没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
2023年mathorcup杯C题电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 41 下载量 153 浏览量
2023-04-25
19:05:14
上传
评论 36
收藏 1.96MB DOC 举报
温馨提示
试读
32页
博主个人作品,仅供参考学习使用,代码都在附录
资源推荐
资源详情
资源评论
队伍编号
MCxxxxxxx
题号
(C)
电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题
摘 要
本文针对电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题,根据不同路线过往的货量
历史数据,建立了 ARIMA 时间序列预测模型,给出了题设要求的三条路线货量的预测
数据;建立了基于遗传算法的多目标优化模型,给出了 DC5 线路消失后,最优的货量
分配方案;建立了基于蝙蝠算法的多目标优化模型,给出了 DC9 路线消失后的线路调
整及货量分配方案;建立了级联失效的破坏影响的评价模型,对 1049 条道路进行了评
价并给出道路优化的方案。
针对问题一,建立了 ARIMA 时间序列预测模型,给出了题设要求的三条路线货量
的预测数据。首先,按照题设要求,整理出需预测三条线路的历史货量数据,由于数
据具有时序性,利用 ARIMA 时间序列对数据进行分析,由于数据在二阶差分时具有平
滑性,将数据进行二阶差分后,分别计算出最优的参数值,建立了 ARIMA(1,2,3)时间
序列预测模型,预测 2023-1-1 到 2023-1-31 时间段三条路线的货量数据。
针对问题二,建立了基于遗传算法的多目标优化模型,给出了 DC5 线路消失后,
最优的货量分配方案。由于问题二探讨的是 DC5 消失后货量的分配计划,利用问题一
的模型,对 DC5 线路上所有的货量数据进行预测,为了更合理地分配 DC5 线路上原有
的货量,将线路货量载荷相对均衡和未能正常流转的货物量日累计总量当作目标函
数,建立了多目标优化模型,利用遗传算法对该模型进行求解。以 DC5-DC3 这条线路
为例,得到了这条线路消失后,其货量的分配方案以及未能正常流转的路线数目。
针对问题三,建立了基于蝙蝠算法的多目标优化模型,给出了 DC9 路线消失后的
线路调整及货量分配方案。问题三是问题二的延伸和探讨,对于问题三,可以新增或
删减线路来对货量的分配方案进行调节,首先对路线的货量和运载效率进行了仿真分
析,得到了路线货量和运载效率的相对关系,通过路线货量和运载效率之间的关系来
评价当前道路的道路状态,而决定是否需要关闭或者开放路线。同样的将线路货量载
荷相对均衡和未能正常流转的货物量日累计总量当作目标函数,建立了多目标优化模
型,利用蝙蝠算法对该模型进行求解。以 DC9-DC3 为例,得到了这条路线消失后,其
货量的分配方案、未能正常流转的路线数目及开放或关闭路线的规划。
针对问题四,建立了级联失效的破坏影响的评价模型,对 1049 条道路进行了评价
并给出道路优化的方案。考虑到路线运载的货量及开通的时间等都存在着差异,不同
路线的重要性会存在不同,这里引入级联失效的破坏影响,认为不同节点的级联失效
的破坏影响用来衡量该节点所引路线的重要程度。利用归一化度量指标 CF 对级联失效
的破坏影响进行统一度量,建立了级联失效的破坏影响的评价模型,并对 1049 条道路
的重要性进行评价,对于级联失效的破坏影响较小的路线,为了降低成本,可以采用
关闭的措施,而对于级联失效的破坏影响较大的路线,可以新增分支来提高运输效
率。
关键词:ARIMA 时间序列预测模型 多目标优化模型 蝙蝠算法 遗传算法
目 录
一、问题重述 ....................................................................................................................1
1.1 问题背景 ...............................................................................................................................1
1.2 问题重述 ...............................................................................................................................1
二、问题分析 ....................................................................................................................1
2.1 问题一的分析........................................................................................................................1
2.2 问题二的分析........................................................................................................................2
2.3 问题三的分析........................................................................................................................2
2.4 问题四的分析........................................................................................................................2
三、条件假设 ....................................................................................................................3
四、符号说明 ....................................................................................................................3
五、模型建立与求解 .........................................................................................................3
5.1 问题一的模型建立与求解 .....................................................................................................3
5.1.1 模型的准备.........................................................................................................................3
