Advertisement

JD-Logistics-Scheduling-GOC: 适用于JD GOC物流规划探针的项目，专注于城市物流调度竞赛... 改动幅度约为5%。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
JD-Logistics-Scheduling-GOC是一个专为京东GOC设计的城市物流调度优化项目。该项目通过智能算法提升物流效率，并在相关竞赛中取得优异成绩。 城市物流运输车辆智能调度（JD_Logistics_Scheduling） 作者：YXP 数据日期：2019.09.11 内容可行性检测程序（按照提交结果格式处理） 概述： 赛题官网 ---- 大赛背景以京东物流为例，城市A的城配物流中心B总体平均每天为分布在本市的约1000个客户提供城市配送服务。这些客户主要是企业对企业的交易或大宗商品客户，并且每个客户都有时效性（时间窗口）要求。此外，每辆车都有限制条件如体积和载重量，并需要充电能力，在一天内可往返于配送中心之间。具体而言，车辆每天从8点开始在城市配送中心出发，必须在24点前返回该配送中心。 在这种情况下，如何在满足所有限制条件下实现物流成本降低并提高效率显得尤为重要。通过优化算法等技术的应用可以解决这类NP-Hard问题，并取得更好的结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • JD-Logistics-Scheduling-GOC: 适用于JD GOC物流规划探针的项目，专注于城市物流调度竞赛... 改动幅度约为5%。
    优质
    JD-Logistics-Scheduling-GOC是一个专为京东GOC设计的城市物流调度优化项目。该项目通过智能算法提升物流效率，并在相关竞赛中取得优异成绩。 城市物流运输车辆智能调度（JD_Logistics_Scheduling） 作者：YXP 数据日期：2019.09.11 内容可行性检测程序（按照提交结果格式处理） 概述： 赛题官网 ---- 大赛背景以京东物流为例，城市A的城配物流中心B总体平均每天为分布在本市的约1000个客户提供城市配送服务。这些客户主要是企业对企业的交易或大宗商品客户，并且每个客户都有时效性（时间窗口）要求。此外，每辆车都有限制条件如体积和载重量，并需要充电能力，在一天内可往返于配送中心之间。具体而言，车辆每天从8点开始在城市配送中心出发，必须在24点前返回该配送中心。 在这种情况下，如何在满足所有限制条件下实现物流成本降低并提高效率显得尤为重要。通过优化算法等技术的应用可以解决这类NP-Hard问题，并取得更好的结果。
     
  • 基于Python的JD城市物流运输车辆智能调度系统
    优质
    本系统为京东设计，运用Python开发的城市物流运输车辆智能调度平台。它通过优化算法实现高效、精准配送路径规划与运力调配，提升整体运营效率和客户满意度。 【作品名称】：基于 Python 实现的 JD 城市物流运输车辆智能调度系统 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 ### 项目介绍 #### 赛题简析 该题目中的VRP（车辆路线问题）考虑了电车的多循环和充电需求。目标是使综合成本最小化，其中综合成本包括运输成本、等待成本、充电成本和固定成本之和。约束条件涵盖了最大容量限制(CVRP)、时间窗口限制(VRPTW)、混合车队限制(Heterogeneous Fleet VRP)、多趟次行驶(Multi-trip VRP)，以及带充电站的电动汽车里程限制(Electric VRP with Recharging Stations)。 #### 解决思路 本项目提供了两种解决方法： 1. 通过聚类将问题划分为若干小区域，然后分别求解每个子区域内的MIP（混合整数规划）问题。该方法可以通过运行VRP_SubRegion来实现。 2. 在进行分区之后利用遗传算法对较大的区域进行优化，并且使用第一种方法中的较优解作为初始种群输入到遗传算法中。 ### Requireme
     
  • GOC京东物流车辆调度A榜赛题的C++代码
    优质
    这段C++代码是为了解决GOC京东物流车辆调度A榜竞赛中的问题而编写。它旨在优化和自动化物流运输过程中的车辆调度，提高效率和降低成本。 该资源是2018年5月京东举办的物流车辆调度比赛的测试代码，参赛者来自全球500所高等院校，非常值得学习。
     
  • GOC京东物流车辆调度A榜赛题的Python实现方案
    优质
    本项目提供了一种基于Python的解决方案，针对GOC京东物流车辆调度A榜竞赛设计，旨在优化物流配送效率和成本。 该资源是2018年5月京东举办的物流车辆调度比赛的测试代码。参赛者来自全球500所高等院校，非常值得学习。这段代码使用Python编写。
     
  • JD猪脸识别竞赛_JD_PigFace_Recogition
    优质
    简介：京东举办的JD猪脸识别竞赛（JD_PigFace Recognition）是一项专注于利用深度学习和图像处理技术进行猪只身份识别的比赛，旨在提高养殖效率与管理水平。 JDD猪脸识别竞赛介绍 这是一个使用ResNet实现Pig Face Recognition的存储库。该存储库为Tensorflow 1.3开发。 内容数据可以在京东下载页面获取。原始数据包括3000张猪的脸部图像以及来自30头不同猪的视频片段，每个视频包含一个视频文件。 探测方法一使用了Adaboost分类器来检测所有出现在这30个视频中的猪脸，并将这些脸部作为训练集用于训练一个面部识别模型。利用该模型对剩余的测试数据进行处理以提取出所有的猪的脸部图像并将其保存在单独的文件夹内。 第二种探测方法则使用了Tensorflow的对象检测API来完成类似的任务，即从给定的数据中找出所有猪脸并将它们存储到各自的目录里去。具体操作时请首先尝试上述步骤，并利用object_detection/cut_pig.py脚本提取目标图像。 模型训练方面：推荐采用50层的ResNet网络结构作为起始点，当然也可以选择101、152或200层深度的网络进行实验对比。在运行train.py文件时，请根据具体需求调整模型参数以优化性能。
     
