Page 106 - 运鑫服饰画册

PAGE/105 成都工业学院科研成果汇编

2）动态物流路径综合分析与决策模型的构建

路径推荐是物流、交通运输等领域十分基础和重要的功能，有很多针对此问题的解决算法，Dijkstra 算法是典型的单
源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。该算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到
扩展到终点为止。由于 Dijkstra 算法的计算复杂度较高，执行效率低，在实际应用中无法很好得到很好的应用，不适用于
本项目物流多源异构数据情况下的动态路径规划。同时本项目总体目标约束复杂且具有不确定性，导致了很多单一模型都
难以满足实际业务需求，如用遗传算法的物流路径调度等需求。本项目拟提出一种基于启发式的邻域搜索的动态路径规划
算法，利用深度学习、数据挖掘等对物流路径规划决策问题进行数学建模，并利用因子分析法、随机森林等挖掘多源融合
数据的决策变量，结合企业真实需求设计目标函数和若干约束条件，进一步通过添加正则化项的手段，来减少模型的过拟合。
3）基于大数据的物流实时规划决策系统技术架构

时间和空间之间的平衡关系可以说是计算机系统中最为本质的关系之一，在物流路径实时规划、实时决策调度中也不
例外。缓存通常用来存储一些计算代价较高以及相对静态变化较少的数据，例如用户的一些画像标签以及离线计算的相关
性结果等。但是随着越来越多实时计算的引入，缓存的使用也越来越广泛，常常在生产者和消费者之间起到缓冲的作用，
使得二者可以解耦，各自异步进行。例如一旦物流供给与需求、物流资源配置发生了改变，需要马上设定新的目标，重新
计算出新的规划，那么在每次改变时都要实时计算一次，并要求在较短的时间内返回结果，这对计算性能提出了较高的要求。
如果中间有一层缓存作为缓冲，则需求方可以直接从缓存中取来结果使用。这在结果的实时性和新鲜度上虽然做了一定的
妥协，但却能给性能提升带来极大的帮助。这样就将生产和消费隔离开来，生产者可以根据具体情况选择生产的方式和速度。
本项目拟应用带有缓存中间件技术的解耦系统，带来性能上的提升以及开发的便利。

系统大数据技术架构如下图。

实时决策系统大数据技术架构设计

技术指标

序号 指标名称 参数
1 性能指标 支持每秒 1000 条数据插入，支持亿条级数据存储和管理

项目成熟度 转化方式

成果孵化阶段 技术入股、技术服务