基于Petri网的多式联运流程设计

本文以零部件物流的多式联运为研究对象,提出了多式联运设计方案。跨国多式联运流程复杂而繁琐,通过Petri网建立和明确海通公司需要进行的多式联运流程结构明晰,分工合理,简单易懂。通过分析客户需求,明确建立多式联运模型的约束条件,通过带时间窗口的路径和费用模型得到多式联运公路运输,海路运输的方案。     

多式联运对航空客运量的影响分析

多式联运是一种新兴的运输方式,通过整合多种交通资源形成一套完善的体系来提高运输效率.航空客运量可以用来评估民航业的发展状况,根据分析出的影响客运量变化的因素,可以为民航系统的发展提供方向.本文利用多元回归分析法,根据现阶段多式联运发展程度较高的上海虹桥机场数据,分析铁路、轨道、公路和水运的客运量对航空客运量产生的影响.     

考虑碳排放约束的多式联运路径优化

探讨考虑碳排放约束的多式联运路径优化问题。全球对环境问题的关注和低碳运输的推广使得多式联运备受关注。本研究设计了基于遗传算法的路径优化模型,综合考虑碳排放、运输成本和客户需求等多个目标,解决运输路径选择的挑战。通过实验验证,遗传算法在碳排放约束的多式联运路径优化中表现出有效性和优越性。研究结果显示,优化路径显著降低碳排放量,同时满足运输成本和客户需求。本研究对推动多式联运的可持续发展具有重要意义,能够为物流企业提供路径决策和资源利用的参考和指导,实现高效低碳运输。未来研究可进一步探索其他优化算法和模型,提升多式联运路径的效率和可持续性。     

基于区块链技术的多式联运电子客票研究

分析现行多式联运电子客票现状,针对当前存在的服务水平不齐、信息系统孤岛化、报销凭证未电子化等问题,结合区块链的信任机制、安全机制、智能合约定制化等特点,构建基于区块链的多式联运旅客"一站式"票务服务平台的系统架构,设计系统功能和信息处理流程.该设计有助于解决多式联运中的信任问题,保护旅客隐私,实现旅客"一证通行"和"行为痕迹"的可追溯,提高旅客出行体验.     

物联网技术助力集装箱多式联运初探

2013年9月29日,中国(上海)自由贸易试验区正式揭幕,对于从事进出口贸易的企业来说是一个非常好的契机,而对于集装箱运输行业来说,也提供了一次大力发展,与国外班轮公司竞争的机会。本文分析了集装箱多式联运的优点、自贸区为其带来的机会以及我国开展集装箱多式联运中的问题,初步探讨了如何利用物联网相关技术,结合集装箱多式联运的手段,来实现更低成本下的快速便捷物流。     

基于改进免疫优化算法的冷链多式联运路径优化研究

针对运输损耗的冷链多式联运路径优化问题,提出一种基于改进免疫优化算法的冷链多式联运路径优化方法。采用Weibull三参数分布函数来描述冷链运输途中的变质损耗变化情况,构建以总运输成本最低为目标的路径优化模型。利用粒子群算法中双寻优的特点对免疫优化算法进行改进,提高了算法的收敛速度。设计多OD的算例进行验证,结果表明,优化后的算法能够解决冷链物流运输路径不合理的问题,降低总物流成本。     

一种求解多维背包问题的和声优化搜索算法

提出了一种解决多维背包问题的和声优化搜索算法.算法采用n进制编码初始化和声记忆库,采用自适应的和声保留概率、音调调节概率和音调调节步长产生新解.通过修正算子修正不可行解,以保证解满足约束条件,然后利用非劣解集更新算法优化最优前端,使其扩大覆盖率,保证均匀性.通过20次随机实验,结果表明,该算法能够有效的克服早熟收敛。能够保持种群多样性和求解精度,具有解决复杂多维背包问题的能力。     

多式海陆联运方式与路径智能化规划平台的设计

多式海陆联运能够有效节约运输成本与时间。为有效解决多式海陆联运方式与路径规划问题,提出了一种免疫遗传改进算法。该算法通过引入免疫机制,来提升遗传算法的全局搜索能力和收敛速度,其能够有效抑制遗传算法易于陷入局部收敛的缺陷。此外,还给出了一种多式海陆联运方式与路径智能化规划平台的设计。仿真验证表明,所提免疫遗传算法具有良好的全局优化性能,其能够得到理想规划方案。     

以铁路货运为核心的多式联运电子支付模式探究

近年来,我国高度重视物流业的发展,持续推进运输结构调整。多式联运因具有资源整合、绿色低碳、高效降本等特点得到了大力发展,但其在不同运输方式上的数据共享协同却相对滞后,数智化程度较低。电子支付具有方便、快捷、高效、经济等显著优势,发展较为成熟且应用广泛,可以作为提升多式联运数字化水平的有益尝试。文中通过对我国多式联运现状及铁路货运现状进行分析,提出了以铁路货运为核心的多式联运电子支付架构,并根据不同发展阶段的实际进行了模式设计与展望。     

采用改进和声搜索算法的稀布线阵综合方法

针对稀布天线阵列中带有阵元数目、阵列孔径、阵元间距上下限和峰值旁瓣电平抑制的多重约束问题,提出了一种基于改进和声搜索算法的综合方法。通过和声变量与阵元间距的矢量映射,原始的强约束优化问题可以转换为仅含双边约束的优化问题,从而在保持可行解空间不变的同时提高了问题的自由度。为了加速收敛过程,采用动态调整参数策略。仿真结果表明,与现有文献中的算例进行比较,所提出的方法能够得到更低的峰值旁瓣电平,且鲁棒性好,收敛速度快。     

