一种基于物联网的基地货物面单

    公开(公告)号:CN220933495U

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202322665517.X

    申请日:2023-10-07

    摘要: 本实用新型公开了一种基于物联网的基地货物面单,涉及物联网技术领域。每个货物的表面设有贴单(400),所述贴单(400)上印刷有二维码(401)或条形码(402),传送机构(200)设有拍摄装置,货物的表面涂覆有印刷层(410),印刷层(410)包括所述二维码(401)和/或条形码(402),印刷层(410)上设有宣传层(420)以及粘结层(430),宣传层(420)和印刷层(410)一侧设有撕裂区(440),撕裂区(440)底部设有工具区(450)工具区(450)内部设有工件(460);运输机构(300)包括运输车,每个运输车侧面设有第三RFID模块(310),中控模块与拍摄装置、第三RFID模块(310)无线连接;通过RFID模块与二维码、条形码信息结合,形成基于车+物的物联网数据管理系统。

    基于进化多任务优化的物流配送路径优化方法

    公开(公告)号:CN118917769A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202411038523.5

    申请日:2024-07-31

    摘要: 本发明公开的基于进化多任务优化的物流配送路径优化方法,首先分别以快递员的最小化行驶距离耗时及最小化配送时间耗时为目标函数建立优化任务,然后根据目标函数初始化种群,使用基于流形学习和强化学习机制的进化多任务优化算法增强问题间的相关性并进行求解,得到两个任务的最优方案。本发明的基于进化多任务优化的物流配送路径优化方法,可以很好的利用不同问题之间的相关性,加速算法的收敛,提供更多的最优解决方案,从而有效的解决了现有物流配送路径优化方法求解效率低的问题。

    一种基于大数据的危化品运输路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN118898441A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202411208912.8

    申请日:2024-08-30

    摘要: 本发明公开了一种基于大数据的危化品运输路径规划方法及系统,具体涉及危化品运输路径规划领域,包括用于车辆定位的定位模块,所述定位模块电性连接有用于车辆初始路线规划分析的路线分析模块,所述路线分析模块电性连接有用于监测的监测单元和用于重设行驶路线的重设单元,所述重设单元电性连接有提供数据的大数据端。本发明通过路线分析模块能够对车辆的初始路线进行分析,分析初始路线是否安全,进而能够确定运输中,就能保证运输的安全性,而通过监测单元能够对车辆行驶的过程中进行行驶,同时通过重设单元能够对行驶路线进行设定,并且设定多个新的行驶路线进行选择,就能得到最优行驶路线,进而就能增加行驶路线的安全性。

    基于航材调出点的周转件航材调拨路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN118898326A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202411062472.X

    申请日:2024-08-05

    摘要: 本发明公开了一种基于航材调出点的周转件航材调拨路径规划方法及系统,属于航空运输航材管理领域,包括:获取周转件航材的类型信息,基于类型信息设定第一约束条件,基于第一约束条件生成需求期望值;构建周转件航材对应的调出惩罚函数,基于调出惩罚函数输出库存站点调出周转件航材时的风险值;总体影响数据模型基于风险值输出库存站点调出周转件航材时的影响值;基于在库数量获取所有可选择的调出点库存,基于调出点库存和影响值构建调出点数学模型,并输出最优航材调出点;构建调拨路径策略规划模型,调拨路径策略规划模型基于最优航材调出点输出周转件航材的最佳调拨路径。通过本发明可以提高周转件航材的利用率和调拨效率。

    一种考虑供需不平衡和需求不确定性的车辆路径规划方法

    公开(公告)号:CN118886813A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411031938.X

    申请日:2024-07-30

    摘要: 本申请公开了一种考虑供需不平衡和需求不确定性的车辆路径规划方法,包括基于距离因素和需求不确定性建立公平高效配资方案;引入调整变量构建以最小运输成本为目标函数的路径规划模型;基于自适应大邻域搜索与禁忌搜索混合算法对路径规划模型优化求解;输出自动移动装载系统的最优拜访路径。方法确保每个客户节点都能够获得相似的服务水平,找到使配送全过程成本最小化的自动移动装载系统拜访顺序和路径,引入了针对供需不平衡和需求不确定性情况下的两阶段车辆路径规划问题的新方法,提出了公平高效的物资分配策略,有助于提升供应链的整体绩效,还能在突发事件和日常运营中更好地满足各类客户的需求,确保物流系统的稳定和高效运行。

    一种基于深度学习预测的整车物流动态调度方法及系统

    公开(公告)号:CN118886808A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202411393471.3

    申请日:2024-10-08

    摘要: 本发明适用于物流动态智能调度领域,具体是一种基于深度学习预测的整车物流动态调度方法及系统,在调度方法中,在调度模型的上层模型中,利用推荐的运输路径,将待分配的订单集向下分配订单;在调度模型的中层模型中,以最大化装载价值为目标,建立装载方案选择模型,确定装载方案;在调度模型的下层模型中,根据中层模型的装载方案以及每个FLSP的物流服务能力,将任务合理地分配给特定的FLSP,以最大化FLSP的满意度为目标,构建整车FLSP选择模型;将调度模型与预测订单流量进行匹配,得到该预测订单流量的运力资源满足度,在预测订单流量的时间窗达到前,基于运力资源满足度动态调整运力分布。本发明能够使运力资源得到充分利用。