智能物流運輸調(diào)度系統(tǒng).pdf

1、隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展，市場環(huán)境和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都發(fā)生重大的變化，這種變化需要發(fā)達的物流業(yè)為支撐。但是傳統(tǒng)的物流往往人工定制較多、智能性低、系統(tǒng)功能單一，沒能有效地融合智能技術(shù)與信息資源，使得物流運輸不能滿足客戶的需求，且物流成本非常高。 智能物流運輸調(diào)度系統(tǒng)正是針對這些缺點提出的解決方案，它能有效的提高物流系統(tǒng)的智能性，優(yōu)化車輛行駛路線，最大的滿足客戶的需求，以最小的成本獲取最大的經(jīng)濟效益，增強物流企業(yè)綜合競爭力。 本文首先介紹

2、組合優(yōu)化問題及蟻群算法，針對基本螞蟻算法的計算時間長與易陷入局部最優(yōu)解的缺點，提出了各種有效的改進措施，如信息素更新策略、動態(tài)調(diào)整算法參數(shù)、局部搜索優(yōu)化，改進算法求解旅行商問題(traveling slesmanproblem，TSP)中取得好的效果。 然后對物流運輸調(diào)度系統(tǒng)中的車輛路徑問題(vehicle routing problem，VRP)進行總的描述，分析了載重量限制車輛路徑問題、帶時間窗車輛路徑問題、多目標優(yōu)化車輛路

3、徑問題等多種數(shù)學(xué)模型，改進蟻群算法對其求解，取得滿意的結(jié)果，驗證了改進蟻群算法的魯棒性和有效性。 最后以實際物流運輸中車輛調(diào)度問題為目標，研究影響車輛調(diào)度各種客觀因素，建立智能物流運輸調(diào)度的車輛調(diào)度模型，用改進蟻群算法對其求解，取得了較好的結(jié)果，并以此建立智能物流運輸調(diào)度系統(tǒng)。系統(tǒng)使用了當前主流J2EE的輕量級Spring框架，集成SIM系統(tǒng)和Email系統(tǒng)功能，并引入單點登錄實現(xiàn)機制，提高系統(tǒng)安全，對物流訂單使用基于公鑰框剪的