《時變交通網路下的大規模物流運輸時空過程建模及最佳化》是依託深圳大學，由塗偉擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：時變交通網路下的大規模物流運輸時空過程建模及最佳化
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：塗偉
- 依託單位：深圳大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
蓬勃發展的物流業需要大規模、高動態、高質量的物流運輸服務。城市交通狀態具有時空變化特性，對物流運輸有重要影響。時變交通網路下的物流運輸建模與最佳化是重要科學問題。物流運輸最佳化問題的計算複雜度隨規模擴大急劇增長，快速最佳化非常困難。本課題從時空視角，研究大規模物流運輸的時空過程精細化建模方法；提出物流總費用和服務水平均衡的多目標最佳化模型。在此基礎上，研究基於時空鄰近性的高效率物流運輸時空過程啟發式最佳化方法，提出時空降維策略，減少問題複雜性；研究基於局部搜尋的加速最佳化策略，提高最佳化效率。顧及實時客戶需求，研究其時空影響區域發現策略，提出物流時空過程動態最佳化方法。最後，對模型和算法進行綜合實驗驗證。解決了複雜交通環境下物流運輸時空過程精細化表達與高效率最佳化難題，在短時間內提供高質量的物流運輸方案及動態調整，提高物流效率，降低物流費用，為智慧化物流管理與運營提供理論指導與技術支撐。
結題摘要
不斷增長的物流運輸需求需要大規模、高動態、高質量的物流運輸服務。城市交通狀態具有時空變化特性，對物流運輸有重要影響。時變交通網路下的物流運輸建模與最佳化是重要科學問題。物流運輸最佳化問題的計算複雜度隨規模擴大急劇增長，快速最佳化非常困難。針對時變交通網路下的物流運輸，本課題研究了大規模物流運輸的時空過程模型；提出面向物流運輸的多目標最佳化模型，研究多倉庫物流車輛路徑最佳化，基於時空鄰近性的高效率物流運輸時空過程啟發式最佳化和空間並行最佳化、動態最佳化等系列方法，解決了城市物流最佳化的計算複雜性和動態性；對模型和算法進行綜合實驗驗證。解決了複雜交通環境下物流運輸時空過程精細化表達與高效率最佳化難題，在短時間內提供高質量的物流運輸方案及動態調整，提高物流效率，降低物流費用。研究成果在深圳市交通運輸委員會、廣州奧格智慧型科技有限公司得到了套用，為智慧化物流管理與運營提供理論指導與技術支撐。
