亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

RETRACTED ARTICLE: Multi-Objective Optimization of Logistics Distribution Route for Industry 4.0 Using the Hybrid Genetic Algorithm

模拟退火 计算机科学 配送中心 遗传算法 分布(数学) 数学优化 生产(经济) 分布估计算法 运筹学 工业工程 算法 工程类 业务 数学 经济 机器学习 商业 数学分析 宏观经济学
作者
Lingling Luo,Fang Chen
出处
期刊:Iete Journal of Research [Informa]
卷期号:69 (10) 被引量:3
标识
DOI:10.1080/03772063.2022.2054869
摘要

In the growth of Industry 4.0, logistics plays a critical role. Particularly, manufacturing-based sectors require contemporary and intelligent logistics distribution routes to optimize production-related processes. Smart approaches for optimizing logistic routes are required based on the widespread occurrence of vehicles in modern logistics distribution routes failing to complete tasks according to the distribution route and within the specified deadline. The logistics distribution route is unreasonable; thus, a multi-objective optimization approach based on a hybrid genetic algorithm is investigated, and experimentation is carried out to verify the findings. This study employs a hybrid evolutionary algorithm in conjunction with a simulated annealing approach to achieve priority grouping of distribution items and distribution route synthesis, with a single distribution center, as the starting point. The best route is then determined. The results of the experiments reveal that this strategy can successfully address the little difficulties in contemporary logistics distribution paths and accomplish logistics distribution path optimization. This strategy may be used by production-based enterprises in Industry 4.0 to optimize logistics distribution routes.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
幽壑之潜蛟应助gppdwyyx采纳,获得10
1秒前
yzhilson完成签到 ,获得积分10
3秒前
岚12完成签到 ,获得积分10
4秒前
酷波er应助西北采纳,获得10
4秒前
乐观的饭饭完成签到 ,获得积分10
5秒前
10秒前
10秒前
任性的冷梅完成签到,获得积分10
10秒前
jyy应助失眠的数据线采纳,获得10
12秒前
yema完成签到 ,获得积分10
13秒前
木习习发布了新的文献求助10
14秒前
kath发布了新的文献求助20
23秒前
Jayden完成签到 ,获得积分10
27秒前
32秒前
wbs13521完成签到,获得积分10
32秒前
云深完成签到 ,获得积分10
33秒前
敏宝小仙女的狗完成签到,获得积分10
41秒前
贝贝完成签到 ,获得积分10
47秒前
52秒前
王桑完成签到 ,获得积分10
53秒前
索谓完成签到 ,获得积分10
53秒前
有川洋一完成签到 ,获得积分10
56秒前
58秒前
df发布了新的文献求助10
1分钟前
kath完成签到,获得积分10
1分钟前
Jasper应助zhangqin采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
研友_VZG7GZ应助sy采纳,获得10
1分钟前
borisgugugugu发布了新的文献求助10
1分钟前
df完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
kingcoffee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
嘎嘎好完成签到,获得积分20
1分钟前
sy发布了新的文献求助10
1分钟前
李健应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
mika关注了科研通微信公众号
1分钟前
1分钟前
1分钟前
郭倩发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Aspects of Babylonian celestial divination : the lunar eclipse tablets of enuma anu enlil 1500
Agaricales of New Zealand 1: Pluteaceae - Entolomataceae 1040
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 1000
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
지식생태학: 생태학, 죽은 지식을 깨우다 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3455612
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3050832
关于积分的说明 9022844
捐赠科研通 2739392
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1502707
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 694586
邀请新用户注册赠送积分活动 693387