Digital Economy Industry and Logistics Industry Convergence Calculation Based on ABC-ACO Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
As an important part of economic activities, logistics industry ushers in new development opportunities and challenges in the wave of digital transformation. The study explores the path of integration and development of digital economy industry and logistics industry, designs the path of building intelligent logistics ecosystem, and constructs the logistics distribution path optimization model based on time window. When analyzing and solving the logistics distribution path optimization problem, the ant colony algorithm (ACO) is improved by introducing the hierarchical idea of the artificial bee colony algorithm (ABC) and limiting the pheromone concentration on each path, controlling it within a known range, to make up for the shortcomings of the ant colony algorithm of precocious maturity and search stagnation. Using MATLAB software to simulate the logistics and distribution of M fresh food e-commerce enterprises, the comprehensive cost solved based on ABC-ACO algorithm is 75.64 yuan and 33.45 yuan less than the results of ACO and GA solving, respectively, and the optimal route traveling mileage is 21.35 km and 6.03 km shorter than the mileage solved by ACO and GA solving, respectively. It shows that the performance of the improved ant colony algorithm is better than that of the basic ant colony algorithm and the genetic algorithm, and it points out the direction for the future logistics and distribution of the distribution center. The empirical analysis found that the digital economy industry and logistics industry show a synergistic trend, and there is a large space for integration and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».