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题名基于强化学习的动态物流中转对接点方法研究
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作者
张超
胡鹏
徐伟斌
宋伟
全鹏
余俊旸
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机构
中国烟草总公司湖北省公司
湖北省烟草公司十堰市公司信息中心
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机与数字工程》
2024年第1期60-67,125,共9页
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基金
中国烟草总公司重点研发项目(编号:110202102031)
国家自然科学基金项目(编号:62072349)资助。
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文摘
烟草商业系统市级公司境内地形复杂、物流中转网络布局不合理造成终端送货里程远、行车时间长、装载率低、客户服务时间短等问题。该文应用强化学习、聚类、重心选址等算法建立动态卷烟物流中转对接点优化模型,优化卷烟物流中转网络,并结合“甩箱”运输模式和“站部所”资源,提出一种根据订单配送数量、零售客户数量、送货里程、行车时间等因素的变化,科学计算并设置中转区域动态中转对接点方法。运用此方法,基于湖北省烟草公司十堰市公司竹山中转区域的数据,测算出卷烟销售淡旺季的最优中转点方案,并通过十堰市丹江中转区域实车验证。该文研究的动态卷烟物流中转对接点优化方法达到了降低中转区域营运成本和减少终端行车时间的优化目标,大大提高了卷烟物流运行效率。
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关键词
物流配送
强化学习
动态卷烟中转
“甩箱”运输模式
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Keywords
logistics distribution
reinforcement learning
dynamic cigarette transit
"Drop box"transport model
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分类号
O141.4
[理学—基础数学]
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