發(fā)布時(shí)間：2020-05-24 20:13

【摘要】：全球經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,物流行業(yè)已經(jīng)逐漸成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根基及主要行業(yè),其進(jìn)步程度可當(dāng)作度量社會(huì)經(jīng)濟(jì)是否實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的指標(biāo)。但是,目前我國對(duì)物流配送服務(wù)等問題的研究,仍然處在研究傳統(tǒng)物流問題的階段上。近年來,由于電子商務(wù)快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)線上購物量迅速增長,物流配送方式已然出現(xiàn)巨大變化,大規(guī)模多區(qū)域配送及動(dòng)態(tài)配送等新形式配送需求隨之產(chǎn)生,傳統(tǒng)物流配送服務(wù)方式不能維持現(xiàn)代客戶需求,也不符合日益復(fù)雜的供應(yīng)鏈體系,為此保證迅速有規(guī)律供給商品及穩(wěn)定的供應(yīng)體系,實(shí)現(xiàn)物流配送的通常及時(shí)效,已經(jīng)是國內(nèi)物流業(yè)不得不面對(duì)的關(guān)鍵問題。尤其在云計(jì)算技術(shù)及通信技術(shù)產(chǎn)生后,令大規(guī)模多區(qū)域的動(dòng)態(tài)配送需求得以實(shí)現(xiàn),新型物流配送形式即將出現(xiàn)。本文章利用近年熱門的云技術(shù)與舊式物流管理方式相融合,建立云物流管理平臺(tái),對(duì)物流行業(yè)發(fā)展緩慢問題起到較大幫助。云平臺(tái)接收配送要求,令社會(huì)領(lǐng)域內(nèi)的諸多個(gè)物流企業(yè)參與到該體系中,集合海量物流貨單,構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模的云計(jì)算物流平臺(tái),統(tǒng)一處理海量貨單數(shù)據(jù),通過國內(nèi)各個(gè)企業(yè)的物流配送中心,制定最優(yōu)調(diào)度方案。第一,對(duì)Hadoop技術(shù)進(jìn)行相關(guān)介紹。其中包含Hadoop平臺(tái)和平臺(tái)技術(shù),并闡釋Hadoop技術(shù)背景,介紹構(gòu)成Hadoop的兩個(gè)重要模塊,分別是HDFS及MapReduce并行運(yùn)算框架,同時(shí)研究分析了Hadoop的子項(xiàng)目HBase系統(tǒng)的儲(chǔ)存方式和數(shù)據(jù)模型。然后,根據(jù)調(diào)度要求,設(shè)計(jì)云物流平臺(tái)調(diào)度體系,其中包括整體框架結(jié)構(gòu),即數(shù)據(jù)層、存儲(chǔ)層及調(diào)度算法層等多個(gè)模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)。其次,對(duì)于動(dòng)態(tài)需求調(diào)度問題,因動(dòng)態(tài)需求調(diào)度問題是通過靜態(tài)問題演化而來,需要對(duì)動(dòng)態(tài)問題進(jìn)行探討,得到動(dòng)態(tài)車輛問題形成受到信息變化原因影響,因此,運(yùn)用時(shí)間軸與動(dòng)態(tài)信息相結(jié)合形式,對(duì)網(wǎng)絡(luò)配送過程中產(chǎn)生信息實(shí)行記錄,使動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題轉(zhuǎn)換成為多個(gè)靜態(tài)車輛調(diào)度問題,使存在約束限定情況和目標(biāo)函數(shù)成為考量原因,構(gòu)建存在具體時(shí)間節(jié)點(diǎn)的車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型。由于求解動(dòng)態(tài)需求車輛路徑調(diào)度問題要求算法具有高時(shí)效性特點(diǎn),由此基于傳統(tǒng)遺傳算法實(shí)行改進(jìn),形成量子遺傳改進(jìn)算,采用量子多樣特點(diǎn)進(jìn)行染色體編碼,通過量子門旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)進(jìn)化過程,并與MapReduce編程模型融合設(shè)計(jì)算法,提高種群進(jìn)化效率,結(jié)合車輛調(diào)度模型設(shè)計(jì)階段性求解策略,在動(dòng)態(tài)需求客戶產(chǎn)生需求時(shí),運(yùn)用時(shí)間軸概念記載時(shí)間點(diǎn),更新網(wǎng)絡(luò)中配送需求數(shù)據(jù)信息,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化操作過程。將易城智慧物流平臺(tái)作為實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文章設(shè)計(jì)模型及算法的優(yōu)良性能。最后章節(jié),總結(jié)概述全文內(nèi)容,對(duì)云計(jì)算物流平臺(tái)的運(yùn)營方式及車輛路徑調(diào)度方案的研究趨勢(shì)進(jìn)行展望。
【圖文】：

