隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,各行各業(yè)相互滲透相互融合,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)"跨界"景象。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)的發(fā)展給物流行業(yè)帶了機(jī)遇和挑戰(zhàn),而車輛調(diào)度是物流配送活動(dòng)中的重要一環(huán),通過學(xué)習(xí)和研究發(fā)現(xiàn)多Agent智能系統(tǒng)具有良好的自治性、分布性等特征,適合解決基于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)下復(fù)雜動(dòng)態(tài)的物流配送車輛調(diào)度問題。通過對(duì)系統(tǒng)中車輛調(diào)度Agent這一封層的詳細(xì)分析,發(fā)現(xiàn)車輛調(diào)度問題類似于旅行商問題可用數(shù)學(xué)語言表達(dá),其主要由兩部分組成:目標(biāo)函數(shù)和約束條件。在此領(lǐng)域不斷地研究和發(fā)展中用改進(jìn)的方法求得最優(yōu)的車輛調(diào)度方案。 

【文章來源】：物流科技. 2020,43(04)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代平臺(tái)進(jìn)化四部曲[J]. 夏寧敏.  清華管理評(píng)論. 2019(12)
[2]基于車聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算的電動(dòng)物流車智能調(diào)度算法[J]. 趙建峰,袁細(xì)國,梁伯棟,陳球霞.  公路交通科技. 2019(06)
[3]基于大數(shù)據(jù)云計(jì)算的智慧物流模式重構(gòu)[J]. 李佳.  中國流通經(jīng)濟(jì). 2019(02)
[4]產(chǎn)業(yè)互聯(lián)背景下的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑研究[J]. 寧龍.  科技經(jīng)濟(jì)市場. 2018(12)
[5]互聯(lián)網(wǎng)思維下電商物流創(chuàng)新與傳統(tǒng)物流轉(zhuǎn)型[J]. 李冠藝.  商業(yè)研究. 2016(04)
[6]改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問題[J]. 于瑩瑩,陳燕,李桃迎.  控制與決策. 2014(08)
[7]基于多Agent系統(tǒng)銷售物流云平臺(tái)的構(gòu)建[J]. 葉善椿,林國龍,姚錦元.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2013(02)



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