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题名新一代信息技术背景下循环取货路径规划问题
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作者
张慧
宋少忠
安毅
辛刚
钟天择
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机构
长春汽车工业高等专科学校信息技术学院
吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院
吉林工程技术师范学院电气与信息工程学院
吉林工商学院工学院
吉林大学管理学院
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出处
《白城师范学院学报》
2022年第5期28-33,共6页
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基金
吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目“时序网络中VSP问题研究”(2012377)
吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目“应急物流资源调配和路线选择问题研究”(2013394)
吉林省职业教育与成人教育教学改革研究课题“‘双高’背景下新一代信息技术专业群建设研究”(2022ZCY165)。
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文摘
随着新一代信息技术的进步,我国物流发展受限的局面迎来了新挑战.面对制造业独有的生产物流现象,在物流资源配置、物流网络拓扑结构方面、智能算法与反馈的路径优化手段均可帮助做出科学合理的配送方案.文章以汽车厂A在同城面对多目标、多车程汽车零部件循环取货的实际问题入手,以该厂实际运营需求和动态反馈作为依据,提出一种有助于循环取货速度提升、成本费用降低以及物流车辆造成城市内部交通压力得到缓解的智能路径规划的方法.
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关键词
新一代信息技术
循环取货
动态反馈
最优配送方案
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Keywords
new generation information technology
milk-run
dynamic feedback
optimal distribution scheme
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分类号
F252
[经济管理—国民经济]
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题名基于人工智能技术的校园智能配送服务体系研究
被引量：1
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作者
陈舒畅
杨万里
王春波
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机构
长春汽车工业高等专科学校信息技术学院
一汽解放汽车有限公司
长春理工大学计算机科学技术学院
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出处
《无线互联科技》
2022年第10期40-42,共3页
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基金
吉林省职业技术教育学会科研课题,项目编号:2020XHY094。
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文摘
由于我国电商近些年来的持续发展,不少人的消费习惯也因此而随之发生改变,改变尤为突出的是大学生群体,快递和外卖业务成为校园中不可或缺的一部分。文章以长春汽车工业高等专科学校为例,在了解大学生需求、快递与外卖等相关业务在学校中的情况之后,将无人车配送引入其中,设计了一整套智慧校园无人车配送服务体系,为大学生提供更为便捷的配送服务。
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关键词
人工智能
无人配送
智慧校园
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Keywords
artificial intelligence
unmanned distribution
smart campus
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分类号
F259.27
[经济管理—国民经济]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于深度学习的物流货物识别与分拣方法与系统
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作者
陈舒畅
韩雪
杨万里
张慧
王天琪
刘畅
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机构
长春汽车工业高等专科学校信息技术学院
一汽解放汽车有限公司
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出处
《中国储运》
2024年第11期49-50,共2页
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基金
2023年度吉林省职业教育科研课题(2023XHZ016)
中国电子教育学会2023年度教育信息化课题(DJ2023B04)
2022年度吉林省职业教育与成人教育教学改革研究(2022ZCY165)。
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文摘
1.引言科技进步实现了由机器取代人工完成大量繁重的工作。现代物流的快速发展,对货物分拣提出了更高的要求。货物分拣机器人是利用先进的传感器、电子光学、机械控制等原理从而实现对货物的分拣[1],货物分拣机器人的出现使货物分拣的效率有了极大的提升。一直以来如何提高分拣过程中的正确识别率是该领域的研究方向。传统图像处理技术在进行目标检测与识别时存在检测精度低、抗干扰能力差、无法适应复杂环境等问题[2]。近年来,对于物流获取的目标检测,基于深度学习的方法应用最为广泛。
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关键词
分拣机器人
图像处理技术
正确识别率
货物分拣
深度学习
科技进步
目标检测
电子光学
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F252
[经济管理—国民经济]
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题名基于改进遗传算法的路径规划问题应用
被引量：5
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作者
辛钢
宋少忠
张慧
安毅
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机构
吉林工商学院工学院
吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院
吉林工程技术师范学院电气与信息工程学院
长春汽车工业高等专科学校信息技术学院
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2022年第6期946-953,共8页
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基金
吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(2012377,2013394)。
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文摘
信息化赋能传统物流行业的迭代升级,为解决由于汽车制造业独有的物流特点带来的运输难题,使循环取货速度提升、成本费用降低及物流车辆造成城市内部交通压力得到缓解,以汽车厂A在城市Q本地循环取货实际运输需求为基础,设计了基于改进的遗传算法用于汽车零部件运输的智能路径规划方法。利用循环物流过程中当月零部件需求量、供应商订单详情、选配运输车辆容载率、单车器具体积占比、时间窗需求等耦合性因素,使用大规模邻域搜索算法改进遗传算法,求解出应用Solomon数据算例的最优路径并于遗传算法相比较和厂A与供应商间实际运输需求的最优配送方案线路。实验结果表明,该方法在性能上具有显著优越性,数值仿真结果阐明了该方法的适用性和优化过程中的收敛情况。
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关键词
循环物流
时间窗需求
车辆容载率
最优配送方案
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Keywords
milk-run
time window requirement
vehicle capacity rate
optimal distribution scheme
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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