傳統(tǒng)的船舶海上物流配送鏈優(yōu)化模型無法對物流資源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征共享分析,導(dǎo)致優(yōu)化后的配送路徑過長,極大地增加了運輸成本與時間。為了解決這一問題,提出基于大數(shù)據(jù)分析的船舶海上物流配送鏈優(yōu)化模型設(shè)計。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),首先對物流配送鏈信息進(jìn)行物流源的分組優(yōu)化。以收件人為中心將貨物與數(shù)據(jù)資源一一對應(yīng)分組,清晰物流配送數(shù)據(jù)的配送關(guān)系,對數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部整合計算,精簡數(shù)據(jù)流提升模型計算速度;最后對配送路徑進(jìn)行輸出優(yōu)化計算,通過大數(shù)據(jù)分析對遺傳算法進(jìn)行實時分析,得到最佳的配送路徑。為驗證提出優(yōu)化模型的有效性,通過設(shè)計仿真對比實驗的方式,模擬配送鏈數(shù)據(jù)對提出模型與傳統(tǒng)模型進(jìn)行配送時間的對比,通過對比數(shù)據(jù)證明提出的優(yōu)化模型具有配送用時短,節(jié)約運輸成本的特點。

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【部分圖文】：

圖1物流配送信息分組優(yōu)化的環(huán)形切割網(wǎng)Fig.1Circularcuttingnetworkoptimizedforlogisticsdistribution

澄锪髖淥吐?徑遺傳規(guī)劃問題，轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)分析的動態(tài)最佳路徑遺傳計算問題。具體的計算過程可描述為：將用于船舶物流配送船舶總數(shù)設(shè)為，其中隨機抽取一艘物流運輸船舶，將其設(shè)為，船舶運輸總量設(shè)為，運輸貨物的最大距離為，將船舶運送往返一次的運輸成本設(shè)定為，初始狀態(tài)下的預(yù)置成本為，將運送貨物按....

圖2內(nèi)部數(shù)據(jù)整合穩(wěn)定曲線Fig.2Internaldataintegrationstabilitycurve

蓯?櫛??渲興?機抽取一艘物流運輸船舶，將其設(shè)為，船舶運輸總量設(shè)為，運輸貨物的最大距離為，將船舶運送往返一次的運輸成本設(shè)定為，初始狀態(tài)下的預(yù)置成本為，將運送貨物按照運送距離計算成本，將成文價格設(shè)為基礎(chǔ)值1與基礎(chǔ)值2，分比為對應(yīng)與。將物流配送收貨人總量設(shè)為，其中收貨人n的貨物量共有....

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