物流运输业智能调度系统规划与实施研究.docVIP

物流运输业智能调度系统规划与实施研究

TOC\o1-2\h\u29905第1章引言 3

321201.1研究背景与意义 3

210061.2国内外研究现状 3

138471.3研究内容与目标 3

72451.4研究方法与技术路线 4

19366第2章物流运输业智能调度系统需求分析 4

32902.1物流运输业务流程 4

153512.2物流运输调度现状与问题 5

299922.3智能调度系统需求分析 5

230212.4智能调度系统功能需求 6

3783第3章物流运输业智能调度系统框架设计 6

189853.1系统总体架构 6

163513.1.1数据层 6

15663.1.2服务层 6

83073.1.3应用层 7

83623.1.4展示层 7

120483.2系统功能模块设计 7

83673.2.1运输任务调度模块 7

224103.2.2路径优化模块 7

105633.2.3运输监控模块 7

176453.2.4数据分析模块 7

93133.3系统技术选型与集成 7

327323.3.1数据存储技术 7

31553.3.2分布式服务框架 7

94513.3.3智能优化算法 7

43853.3.4前端技术 7

68353.4系统实施与部署 8

7183.4.1系统实施 8

117063.4.2系统部署 8

282043.4.3系统运维 8

26723第4章数据采集与处理技术 8

24384.1数据采集技术 8

285384.1.1传感器技术 8

141994.1.2RFID技术 8

123224.1.3数据传输技术 8

229534.2数据预处理技术 8

210364.2.1数据清洗 8

149264.2.2数据集成与融合 9

148744.3数据存储与管理 9

190834.3.1数据存储技术 9

1024.3.2数据库管理技术 9

95314.4数据挖掘与分析 9

122214.4.1聚类分析 9

1664.4.2关联规则分析 9

272114.4.3决策树与随机森林 9

202654.4.4深度学习 9

22105第5章调度算法与策略研究 10

35525.1调度算法概述 10

298835.2经典调度算法 10

311775.2.1车辆路径问题（VRP）算法 10

225085.2.2车辆调度问题（VSP）算法 10

263805.3智能调度算法 10

104395.3.1神经网络算法 10

49175.3.2遗传算法 11

36415.3.3蚁群算法 11

211705.3.4粒子群算法 11

305685.4调度策略设计与优化 11

150605.4.1多目标优化策略 11

10515.4.2动态调度策略 11

135875.4.3集成调度策略 11

25968第6章车辆路径优化算法 12

34536.1车辆路径问题概述 12

84746.2经典车辆路径问题算法 12

239126.2.1旅行商问题算法 12

132486.2.2车辆路径问题启发式算法 12

319676.2.3精确算法 12

131166.3集成优化算法 12

144436.3.1混合遗传算法 12

224606.3.2多智能体算法 13

138566.4车辆路径优化算法应用实例 13

19229第7章人工智能技术在智能调度中的应用 13

30967.1人工智能技术概述 13

225247.2机器学习在智能调度中的应用 13

234927.3深度学习在智能调度中的应用 14

77467.4自然语言处理在智能调度中的应用 14

8373第8章物流运输业智能调度系统实施与评估 14

249008.1系统实施策略与步骤 15

58418.1.1实施策略 15

255158.1.2实施步骤 15

315048.2系统测试与优化 15

101678.2.1系统测试 15

172008.2.2系统优化 15

242318.3系统评估指标与方法 16

30808.3.1评估指标 16

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