【摘要】：在貨物流通過程中,需要利用車輛進(jìn)行運輸。假設(shè)車輛運輸?shù)倪^程中不是滿載的,將造成運輸空間的浪費,從而無法實現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)價值。因此,需要對非滿載物流供應(yīng)鏈模型進(jìn)行優(yōu)化處理,從而使物流供應(yīng)鏈在非滿載的情況下實現(xiàn)最大的經(jīng)濟(jì)價值。需要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,建立非滿載物流供應(yīng)鏈優(yōu)化模型,從而完成非滿載物流供應(yīng)鏈的優(yōu)化處理。實驗結(jié)果表明,這種算法能夠有效提高非滿載情況下物流的利潤,取得了令人滿意的效果。
[Abstract]:In the process of goods circulation, vehicles need to be used for transportation. Assuming that the vehicle transportation process is not fully loaded, it will lead to the waste of transportation space, so it can not realize its economic value. Therefore, it is necessary to optimize the logistics supply chain model in order to realize the maximum economic value of the logistics supply chain under the condition of non-full load. It is necessary to use neural network method to train the sample data and set up the optimization model of the non-full load logistics supply chain, so as to complete the optimal processing of the non-full load logistics supply chain. The experimental results show that the algorithm can effectively improve the profit of the logistics under the condition of non-full load, and obtain satisfactory results.
【作者單位】： 陜西職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：F252;TP391.9

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2169483