隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展,現(xiàn)代物流業(yè)正在走向智能化、系統(tǒng)化、高效化的發(fā)展道路。面對(duì)貨運(yùn)業(yè)務(wù)中因車(chē)源和貨源信息不對(duì)稱(chēng)所造成的車(chē)輛閑置和空駛等問(wèn)題,各式各樣的物流信息平臺(tái)如雨后春筍般應(yīng)運(yùn)而生,用于促進(jìn)車(chē)源與貨源信息的流通與共享,但是車(chē)貨信息匹配方法其相關(guān)研究尚處于起步階段�，F(xiàn)在多數(shù)車(chē)貨信息匹配方法研究主要集中在“主動(dòng)信息檢索”以及“建立線下車(chē)貨評(píng)價(jià)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)”來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)貨信息匹配,而在應(yīng)用層面上,現(xiàn)有匹配方法也僅僅將目光限制在大型貨車(chē)與貨物對(duì)接后長(zhǎng)途運(yùn)輸這一貨運(yùn)場(chǎng)景中,未能滿(mǎn)足現(xiàn)代物流貨物運(yùn)輸?shù)亩鄻有?也未能滿(mǎn)足現(xiàn)代物流的智能化、實(shí)時(shí)性、精細(xì)化、多場(chǎng)景適配等新需求。因此,本文在現(xiàn)代貨運(yùn)物流提出新需求的背景下,對(duì)智能化、實(shí)時(shí)性車(chē)貨信息匹配方法展開(kāi)研究,研究對(duì)促進(jìn)貨運(yùn)物流現(xiàn)代化變革有很強(qiáng)的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。本文在歸納研究背景以及相關(guān)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,以流式數(shù)據(jù)理論和Storm實(shí)時(shí)計(jì)算框架、k-Means聚類(lèi)算法以及遺傳算法為基礎(chǔ)技術(shù)與方法,經(jīng)過(guò)對(duì)貨運(yùn)物流抽象研究,提出了流式數(shù)據(jù)環(huán)境下車(chē)貨信息匹配方法。本文研究主要包括以下幾個(gè)方面:通過(guò)確定車(chē)貨信息匹配問(wèn)題概念,建立車(chē)貨信息匹配問(wèn)題組合優(yōu)... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

2貨運(yùn)物流總體流程圖

線兩個(gè)部分，在線部分主要是實(shí)現(xiàn)針對(duì)無(wú)界持續(xù)動(dòng)態(tài)車(chē)貨數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理以及按??類(lèi)型篩選；離線部分主要作用是在指定的時(shí)間窗內(nèi)完成對(duì)多維度車(chē)貨數(shù)據(jù)進(jìn)行聚??類(lèi)與匹配處理。如圖３．５所示：??（１）

圖４．１?Ｉ－ＧＡ算法收斂圖??Ｆｉｇ．?４．１?Ｉ－ＧＡ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ?ｇｒａｐｈ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[5]k-均值聚類(lèi)算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)[D]. 董騏瑞.吉林大學(xué) 2015
[6]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的甩掛物流信息平臺(tái)建設(shè)研究[D]. 李永平.長(zhǎng)安大學(xué) 2014
[7]數(shù)據(jù)流頻繁項(xiàng)集挖掘算法的研究[D]. 白川平.蘭州理工大學(xué) 2014
[8]基于語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的車(chē)貨匹配系統(tǒng)[D]. 顧佳婧.清華大學(xué) 2013
[9]流數(shù)據(jù)聚類(lèi)算法的研究與改進(jìn)[D]. 李靜芬.河北工業(yè)大學(xué) 2014
[10]基于云平臺(tái)的多配送中心車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題研究[D]. 邢鵬.北京交通大學(xué) 2013



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