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基于司機偏好的鋼鐵貨物配載與推薦研究

發(fā)布時間:2024-07-08 22:42
  物流科技的不斷發(fā)展和進步,對以鋼鐵物流企業(yè)為代表的大宗商品物流的配送效率和成本控制都提出了更高的要求。貨物配載負責按照各類貨物的裝載要求為車輛分配貨物,這一過程向下對貨物進行組合封裝成裝車清單,向上為司機分配運輸任務,是鋼鐵物流領域的核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的貨物配載方案由人工分配,以最大限度配載每輛卡車的可裝載重量為目標,忽視了運輸品種偏好、運輸?shù)攸c偏好和裝貨排隊等待時間等司機偏好,但這些偏好信息與物流企業(yè)的成本和利潤息息相關(guān)。因此,本文分別從優(yōu)先考慮配載規(guī)則和優(yōu)先考慮司機偏好這兩個角度設計貨物配載和貨物推薦方案,為平臺實現(xiàn)降本增效。本文針對鋼鐵物流企業(yè)中運輸資源利用率低和司機滿意度低等挑戰(zhàn),為鋼鐵物流平臺提供合適的貨物配載方案。首先,結(jié)合實際物流場景,提取并歸納貨物配載過程中的相關(guān)規(guī)則。其次,針對綜合考慮平臺和司機偏好的配載場景,設計多目標優(yōu)化貨物配載方法,該方法使用優(yōu)化的遺傳算法對貨物進行拆分、組合繼而封裝,實現(xiàn)貨物的配載過程。最后,為了優(yōu)先滿足司機偏好提出兩種貨物排序推薦模型,其中基于矩陣分解與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的貨物排序推薦模型根據(jù)歷史配載信息挖掘出司機偏好特征,設計深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型為司機推...

【文章頁數(shù)】:89 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1:鋼鐵物流運輸流程

圖2.1:鋼鐵物流運輸流程

圖2.1展示了鋼鐵物流運輸?shù)娜^程,包括倉儲、配載、運輸三個階段。首先在倉儲階段,經(jīng)過生產(chǎn)、加工后的鋼材按需被存儲至對應的倉庫。然后平臺根據(jù)倉庫中貨物信息和車輛信息對貨物進行組合生成對應的裝車清單,這一過程即為貨物配載階段。最后司機根據(jù)裝車清單信息去各個倉庫裝貨,分別通過水運、公....


圖3.1:EGA流程圖

圖3.1:EGA流程圖

圖3.1是EGA的主流程圖。在該算法中,首先需要對車輛數(shù)據(jù)和貨物數(shù)據(jù)進行預處理,將整件貨物拆分為單件貨物,貨物重量數(shù)值精確為小數(shù)點后三位,同時根據(jù)運往目的地城市名稱將貨物分類,單獨為某個城市的貨物進行配載。之后需要隨機生成一個包含N個個體的初始種群,同時初始化一些參數(shù),如種群迭代....


圖3.2:FEGA流程圖

圖3.2:FEGA流程圖

圖3.2是FEGA的主流程圖。該算法基本框架基于EGA設計,在此基礎上進行改進。首先設置迭代過程中的基本參數(shù),之后在初始化種群的過程中不再隨機生成初代種群,利用貪心算法生成0.3N個個體,再隨機生成0.7N個個體,最后合成生成父代種群Pt。之后通過對父代種群Pt進行非支配排序,將....


圖3.3:非支配解平均數(shù)量對比

圖3.3:非支配解平均數(shù)量對比

圖3.3顯示最終EGA相對于NSGA-II的非支配解數(shù)量和相同,但達到收斂的速度優(yōu)于NSGA-II,而FEGA無論是最終非支配解的數(shù)量還是達到收斂的速度都明顯優(yōu)于其他算法,表明FEGA在保持高求解精度的同時還具有快速收斂的性能,具有很好的全局、局部搜索能力。圖3.4:HV對比結(jié)果



本文編號:4003987

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