Research on the two-stage model of container matching based on vehicle path combination optimization and cargo owner demand
Notice bibliographique
Résumé
Container and cargo matching is a key issue to realize the construction of container and cargo supply and demand matching platform, through the intelligent matching of cargo and container information, improve the efficiency of container and cargo matching, which is conducive to the integration of resources, and improve the platform professional services.In this paper, we analyze the process of container cargo matching and transportation distribution center operation, put forward the two-stage container cargo model assumption in accordance with the basic principle of distribution optimization, and complete the establishment of container cargo matching model under the demand of cargo owners.Optimize the container and cargo matching and vehicle path model respectively, derive the optimized combination mathematical model, and solve the combination optimization model through genetic algorithm.Simulation experiments are designed to analyze the effectiveness of the model.The results of the analyses of the algorithms show that when the crossover probability is increased from 0.6 to 0.8, the average value of the RV value decreases from 1078.76 to 915.76, and the recommended value of the crossover probability is obtained as 0.8.After optimization, the average vehicle load and average loading volume of the recommended scheme of the combined model reach 98.436% and 87.963%, respectively, with a total mileage of 23.456km for distribution, and the total cost of distribution in the region is 1246.489yuan, which achieves the optimal container-cargo matching and path scheduling scheme.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».