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互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船智慧物流配送系統(tǒng)

發(fā)布時間:2022-01-11 02:41
  針對以往艦船智慧物流配送系統(tǒng)在數(shù)據(jù)并發(fā)量大的情況下,很難快速精準(zhǔn)地分析最佳配送路徑的問題,提出互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船智慧物流配送系統(tǒng)研究。選用D10模塊、9 110通信器和GPS接收機(jī),在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持下,實(shí)現(xiàn)對配送車輛的實(shí)時監(jiān)控與系統(tǒng)信息的實(shí)時交換。在硬件設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上,建立最佳路徑模型,獲得個體的置換矩陣和發(fā)散矩陣,計(jì)算出智慧物流配送最佳路徑,將結(jié)果傳輸?shù)接布糠植?zhí)行。測試結(jié)果表明,設(shè)計(jì)的互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船智慧物流配送系統(tǒng)能夠在較少的迭代次數(shù)中分析出最優(yōu)路徑,并且路徑距離相比其他系統(tǒng)分析出的最優(yōu)路徑更短。 

【文章來源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(20)北大核心

【文章頁數(shù)】:3 頁

【部分圖文】:

互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船智慧物流配送系統(tǒng)


監(jiān)控模塊結(jié)構(gòu)圖Fig.1Structurediagramofmonitoringmodule

序列,置換矩陣


inJ其中:Ai為用戶需求的貨物量;B為每輛車的載重容量;Lij為車輛由點(diǎn)到點(diǎn)的距離;為目標(biāo)函數(shù)。nna,b,c,d,e采用viterbi算法產(chǎn)生初始化種群,種群中的個體代表一組客戶點(diǎn)的有序排列。假設(shè)存在個客戶,在算法中由個用戶點(diǎn)的排序序列構(gòu)成一個染色體,一個染色體對應(yīng)著一個置換矩陣,在每個染色體中,每一個基因的位表示訪問的次序。假設(shè)有5個用戶點(diǎn),個體m2經(jīng)過的路徑順序依次是2,4,1,5,3,則個體m2對應(yīng)的置換矩陣如圖2所示。圖2個體m2對應(yīng)的置換矩陣Fig.2Permutationmatrixcorrespondingtoindividualm2矩陣在狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程中,將目標(biāo)轉(zhuǎn)化為尋找最短路徑問題,獲得基于狀態(tài)集和發(fā)射矩陣。定義最佳路徑的出發(fā)點(diǎn)為D,D"表示目的地,其余參數(shù)如下:vr(q)=n(βr,∑r),uij,i=1,···,R;j=1,···,R,πi,i=1,···,R,βi,∑ii=1,···,R。(7)vr(q)βr∑ruijπi∑其中:為高斯反射頻率;和為高斯反射概率參數(shù);為模型參數(shù);為初始狀態(tài)分布;為協(xié)方差矩陣;谝陨蟽(nèi)容,在艦船智慧物流配送中配送的最優(yōu)路徑計(jì)算公式如下:logJ(D0,···,DR,q1,···,qR)=logπS0R∑r=1vDr1,Dr。(8)其中,D0,···,DR為不同的出發(fā)點(diǎn),q1,···,qR為不同的第42卷陳勇,等:互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船智慧物流配送系統(tǒng)·185·

中轉(zhuǎn)站,物流配送


行Matlab仿真。10個中轉(zhuǎn)站坐標(biāo)如表1所示。表1實(shí)驗(yàn)中轉(zhuǎn)站坐標(biāo)Tab.1Coordinatesofexperimentaltransferstation中轉(zhuǎn)站編號經(jīng)度緯度00111716.562157.2500211676.792236.5200311655.512367.1500411715.442358.2600511695.312265.7100611676.212271.1500711735.432345.2100811741.252365.3400911729.222354.5201011739.932293.68利用以上數(shù)據(jù)進(jìn)行Matlab仿真以后得到中轉(zhuǎn)站距離圖,如圖3所示。圖3中轉(zhuǎn)站距離仿真圖Fig.3Transferstationdistancesimulationdiagram基于以上數(shù)據(jù),使用不同的艦船智慧物流配送系統(tǒng)獲得最優(yōu)配送路徑,以路徑的最短距離和獲得最短路徑的迭代次數(shù)作為衡量不同配送系統(tǒng)實(shí)際性能的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo),根據(jù)測試結(jié)果分析系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用能力。圖4中系統(tǒng)1為基于蟻群算法的物流配送系統(tǒng),系統(tǒng)2為基于GIS的物流配送系統(tǒng),系統(tǒng)3為所提物流配送系統(tǒng)。系統(tǒng)1在迭代次數(shù)在60~70次時達(dá)到最優(yōu)距離159km,系統(tǒng)2在迭代次數(shù)80~90次時達(dá)到最優(yōu)路徑距離154km,系統(tǒng)3在迭代次數(shù)20~30次時達(dá)到最優(yōu)路徑距離151km。因此,設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠在最少的迭代次數(shù)內(nèi)達(dá)到最優(yōu)路徑距離,并且在3組結(jié)果中距離最短,說明該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中能夠更高效率地完成物流配送工作,設(shè)計(jì)的物流配送系統(tǒng)優(yōu)于另外2種系統(tǒng)。圖4不同系統(tǒng)的路徑最優(yōu)解測試結(jié)果Fig.4Thetestresultsoftheoptimalsolutionfordifferentsystems4結(jié)語本文主要針對港口物流行業(yè)中艦船智慧物流配送工作,研究并設(shè)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)背景下的艦船物流配送系統(tǒng),在互聯(lián)網(wǎng)背景下實(shí)現(xiàn)?


本文編號:3581920

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