基于神经网络的烟草物流配送路径优化研究

在烟草零售行业中,烟草物流配送是烟草经营管理的重要方面,高效的物流配送体系能有效提高企业经营效率,降低运营成本。首先介绍了路径优化在烟草物流配送管理中的重要作用和烟草物流管理的流程,说明了在配送环节比较受关注的车辆路径问题和旅行商问题,重点阐述了烟草物流配送路径的优化目标及现状。然后,将烟草物流路径优化问题建模为神经网络模型,在神经网络算法中加入模拟退火算法思想,提出了改进的神经网络路径优化算法,避免算法陷入局部最优解。该算法在实际项目的运行和验证表明,在配送客户数和配送周期相同的情况下,提出的算法有效降低了总的配送里程,减少了车辆的数量,提高了烟草物流配送效率。

基于模糊综合评价和神经网络的烟草配送车组评价模型

在综合研究烟草系统配送车组特征并结合现场实际调研的基础上,构建了烟草配送车组综合评价模型,提出了烟草配送车组综合评价指标体系。运用神经网络方法,基于用户满意度对于车组综合评价指标权重进行赋权训练,依据训练结果确定指标重要程度从而得到组合权重,建立了用户满意度对车组客观指标间的引导联系。考虑到丰富后的车组综合评价系统的多目标、多层次以及指标数据的模糊、不确定性等特点,采用模糊综合评价方法进行研究,并结合案例进行了实证分析,结果证明该指标体系更加全面且较好地反映了客户满意度水平。