圖 2. 1 Hadoop 集群框架圖Figure 2.1 Hadoop cluster framework diagram所示，Hadoop 集群的關(guān)鍵組成結(jié)構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)作及處理，多個(gè)用戶能夠通過不同 PC 端給定計(jì)資源。技術(shù)Google 技術(shù)基礎(chǔ)上對(duì) MapReduce 和 HDFS 實(shí)行核心模塊[22]。HDFS 系統(tǒng)是 Hadoop 的核心項(xiàng)存儲(chǔ)服務(wù)，，是計(jì)算程序內(nèi)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)和處理

圖 2.2 HDFS 系統(tǒng)框架圖Figure 2.2 Framework diagram of HDFS system中可以看出，文件被劃分成一個(gè)或者許多個(gè)數(shù)據(jù)于 DataNode 節(jié)點(diǎn)，NameNode 節(jié)點(diǎn)是中心服務(wù)開關(guān)操作和重命名 namespace 處理。此外，運(yùn)用lock 相對(duì)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)映射聯(lián)系。經(jīng)過元數(shù)據(jù)節(jié)能為處理使用者的讀文件過程及寫文件的過程制或是刪除等操作。HDFS 以 Java 為表現(xiàn)過程大型服務(wù)系統(tǒng)時(shí)，各個(gè)機(jī)器需要單獨(dú)運(yùn)行節(jié)點(diǎn)任aNode 節(jié)點(diǎn)任務(wù)。統(tǒng)文件讀取與寫入過程
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院沈陽計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U492.22

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張水旺;胡小建;;云物流概念模型及其運(yùn)作機(jī)理研究[J];科技管理研究;2015年19期

2 黃海芹;林基明;王俊義;;基于改進(jìn)混合遺傳算法的云資源調(diào)度算法[J];電視技術(shù);2015年18期

3 范云滿;洪娜;錢慶;方安;;利用Hadoop/HBase的藥物基因組數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)實(shí)踐研究[J];現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù);2015年05期

4 孫彥超;王興芬;;基于Hadoop框架的MapReduce計(jì)算模式的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2014年S2期

5 高珊珊;李萌萌;;帶時(shí)間窗的多配送中心多車型車輛調(diào)度問題[J];大慶師范學(xué)院學(xué)報(bào);2014年06期

6 殷脂;葉春明;;多配送中心物流配送車輛調(diào)度問題的分層算法模型[J];系統(tǒng)管理學(xué)報(bào);2014年04期

7 李佳書;范厚明;張曉楠;李陽;;帶有車輛總成本和時(shí)間窗約束的工業(yè)區(qū)廢棄物回收車輛調(diào)度優(yōu)化[J];物流技術(shù);2014年03期

8 金天坤;高揚(yáng);;遺傳算法的原理及組成淺析[J];科技視界;2014年04期

9 張曉楠;任志國;曹一冰;劉瑞雪;;交通運(yùn)輸最短路徑分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];測(cè)繪工程;2014年01期

10 欒景超;馬志強(qiáng);李昊u&;董科軍;;Hadoop分布式文件系統(tǒng)資源管理器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];科研信息化技術(shù)與應(yīng)用;2014年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張矯艷;基于MapReduce的分布式ETL過程的研究與優(yōu)化[D];東華大學(xué);2017年

2 宋園園;基于Hadoop的Web日志存儲(chǔ)及預(yù)處理優(yōu)化研究[D];河北工程大學(xué);2016年

3 段秋丹;基于MapReduce的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];山東大學(xué);2016年

4 黃鈺;基于城市物流聯(lián)合配送的車輛路徑優(yōu)化建模研究[D];重慶交通大學(xué);2016年

5 張曉;城市快遞配送車輛路徑規(guī)劃研究[D];西南交通大學(xué);2016年

6 胡夢(mèng)楠;HDFS云存儲(chǔ)系統(tǒng)可用性能的優(yōu)化研究[D];電子科技大學(xué);2016年

7 劉佩;基于糾刪碼技術(shù)的HD_EC文件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];曲阜師范大學(xué);2015年

8 賈玉辰;Hadoop中海量小文件存取關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];南京郵電大學(xué);2015年

9 韓麗穎;基于Hadoop技術(shù)的軌道交通MSS系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用研究[D];北京交通大學(xué);2015年

10 李熙文;Hadoop應(yīng)用快速開發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2015年

本文編號(hào)：2678929