗概念,构建单时间窗约束下低碳多式联运运输方式选择问题模型;通过对快递运输现实情况进行分析,提出节点硬时间窗约束,将其与软时间窗相结合,最终构建双重时间窗约束下低碳快件多式联运运输方式选择模型。然后,根据本文研究问题的特性,选择适用性强、鲁棒性高的遗传算法进行求解。通过对实际快递运输案例进行代入,分析得到高铁参与下考虑双重时间窗约束的低碳多式联运最优运输方案,从而验证模型与算法的有效性和实用性。最后,通过对有无高铁参与下最优运输方案进行对比分析,发现将高铁纳入多式联运运输体系可以降低企业成本、提高运输效率、减少环境污染;通过对有无节点时间窗的情况进行对比,得出考虑节点时间窗会增加运输的成本和时间的结论;通过将单一方式运输与多种方式联合运输进行对比,发现采用多式联运方式进行运输可以在保证快件及时交付的同时,降低运输成本。最终对快递季节性波动进行分析,为企业应急方案提供建议,从而提高企业的快速响应能力。

低碳环境下城市配送路径优化研究

这是一篇关于低碳,城市配送,品类,路径优化,成本的论文, 主要内容为随着我国城市化步伐的加快,城市规模迅速扩张,城市经济高速发展,人口数量急剧增长,带来了城市配送需求的急速增加;加上电子商务的快速发展,网购的频次越来越高,快递配送、冷链运输、家电大件运输等流通领域对配送的需求也大幅攀升。然而,城市配送需求量的增加会带来运输车辆的大量投放,加剧城市交通系统的堵塞,并且导致大量的碳排放。在全社会重视低碳环保的背景下,城市配送业的低碳化势在必行。本文正是着眼于城市配送中的二氧化碳减排问题,在国内外低碳政策研究的基础之上,以城市配送业各主要品类的配送特点为切入点,进行生鲜冷链类、快递包裹类、家电大件类产品的城市配送路径优化分析,以探究低碳政策对城市配送路径规划的影响。首先,在对城市配送各主要品类的配送特点进行分析的基础上,将城市配送行业的主要配送产品分为三大类:生鲜冷链类、快递包裹类、家电大件类,以针对各类的配送特点进行相应分析;接着,基于实际城市配送的可通行时段、城市路网各路段可通行速度以及配送车辆燃油量的影响因素进行全面分析,为城市配送过程中的燃油量计算提供理论基础;然后,针对三大品类的配送特点,进行城市配送各项成本构成以及相应约束条件的分析,在此基础上构建生鲜冷链类、快递包裹类和家电大件类的城市配送路径优化模型;接着,在此基础上将碳税政策的影响加入模型之中作为对比,依次构建出生鲜冷链类、快递包裹类和家电大件类的低碳城市配送路径优化模型。然后,进行模型求解算法的设计,在传统的遗传算法基础上加入禁忌搜索算法,提高算法求解的精度。最后,以广州市果蔬生产经营企业、同城快递企业以及家电自营电商企业3家实际企业为例,采用MATLAB软件进行相应模型的算法求解,分别计算考虑碳排放因素和不考虑碳排放因素的最优配送路径方案,并从成本构成、碳排放量、社会效益三个方面进行对比分析,以探究低碳因素对不同品类城市配送路径规划的影响。最终得出,基于实际路网信息,在不同品类的城市配送过程中,考虑低碳因素进行路径优化,均能有效减少配送过程中产生的CO2,并且降低企业与社会的总成本,以更小的成本实现更大的社会效益。因而,城市配送企业在低碳政策下进行各品类配送的路径规划,有利于降低碳排放,实现企业和社会的双赢。

