检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东华大学信息学院,上海200051
出 处:《计算机仿真》2005年第9期211-213,共3页Computer Simulation
摘 要:传统的物流优化都是在运输公司已经承接了业务的前提下,通过优化方法求解最优运输方案。该文着重研究如何在众多运输任务中求取那些使运输公司获利最大的运输任务,进而判断承接哪些业务。在物流中心发布的运输业务和运输车辆比较少的情况下,决策者可以根据经验来判断承接哪些业务。但当运输业务和运输车辆比较多的时候,依靠经验来判断承接哪些业务已经不能保证决策的正确性。本文先对这种面向业务承接的物流优化问题进行建模,然后采用遗传算法求解,最后采用一个简单的例子进行了仿真验证。Traditional logistics optimization acquires the optimum transportation scheme through optimization method after getting the business. This paper researches on how to find the transportation business with the most profit so as to accept it, If there is little information about transportation business provided by the logistics center and if conveyances are not enough, decision - makers can decide to accept the businesses according to their experience. Contrarily, it cant ensure the correctness of the decisions. Modeling on logistics optimization facing on business undertaking is put forward, then the computation with genetic algorithm. Finally the emulation on an example is carried out as validation.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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