物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法
网络流算法在物流配送中心位置优化中的应用
网络流算法在物流配送中心位置优化中的应用一、引言随着经济的发展和供应链管理的日益复杂，物流配送中心的位置优化成为各大企业追求高效的重要环节。
而网络流算法作为一种常用的优化方法，被广泛应用于物流配送中心位置的选择过程中。
本文将深入探讨网络流算法在物流配送中心位置优化中的应用，并举例说明其在实际业务中的价值和效果。
二、网络流算法概述网络流算法是一种数学方法，旨在解决网络中流动物质的最佳分配问题。
其核心思想是将网络问题转化为图论问题，并通过构建网络模型、定义流量约束和目标函数来实现最优解的求解。
在物流配送中心位置优化中，网络流算法可以将物流供应链转化为节点和边的网络，通过优化网络中的流量，找到最佳的配送中心位置。
三、网络流算法在物流配送中心位置优化中的应用1. 构建网络模型在使用网络流算法优化物流配送中心位置之前，首先需要构建合适的网络模型。
网络模型通常由节点和边组成，节点代表物流配送中心的候选位置，边代表物流供应链的连接关系。
通过对物流需求、供应链关系和物流路线等数据的分析，可以准确地建立网络模型，为后续的优化过程做好准备。
2. 定义流量约束和目标函数在网络流算法中，流量约束用于限制物流供应链中的货物流动情况，目标函数则用于衡量物流配送中心位置的优劣。
流量约束通常通过设定边的容量和节点的需求来实现。
具体来说，边的容量表示该物流路径上的最大货物流动量，节点的需求表示该配送中心能够处理的最大货物量。
而目标函数则可以根据具体情况来定义，如最小化总距离、最小化总成本等。
3. 求解最优解有了网络模型和优化目标后，就可以使用网络流算法求解最优解了。
网络流算法通常采用最大流最小割定理来求解，其基本思想是在网络流中找到从源点到汇点的最大可行流，并且该流量与最小割容量相等。
将此方法应用于物流配送中心位置优化中，可以找到最佳的流量分配方案，从而确定最佳的配送中心位置。
四、实际案例分析以某饮料制造企业为例，其物流供应链包括采购原材料、生产加工和产品配送三个环节。
goc城市物流运输车辆智能调度 题目
goc城市物流运输车辆智能调度题目物流运输车辆的智能调度在提高物流效率、降低成本和优化资源利用方面具有重要意义。
通过应用智能调度技术，可以实现运输过程的自动化、高效化和优化化，提高物流企业的竞争力和服务质量。
一、智能调度算法1. 遗传算法：遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在物流运输车辆智能调度中，可以通过遗传算法来优化车辆路径、减少运输时间、降低燃料消耗等。
2. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种求解组合优化问题的启发式算法，通过模拟退火过程中冶金中的退火现象来搜索全局最优解。
在物流运输车辆智能调度中，可以应用模拟退火算法来求解最优路径、避免拥堵、减少运输成本等问题。
二、智能调度系统1. 数据采集与分析：智能调度系统需要对物流运输车辆、道路交通、货物信息等进行实时采集和分析，以获取关键数据并提供决策支持。
2. 任务分配与调度：系统根据实时数据和预设优化目标，通过智能算法将任务分配给不同的车辆，并生成最优的调度方案，以提高运输效率和成本控制。
3. 车辆监控与调度：智能调度系统可以通过车载传感器、GPS等技术对车辆进行实时监控，根据实时交通状况和任务要求进行调度和指挥，以实现最优路径规划和任务执行。
三、影响因素与约束条件1. 路网拓扑结构：智能调度系统需要获取道路的拓扑结构信息，包括路段长度、交叉口位置等，以便进行路径规划和车辆调度。
2. 车辆信息：智能调度系统需要获取车辆的参数信息，如车型、载重量、燃料消耗率等，以便进行车辆分配和路径规划。
3. 货物信息：智能调度系统需要获取货物的信息，包括起始位置、目的地、数量等，以便进行任务分配和路径规划。
4. 交通信息：智能调度系统需要获取交通状况的实时信息，包括道路拥堵情况、交通事故等，以便进行路径规划和车辆调度。
5. 时间窗口约束：智能调度系统需要考虑任务的时间窗口约束，即任务的开始时间和结束时间，以便进行任务分配和路径规划。
物流配送优化模型及算法综述
物流配送优化模型及算法综述一、物流配送问题概述物流配送问题是指在给定的时间窗口内，从指定的供应点或仓库将货物分配到指定的需求点或客户，并通过最优路线和车辆载重量进行配送的问题。
其目标是通过合理的路线安排、货物装载和车辆调度，使得整个物流系统的运营成本最小化，同时满足各种约束条件。
二、物流配送优化模型1.车辆路径问题（VRP）车辆路径问题是物流配送问题的经典模型，主要考虑如何确定最佳配送路线和货物装载方案，以最小化总行驶成本或最大化配送效率。
其中常用的模型包括TSP（Traveling Salesman Problem）、CVRP（Capacitated Vehicle Routing Problem）和VRPTW（Vehicle Routing Problem with Time Windows）等。
2.货车装载问题（BPP）货车装载问题是指在给定的车辆装载容量限制下，如何合理地将货物装载到车辆中，以最大化装载效率或最小化装载次数。
该问题常常与VRP结合使用，以使得整个配送过程达到最优。
3.多目标物流配送问题多目标物流配送问题是指在考虑多种目标函数的情况下，如何找到一个平衡的解决方案。
常见的多目标函数包括成本最小化、配送时间最短化、节能减排等。
解决该问题常常需要使用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
三、物流配送优化算法1.精确求解算法精确求解算法是指通过穷举所有可能的解空间，找到最优解的方法。
常用的精确求解算法包括分支定界法、整数规划法、动态规划法等。
这些算法可以保证找到最优解，但在规模较大的问题上效率较低。
2.启发式算法启发式算法是指通过设定一些启发式规则和策略，寻找近似最优解的方法。
常用的启发式算法包括贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等。