5.1.2 模型的建立.........................................................................................................................4
5.1.2.1 平稳时间序列模型...........................................................................................................4
5.1.3 模型的求解.........................................................................................................................7
5.1.3.1ARIMA 时间序列的预测模型的求解.................................................................................7
5.2 问题二的模型建立与求解 ...................................................................................................10
5.2.1 模型的准备.......................................................................................................................10
5.2.2 模型的建立.......................................................................................................................11
5.2.2.1 约束条件的确定 ............................................................................................................11
5.2.2.2 目标函数的确定 ............................................................................................................12
5.2.2.3 变更分配货量线路的多目标优化模型...........................................................................12
5.2.3 模型的求解.......................................................................................................................13
5.2.3.1 遗传算法的应用 ............................................................................................................13
5.2.4 模型求解的结果 ...............................................................................................................14
5.3 问题三的模型建立与求解 ...................................................................................................15
5.3.1 模型的准备.......................................................................................................................15
5.3.2 模型的建立.......................................................................................................................16
5.3.2.1 约束条件的确定 ............................................................................................................16
5.3.2.2 目标函数的确定 ............................................................................................................17
5.3.2.3 调整分配货量线路的多目标优化模型...........................................................................17
5.3.3 模型的求解.......................................................................................................................17
5.4 问题四的模型建立与求解 ...................................................................................................19
5.4.1 模型的建立.......................................................................................................................19
5.4.1.1 级联失效模型构建.........................................................................................................19
5.4.1.2 传播机制........................................................................................................................19
5.4.1.3 重分配规则 ....................................................................................................................20
5.4.1.4 度量指标........................................................................................................................21
