高安智慧物流平臺車輛調(diào)度優(yōu)化研究
發(fā)布時間:2024-02-29 19:56
消費主義在科技發(fā)展、信息便捷的氤氳之下表現(xiàn)出眾多時代特征,例如智慧物流現(xiàn)如今已滲透到人們生活的方方面面,而現(xiàn)代社會中信息技術(shù)的不斷更新迭代,使得信息化、互聯(lián)和智能化的智慧物流平臺應(yīng)運而生。現(xiàn)代智慧物流配送平臺,在融合了現(xiàn)代化服務(wù)理念、先進計算機技術(shù)與現(xiàn)代管理方式的基礎(chǔ)上,最大限度地整合了配送網(wǎng)絡(luò)資源與信息流通渠道,從而更有效地提高了現(xiàn)代物流配送的管理效能與服務(wù)水平,同時實現(xiàn)了對配送信息的全程監(jiān)測,已經(jīng)成為了中國現(xiàn)代物流配送發(fā)展中的核心技術(shù)和關(guān)鍵。江西省宜春市高安市是安馳天下的汽運之都,隨著國家對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的大力支持,高安智慧物流平臺的建設(shè)將促進高安市整個物流行業(yè)的加速發(fā)展。高安市于2017年初搭建“互聯(lián)網(wǎng)+智慧物流”線上線下一體化運營商業(yè)模式的平臺,通過網(wǎng)絡(luò)云技術(shù),整合業(yè)務(wù)交易,輸出運力,無縫對接車、企、貨及專用配套設(shè)備,實現(xiàn)物流企業(yè)大交易、大數(shù)據(jù)、大稅收;谥腔鄢鞘械陌l(fā)展方向我們也得到了啟發(fā),通過將近年熱門的云計算技術(shù)和傳統(tǒng)物流管控方法相互融合構(gòu)建了云物流管理平臺,從高安智慧物流平臺的具體實踐入手并提供優(yōu)化意見。經(jīng)過對高安市物流現(xiàn)狀的分析及行者智慧物流平臺的調(diào)研,了解到目前高安汽運...
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 選題背景及意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 研究述評
1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 創(chuàng)新點
1.3.3 研究存在的不足
1.4 研究方法
1.5 研究路線
2 相關(guān)概念界定和理論基礎(chǔ)
2.1 核心概念
2.1.1 智慧物流平臺
2.1.2 車輛調(diào)度
2.1.3 Hadoop技術(shù)
2.2 理論基礎(chǔ)
2.2.1 價值鏈理論
2.2.2 前景理論
3 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度現(xiàn)狀和問題
3.1 高安智慧物流平臺發(fā)展現(xiàn)狀
3.2 高安智慧物流平臺調(diào)研訪談情況
3.3 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度問題
3.3.1 車輛調(diào)度問題
3.3.2 配送效率問題
3.3.3 物流收益問題
3.4 本章小結(jié)
4 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度問題分析和優(yōu)化策略
4.1 基于價值鏈理論的車輛調(diào)度問題分析
4.1.1 車輛調(diào)度問題分析
4.1.2 配送效率問題分析
4.1.3 物流收益問題分析
4.2 基于Hadoop技術(shù)的車輛調(diào)度優(yōu)化策略
4.2.1 車輛調(diào)度優(yōu)化策略
4.2.2 配送效率優(yōu)化策略
4.2.3 物流收益優(yōu)化策略
4.3 本章小結(jié)
5 基于Hadoop的智慧物流平臺車輛調(diào)度優(yōu)化設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 約束條件下的動態(tài)需求車輛調(diào)度模型
5.1.1 車輛調(diào)度時間軸
5.1.2 基于時間軸的動態(tài)車輛調(diào)度模型
5.2 解析云平臺模式下車輛調(diào)度動態(tài)需求
5.2.1 分析云平臺模式下動態(tài)車輛調(diào)度問題
5.2.2 云平臺模式下變化信息的交互模式
5.3 基于Hadoop平臺的遺傳算法設(shè)計與實現(xiàn)
5.3.1 量子遺傳算法
5.3.2 基于MapReduce的量子改進遺傳算法設(shè)計
5.3.3 基于MapReduce的量子改進遺傳算法實現(xiàn)
5.4 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度價值三維評價模型
5.5 本章小結(jié)
6 研究結(jié)論與展望
6.1 研究結(jié)論
6.2 未來展望
參考文獻
致謝
本文編號:3914850
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 選題背景及意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻綜述
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 研究述評
1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 創(chuàng)新點
1.3.3 研究存在的不足
1.4 研究方法
1.5 研究路線
2 相關(guān)概念界定和理論基礎(chǔ)
2.1 核心概念
2.1.1 智慧物流平臺
2.1.2 車輛調(diào)度
2.1.3 Hadoop技術(shù)
2.2 理論基礎(chǔ)
2.2.1 價值鏈理論
2.2.2 前景理論
3 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度現(xiàn)狀和問題
3.1 高安智慧物流平臺發(fā)展現(xiàn)狀
3.2 高安智慧物流平臺調(diào)研訪談情況
3.3 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度問題
3.3.1 車輛調(diào)度問題
3.3.2 配送效率問題
3.3.3 物流收益問題
3.4 本章小結(jié)
4 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度問題分析和優(yōu)化策略
4.1 基于價值鏈理論的車輛調(diào)度問題分析
4.1.1 車輛調(diào)度問題分析
4.1.2 配送效率問題分析
4.1.3 物流收益問題分析
4.2 基于Hadoop技術(shù)的車輛調(diào)度優(yōu)化策略
4.2.1 車輛調(diào)度優(yōu)化策略
4.2.2 配送效率優(yōu)化策略
4.2.3 物流收益優(yōu)化策略
4.3 本章小結(jié)
5 基于Hadoop的智慧物流平臺車輛調(diào)度優(yōu)化設(shè)計與實現(xiàn)
5.1 約束條件下的動態(tài)需求車輛調(diào)度模型
5.1.1 車輛調(diào)度時間軸
5.1.2 基于時間軸的動態(tài)車輛調(diào)度模型
5.2 解析云平臺模式下車輛調(diào)度動態(tài)需求
5.2.1 分析云平臺模式下動態(tài)車輛調(diào)度問題
5.2.2 云平臺模式下變化信息的交互模式
5.3 基于Hadoop平臺的遺傳算法設(shè)計與實現(xiàn)
5.3.1 量子遺傳算法
5.3.2 基于MapReduce的量子改進遺傳算法設(shè)計
5.3.3 基于MapReduce的量子改進遺傳算法實現(xiàn)
5.4 高安智慧物流平臺車輛調(diào)度價值三維評價模型
5.5 本章小結(jié)
6 研究結(jié)論與展望
6.1 研究結(jié)論
6.2 未來展望
參考文獻
致謝
本文編號:3914850
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