多式联运物流协同配送模型设计与仿真

摘要

由于当前已有算法忽略了对物流协同配送数据的预处理,导致物流联运协同配送耗时较长,无法确定最优配送方案。提出一种基于SVR-Kalman滤波的多式联运物流协同配送算法。采用数据挖掘技术预处理多式联运物流协同配送数据,删除冗余数据,获取有效配送数据。考虑到多式联运物流协同配送路径较长的特征,对配送路径完成划分。同时采用支持向量机回归(SVR)和卡尔曼滤波(Kalman)相结合的方式构建多式联运物流协同配送模型,通过粒子群算法(PSO)对模型求解,获取最佳配送方案。仿真结果表明,所提算法能够快速且准确完成物流协同配送。