这些算法在求解复杂问题时效率较高，但不能保证找到最优解。
3.元启发式算法元启发式算法是指将多种启发式算法结合起来，形成一种综合的解决方案。
常用的元启发式算法包括蚁群算法、粒子群算法等。
物流配送车辆调度问题算法综述
物流配送车辆调度问题算法综述陈君兰;叶春明【摘要】Delivery vehicle routing problems （VRP） is a kind of optimization problems, aiming at solving the vehicle routing problems in delivery section. And they have been a focus of research in logistics control optimization recently. After summarize different kinds of VRP, the article gives the relevant general models. The character and the application of genetic algorithm, simulated annealing, tabu search, ant colony algorithm, particle swarm optimization are analyzed and the current possibilities to solve VRP are also discussed. Finally, the development of VRP solution is presented, and point out that improved combined algorithm as well as new algorithm will be important measures to solve VRP.%配送车辆调度优化问题旨在解决配送中路径和车辆调度问题的一类组合优化问题，是近年来物流控制优化领域的研究热点。
文章对运输调度问题进行了分类总结，给出总体模型的概括描述，分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和微粒群算法的特点及其在求解配送车辆调度优化问题中的求解思路，并讨论了其求解现状，对未来研究方向进行展望，指出改进混合现有算法，开拓新算法将是更有效解决配送车辆调度问题的好方法。
物流配送车辆调度算法
物流配送车辆调度算法引言随着电商行业的快速发展，物流配送成为了商家们关注的焦点。
物流配送车辆调度算法在提高配送效率和降低成本方面起到了重要的作用。
本文将介绍物流配送车辆调度算法的原理和应用。
背景在传统的物流配送过程中，配送中心会根据订单信息和送货地址，手动安排车辆的配送路线。
这种方式效率低下且容易出错，无法满足电商行业高速增长的需求。
因此，物流配送车辆调度算法应运而生。
算法原理物流配送车辆调度算法的核心目标是优化配送路线，以提高配送效率和降低成本。
以下是常用的物流配送车辆调度算法：贪心算法贪心算法是一种简单而高效的算法，在物流配送车辆调度中得到了广泛应用。
贪心算法的基本思想是每次选择当前最优解，然后逐步扩展到全局最优解。
在物流配送中，贪心算法可以根据配送中心和送货地址之间的距离，选择距离最近的送货点进行配送。
遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在物流配送车辆调度中，遗传算法可以通过编码配送路线，并通过选择、交叉和变异等操作，不断优化生成新的配送路线。
通过多轮迭代，遗传算法可以找到最优解。
动态规划算法动态规划算法是一种将问题分解成子问题并分阶段求解的算法。
在物流配送车辆调度中，动态规划算法可以根据送货点之间的距离和配送中心的位置，逐步计算出最优的配送路线。
动态规划算法可以有效解决中途节点的重复计算问题。
算法应用物流配送车辆调度算法在商业领域有广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：电商配送对于电商行业来说，配送是保证客户满意度的重要环节。
物流配送车辆调度算法可以帮助电商企业根据订单信息和送货地点，快速计算出最优的配送路线，实现快速配送。
物流公司物流公司拥有大量的配送任务和车辆资源，如何高效地安排车辆的调度成为一项重要的工作。
物流配送车辆调度算法可以帮助物流公司根据不同的配送需求和车辆资源，制定最优的调度策略，提高配送效率。
食品外卖食品外卖的配送时间要求非常苛刻，如何在最短的时间内完成配送成为了外卖平台关注的问题。
车辆调度和路线优化的智能算法
车辆调度和路线优化的智能算法车辆调度和路线优化是物流行业中关键的环节之一。
传统的调度方法往往存在诸多不足，如难以应对复杂的实时情况、效率较低、成本较高等。
而智能算法的运用则为解决这些问题带来了新的可能。
本文将介绍一些智能算法在车辆调度和路线优化中的应用。
一、智能算法在车辆调度中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法是一种模拟自然进化思想的搜索算法，通过模拟遗传、变异、选择等过程，寻找到最优解。
在车辆调度中，可以将每个调度方案看作一个“个体”，通过交叉、变异等操作，不断优化调度方案，以达到最佳路线和调度时间的目标。
2. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，实现对问题解空间的搜索。
在车辆调度中，可以将每个粒子看作一个调度方案，通过粒子间的信息交流和位置更新，不断寻找最优解，以实现车辆调度的高效性和减少行驶里程。
3. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）蚁群算法模拟蚂蚁在觅食过程中释放信息素的行为，通过信息素的积累和挥发来指引蚂蚁找到最短路径。
在车辆调度中，可以将车辆看作蚂蚁，通过信息素的积累和更新，指引车辆选择最优路线和完成任务。
蚁群算法在解决车辆调度问题中具有一定的优势和应用潜力。
二、智能算法在路线优化中的应用1. 遗传算法（Genetic Algorithms）遗传算法除了在车辆调度中的应用外，也可以应用于路线优化的问题。
