基于物聯(lián)網(wǎng)的物流路徑規(guī)劃與頻繁路徑挖掘的研究.pdf

1、隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及,物聯(lián)網(wǎng)逐漸應用于眾多領域,其中之一是物流領域。在物流領域中路徑規(guī)劃直接影響著物流成本與物流過程中的時間消耗。由于物流中的物品本身帶有實時的時空信息,這使得實時的路徑規(guī)劃與從物流數(shù)據(jù)中挖掘頻繁路徑成為可能。本文工作主要體現(xiàn)在兩個方面。
　　第一,針對基于物聯(lián)網(wǎng)的物流網(wǎng)絡中路徑代價的時變性,建立了一種時間依賴的物流網(wǎng)絡模型,并在此基礎上研究了實時的物流路徑規(guī)劃問題。針對現(xiàn)實中預測準確性隨時間推移而降低,以及在預知程度

2、較低時無法獲得較好的路徑規(guī)劃等問題,提出了一種帶弧代價預知程度參數(shù)的最小時間路徑算法 SWPL以及基于 SWPL實時的逐步規(guī)劃的解決方案。該算法考慮了預測的精度問題,在傳統(tǒng) Dijkstra算法的基礎上引入了一種與時間相關的弧代價計算方法。實驗表明在預知程度較高與在預知程度較低但采用逐步規(guī)劃的解決方案都能取得良好的路徑規(guī)劃效果。
　　第二,在基于物聯(lián)網(wǎng)的物流中,會產(chǎn)生海量蘊含時空信息的物品移動數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中包含著很多有助于提高物

3、流科學管理的知識,目前從這些數(shù)據(jù)中找出這些有用的知識采用的主要是數(shù)據(jù)挖掘技術。其中頻繁路徑作為反映物流特征的重要知識之一,可為優(yōu)化物流的路徑規(guī)劃、研究物流的變化規(guī)律等提供重要的參考信息。頻繁路徑的獲取是通過頻繁序列模式挖掘算法,本文根據(jù)物流網(wǎng)絡及物流的特征設計了一種充分考慮物流網(wǎng)絡拓撲信息的頻繁路徑序列挖掘算法PMWTI。在該算法中引入了代價容忍度剪枝法,用于候選路徑序列的深度剪枝,以去除部分不可能是頻繁路徑序列的候選路徑序列,在一定程