基于DE和NSGA-Ⅱ的集装箱多式联运的路径优化算法

考虑集装箱多式联运过程中时间参数的不确定性,引入三角模糊数用于表示在途时间和中转时间,同时考虑班期产生的等待时间,将碳排放纳入考量范畴,建立基于时间、成本和碳排放量的多目标模型。提出基于DE和NSGA-Ⅱ的DE-NSGAⅡ多目标优化算法,该算法通过差分方法模拟NSGA-Ⅱ的交叉和变异算子及自适应控制策略调整交叉因子和缩放因子来提高算法搜索能力。实例表明,在求解组合优化问题时,DE-NSGAⅡ算法的Pareto最优解集分布更均匀,收敛速度更快,证明了DE-NSGAⅡ算法的可行性和优越性。     

基于粒子群优化和LightGBM的情景感知多式联运推荐

针对交通推荐服务中推荐的出行方式单一、忽略用户出行偏好以及多分类任务中样本类别不平衡等问题,本文提出一种基于粒子群优化和LightGBM的情景感知多式联运推荐方法.该方法综合考虑用户在时间、空间以及出行成本上的出行偏好,利用数理统计和表示学习方法捕捉用户出行与各要素之间的内在关系.同时,为了缓解样本类别不平衡带来的负面...     

基于和声算法的图像配准技术

和声搜索算法是新近问世的一种搜索算法,在许多实际问题中都得到了成功应用。和声搜索算法通过不断调整修改记忆库中的解变量和不同的取值概率、微调概率,从而使函数值随着迭代次数的增加不断收敛,达到优化的完成。算法本身可调参数少、且容易实现。引入和声搜索算法解决图像配准问题,将和声算法应用于配准图像中。实验结果通过互信息大小表明,和声搜索算法在一定程度上可以很好地达到对图像进行配准的目的。     

两种求解数值优化的改进和声搜索算法

针对现有和声搜索算法收敛速度慢、参数选择困难等不足,从搜索机制和算法融合两个方面进行了改进.首先利用轮盘赌选择和基于和声库历史信息的自动微调策略建立了一种轮盘赌自适应和声算法(roulette wheel selection and self-adaptive improved harmony search algorithm,RAHS),然后借鉴memetic策略,将RAHS算法作为全局搜索器,Powell法作为meme单元并引入混沌搜索进行扰动,融合建立了一种和声memetic算法(RAHS memetic algorithm,RAHMA).基于6个标准测试函数的仿真表明,RAHS算法优于三种典型的和声搜索算法,而RAHMA算法在搜索精度、收敛速度和鲁棒性等方面相对于RAHS算法又有了显著提高.     

基于和声搜索的稀布线阵旁瓣电平优化*

采用和声搜索算法研究了带约束条件的稀布线阵峰值旁瓣优化问题.探讨了稀布阵综合中的天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的关系,并拟合了三者的数学模型.仿真结果表明,与现有优化算法相比,改进的和声搜索算法具有更快的收敛速度;在峰值旁瓣优化中,不同阵元数目可获得最佳的天线口径;而在固定天线口径条件下,少量的阵元可获得更佳的峰值旁瓣.天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的相互关系可为稀布线阵的优化设计提供参考和借鉴.     

基于多目标禁忌搜索算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电动态频谱分配问题,建立图着色频谱分配模型,将模型中的分配矩阵和禁忌搜索算法中的可行解相对应,提出基于禁忌搜索的智能求解算法。同时将高斯柯西算子引入到禁忌搜索的更新策略当中,改善了算法的收敛速度和爬坡能力。在最大化认知无线电网络效益和最大化公平效益准则下建立多目标评价函数,将禁忌搜索算法和粒子群算法在图着色频谱分配模型基础上进行性能比较,结果表明在不同权重的评价函数下,禁忌搜索算法找到的理想最优解都要优于粒子群算法。     

混合禁忌搜索算法的邮政运输车辆调度问题研究

在邮政企业中,运输网络是整个系统得以顺利运行的基础,邮政企业如何充分发挥自身优势、整合资源以改善运输网络是市场竞争愈发激烈情况下面临的重大问题,尤其是邮路规划问题。为提高邮政运输网络的整体运行效率,在同时考虑往返货物归集、车载量限制、最短路径和最少车辆数等一系列约束条件情况下,建立了送取货一体化的多中心邮政运输车辆调度的数学模型;针对该模型设计了禁忌搜索算法与C-W节约里程算法相结合的求解优化算法。最后,通过贵州省邮政企业实际生产数据对模型和算法进行仿真验证,并对优化后的调度方案进行了结果和效果分析。实验结果表明,优化后求得的配送策略在优化邮运成本上效果明显。     

基于自由搜索算法的图像分割研究

针对最大熵阈值分割法在图像分割中计算量大、多阈值的优化组合难于确定的问题,现提出基于自由搜索算法的最大熵阈值分割改进算法,利用自由搜索算法的优化能力,实现了多阈值的确定,并具有计算量少、收敛速度快、准确率高等优点。实验仿真结果表明,改进算法能够更快地确定出最佳多阈值组合,并且这些阈值能够获得更好的图像分割效果。     

基于反馈选择的P2P网络搜索算法

利用历史查询的搜索反馈结果,考虑节点兴趣,计算邻居节点的预计搜索成功性,动态选择转发的邻居节点,以减少消息数量和发现第一个文件的时间以及增加文件的查全率,提出一种基于反馈选择的P2P网络搜索算法。该算法通过计算邻居节点的动态有利度,定期调整邻居节点,提高了P2P网络的搜索稳定性。算法分析和实验结果表明,该算法的性能优于NS搜索算法。