消費(fèi)主義在科技發(fā)展、信息便捷的氤氳之下表現(xiàn)出眾多時(shí)代特征,例如智慧物流現(xiàn)如今已滲透到人們生活的方方面面,而現(xiàn)代社會(huì)中信息技術(shù)的不斷更新迭代,使得信息化、互聯(lián)和智能化的智慧物流平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。現(xiàn)代智慧物流配送平臺(tái),在融合了現(xiàn)代化服務(wù)理念、先進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)與現(xiàn)代管理方式的基礎(chǔ)上,最大限度地整合了配送網(wǎng)絡(luò)資源與信息流通渠道,從而更有效地提高了現(xiàn)代物流配送的管理效能與服務(wù)水平,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)配送信息的全程監(jiān)測,已經(jīng)成為了中國現(xiàn)代物流配送發(fā)展中的核心技術(shù)和關(guān)鍵。江西省宜春市高安市是安馳天下的汽運(yùn)之都,隨著國家對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的大力支持,高安智慧物流平臺(tái)的建設(shè)將促進(jìn)高安市整個(gè)物流行業(yè)的加速發(fā)展。高安市于2017年初搭建“互聯(lián)網(wǎng)+智慧物流”線上線下一體化運(yùn)營商業(yè)模式的平臺(tái),通過網(wǎng)絡(luò)云技術(shù),整合業(yè)務(wù)交易,輸出運(yùn)力,無縫對(duì)接車、企、貨及專用配套設(shè)備,實(shí)現(xiàn)物流企業(yè)大交易、大數(shù)據(jù)、大稅收�；谥腔鄢鞘械陌l(fā)展方向我們也得到了啟發(fā),通過將近年熱門的云計(jì)算技術(shù)和傳統(tǒng)物流管控方法相互融合構(gòu)建了云物流管理平臺(tái),從高安智慧物流平臺(tái)的具體實(shí)踐入手并提供優(yōu)化意見。經(jīng)過對(duì)高安市物流現(xiàn)狀的分析及行者智慧物流平臺(tái)的調(diào)研,了解到目前高安汽運(yùn)...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究述評(píng)
    1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.3 研究存在的不足
    1.4 研究方法
    1.5 研究路線
2 相關(guān)概念界定和理論基礎(chǔ)
    2.1 核心概念
        2.1.1 智慧物流平臺(tái)
        2.1.2 車輛調(diào)度
        2.1.3 Hadoop技術(shù)
    2.2 理論基礎(chǔ)
        2.2.1 價(jià)值鏈理論
        2.2.2 前景理論
3 高安智慧物流平臺(tái)車輛調(diào)度現(xiàn)狀和問題
    3.1 高安智慧物流平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀
    3.2 高安智慧物流平臺(tái)調(diào)研訪談情況
    3.3 高安智慧物流平臺(tái)車輛調(diào)度問題
        3.3.1 車輛調(diào)度問題
        3.3.2 配送效率問題
        3.3.3 物流收益問題
    3.4 本章小結(jié)
4 高安智慧物流平臺(tái)車輛調(diào)度問題分析和優(yōu)化策略
    4.1 基于價(jià)值鏈理論的車輛調(diào)度問題分析
        4.1.1 車輛調(diào)度問題分析
        4.1.2 配送效率問題分析
        4.1.3 物流收益問題分析
    4.2 基于Hadoop技術(shù)的車輛調(diào)度優(yōu)化策略
        4.2.1 車輛調(diào)度優(yōu)化策略
        4.2.2 配送效率優(yōu)化策略
        4.2.3 物流收益優(yōu)化策略
    4.3 本章小結(jié)
5 基于Hadoop的智慧物流平臺(tái)車輛調(diào)度優(yōu)化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 約束條件下的動(dòng)態(tài)需求車輛調(diào)度模型
        5.1.1 車輛調(diào)度時(shí)間軸
        5.1.2 基于時(shí)間軸的動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度模型
    5.2 解析云平臺(tái)模式下車輛調(diào)度動(dòng)態(tài)需求
        5.2.1 分析云平臺(tái)模式下動(dòng)態(tài)車輛調(diào)度問題
        5.2.2 云平臺(tái)模式下變化信息的交互模式
    5.3 基于Hadoop平臺(tái)的遺傳算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 量子遺傳算法
        5.3.2 基于MapReduce的量子改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)
        5.3.3 基于MapReduce的量子改進(jìn)遺傳算法實(shí)現(xiàn)
    5.4 高安智慧物流平臺(tái)車輛調(diào)度價(jià)值三維評(píng)價(jià)模型
    5.5 本章小結(jié)
6 研究結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3914850