通过将每个路线看作一个“个体”，通过进化的方式寻找到最佳解决方案，以达到最短路线或最优路径的目标。
2. 模拟退火算法（Simulated Annealing）模拟退火算法是一种基于物理退火原理的全局优化算法，通过模拟金属退火过程中的分子运动，寻找到最优解。
在路线优化中，可以将每个解决方案看作分子的状态，通过退火过程不断更新状态，最终找到最短路径或最优路线。
物流配送车辆调度问题算法综述
（ ）按优化 目标 可 以分为单 目标优化 问题 和多 目标优 化 问题 。单 目标优化 问题 是指 目标 函数 只要 ６
在求 解 车辆优 化调 度 问题 时 ，可 以将 问题 归类 为几 个 简单 的组 合优 化基本 原 型 ，如旅 行 商问题 （Ｓ ） Ｔ Ｐ 、最短路径 问题 、最小费用 流问题 、中国邮递员 问题等 ，再 用相关 的理论和方法 进行求解 ，得 到
（ ）按车辆载货情 况可 以分 为满载问题 和非满载 问题 。满载 问题 是指一次任务 的货运量 多于车辆 ２ 的最 大容量 ，而非满载问题是指一次任务的货 运量不多于车辆的最大容量 。 （ ）按车辆类 型分为单车 型问题和多 车型问题 。单 车型 问题指所 有车辆 的容 量都给定 同一值 ，多 ３ 车型问题指所有车辆 的容量都给定不 同值 。 （ ）按车场 的数 量可 以分 多车场和单 车场问题 。因为多车场 问题 可 以转化 为单 车场 问题 ，而且 通 ４ 常一 个车场 （ 仓库 ）都会有 固定 的服务对象。根据传 统的处 理方法 ，在将多车场 问题转化 为单 车场问题 的过 程 中，先设 一个虚拟车场 ，将 所有配送点 和实际车场都 看作虚拟车场的配送点 ，这样 就转 化为单 车 场 问题 了。所 以这里的算法只考虑单车场问题。
求 一 项 指 标 最 优 ，如 要 求 运 输 路 径 最 短 。多 目标 优 化 问 题是 指 目标 函数 要 求 多项 指 标 最 优 或 较 优 ，如 同
神经网络算法在物流配送中的应用研究
神经网络算法在物流配送中的应用研究随着物流行业的迅速发展，智能化技术不断地应用于物流配送中，为物流行业带来了巨大的便利。
而神经网络算法的出现，则进一步推进了物流配送的智能化水平。
神经网络算法是一种模拟人脑神经网络结构和功能的算法，可以逐步提高系统的学习能力和自适应能力。
在物流配送中，神经网络算法可以被应用于多个方面，包括路线规划、运输调度、货物跟踪等等。
下面，我们将从这几个方面来具体探讨神经网络算法在物流配送中的应用研究。
一、路线规划物流配送的路线规划是一个十分重要的环节，它直接决定了订单的准确配送率。
传统的路线规划通常采用基于经验的人工算法，这种方法无法应对大量数据和复杂车辆运行规律的变化，常常存在可行性不高和效率低下的问题。
而神经网络算法则能够通过学习历史数据，不断地优化路线，提高路线规划的准确性和效率。
神经网络算法的路线规划思路是，将历史配送数据作为神经网络模型的训练数据，通过对有标签数据的学习，使得神经网络能够识别和学习出配送范围、优化路线、考虑拥堵等变量，从而生成最佳配送方案。
通过这种方式，神经网络算法能够针对不同的时间段、不同的运输规律和不同的路况，学习生成最适合的路线规划，使物流配送的效率得到了大幅提升。
二、运输调度物流配送的运输调度环节同样是至关重要的，它涉及到货物在运输途中的及时性和安全性。
传统的运输调度问题可以采用模型预测算法，然而运输调度变量较多，传统的方法往往很难真正准确地预测物流配送的变化。
而神经网络算法通过对训练数据的学习，可以建立出包含多个变量的非线性模型，模型能够得到更加准确的预测结果。
与传统方法不同，神经网络算法在预测时可以考虑相对更多的变量，包括天气、交通状况、仓库离消费地的距离等因素，从而得到更加科学合理的运输调度方案。
鉴于卷积神经网络在图像识别领域卓越的表现，在一些更细粒度的应用场景下，可以使用卷积神经网络训练出高精度的预测模型，大幅提高了运输调度的准确性和安全性，为物流行业带来了前所未有的运营效率提升。
基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究
Ｓ ＯＮＧ ， Ｙｕ ＨＥ ａ Ｘｉｏ—ｌ ＨＥ Ｘｉ ｎ—ｂ ， ｉ ， ａ ｏ ＺＨＡＮＧ ｎ Ｇａ ｇ—ｙ ａ ｕｎ
（ ．ＳｃｕｎＵ ｉｅｓｙｏ ｃ ｎｅ＆ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｚｇｎ ｉ ｕｎ６ ３ ０ Ｃ ｉａ １ ｉｈ ａ ｎｖｒｉ ｆ ｉ ｃ ｔ Ｓｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｉｏｇＳｃ ａ ４０ ０， ｈｎ ； ｎ ｉ ｈ
优化 的项 目， 为单 目标 优化问题和多 目标优化问题两种 。 分 然后在实际的操作流程 中， 物理的调度优 化 问题是 不单
．
＝
ｏ
｛／ ￣ ； ｃ ；ｌ 当 ２ ， Ｃ ’。 。 ４ ｒ 。
，
ａ
＜ Ｃ ａ ｔ，
。
Hale Waihona Puke ，≥．．
。
其 中， ≤ ０ ≤１ Ｃ ， 表示 系统 能够 提供 的第 ｎ个 资 源服 务
进行优化车辆调度 。实验结果表 明， 改进算法不仅能满足用户 的多种需求 ， 提高 了用户的满意度 ， 同时也提高了资源调度率
和系统资源 的利用率 。 关键词 ： 云计算 ； 物流 ； 车辆调度 ； 用户满意度 ； 神经 网络 中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ｓ ｕｄｙ ｏ ｈ ｇ ｓｉｓＶｅ ｉ ｌ ｃ ｄ ｉ ｓ ｄ ｏ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｌｏ ｉｔｃ ｈ ｃｅ Ｓ ｈｅ ｕｌ ｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｌ ｕｄ Ｃｏ ｐｕ ｉ ｇ ａ ｄ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｏ ｍ ｔｎ ｎ Ｎｅ ａ ｔ ｒ
经网络进行优化车 辆调度 。最后 利用 Ｃｏｄ ｉ ｌ Ｓｍ对提 出的云 ｕ
， 当前值为 ｂ 则归一 化后表 ，
