物联网是未来社会发展的一个重要趋势,且在集装箱系统有着良好的应用基础。鉴于此,本项目拟对物联网下信息实时更新的集装箱调运问题展开研究。首先将安装在卡车和道路上的传感器传回的路况信息引入集装箱调运模型,以保证准时交运、避免道路阻塞;考虑最终顾客的空箱需求和堆场的空箱库存等信息,建立区域内和区域间的集装箱调运模型;进而考虑各种信息的实时更新性,将以上静态模型扩展为半在线动态调运模型;考虑到以上组合优化模型中带有不确定信息,比传统的资源调运模型更加复杂,尤其是半在线模型的求解难度,着重考虑基于量子进化计算开发以上模型的求解算法。通过对以上调运建模与优化的关键理论与技术进行研究,可以避免交运延期,提高顾客满意度,避免空箱的二次调运,降低空箱调运成本和库存成本,最终实现更高效的集装箱调运方案,提高经济效益。而且,本项目对于探索物联网下信息实时更新的一般性运输资源调度和量子进化计算的应用具有借鉴意义。
针对物联网时代的物流信息实时更新等特点,围绕集装箱运输及空箱管理中的若干关键问题展开了研究,项目进展顺利并取得了一系列重要成果。针对集装箱集成调运以及堆垛管理等问题,提出了一种确定活动在顶点上的图(DAOV图),一种序列依赖的多旅行商问题(SDMTSP),以及一种基于图的建模方法;设计了一种基于时间窗分割的鲁棒优化算法,以及改进的主动式禁忌搜索等优化算法;提出了一种新的编码方案(COE编码),相应论文被第十一届全国青年系统科学与管理科学学术会议暨第七届物流系统工程学术研讨会评为优秀论文。在国内外重要期刊和会议上发表了一批高水平学术论文(合计16篇),包括SCI检索3篇(Transportation Research Part E,International Journal of Production Economics等,项目负责人均为第一作者),EI检索10篇,并引起了国际同行的广泛引用与跟进研究。国际学术合作与交流方面,张瑞友应邀先后赴美国Georgia TECH的ISyE系访学,赴韩国Pusan National University工业工程系访问并做报告(外方承担费用),并邀请到了Pusan National University工业工程系的Won Young YUN教授来华访问并讲学。人才培养方面,培养了多名博士及硕士研究生;在项目资助下,项目负责人张瑞友于2011年晋升副教授,并于2012年晋升二级副教授。
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数据更新时间:2023-05-31
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