本文選題：汽車物流　切入點(diǎn)：出廠物流　出處：《工業(yè)工程與管理》2017年03期

【摘要】：汽車出廠物流配送調(diào)度問題是物流配送智能調(diào)度研究中關(guān)注的一個(gè)重要問題。針對目前智能調(diào)度模式中僅考慮當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)已知條件得出最優(yōu)解的缺陷,提出了與預(yù)測技術(shù)相結(jié)合的智能在線調(diào)度模式是智能調(diào)度發(fā)展的一個(gè)值得探索的新方向。通過應(yīng)用數(shù)種成熟的預(yù)測模型對實(shí)際需求數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,并進(jìn)一步提出智能調(diào)度中如何實(shí)際應(yīng)用預(yù)測結(jié)果使得現(xiàn)有調(diào)度方案更加優(yōu)化且可考慮到未來需求情況,證明了面向汽車出廠物流基于預(yù)測的智能在線調(diào)度模式的可行性。
[Abstract]:The scheduling problem of automobile factory logistics distribution is an important problem in the research of intelligent dispatching of logistics distribution. In the current intelligent scheduling mode, only the known conditions of the current time node are considered to obtain the optimal solution. The intelligent online scheduling model combined with prediction technology is a new direction worth exploring in the development of intelligent scheduling. Through the application of several mature prediction models, the actual demand data sets are compared experimentally. Furthermore, how to apply the prediction results in intelligent scheduling to optimize the existing scheduling scheme and take into account the future demand is proposed, which proves the feasibility of intelligent online scheduling model based on forecast for automobile factory logistics.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)工業(yè)工程與管理系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71272115,70972070) 上海市浦江人才計(jì)劃資助(14PJC062)
【分類號(hào)】：F252

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本文編號(hào)：1657318