大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究;当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题;为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法;该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度;仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。

更高成本效益的大型物流箱生产

与开发合作伙伴HAIDLMAIR公司合作,ENGEL成功地将生产大型物流产品的循环时间缩短了30%。ENGEL duo speed高性能注射机与创新的模具技术为这项性能的提升作出了重要贡献。堆叠式物流箱的制造面临着巨大的挑战。多年来,人们一直在努力提高该产品的生产效率、降低单位成本,但这要以不影响产品质量为前提,因为这些物流箱在装满重物并堆叠很高后必须确保稳定。此外,物流箱重量的一致性也同样重要,因为一些行业已经为物流箱定义好了自重。

基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化

建设高效、绿色、可持续的城市物流系统是我国中长期发展战略的重要内容,而目前我国大城市物流配送中存在交通拥堵和物流能耗高等亟待解决的现实难题。基于此,研究基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化问题。从可持续城市物流体系视角出发,研究基于“外集内配”的超大型城市物流网络布局与小运转列车路径优化问题,构建总成本最小化为优化目标的两阶段物流配送网络布局与服务路径优化模型。针对该优化模型特征,设计基于改进的遗传算法求解。以北京市绿色物流配送网络布局与路径优化为例,进行相应的实证分析,验证上述优化决策模型及其求解算法的有效性,并对模型关键参数进行灵敏度分析。研究发现:1)基于“外集内配”的物流配送体系是解决超大型城市供应物资物流网络布局问题的有效方案;2)二级节点的运转能力对“外集内配”物流系统的运营效率有重要影响,当其转运能力比例达到70%左右时,总成本最低;3)小运转列车的开行频率对城市物流系统总成本有重要影响。研究结果可为我国超大型城市绿色物流布局与服务路径优化决策提供相应理论依据,助力超大型城市高效可持续绿色物流体系建设。

戴姆勒L4级自动驾驶卡车商业化提速 旗下子公司与大型物流公司达成合作

据外媒报道,曰前,戴姆勒卡车(Daimler Truck)旗下的自动驾驶公司Tore Robotics,宣布与美国领先的物流公司就自动驾驶卡车在实际场景开发、应用达成战略合作。

物流管理系统中的安全认证模型研究与实现

信息技术已经在现代物流中得到了非常广泛的应用，特别是JavaTMEE和Web Service成为了当今分布式Web开发的主要技术，文章对JavaTMEE体系架构以及WebServiece技术进行了深入的研究和分析。然后，该文设计了一个基于WebServices的安全的大型物流信息管理系统模型，并给出了基于J2EE平台的实现方案。

调整生产力布局 增强发展后续力——无锡市惠山区产业布局调整优化的思考

把无锡市建成特大城市是经济社会发展一定阶段的战略举措。在这一历史进程中,作为无锡市区经济“副中心”和“西大堂”的惠山区,必须与无锡市的总体规划相衔接,按照做强做大做优做美的总体目标,调整和优化全区的生产力布局,选准功能定位,拉长区域优势,展示区域特色,增强发展后劲。