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基于聚類和二分圖匹配的物流派件調(diào)度方法

發(fā)布時間:2021-07-03 17:28
  針對物流末端配送服務(wù)中派件調(diào)度時區(qū)域劃分不合理、工作分配差異大的問題,提出"先分區(qū),后排班"2階段派件調(diào)度算法.首先利用GIS技術(shù)、Web技術(shù)和移動開發(fā)技術(shù),構(gòu)建了針對"最后1 km"配送的智能物流信息系統(tǒng);在此系統(tǒng)內(nèi),基于k-medoids聚類算法,引入工作量均衡指標,依據(jù)實際路徑距離,實現(xiàn)了"點面聚合,區(qū)域聚類"配送區(qū)域劃分方法;應(yīng)用二分圖最大權(quán)匹配KM算法,實現(xiàn)了派件調(diào)度分配算法.在順豐速運某網(wǎng)點的配送活動中進行試驗,結(jié)果表明:2階段派件調(diào)度算法的區(qū)域劃分更加聚集,快遞人員間的工作分配更加均衡,有效地提升物流網(wǎng)點的服務(wù)效率. 

【文章來源】:江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,41(03)北大核心

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

基于聚類和二分圖匹配的物流派件調(diào)度方法


智能物流信息系統(tǒng)架構(gòu)

【參考文獻】:
期刊論文
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本文編號:3263031

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