示 为 ：
计算算法进行 了仿 真 ， 验结 果表 明 ， 算法 不仅 能满足 用 实 该 户的多种需求 ， 高 了用 户 的满意度 ， 提 同时也 提高 了资源 调
基于神经网络的货车配载优化算法研究
基于神经网络的货车配载优化算法研究随着物流行业的不断发展，货车配载优化问题成为了一个备受关注的研究领域。
货车配载优化问题简单来说就是如何将不同的货物分配到不同的车辆中，以达到最优的运输效益。
然而，该问题往往涉及到一系列的约束条件，如容量限制、时间窗口约束以及道路通行限制等，这使得该问题变得十分复杂，难以通过传统的方法来求解。
因此，基于神经网络的货车配载优化算法在近年来备受研究者的关注。
神经网络作为一种模拟人类神经系统的计算模型，已经成功地应用于多个领域。
在货车配载优化问题中，神经网络被用来建立一种优化模型，以求解该问题中的最优解。
该模型的基本思路是将货物与车辆作为节点，通过构建相应的神经网络，来实现货车的最优配载。
具体地说，该模型可以分为两个部分：一个是神经网络的构建和训练，另一个是最优解的求解。
在神经网络的构建部分，需要根据问题的特征和约束条件建立适当的网络结构，并通过大量的数据进行训练，使其能够有效地预测最优解。
在求解最优解的过程中，则需要将实际的配载问题转化为神经网络能够处理的形式，并通过神经网络的预测结果进行最优解的求解。
在实际应用中，该模型具有多个优点。
首先，神经网络能够对问题进行高效的预测和求解，使得该算法具有较高的速度和准确性。
其次，神经网络能够适应复杂的约束条件和变化的环境，可以帮助物流企业更好地满足客户需求和应对市场竞争。
此外，在需求量大、物品种类多等复杂场景下，使用神经网络进行配载优化可以有效提高物流企业的运输效率和降低运输成本，提高竞争力。
总的来说，基于神经网络的货车配载优化算法是一种十分有前途的解决方案，能够有效解决传统方法无法解决的配载问题。
然而，在实际应用中，该算法的成功与否还需要考虑多种因素，如数据量、模型精度、算法效率等。
因此，在企业应用中，需要根据实际情况进行灵活调整，以达到最佳的效果。
物流网络优化的数学模型和算法
物流网络优化的数学模型和算法物流是现代社会经济中一个不可或缺的部分。
随着物流需求的增长和复杂度的提高，如何优化物流网络，提高效率，降低成本成为了物流产业中的关键问题。
物流网络优化的数学模型和算法应运而生，成为了解决这个问题的重要手段。
一、物流网络优化的数学模型物流网络优化的数学模型是现代物流业最主要的理论框架之一。
它通过运用数学方法和物流学理论相结合，建立数学模型，对物流网络中的各个环节、各个节点和各个决策问题进行描述和分析，以达到最优化决策。
1. TSP模型TSP（Traveling Salesman Problem）是物流网络优化中一个经典的数学模型。
TSP模型是要求在给定环境下，通过求解旅行商从一个城市出发必须恰好经过其他每个城市一次并回到原城市的最短路径问题。
在物流网络中，TSP模型可以用于求解从收货地点到配送地点的最优运输路径，从而实现整个物流网络的优化。
2. VRP模型VRP（Vehicle Routing Problem）是物流网络优化的又一重要数学模型。
VRP模型是要求在给定环境下，通过求解用有限的车辆从一个集合中的位置出发，分别访问另一集合中的所有位置，并在最终回到起点的过程中最小化总运输成本。
在物流网络中，VRP模型广泛应用于制定物流配送计划，根据车辆位置、载重量、装卸时间、线路拥堵情况等多个因素制定最优配送路线。
3. ILP模型ILP（Integer Linear Programming）是物流网络优化中常用的线性规划数学模型之一。
它是在约束条件下优化线性目标函数的一个数学规划模型。
在物流网络中，ILP模型常用于求解最小化总成本或最大化收益的问题，例如物流设备选型、运输计划制定等。
二、物流网络优化的算法为了解决物流网络优化问题，在数学模型的基础上，物流网络优化算法应用广泛。
常用的物流网络优化算法如下：1. GA算法GA（Genetic Algorithm）是一种有着广泛实际应用价值的智能优化算法。
基于神经网络的物流货运时效预测模型
基于神经网络的物流货运时效预测模型随着互联网的发展，物流行业也迎来了创新和变革的时代。
物流货运时效的准确预测对于提高物流效率和降低成本非常重要。
基于神经网络的物流货运时效预测模型是一种有效的方法，本文将对该模型进行详细的介绍和分析。
首先，我们需要了解神经网络的基本概念。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过并行处理信息来实现功能。
它由大量的人工神经元相互连接而成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络在模式识别、数据挖掘和预测分析等领域具有广泛的应用。
物流货运时效预测模型基于神经网络的基本思想是通过训练已有的数据，自动学习出数据的规律和特征，从而预测未来的运输时间。
该模型通常包括以下几个步骤：第一步是数据的预处理。
在进行神经网络的训练之前，我们需要对原始数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
这个过程包括数据清洗、数据标准化和数据分割等。
第二步是神经网络的构建。
在该步骤中，我们需要确定网络的结构和参数。
神经网络的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成。
网络的参数包括神经元的权值、偏差和激活函数等。
第三步是神经网络的训练。
在此步骤中，我们使用预处理后的数据作为训练样本，通过不断调整网络的权值和偏差，使得网络的输出尽可能接近实际值。
训练的过程通常使用反向传播算法来进行调整。
第四步是模型的评估和验证。
在训练完成后，我们需要对模型进行评估和验证，以检验其预测的准确性和可靠性。
通常使用一些评价指标如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估模型的性能。
基于神经网络的物流货运时效预测模型具有以下几个优点：首先，该模型能够处理庞大的数据量和复杂的关联关系。
神经网络具有强大的处理能力，可以自动学习数据中的规律和特征，从而预测未来的运输时间。
