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[物流行業(yè)知識(shí)]基于社區(qū)電商的社區(qū)物流發(fā)展策略研究[ 2024-06-25 09:25 ]: 近些年來(lái)伴隨著人們消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變以及消費(fèi)水平的提升，社區(qū)電子商務(wù)逐漸擴(kuò)大自身的市場(chǎng)規(guī)模，在人們生活中發(fā)揮著不可忽視的作用。社區(qū)電子商務(wù)主要是指利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的架構(gòu)和優(yōu)勢(shì)，在社區(qū)當(dāng)中向居民提供各項(xiàng)商品的銷售和服務(wù)。目前社區(qū)電子商務(wù)主要包括社區(qū)020模式以及電商模式，極大的豐富和方便了居民的購(gòu)物與生活，同時(shí)也能夠促進(jìn)社區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。因此本文主要基于社區(qū)電商進(jìn)一步研究物流發(fā)展策略。; http://www.gjp366.cn/Article/jysqdsdsqwlfzclyj_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于改進(jìn)麻雀搜索算法的物流配送路徑優(yōu)化研究[ 2024-06-24 09:22 ]: 在當(dāng)前競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，優(yōu)化物流配送路徑成為企業(yè)控制供應(yīng)鏈成本、提高服務(wù)效率和客戶滿意度的關(guān)鍵。針對(duì)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中物流配送成本高和時(shí)間長(zhǎng)等痛點(diǎn)，文中構(gòu)建了一個(gè)物流配送路徑優(yōu)化模型，旨在最大程度地減少配送時(shí)間和成本。以麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)為基礎(chǔ)框架，引入Cubic混沌映射來(lái)初始化種群，旨在增進(jìn)種群初始位置的多樣性，并促進(jìn)算法跳出局部最優(yōu)解。在迭代過(guò)程中，模型通過(guò)重心反向?qū)W習(xí)機(jī)制對(duì)麻雀?jìng)€(gè)體進(jìn)行適時(shí)變異，從而提升了算法的全局搜索能力并有效防止了早熟收斂的問(wèn)題。隨后，引入粒子群技術(shù)以提高算法的尋優(yōu)精度和穩(wěn)定性。最后，經(jīng)過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該算法在優(yōu)化搜索方面有較好的優(yōu)越性。; http://www.gjp366.cn/Article/jygjmqsssfdwlpsljyhy_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于改進(jìn)布谷鳥算法的物流配送中心選址研究[ 2024-06-24 09:20 ]: 近年來(lái)，物流行業(yè)不斷發(fā)展壯大，配送中心作為物流系統(tǒng)中承上啟下的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，在減少物流配送成本、提高服務(wù)響應(yīng)效率上具有十分重要的戰(zhàn)略價(jià)值。針對(duì)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中因多源多點(diǎn)造成的配送成本增加、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率低等痛點(diǎn)，文中提出了一種改進(jìn)的布谷鳥算法用于解決物流配送中心選址問(wèn)題。該算法在傳統(tǒng)的布谷鳥算法的基礎(chǔ)上，引入粒子群優(yōu)化算法，將兩者有效地組合起來(lái)進(jìn)行求解，并在求解過(guò)程中增加自適應(yīng)參數(shù)，以避免出現(xiàn)局部最優(yōu)現(xiàn)象，增加全局搜索能力。實(shí)驗(yàn)表明，相較于其他啟發(fā)式算法，在解決配送中心選址問(wèn)題上，改進(jìn)布谷鳥算法能夠有效降低物流配送成本，加快求解速度，提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)次數(shù)，為企業(yè)物流的預(yù)算方案提供參考依據(jù)。; http://www.gjp366.cn/Article/jygjbgnsfdwlpszxxzyj_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電子物流配送系統(tǒng)配送路徑優(yōu)化[ 2024-06-24 09:18 ]: 傳統(tǒng)電子物流配送系統(tǒng)無(wú)法有效優(yōu)化配送路徑，需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行路徑搜索，從而導(dǎo)致分配成本的增加和效率的降低。因此，提出了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（RNNs）的物流分布路徑優(yōu)化模型，并將遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算、與布谷鳥搜索算法（CSA）與群體智能算法（ACO）進(jìn)行電子商務(wù)物流分布路徑比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)物流分布路徑的優(yōu)化，與群體智能算法和布谷鳥搜索算法相比，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的最優(yōu)路徑長(zhǎng)度分別減少3.7 km和3.5 km，并且在迭代200次數(shù)的條件下，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以獲得最短配送路徑。; http://www.gjp366.cn/Article/jydgsjwlsfddzwlpsxtp_1.html

[物流行業(yè)知識(shí)]基于有向圖規(guī)劃的城鄉(xiāng)物流配送路徑優(yōu)化研究[ 2024-06-24 09:16 ]: 為了解決當(dāng)前的城鄉(xiāng)物流配送路徑優(yōu)化方法存在的路徑利用率和需求點(diǎn)滿意度低、配送成本高的問(wèn)題，提出基于有向圖規(guī)劃的城鄉(xiāng)物流配送路徑優(yōu)化方法。將城鄉(xiāng)物流配送路徑優(yōu)化轉(zhuǎn)化為配送路線合理安排問(wèn)題，設(shè)計(jì)城鄉(xiāng)物流配送路徑問(wèn)題表達(dá)式和約束條件，以此提出配送路徑優(yōu)化假設(shè)，建立城鄉(xiāng)物流配送路徑優(yōu)化模型，并制定模型約束。采用有向圖規(guī)劃計(jì)算最短路徑和最早配送時(shí)間，并獲取該范圍內(nèi)的需求點(diǎn)，得到優(yōu)化后的城鄉(xiāng)物流配送需求點(diǎn)和路徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，研究方法的配送成本較低，路徑利用率和需求點(diǎn)滿意度較高。; http://www.gjp366.cn/Article/jyyxtghdcxwlpsljyhyj_1.html

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