工业互联网环境下物流智能调度方案.docVIP

工业互联网环境下物流智能调度方案

TOC\o1-2\h\u13252第1章引言 3

116171.1研究背景 3

164161.2研究意义 3

261951.3国内外研究现状 3

219第2章工业互联网概述 4

206202.1工业互联网基本概念 4

285552.2工业互联网发展历程 4

257392.3工业互联网关键技术 4

23303第3章物流智能调度需求分析 5

217123.1物流行业现状 5

303813.2物流智能调度需求 5

119323.3物流智能调度关键问题 6

3247第4章物流智能调度系统设计 6

14094.1系统总体架构 6

132734.1.1感知层 6

103934.1.2传输层 6

113744.1.3应用层 7

57324.2系统功能模块设计 7

258714.2.1数据采集与处理模块 7

196084.2.2调度算法模块 7

286234.2.3通信模块 7

152064.2.4用户界面模块 7

125054.3系统功能指标 7

8200第5章数据采集与预处理 8

69975.1数据来源与类型 8

267665.1.1结构化数据：包括企业内部的生产计划、物流订单、库存信息、设备状态等，这些数据通常以数据库形式存储，易于处理和分析。 8

139395.1.2非结构化数据：如物流过程中的运输轨迹、温度湿度等环境数据、货物图像视频等，这些数据来源于传感器、摄像头等设备，具有多样性和复杂性。 8

49335.1.3半结构化数据：如物流运输过程中的电子单据、报表等，这类数据具有一定的格式，但不易直接进行数据库存储和分析。 8

132475.2数据采集方法 8

200175.2.1自动化采集：利用传感器、摄像头、RFID等设备自动采集物流过程中的各类数据，如温度、湿度、位置、速度等。 8

269265.2.2人工采集：通过物流人员手动录入数据，如货物装卸、运输状态等信息。 8

326185.2.3网络爬虫：从互联网上获取物流行业的相关数据，如运价信息、行业动态等。 8

216415.2.4数据交换：与企业内部系统、供应链上下游企业、第三方服务提供商等进行数据交换，获取所需数据。 8

259575.3数据预处理技术 8

151265.3.1数据清洗：去除重复、错误、异常等数据，保证数据的准确性和一致性。 8

139275.3.2数据归一化：将不同量纲的数据转换为相同量纲，便于后续分析和处理。 8

204065.3.3数据转换：将非结构化数据转换为结构化数据，便于存储和分析。 8

83755.3.4数据整合：将来自不同来源、格式和类型的数据进行整合，形成统一的物流数据集。 9

232515.3.5数据脱敏：对敏感信息进行加密或替换，保证数据安全。 9

228675.3.6特征工程：提取物流数据的关键特征，为智能调度算法提供输入。 9

31437第6章物流智能调度算法研究 9

54096.1经典智能调度算法 9

22536.1.1遗传算法 9

268836.1.2蚁群算法 9

197466.1.3粒子群算法 9

120866.1.4遗传模拟退火算法 9

183246.2面向工业互联网的物流智能调度算法 9

176276.2.1基于大数据的物流智能调度算法 9

131426.2.2基于云计算的物流智能调度算法 9

185926.2.3基于物联网的物流智能调度算法 10

275186.2.4基于深度学习的物流智能调度算法 10

30446.3算法对比与优化 10

153936.3.1算法对比 10

127486.3.2算法优化 10

19858第7章物流智能调度模型构建 10

51517.1调度问题建模方法 10

5917.2调度目标与约束条件 10

9967.2.1调度目标 10

96367.2.2约束条件 11

276737.3物流智能调度模型求解 11

30729第8章物流智能调度系统实现与测试 11

202228.1系统开发环境 11

204188.1.1硬件环境 11

68488.1.2软件环境 12

305508.2系统功能实现 12

308678.2.1数据采集与预处理