其次，该模型具有较高的预测准确性。
通过反复训练和调整，神经网络可以不断提高其预测的准确性，从而为物流企业提供更准确的货运时效预测。
物流配送车辆优化调度问题的TS算法探究
◇高 教论述◇
科技 目向导
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２１年第０ 期 ０２ ５
物流配送车辆优化调度问题的 Ｔ Ｓ算法探究
辛
（ 安工程大学 西
鼎 陕西 西安
７０６ ） １ ０ ５
【 要】 摘 当前设备未得到充分有效利用是我 国物流行业普遍存在的一大问题 ， 并对配送 能力造成一定影响。本文从 实践中物流企 业配送 车辆调度所存在的主要 问题 出发 ． 描述 了物流企业车辆优化调度数学模型 ． 并较为深入 的阐述了相 关参数确定。 【 关键词 】 物流 配送车辆； 优化调度；ｓ Ｔ 算法
个解所对应 的配送路径方案包括 Ｎ个不可行路径 ． 那么 ． 此配送路径 方案 目标值就是 ｚ 不可行路径惩罚权重为 Ｐ 可以以 目 函数具体 的 ． ， 标 取值范 围为依据 ， 确定一个数值较大的正数 ． ， 据此 利用下 面的评价 函 数可 以计算 出此解的评价值 评价函数 为： ＝ ＋ Ｐ Ｅ Ｚ Ｍ＋ １ 其他算法参数的确定 ＿ ３ （） １蔑视 法则 ． 如果 在 目前所得到 的最佳解 之上还存在一个更优 禁忌对象 ． 么不能将这 一 忌对象充 当当前 解 ． 那 禁 同时对禁忌表进行 刷新 ：２ 邻域结构 。在进行求解的过程 中， （） 通过交换法可 以对 每条配 送路径 中客户 的具体顺序进行调整 ． 这样便 可以达 到有效控制所有配 送路径距 离总长的 目的． 与此同时 ． 每次解 的改进 只进行一次换位操 作 ； ３ 终 止准 则 ， ｓ 法在 迭代到最大步数或者是在既定的连续迭 （） Ｔ算 代步数 中为发现 比目前的最优解更优 的解 的情况下 ， 即告终止 ； ） （ 候 ４ 选解集合 ． 所谓候选解集合主要是由随机从 目 的邻域 中挑选 出数个 前 邻居而构成 的。
粒子群算法应用实例
粒子群算法应用实例一、引言粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等群体行为，通过不断地搜索和迭代，将群体的经验和信息传递给个体，从而找到最优解。
本文将介绍几个粒子群算法的应用实例，展示它在不同领域的成功应用。
二、应用实例一：物流路径优化在物流管理中，如何优化配送路径是一个重要的问题。
通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一辆配送车，每个粒子的位置代表车辆的路径，速度代表车辆的速度。
通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最优的配送路径，从而提高物流效率，降低成本。
三、应用实例二：机器人路径规划在机器人路径规划中，如何找到最短路径是一个经典问题。
通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个机器人，每个粒子的位置代表机器人的路径，速度代表机器人的速度。
通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最短的路径，从而提高机器人的运行效率。
四、应用实例三：神经网络训练神经网络是一种重要的机器学习模型，但其训练过程需要大量的时间和计算资源。
通过粒子群算法，可以对神经网络的权重和偏置进行优化，从而加快神经网络的训练速度。
粒子群算法通过搜索和迭代，不断调整神经网络的参数，使其更好地拟合训练数据，提高预测准确率。
五、应用实例四：能源调度优化能源调度是一个复杂的问题，涉及到能源的供应和需求之间的平衡。
通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个能源节点，每个粒子的位置代表能源的分配方案，速度代表能源的调度速度。
通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最优的能源调度方案，提高能源利用效率，减少能源浪费。
六、应用实例五：图像分割图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，通过将图像分成不同的区域或物体，可以更好地理解和分析图像。
通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个像素点，每个粒子的位置代表像素点所属的区域，速度代表像素点的移动速度。
通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以将图像分割成不同的区域，提高图像分割的准确率。
基于神经网络的物流运输优化调度算法研究
基于神经网络的物流运输优化调度算法研究第一章引言随着物流运输业的发展，物流行业已成为现代社会不可或缺的部分。
物流运输作为物流供应链中的一环，具有诸多特点:涉及区域广、需求多变、成本高效等。
因此，如何让物流运输更为高效、安全、快捷已成为亟待解决的问题。
本文就是基于神经网络的物流运输优化调度算法进行了研究和探讨。
第二章相关技术概述2.1 神经网络技术神经网络是一种能够学习和归纳数据的软件系统，可以用于模拟人脑的决策过程。
神经网络相对于其他的的模型预测方法，具有更好的非线性建模能力和灵活性，可以更好地处理复杂的非线性关系。
神经网络在物流运输领域的应用，可以通过训练网络模型，预测运输需求，优化运输路线，提高物流效率。
2.2 物流运输优化调度技术物流运输优化调度技术对物流运输过程进行了优化和调度，通过选择最短路径，避免拥堵路段，调度卡车，进行视频监控等方面进行提升。
这些优化和调度技术可以改善物流过程中的瓶颈问题。
物流运输优化调度技术是基于信息技术发展的应用，可以帮助物流企业实现更高效的操作。
第三章基于神经网络的物流运输调度模型3.1 神经网络模型神经网络模型通过学习样本集，得到概率分布，然后建立一个能够预测新样本的模型。
神经网络的训练是一个迭代的过程，可以采用反向传播算法、遗传算法等方法。
