物流共用信息平台设计及动态调度关键技术研究

物流共用信息平台设计及动态调度关键技术研究

现代物流被认为是企业在降低物质消耗、提高劳动生产率以外的“第三利润源”。我国将加快发展现代物流，使其成为我国经济新世纪发展的重要产业和新的经济增长点。物流共用信息平台是连结物流客户、物流企业和物流相关部门的社会化、开放式、基于互联网的公共信息系统，它的规划、建设、应用有利于优化经济区域的宏观物流活动，保证物流高效运行，取得企业物流信息系统所不能实现的物流宏观经济效益和社会效益。它能够整合各物流子系统的数据资源，实现数据共享和交换，并提供面向公众、管理部门和相关企业及客户的信息服务，是物流配送中信息共享、交换和信息服务的核心。物流配送中心需要基于实时的订单信息、客户信息以及交通信息等各种动态信息来进行动态调度。目前国内外关于物流信息服务深入系统的研究比较少，而针对基于物流共用信息平台对物流配送的研究就更加缺乏。本文针对这一问题，在研究物流共用信息平台体系结构功能的基础上，对物流配送中动态调度关键技术进行研究和探讨。

本文的主要工作和研究成果包括：一、针对物流共用信息平台功能的需求，从逻辑结构、网络拓扑等方面全面的研究物流共用信息平台体系结构。在对平台进行功能需求分析的基础上，提出了完整的平台体系结构。二、在平台体系结构的指导下，阐述针对实时动态数据的处理技术方案，研究了物流共用信息平台数据类型，数据融合的系统模型以及融合方法，并分析了物流共用信息平台的数据融合系统的功能结构。三、对基于物流共用信息平台的配送中心核心客户与配送中心信誉度进行了研究。提出了利用层次分析法支持配送中心选择核心客户，利用模糊综合评价法构造出配送中心信誉度的多因素评判指标体系。四、针对大量订单同时到达物流配送中心的情况，提出了基于现代排序论和信息服务的分批订单配送模型及算法。五、研究了对基于物流共用信息平台的配送中心处理动态订单收费方法。提出了基于排队论系统状态模型和利用订单任务占用配送车辆时间的长短作为判断依据，进行收费调节的方法。六、研究了基于物流共用信息平台的车辆配送交通信息诱导模型及算法。提出了基于交通流理论的改进蚁群算法的路径选择模型和算法，并通过仿真实验对算法的有效性进行了检验。

作者在对基于物流共用信息平台的动态调度的关键技术研究中，坚持先进性和实用性相结合的原则，强调结合我国物流发展的实际情况，具体分析其功能需求，探讨物流共用信息平台支持物流配送中心动态调度的理论和方法。本文主要创新点如下：

1．基于现代排序论的理论思想，针对配送中心在面临不同的客户大量订单需求情况应该如何决策，特别是在客户订单存在交货期属性的情况下，如何既能够保证配货运输系统的运作效率，并且又能够同时提高对客户订单的反应速度以及提高客户对该配送中心的满意度的问题，以分批排序的思想为基础提出了基于信息服务的订单同时到达分批配送模型，并应用交货期小的订单先配货这一思想设计分批排序启发式算法。

2．针对动态的，随机的到来物流配送中心的订单，建立了M/M/n/n/∞的排队模型，定量的分析了物流配送中心在处理动态订单的过程中的收费标准问题，采用利用订单任务占用配送车辆时间的长短作为判别指标，进行收费调节，建立了系统状态模型，并提出了相应的分类收费标准。

3．在分析物流共用信息平台与交通诱导系统的关系的基础上，提出了物流共用信息平台交通诱导系统的设计方案，阐述了交通诱导系统与物流共用信息平台集成建设，成为物流共用信息平台重要的高级信息服务功能之一。利用物流共用信息平台的数据采集系统采集的实时的动态交通流信息，利用物流共用信息平台的信息服务系统向配送车辆发布诱导信息，提出了物流配送中基于交通流理论的改进蚁群算法的路径选择模型及其算法，有效的改进了

信息素，并通过实时的动态的交通流数据的采集进行仿真验证，证明了模型和算法的有效性。

这些研究成果对于促进物流共用信息平台为物流配送中心动态调度服务理论体系的建立和发展，进而推动我国整个物流业的建设和发展具有重要的理论和现实意义。