复杂路网条件下的物流配送方案研究

为了有效提高在复杂路网条件下物流配送路径优化效率,文中提出了采用蚂蚁算法复杂路网条件下物流配送路径优化算法.算法运用Repast Simphony仿真平台和GIS技术,对复杂路网条件下的城市物流配送进行仿真实验.实验结果表明,该物流配送方案可以较好地解决了复杂路网条件下的车辆路径问题(VRP)难题,同时仿真实验模型简单,具有非常优越的可扩展性能.     

区域物流需求预测的应用研究

为了提高区域物流需求精度,综合考虑区域物流需求线性、周期性和非线性信息,提出了采用组合模型的预测方法.通过将各种单一预测模型看作代表不同信息的片段,通过BP神经网络对不同信息进行集成,充分利用各单项预测方法的有用信息,从而提高区域物流需求预测精度.通过上海市的物流需求数据对组合模型进行测试,实验结果表明,组合模型很好揭示了上海物流需求的变化规律,提高了物流需求的预测精度,为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法.