3.2 神经网络模型在物流运输调度中的应用在物流运输调度中，神经网络模型可以对物流运输进行短途和长途预测，以便为正确的车辆分配和路线指导提供支持。
可以对大量数据进行分析和处理得出具体的运输需求和货物量，避免道路拥堵和货物堆积的问题。
3.3 模型实现步骤（1）建立神经网络模型首先，建立神经网络模型，将各种数据导入到模型中，包括货物交通的负载、货车速度、车辆数量、装载量等数据。
（2）构建训练集和测试集将使用数据分解为训练集和测试集。
其中，训练集用来训练神经网络模型；测试集用来验证模型的准确性和可靠性。
（3）模型训练通过训练神经网络模型，可以得出运输需求、货物流量、运输路线等信息，使运输过程得到优化。
基于神经网络和知识库的物料配送动态调度
基于神经网络和知识库的物料配送动态调度随着物流行业的不断发展和智能化技术的不断进步，基于神经网络和知识库的物料配送动态调度成为了物流管理中的一个重要环节。
物料配送动态调度是指根据不同的订单信息、配送距离、车辆状态等因素，通过智能算法进行实时调度，以提高配送效率并降低成本。
本文将探讨基于神经网络和知识库的物料配送动态调度的原理和应用。
神经网络是一种模仿人脑神经元之间信息传递方式的数学模型，其具有学习、泛化和适应的能力。
在物料配送动态调度中，神经网络可以通过学习历史数据和实时信息，预测最佳的配送路线和时间，从而实现动态调度。
1.1 数据的采集和处理基于神经网络的物料配送动态调度需要大量的历史数据和实时信息作为输入，以便神经网络可以学习并进行预测。
这些数据包括订单信息、配送距离、交通状况、车辆状态等。
在数据采集完毕后，还需要进行数据的处理和预处理，包括数据清洗、特征提取、数据归一化等，以便神经网络可以更好地进行学习和预测。
1.2 神经网络模型的建立在数据处理完成后，需要建立符合物料配送动态调度需求的神经网络模型。
一般来说，可以选择适合时间序列预测的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或者时间深度学习网络（TDNN）等模型。
通过对历史数据的学习，神经网络可以得出最佳的配送路线和时间预测，从而实现动态调度。
1.3 实时调度和优化在神经网络模型建立完成后，需要将实时信息输入神经网络，以便进行实时调度和优化。
在实际的物料配送中，订单信息、交通状况、车辆状态等信息都是实时变化的，而神经网络可以根据这些信息进行实时调度，并不断优化配送路线和时间，从而提高配送效率并降低成本。
知识库是指对各种知识、经验、规则等进行积累、整理和组织，以便在需要时进行检索和应用。
在物料配送动态调度中，知识库可以帮助进行配送计划的制定和调度的优化。
2.1 知识库的构建和整合知识库中的知识和经验是不断积累和更新的，随着订单数量的增加、交通规则的变化等因素，知识库也需要不断进行维护和更新。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的优化算法，常被用于解决复杂的优化问题，如物流配送车辆的优化调度。
物流配送车辆的优化调度问题是指在满足各种约束条件下，合理安排运输车辆的路径和顺序，以最大程度地提高运输效率、降低成本。
在这个过程中，遗传算法能够用来最优解，从而优化配送车辆调度。
遗传算法通过模仿自然选择、交叉和变异等基本生物学原理，在优化空间中寻找最佳解。
物流配送车辆优化调度问题可以通过遗传算法的基本流程来解决：1.初始化种群：将问题抽象为一组染色体，每个染色体代表一个可能的解（代表车辆的路径和顺序）。
初始种群通过随机生成进行初始化。
2.适应度评估：根据问题的特定条件，计算每个染色体的适应度值，用于评估其质量。
适应度值可以基于目标函数（如最短路径或最小成本）来定义。
3.选择操作：根据适应度值，选择一部分优秀的染色体来产生下一代。
常用的选择操作有轮盘赌选择和竞争选择等。
4.交叉操作：选取两个染色体作为父本，通过交叉操作生成子代。
交叉操作可以通过随机选取交叉点，将两个父本的部分基因进行交换。
5.变异操作：对新生成的子代进行变异操作，增加种群的多样性。
变异操作可以通过随机选择部分基因，并随机改变其值。
6.更新种群：用新生成的子代替代原有的染色体，形成新的种群。
7.重复步骤2至6，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或找到满足要求的解）。
通过迭代优化，遗传算法能够找到最佳的车辆路径和顺序，以实现物流配送的效率最大化和成本最优化。
1.并行处理：遗传算法的基本操作可以并行计算，提高了效率。
2.灵活性：遗传算法可以处理复杂的约束条件，如不同车辆的载重限制、时间窗口约束等。
3.鲁棒性：遗传算法是一种启发式算法，不容易陷入局部最优解，能够在多个起始点进行。
4.可拓展性：遗传算法可以与其他优化算法结合，如模拟退火算法、蚁群算法等，进一步提高效率。
遗传算法在物流配送车辆优化调度中的应用已取得了很好的效果。
车辆调度和路线优化的最优解算法
车辆调度和路线优化的最优解算法车辆调度和路线优化是物流管理中至关重要的一部分。
通过合理安排车辆的发车时间、路线规划以及货品配送，可以减少运输成本、提高运输效率并满足顾客的需求。
在实际应用中，为了达到最优的调度和路线安排，需要借助最优解算法。
本文将介绍一种用于车辆调度和路线优化的最优解算法，并分析其实际应用。
一、车辆调度和路线优化问题的描述车辆调度和路线优化问题是指在给定一批货物和若干配送点的情况下，如何合理地安排车辆的发车时间和路线，以最小化总运输成本或最大化运输效率。
在实际应用中，该问题常常是一个组合优化问题，涉及到车辆的数量、容量、时间窗口等约束条件。
二、最优解算法的原理最优解算法旨在通过计算机程序，找到车辆调度和路线优化问题的最优解。
常用的最优解算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
下面以遗传算法为例，介绍最优解算法的原理。
1. 初始化种群首先，需要随机生成若干个初始解（种群），每个初始解代表一种车辆的发车时间和路线安排方式。
2. 适应度评估对于每个解，根据其运输成本或运输效率等指标进行评估，得到适应度值。
适应度值越高，则说明该解越优秀。
3. 选择操作按照适应度值对种群进行排序，选择适应度较高的一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。
