在近些年的發(fā)展過程中,伴隨云計算、物聯(lián)網(wǎng)和SOA技術(shù)等新技術(shù)的不斷發(fā)展,一種新的應(yīng)對供應(yīng)鏈的物流云服務(wù)體系隨之產(chǎn)生。物流云服務(wù)是一種新的基于云計算的物流資源配置和管理服務(wù)模式,其依靠新興的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將各種各樣的物流資源（如:倉庫、車輛、人員等）虛擬成云池,用戶依靠網(wǎng)絡(luò)平臺獲取需求并付費(fèi),以此來滿足自身復(fù)雜和動態(tài)的物流需求。對比以往的物流服務(wù)系統(tǒng)來說,物流云服務(wù)系統(tǒng)更加聚焦綜合系統(tǒng)的專業(yè)化和個性化,依靠建立按需供應(yīng)以及有效共享的云服務(wù)平臺,從而完成社會綜合資源的有效分配以及調(diào)度。以該模式作為基礎(chǔ),怎樣高效地達(dá)成針對物流資源與需求任務(wù)之間的有效整合,實(shí)現(xiàn)其中的智能化匹配以及更加高效的物流調(diào)度則演變?yōu)楦雨P(guān)鍵的問題。參照針對云服務(wù)模式中的物流資源調(diào)度所展開的論述,文章將云服務(wù)中的物流任務(wù)調(diào)度問題與最后一公里配送問題綜合考慮,通過構(gòu)建基于云服務(wù)平臺的物流任務(wù)調(diào)度模型和物流合作配送模型,結(jié)合遺傳算法進(jìn)行設(shè)計求解,最后通過算例仿真對文章提出的相關(guān)模型進(jìn)行可行性和有效性驗(yàn)證,得出了云服務(wù)平臺下的物流任務(wù)調(diào)度方案和物流配送最優(yōu)路徑。首先,對云服務(wù)平臺下的物流資源調(diào)度問題進(jìn)行理論分析,介紹了云服務(wù)模式的產(chǎn)... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 云服務(wù)平臺的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 物流云服務(wù)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 物流資源調(diào)度的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 云服務(wù)平臺下物流資源調(diào)度的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及研究目的
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究目的
    1.4 研究方法及可能的創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 可能的創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 云服務(wù)平臺物流資源調(diào)度相關(guān)理論概述
    2.1 云服務(wù)相關(guān)介紹
        2.1.1 云服務(wù)的概念
        2.1.2 云服務(wù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用
        2.1.3 云服務(wù)下的物流調(diào)度優(yōu)勢
    2.2 物流云服務(wù)相關(guān)介紹
        2.2.1 物流云服務(wù)內(nèi)涵
        2.2.2 物流云服務(wù)過程
        2.2.3 物流云服務(wù)配送過程
        2.2.4 物流云服務(wù)體系架構(gòu)
    2.3 云服務(wù)下的物流資源調(diào)度相關(guān)介紹
        2.3.1 云服務(wù)下的物流資源調(diào)度特點(diǎn)
        2.3.2 云服務(wù)下的物流資源調(diào)度過程
        2.3.3 基于云服務(wù)平臺的物流任務(wù)分配過程
        2.3.4 基于云服務(wù)平臺的物流配送過程
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于云服務(wù)平臺的物流任務(wù)分配模型
    3.1 構(gòu)建基于云服務(wù)平臺的物流任務(wù)分配模型
        3.1.1 問題描述
        3.1.2 假設(shè)條件
        3.1.3 模型建立
        3.1.4 模型分析
    3.2 遺傳算法基礎(chǔ)原理
        3.2.1 遺傳算法的產(chǎn)生
        3.2.2 遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)
        3.2.3 遺傳算法的基本原理跟程序
    3.3 遺傳操作設(shè)計
        3.3.1 編碼與種群初始化
        3.3.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置與選擇策略
        3.3.3 交叉方式
        3.3.4 變異策略
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于云服務(wù)平臺的物流合作配送模型
    4.1 基于云服務(wù)平臺的物流配送分析
    4.2 構(gòu)建基于云服務(wù)平臺的物流合作配送模型
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 模型假設(shè)
        4.2.3 變量定義
        4.2.4 模型建立
    4.3 云服務(wù)平臺物流合作配送模型遺傳算法設(shè)計
        4.3.1 編碼
        4.3.2 確定車輛數(shù)
        4.3.3 適應(yīng)度函數(shù)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
    5.1 云服務(wù)平臺下的物流任務(wù)分配仿真
        5.1.1 仿真算例
        5.1.2 仿真結(jié)果及分析
    5.2 云服務(wù)平臺下的物流合作配送仿真
        5.2.1 仿真算例
        5.2.2 仿真結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]《中國物流年鑒》[J].   中國物流與采購. 2017(16)
[2]基于信息技術(shù)融合的云服務(wù)平臺在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 晏斌,李唯正,梁巖,張清凌,周啟鳴,陳漢明,陳宏運(yùn).  食品工業(yè)科技. 2017(11)
[3]基于多目標(biāo)遺傳算法的云服務(wù)部署優(yōu)化方法[J]. 頡斌,楊揚(yáng),曠毅.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(S1)
[4]物流云服務(wù)優(yōu)選及其在云制造中的應(yīng)用研究[J]. 劉翠娟,賈衛(wèi)蘭.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(11)
[5]B2C物流配送網(wǎng)絡(luò)雙目標(biāo)模糊選址模型與算法[J]. 張曉楠,范厚明,李劍鋒.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2015(05)
[6]物流云服務(wù)下基于改進(jìn)蝙蝠算法的任務(wù)調(diào)度[J]. 張曉磊,馬從安,申晨.  計算機(jī)應(yīng)用研究. 2015(06)
[7]云物流和大數(shù)據(jù)對物流模式的變革[J]. 梁紅波.  中國流通經(jīng)濟(jì). 2014(05)
[8]物流云服務(wù)下動態(tài)設(shè)施選址問題研究[J]. 占天異,丁一,姚錦元,林國龍.  河北工業(yè)科技. 2014(03)
[9]基于改進(jìn)遺傳算法的多類型物流配送調(diào)度算法[J]. 李金娟.  物流技術(shù). 2013(19)
[10]基于云遺傳算法的MRO服務(wù)調(diào)度[J]. 鄭小強(qiáng),劉敏,孔繁榮,嚴(yán)雋薇.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(09)

博士論文
[1]混合云平臺上多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度算法研究[D]. 梁慶中.中國地質(zhì)大學(xué) 2015
[2]面向云配送模式的車輛調(diào)度問題及算法研究[D]. 葛顯龍.重慶大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于云物流服務(wù)平臺的任務(wù)分配與物流配送研究[D]. 王羽欣.北京交通大學(xué) 2017
[2]云服務(wù)下核心企業(yè)的供應(yīng)鏈融資模式研究[D]. 鐘尚峰.杭州電子科技大學(xué) 2017
[3]面向個性化需求的云物流資源語義匹配方法研究及應(yīng)用[D]. 何彥東.重慶大學(xué) 2015



本文編號：3173670