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J-GLOBAL ID：201802286366757845   整理番号：18A0101337

物流輸送高速配送経路計画シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Logistics Transportation Rapid Delivery Path Planning Simulation

著者 (3件)： Wang Lifeng (江西農業大学南昌商学院,江西南昌,330044) ,  Liu Shuangshuang (江西農業大学南昌商学院,江西南昌,330044) ,  Liu Kangying (江西農業大学南昌商学院,江西南昌,330044)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 8  ページ： 342-345  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 物流輸送の高速配送経路に対して計画を行うことにより、物流の配送効率を有効に高めることができる。物流輸送の迅速な配送経路の計画において,経路の重みを決定し,物流輸送経路計画の目的関数を与え,物流配送経路計画を完成させる必要がある。従来の方法では,遺伝的アルゴリズムを用いて輸送経路を最適化し,輸送経路を調整することにより制約条件を満たすが,経路計画の目的関数の計算を無視した。本論文は,アリコロニーアルゴリズムに基づくデータ包絡分析における物流輸送の高速配送経路計画法を提案した。物流輸送の高速配送路ネットワーク制約を考慮して物流輸送の高速配送経路計画数学モデルを構築し、第一段階では貨物輸送車両のタスク負荷をバランスさせることを目標として、車両の配送区域を区分し、第二段階では輸送車両の作業量と配送時間を最小化することを目標とする。物流輸送の高速配送経路計画の総合測定関数を提供し、ファジィ数学の重み確定理論を用いて物流輸送の高速配送経路の重みを確定し、物流輸送高速配送経路計画目標関数を提供し、輸送経路に対して最適化選択を実現した。実験結果は,提案した方法が,経路計画の効率と収束速度において明らかに改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *経路探索 ,  *シミュレーション ,  数学モデル ,  目的関数 ,  ネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  *高速度 ,  最適化 ,  貨物輸送
準シソーラス用語： 収束速度 ,  データ包絡分析 ,  アントアルゴリズム ,  輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Logistics transportation ,  Rapid distribution ,  Path planning

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 物流 ,  輸送 ,  配送経路 ,  計画 ,  シミュレーション