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基于云平台的物流监控系统设计与实现被引量：3: 2019年; 数字化经济已经成为21世纪全球经济增长的重要驱动力。为对物流车辆运输过程中的全程监控和精准定位追踪,需要对物流车辆进行物流监控系统设计。目前使用的监控系统多数都是离线式系统,在运输过程中很难实现实时动态监控,为此,本文提出一种基于基站定位和GPS定位相结合的实时物流车辆只能监控系统设计方案,对运输过程中的各种状态进行实时监控,该系统硬件包括GPS车载终端、GPRS数据传输终端、控制中心服务群和监控终端群四部分,同时将基站定位、GPS定位和GIS相结合,利用GPRS数据传输终端将数据传输到云端进行数据整合与处理,实现实时状态数据监控和实时定位。通过实验仿真,证明了该云平台监控系统的可行性和实用性,促进了数字化物流的发展。; 张晓李纪鲁朱杰; 关键词：短信平台物流车辆

基于改进蚁群算法的多时间窗车辆路径问题被引量：8: 2019年; 物流运输成本在物流总成本中占有很大比重,合理安排车辆路线,满足用户需求对企业有重要意义。车辆路径问题是运筹优化领域的热点研究问题,多时间窗车辆路径问题是对车辆路径问题的扩展。文中以总成本最小为目标,建立了多时间窗车辆路径问题的一般数学模型,针对蚁群算法在求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,改进转移概率公式,采用邻域搜索策略提高解的质量,借鉴模拟退火算法的思想对信息素进行更新,提高算法的寻优能力,加快收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法可以有效求得最优解,降低物流运输成本。相比其他算法,改进后的蚁群算法求解精确度高,收敛速度快,在求解多时间窗车辆路径问题上有着较好的性能。; 朱杰张培斯张询影余微微; 关键词：物流运输车辆路径问题蚁群算法模拟退火

基于遗传模拟退火算法的立体仓库储位优化被引量：19: 2020年; 针对自动化立体仓库储位分配问题,结合仓库运作特点和安全性要求,构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型,并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法(SAGA)。首先,以降低货品出入库时间、同组货品距离和货架重心为目标建立储位优化模型;然后,为了克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和易陷入局部最优的缺点,引入基于Sigmoid曲线的自适应交叉变异操作和逆转操作,同时完成与SAGA的融合;最后,对改进遗传SAGA进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。仿真实验表明,相比模拟退火(SA)算法的求解结果,该算法对货品出入库时间的优化度提高了37.794 9个百分点、对同组货品距离提高了58.463 0个百分点、对货架重心优化度提高了25.927 5个百分点,并且该算法具有更好的稳定性和收敛性。由此验证了改进遗传SAGA求解问题的有效性,该算法可为自动化立体仓库储位优化提供决策方法。; 朱杰张文怡薛菲; 关键词：自动化立体仓库遗传算法模拟退火算法自适应

基于自适应免疫算法的配送中心选址问题研究被引量：5: 2019年; 配送中心向需求点配送货物是供应链中的重要部分。本文以成本最低为目标函数,把距离上限加入到惩罚机制,并根据抗体和抗原之间的亲和力设计自适应交叉和变异概率,把自适应的免疫算法应用到配送中心模型中进行求解,最后通过仿真实验对比验证了算法用在配送中心选址上有较好的效果。; 李纪鲁张晓朱杰; 关键词：自适应免疫算法配送中心

配送中心存储区域的鱼骨布局设计与分析被引量：7: 2014年; 本文在随机存储、拣选路径局部最优假设下,进行仿真验证,比较鱼骨布局与传统布局在托盘拣选和订单拣选两种情况下拣选行走距离。仿真结论表明鱼骨布局拣选行走距离的期望比传统布局小,但需要增加更多的存储空间以保证储位数目不变。; 周丽郭键朱杰; 关键词：配送中心

基于并行强化学习的云机器人任务调度策略被引量：2: 2019年; 为了解决机器人完成大规模状态空间强化学习任务时收敛慢的问题,提出一种基于优先级的并行强化学习任务调度策略。首先,证明Q学习在异步并行计算模式下的收敛性;然后,将复杂问题根据状态空间进行分割,调度中心根据所提策略将子问题和计算节点匹配,各计算节点完成子问题的强化学习任务并向调度中心反馈结果,实现在计算机集群中的并行强化学习;最后,以CloudSim为软件基础搭建实验环境,求解最优步长、折扣率和子问题规模等参数,并通过对实际问题求解证明在不同计算节点数的情况下所提策略的性能。在使用64个计算节点的情况下所提策略相比轮询调度和随机调度的效率分别提升了61%和86%。实验结果表明,该策略在并行计算情况下有效提高了收敛速度,并进一步验证了该策略得到百万级状态空间控制问题的最优策略需要约1. 6×10~5s。; 沙宗轩薛菲朱杰; 关键词：Q学习并行计算任务调度

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国家自然科学基金(71371033)