4. 交叉操作从父代个体中随机选择两个个体进行交叉操作，生成两个子代个体。
5. 变异操作对子代个体进行变异操作，引入一定程度的随机性，以增加解空间的搜索能力。
6. 更新种群将父代和子代个体合并，得到新的种群。
7. 循环迭代重复执行2-6步骤，直至满足停止条件（如达到最大迭代次数）。
三、最优解算法在车辆调度和路线优化中的应用最优解算法在车辆调度和路线优化中有着广泛的应用。
通过对大量的发车时间和路线安排方案进行计算和优化，可以找到最优解，从而达到降低运输成本、提高运输效率的目的。
1. 车辆调度优化通过最优解算法，可以得到最佳的发车时间安排方案，合理分配车辆的出发时间，避免车辆之间的空载和重载情况，减少运输成本。
物流领域中的优化调度算法
物流领域中的优化调度算法一、引言在物流领域中，优化调度算法是非常重要的技术。
优化调度算法可帮助物流公司降低成本，提高效率，提高发货效果。
通过本文，读者将了解物流领域中优化调度算法的类型和应用。
二、分单算法在物流领域中，分单算法是常见的优化调度算法之一。
当物流公司需要将订单分配给不同的车队和司机时，分单算法就派上用场了。
分单算法可帮助物流公司将订单分配给正确的车队和司机，使物流系统更快速更高效。
除了将订单分配给车队和司机外，分单算法还可以将订单按时间、区域和货物类型等因素进行分配，以确保订单能够按时准确地交付给客户。
最新的分单算法还可以利用交通实时状况、天气等信息来决定最佳路线和交通手段。
三、路径规划算法在物流领域中，路径规划算法是另一种重要的优化调度算法。
路径规划算法可帮助物流公司确定最佳路径，以减少路途风险和成本。
路径规划算法需要考虑许多因素，如路况、交通管制和货车容量。
为了确保最佳路径的准确性，路径规划算法需要在实时环境下动态调整路线。
例如，当交通拥堵时，路径规划算法将根据实时交通信息重新计算最佳路线。
除此之外，路径规划算法还可以考虑其他因素，如可行性和可靠性。
四、装载优化算法在物流领域中，装载优化算法可以帮助物流公司提高装货效率、减少运输成本。
该算法可根据货物尺寸、重量和种类等因素，将货物装载在卡车或其他运输工具上，以确保车辆不超载，同时尽可能利用空间。
装载优化算法的关键是在保证运输工具安全的前提下，尽可能多地装载货物。
这需要算法要考虑许多因素，如货物尺寸和重量、成本和人力资源。
五、配送路线优化算法在物流领域中，配送路线优化算法可以确保物流公司在配送时不浪费时间和金钱。
该算法将考虑许多因素，如交通流量、道路条件、递送时间和成本。
配送路线优化算法需要有一个庞大的数据库存储信息，以便在实时环境下使用。
例如，这个算法必须知道运输工具的大小和数量，以便根据货物类型和目的地等因素确定最佳路线。
六、结论在物流领域中，优化调度算法帮助物流公司提高效率、降低成本和提高发货效果。
基于深度学习技术的物流场景下的运输调度算法研究
基于深度学习技术的物流场景下的运输调度算法研究随着互联网和电商的发展，物流业成为支持经济发展的重要行业之一。
物流配送调度问题是物流企业运营中的核心问题，一直是物流业的难题。
传统的调度优化算法难以处理庞大的数据量，得到的结果也不尽如人意。
而基于深度学习技术的运输调度算法可以从海量数据中学习和处理，提高调度的准确性和效率。
本文就基于深度学习技术的物流场景下的运输调度算法进行研究。
一、深度学习技术深度学习是一种机器学习算法，它模拟人类大脑的神经网络，并通过强化学习实现高级别的任务。
深度学习通过多层神经网络来加强模型的特征抽象能力，精度得到了大幅提高。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有着广泛应用。
在物流运输场景下，可以基于深度学习技术实现运输调度的优化。
二、物流运输场景下的运输调度物流企业面临的调度问题是在一定的条件下，如何合理地安排运输车辆来完成物品配送的任务，使配送的总体成本最小、时间最短，同时保证客户的满意度。
物流配送的过程中，有多个物流节点需要调度，这需要进行复杂的决策，而且数据量巨大，传统算法的计算量很大。
三、基于深度学习技术的运输调度算法1.深度学习技术在运输调度中的应用深度学习技术在运输调度中的应用主要是通过神经网络对数据进行学习，实现优化调度的目标。
具体的应用包括数据处理、特征提取、模型训练和预测等。
2.基于深度学习的多任务学习模型目前，基于深度学习技术的运输调度算法主要采用多任务学习模型，该模型可以同时学习多个任务，如时间预测、行驶路径规划和车辆调度等，从而更加高效地实现调度。
通过建立多任务学习的网络模型，可以对分布式的物流网络进行优化和决策。
3.基于深度学习的自编码神经网络模型自编码神经网络是一种能够从数据中自动提取特征的神经网络模型。
自编码神经网络可以通过深度学习方法，将数据中的复杂特征进行自动抽取和重构，在物流场景下，可以基于自编码神经网络模型建立运输调度模型，实现数据中的特征提取和建立调度规则。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
【最新资料,Word版，可自由编辑！】
摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。
0 引言
2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。
对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。
1 配送车辆调度优化问题分类
Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。
总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。
当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。
某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。
车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。
