Research on Approval and Global Optimal Path Planning Strategy for Bulk Transportation Based on Greedy Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Under the new situation of continuous and stable development of China's economy, large products have extremely high requirements on transportation safety due to their high price, complex transportation technical requirements, which determines that large products should be delivered to customers in the safest and most economical way, which poses a difficult problem for decision makers to choose the optimal path.In this paper, we constructed an intelligent approval framework for bulky transportation, made technical and economic analysis of transportation routes, and established a multi-objective optimization mathematical model for path selection of bulky transportation vehicles.A hybrid genetic algorithm incorporating greedy strategy is proposed to solve the problem, which strengthens the ability of the algorithm to jump out of the local extremes and selects the optimal chromosome in the final population as the resulting optimal solution.The results of the approval and optimal route planning for bulky transportation are verified by the method of example experimental analysis.The volume of bulky transportation increases with the increase of years until 2023, and the GDP, value added of tertiary industry, total population, and road mileage are 1015987.54,553948.15,140563, and 536.48, respectively.In the instances where the number of orders is 2000 or more, the transportation distance, the maximum number of service bundles of orders on the route, and the maximum service hours of vehicles the mean values are 50, 3.56, and 14.33, respectively.According to the constructed mathematical model, the optimal line for the bulky transportation scheme is 0→2→4→7→8, and the total transportation cost is 670,500,000 yuan, of which the transportation costs are 116,500,000 yuan, 320,000 yuan, 151,000,000 yuan, and 83,000,000 yuan, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».