低碳视角下生鲜电商冷链物流配送路径优化研究

这是一篇关于冷链物流,生鲜,低碳,路径优化,遗传算法的论文, 主要内容为随着信息技术与经济的发展以及人民生活质量的提高,人们对生鲜产品的需求不断增加,通过电商渠道进行生鲜交易逐渐成为趋势,这对冷链物流的要求也越来越高。当前全球发展中的重点与热点围绕低排放、低能耗展开,我国就可持续发展等方针作为基本国策,以期最终达到全面发展低碳社会与低碳经济。冷链物流关于运输产品的时效性具备更高的诉求,其存在如能耗高、污染重等弊端,亟需促进冷链物流发展的低碳化与可持续化,因此冷链物流逐渐引起不少关注与研究。对于生鲜电商冷链物流而言,在考虑配送成本的情况下,还应考虑行驶过程中车辆等设备的排放量以及客户满意度,从而实现系统安排适配的物流体系,严格把控配送过程中产生的损耗与污染公害等,借助不断创新的工艺、流程与管理等助推物流效率的提高,实现节能低碳。因此,在已知配送中心和客户点等基本信息的前提下进行如下工作:首先,基于生鲜电商、冷链配送等背景理论,综合考虑时间窗、配送车辆燃油消耗与满意度衡量,分析路径规划过程中的固定成本、惩罚成本、制冷成本、货损成本与运输成本,建立单车型配送基础模型;然后基于实际城市路况数据对各时间段通行时间与速度进行变量分析以确定不同时间窗的速度与消耗,构建多车型基础模型。其次,基于前文分析考虑低排放的概念,将电动车纳入模型考虑,综合分析生鲜电商冷链配送过程中的经济成本、考虑排放的环境成本与满意度三个因素,构建全面的多车型冷链路径优化模型,实现配送成本最小化与满意度最大化,以更小的成本实现更大的企业、社会效益。然后,提出模型求解算法,对传统遗传算法进行改进设计,改进遗传操作并在优化过程中分别融合模拟退火和大规模邻域搜索来优化后续最优路径的求解,获得最优路径安排方案。最后,通过企业实例分析,对比分析不同模型与算法结果,检验模型与算法的有效性;修改参数数据进行敏感度分析,实现低碳冷链配送成本的下降以及客户满意度的上升,表明模型能合理化布局冷链物流配送路径,同时满足企业效益与社会效益。

基于改进蚁群算法的低碳冷链物流路径优化研究及系统实现

这是一篇关于低碳,冷链物流,路径优化,时间窗,系统的论文, 主要内容为随着人们对于食品的质量要求越来越高,对于冷链物流的配送需求越来越多,冷链物流的市场规模越来越大。冷链物流虽然能保证产品的质量,但与传统常温物流相比,对于温度控制更为精准,能源消耗更大,在配送过程中会产生更多的碳,因此将低碳理念引入冷链物流对应企业经济和环境效益都具有重要意义。将传统的冷链物流与低碳需求相结合,增加碳税对碳排放量加以控制,实现低碳排放,并引入客户满意度转化的软时间窗约束条件,构建符合多种约束条件下的以配送总成本最小为目标函数的低碳冷链物流路径优化模型。针对传统蚁群算法收敛性较慢和容易陷入局部最优的情况,通过混沌映射对种群初始化、对蚁群转移状态规则和信息素更新策略进行改进,设计出一种改进的蚁群算法,阐述了详细的工作原理和步骤。利用改进蚁群算法和基本蚁群算法对函数进行计算,对比结果验证得到改进蚁群算法的有效性。同时,结合物流企业的相关数据,利用MATLAB软件对模型和算法进行仿真求解,得到配送总成本最低,路线最优,碳排放量最低的最优配送方案。对比两种算法仿真结果,改进蚁群算法求解配送方案在总成本、行驶距离及碳排放量分别优化了10.9%、10.7%和10.7%。不仅能为企业优化配送路径方案,提高企业的经济效益,同时实现低碳排放,能够实现经济效益和社会的可持续发展。最后,根据低碳冷链物流系统的需求展开设计,基于Spring Boot框架,集成Java开发语言和My SQL数据库,完成低碳冷链物流系统的设计与研发。