5.4.2 模型的求解.......................................................................................................................21
六、模型的评价与推广 ...................................................................................................21
第 1 页 共 30 页
一、问题重述
1.1 问题背景
在如今电商日益蓬勃发展的背景下,物流网络已成为电商业务快速高效进行和用
户体验提升的关键支撑之一。而在电商物流网络中,物流场地和物流线路是构成物流
运输过程的关键环节。因此,精确预测各个物流场地和线路的货量对于提高物流运营
效率、降低成本、保证顺畅物流运输等方面至关重要。
然而,电商行业涉及众多事件因素,例如“双十一”、“618”等促销活动带来的用户
订单高峰,特殊时期出现的突发状况例如疫情、自然灾害等等,都会对电商物流网络
产生直接或间接的影响,进而导致货量波动或物流场地临时或永久停用等情况。
如果能够准确预测各个物流场地和物流线路的货量,管理者将可以在前期安排好
相应的运输和分拣计划,从而最大化降低物流运营成本、提升运营效率。同时,在重
大突发事件导致物流场地临时或永久停用时,基于预测结果和各个物流场地的处理能
力及物流线路的运输能力,设计出相应的调整方案,从而迅速适应不同情况下物流网
络运作的需求,并降低突发状况对物流线路和物流场地的影响,以保证货品正常顺畅
地运输。精准预测各个物流场地和物流线路的货量已成为电商企业在提高物流效率、
降本增效、保障用户体验等方面不可或缺的重要手段。
1.2 问题重述
根据题设的要求和给出的数据,建立合适的模型并解决如下的问题:
问题 1:使用历史数据建立预测模型,预测 2023 年 1 月每天每条线路的货量,并
给出 DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62 三条线路的预测结果。
问题 2:在问题 1 的基础上,考虑物流场地 DC5 关闭的情况,建立数学模型将
DC5 相关线路的货物分配到其他线路,以确保所有包裹尽可能正常地流转。为减少货
量变化的线路数,同时使各线路的工作负载均衡,重新分配方案应对未来某个时间段
的货物运输进行优化。如果存在无法正常流转的包裹,请找出未满足要求的分配方案
日累计总量最少的方案,并提供网络负荷情况。
问题 3:在问题 2 的基础上,假设关闭的物流场地为 DC9,并且允许网络结构动
态调整(每日可调整),通过关闭或新开线路重新分配 DC9 相关线路的货物。此时,
应该最小化货物变化的线路数并尽量平衡不同线路的工作负载。如果有无法正常流转
的包裹,请找出未满足要求的分配方案日累计总量最少的方案,并提供网络负荷情况
和每天的线路变化情况。
问题 4:基于数据附件 1,评估物流场地和线路的重要性,并考虑如何增加新的物
流场地和线路以改善网络性能。另外,应对预测结果的不确定性,提供解决方案以增
强网络鲁棒性。在此过程中,必须注意根据预测结果增加新场地和线路时设置新增处
理能力和运输能力。
二、问题分析
2.1 问题一的分析
针对第一个问题,即如何预测每个物流线路未来时间段内的货量情况?为了解决
这个问题,我们采用了 ARIMA 算法。这个算法能够揭示序列数据的内部规律和趋势
性,并根据历史数据作出较为准确的预测。在实际应用中,为了构建最优的 ARIMA 模
型,需要对历史数据进行平稳化处理,并选择最优的 p、d、q 指数。
第 2 页 共 30 页
2.2 问题二的分析
针对第二个问题,即如何制定分流方案以确保网络平衡和稳定运行,应对可能关
闭的物流场地?为了解决这个问题,我们采用了遗传算法。该算法能够搜索大规模问
题空间,寻找最优解或者次优解,适用于求解复杂的物流规划问题。在实际应用中,
我们可以将缺省的物流节点作为初始化种群,并以车辆运载能力最大化和全局平衡性
最小化为目标函数,不断地使用交叉、变异、选择等操作来迭代寻找最优解。
2.3 问题三的分析
针对第三个问题,即如何制定动态分流方案以确保运营质量和降低货量变化对线
路数量的影响?为了解决这个问题,我们采用了蝙蝠算法。该算法模拟了蝙蝠在搜索
食物时的行为,具有全局收敛性、速度快和易于实现等特点。在实际应用中,我们可
以使用已知的历史状态信息和动态序列数据来训练神经网络并提取特征,在与环境交
互过程中进行调整,并根据不同情况采取不同的策略,不断增强分流方案的适应性和
灵活性。
2.4 问题四的分析
针对第四个问题,即如何评估物流场地和线路的贡献度,并确定是否需要新增物
流场地以适应快速变化的市场需求和竞争环境?为了解决这个问题,我们使用了归一
化度量指标 CF(cascade failure)统一对存在路径进行了它的对级联失效的破坏影响进
行统一度量的方法。具体而言,我们可以使用类比指标和定量金融学价格模型等方
法,基于多因素进行预测/评估,并根据新兴市场、运输网络等相关方面的环境变化进
行调整。此外,聚类算法也可以用来发掘物流场地之间的联系和差异,更好地评估它
们的贡献度。最终,我们采用混合协商机制来处理决策问题,以确定是否需要新增物
流场地以满足变化的业务需求和竞争环境。
图 1 全文的思维导图
第 3 页 共 30 页
三、条件假设
1、假设电商物流网络始终能够进行货物运输。
2、假设预测期间并未发生疫情、地震等突发事件导致物流场地临时或永久停用时。
3、假设当物流场地被关停时,货物的分配时是即时的,不需要额外的等待时间。
四、符号说明
表格 1 符号说明
符号
含义
1
( 1, 2,..., 76)
i
v i =
初始节点
2
( {10,11,...})
j
v j Î
终止节点
ij
C
负载能力
ij
d
物流节点间的连接关系与指向
c
超过的货物日累计总量
( )
ij
Max L
历史的最大货量
i j
L
Þ
D
货物分配量
i
I
载荷能力的均衡程度
ij
h
运载效率
ij
A
道路需要调整的状态
五、模型建立与求解
5.1 问题一的模型建立与求解
5.1.1 模型的准备
首先,对于问题一,将附件 1 中的数据进行分析处理,问题一要求的是基于附件
1 中给出的 DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62 三条线路的历史数据,对其进
行预测分析,对数据进行观察后,发现数据并没有缺失值,由于数据的是不同线路的
货量数据,则不再针对其数据进行异常值分析,认为所有的数据都是可以进行分析
的,而这些数据都是时序性数据,因此考虑对其进行时序性分析,首先绘制历史数据
图并对其进行拟合分析,这里以 DC14→DC10 这条线路的数据为例(其余相关数据的
分析绘图见附录),绘制图如下图 2 所示。
从图 2 中可以看出,这段数据存在前后波动变化差异较大,这可能是因为这条线
路在前期使用的过程中并没承担较大的货物运载量,随着公司规模及业务的扩展,这
条线路上的货物运载量也随着增大,这里我们首先对数据进行多项式拟合,从拟合后
的结果来看,数据整体随时间的变化呈现上升趋势,这里考虑使用 ARIMA 时间序列模
型对其数据进行预测分析。
剩余31页未读,继续阅读
maligebilaowang
- 粉丝: 5377
- 资源: 85
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
前往页