合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。
载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。
非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。
问题。
封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。
化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。
多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。
如同时要求运输路径最短和费用最省。
按照货物的种类要求可分为同种货物优化调度和多种货物优化调度。
多种货物优化调度问题是指运输货物的种类多于一种，车辆调度时可能要考虑某些种类的货物不能同时装配运输的要求，如灭害灵等杀虫剂和食品等不能混装运输等。
按照有无休息时间要求可分为有休息时间的优化调度和无休息时间优化调度问题。
实际中的车辆优化调度问题可能是以上分类中的一种或几种的综合，如某配送中心向其多个客户配送货物需要多辆车，这些车的类型不一样，运输的货物种类包括食品、日用品和蔬菜等多类，调度优化时希望运输费用最省，同时也希望运输时间最短，这样问题变为一个多车型多货种的送货满载车辆的多目标优化调度问题。
车辆的优化调度问题是一个有约束的组合优化问题，属于NP难题（Nondeterministic Polynomial Problem），是一个非确定型的多项式问题。
NP问题的解有多个，随着其输入规模的扩大，问题的求解难度大大增加，求解的时间呈几何级数上升。
目前，尚无有效的多项式时间算法来求解NP难题。
在求解车辆优化调度问题时，常常将问题分解或转化为一个或几个已经研究过的基本问题，如旅行商问题，最短路径问题，最小费用流问题，中国邮递员问题等。
再用比较成熟的理论和方法进行求解，以得到原车辆调度问题的最优解或满意解。
法。
精确算法主要有分支界定法，割平面方法，线性规划法，动态规划法等，启发式算法主要有构造算法、两阶段法、不完全优化法等，智能算法分为神经网络方法、遗传算法和模拟退火算法等。
指数增长，如当停车卸货点的数目超过20个时，采用一般的精确算法求解最短运输路径的时间在几个小时以上。
精确算法不适合于求解大规模的车辆优化调度问题。
2 配送车辆优化调度的神经网络算法
2.1 算法概述
由大量具有某种传递函数的神经元相互连接而成。
人们经常采用Hopfield网络和自组织特征映射神经网络来解决车辆的优化调度问题。
在Hopfield网络中，系统能够从初始状态，经过一系列的状态转移而逐渐收敛于平衡状态，此平衡状态是局部极小点。
骤进行[4]：
(1). 产生邻接矩阵
络的结点，它们之间的有向路径抽象成网络的边，由此构成一个有向图G=(N,L,D)，其中N表示结点数，L表示边数，D为N×N 的矩阵，可根据优化的目标分别是边（i,j）对应的长度、费用或时间，这样可定义距离邻接矩阵、费用邻接矩阵和时间邻接矩阵。
如果两个结点间存在路径，则相应矩阵元素的值为路径的长度或运费或运时；如果两个结点间不存在路径，则相应矩阵元素的值为∞。
(2). 约束的处理
能量项来处理，将其施加一个惩罚项后加入到网络的能量方程式中，这样随着网络的收敛，约束的能量也逐渐趋于稳态，使约束得到体现。
(3). 神经网络计算
位于位置(x,i)的神经元的输出为Vxi。
首先确定网络的能量函数，该能量函数包括网络的输出能量函数和各个约束转化的能量函数，进而，确定神经元的传递函数和状态转移方程，经过网络的反复演化，直至收敛。
0和1组成的换位阵，阵中的1所在位置即表示所经过的结点，这些结点间的距离、费用和运时之和即为最短距离、最少运费和最小运时。
(4)．调度方案的形成
时路径，最终来确定车辆调度的方案。
2.2 非满载配送车辆优化路径的Hopfield网络求解算法
2.2.1 约束条件
出能量是一个有效的换位阵，网络必须同时满足以下约束条件
(1) 有效路径约束
数：
u1为惩罚系数
(2) 输入输出路径约束
定如下的约束函数：
u2为惩罚系数
(3) 为保证网络的状态收敛到超立方体2n(n-1)中的一个，设定如下的约束函数：
u3为惩罚系数
(4) 为保证最短路径源于规定的起点s，终止于规定的终点d，约束函数设定如下：
(4)
u4为惩罚系数
2.2.2 能量方程
(5)
u5为惩罚系数
网络的能量函数为：
(6)
(7)
(8)
(9)
6）带入式（9）得到神经网络的运动方程：
(10)
δ规定为：
(11)
(8)和式(10)中的系数，可以得到如下的连接权重和偏置电流为：
(12)
(13)
(12)和式(13)中的Txi,yiIxi代入式(8),然后交替求解网络的运动方程式(8)和代数方程式(7)，当神经网络趋于稳态时，就可得到一个优化解，即最短路径。
4 试验
深圳市科技园的实际部分路网如图1所示，针对此路网，设定由沃尔玛商场先向华润超市后向清华深圳研究生院配送商品，运输车辆为一辆小型皮卡车，要求运输路径最短。
假设先送华润超市，后送清华研究生院，以沃尔玛商场为起点，以华润超市为终点，将其间所有路网点编号，如图1所示。
Hopofield网络来1点到12点之间求最短路径。
首先，生成的距离矩阵：
Hopfild神经网络对以上的有向图进行计算，选取各惩罚系数如下：μ5＝1000；μ1＝4000；μ2＝1500，μ3＝1000；μ4＝550。
网络的时间常数τ=1，并假定每个神经元的具有相同的传递函数，即gxi＝g;λxi=λ；网络的初始电压Uxi=0。
对图１的网络图进行计算，其神经网络的最终输出的换位阵如下所示．
1 4 7 12
短路径时，以华润超市为起点1，清华研究生院为终点12，对其中的路网进行重新编号。
同理求解，得到的最短路径为：华润超市兰羽公司高新超市清华深圳研究生院。
非满载配送车辆的优化调度问题，实际上可归结为求最短路径问题，它是配送车辆调度问题最简单的一种情况。
对于其他种类的调度问题，虽然其求解要更复杂，但是可转化为非满载车辆调度情况来来解决，如满载情况，可首先确定车辆的配载，然后对每一辆车针对不同的配送区域分别求解其最短路
径，然。