基于改进型蜻蜓算法的车辆路径问题研究

随着现代物流业的高速发展,物流配送过程中的车辆路径问题已经成为影响物流行业发展的关键因素。为了实现在物流配送过程中有效地提高配送效率,减少车辆的空车行驶率和行驶距离,降低运输成本,提出了一种改进型蜻蜓算法。将随机学习优化的思想融入到传统蜻蜓算法中,优化了原算法存在的收敛精度低、最优解容易陷入局部收敛等缺陷,并将该算法应用到带软时间窗约束的车辆路径问题上。首先根据配送货物的运输成本、仓库的驻留成本、超时惩罚成本等因素,构建出一种综合成本最小化的车辆路径问题的数学模型,并用该算法对该问题进行求解。然后通过系统仿真模拟构建最优路径,并与其他智能优化算法进行对比分析,证实了该算法的有效性和可行性,同时也证明了该算法在求解带软时间窗约束的车辆路径问题上有着较好的性能。

云计算技术对现代物流业的影响

传统的物流模式如今已经无法适应海量数据和订单需求。因此,需要一个现代化、高效的物流信息处理平台,来提升物流数据的处理效率,形成全新的智慧物流模式。目前,云计算技术为现代物流管理体系建设提供了数据分析基础,渐渐成为改善现代物流业服务的重要技术。文章阐述了大数据时代我国物流业的发展现状,根据云计算技术特点,分析其对现代物流业产生的各种影响,总结其应用于物流业时所存在的问题。

基于AHP模糊综合评价模型下高铁建设对人们出行选择的探究

高铁快速发展,富有成效地减缓了高速公路出行带来的压力,给人们的出行带来了极大的便捷。本文基于AHP层次分析模型,使用模糊综合评价法对高速公路车辆通行压力进行评价,建立起AHP-模糊综合评价模型,分析高铁运营对高速公路车辆通行压力产生影响的具体指标,用统计显著性的方法确定高铁建设对减轻高速公路压力的影响。利用消费水平系数M,建立目标规划并用蚁群算法分析高铁对高速路分流的能力。最后根据数据资料,对模型的优缺点进行评价,并给出模型的改进意见。