  • 热噪声的分析与研究（改动幅度约为5%）
    优质
    本论文深入探讨了热噪声的基本特性及其在通信系统中的影响，通过理论分析和实验验证，提出了优化信号传输质量的新方法。 电阻热噪声的分析在滤波电路中的应用可以帮助选择合适的电阻。
     
  • 基于TensorFlow的CNN在EEG运动图像分类中的应用... 改动幅度约为5%。
    优质
    本文探讨了利用TensorFlow框架下的卷积神经网络（CNN）技术对脑电图(EEG)信号进行运动影像分类的应用研究，旨在提高分类精度和效率。通过实验分析，验证了所提出方法的有效性和优越性。 本段落通过卷积神经网络（CNN）对EEG运动图像信号进行分类。作者为贾树跃，来自东北电力大学，日期是2018年12月。 文中所采用的方法包括EEG源成像（ESI）、Morlet小波联合时频分析（JTFA）和卷积神经网络（CNN）。原始数据使用了Matlab Toolkit进行处理。在完成ESI + JTFA预处理流程后，利用CNN对EEG数据进行了分类。 文中提到的数据集为经过ESI+JTFA处理的.mat文件格式，并附有相应的预处理Excel文件记录。此外，在该存储库中提供的代码可以直接应用于原始EEG数据而无需进行额外的ESI和JTFA步骤，同样可以取得较好的效果。
     
  • 关于混合约束流水车间调度的Python项目-源码
    优质
    本Python项目专注于解决含有混合约束条件下的流水车间调度问题，提供优化算法及源代码实现，助力生产流程效率提升。 在IT行业中，优化问题是一个广泛的研究领域，尤其是在生产计划与调度方面。本项目专注于解决一个特定类型的优化问题——混合约束的流水车间调度问题，并利用Python编程语言实现了解决方案。这个问题涉及到如何合理安排生产线上的任务顺序，以最大化效率、减少等待时间和资源消耗，同时满足各种约束条件。 混合约束的流水车间调度问题是制造业中常见的优化挑战之一。在这种情况下，产品需要通过多个不同的工作阶段（或称工序）进行加工，并且每个工序由不同的机器或工位完成。目标是在满足一系列复杂约束条件下（如加工时间、优先级和机器容量等），最小化总的制造周期或者总成本。 Python是一种灵活且功能强大的编程语言，特别适用于数据处理和科学计算。在解决复杂的优化问题时，Python提供了丰富的库和支持工具，例如Pulp、CVXOPT、Pyomo等，这些可以方便地构建并求解线性规划、整数规划以及非线性规划模型。 在这个项目中可能使用了以下的Python库： 1. **Pulp**：这是一个用于线性和整数编程问题解决的Python库，非常适合处理调度问题。它可以用来定义决策变量、目标函数和约束条件，并且利用内置求解器来解决问题。 2. **NetworkX**：这个库可以创建并操作复杂网络结构，对于研究和理解此类优化挑战中的图形表示特别有用，在这里我们可以把工作阶段与机器视为节点，而任务转移则作为边进行处理。 3. **NumPy** 和 **Pandas**：这两个库用于数据的读取、清洗及分析。例如，它们可以用来解析输入的数据集，并计算出任务所需的加工时间和资源需求。 项目可能包含以下部分： 1. 数据预处理：使用Python中的相关工具（如Pandas）来读入初始信息，包括任务详情、工序安排和机器配置等。 2. 模型构建：利用Pulp或其他优化库定义决策变量，设置目标函数以及约束条件。这些模型将帮助我们找到最优的调度策略。 3. 求解器调用：运行所建立的优化模型，并选择合适的求解工具（如CBC、GLPK等）来解决问题并获取最佳解决方案。 4. 结果分析：解析求解器输出，生成详细的调度表。这可能包括每个任务的具体时间安排和相关的性能指标数据。 5. 可视化呈现：利用Matplotlib或Seaborn等可视化库将所得的调度结果以图表形式展示出来，便于理解和进一步研究。 为了更深入地理解这个项目，你可以直接查看源代码来了解它如何组织并实现这些步骤。这不仅可以提供解决此类问题的实际示例，还可以帮助你提升在Python优化算法和生产调度领域的技能水平。
     
  • 探索GoC的编程天地.pptx
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了GoC编程语言的魅力与应用，带领观众探索其背后的编程世界。通过实例解析和实用技巧分享，帮助初学者快速入门并掌握高效开发技能。 《走进GoC的编程世界》是一本全面介绍Go语言与C语言编程知识的书籍，适合广大程序员阅读学习。 本书首先介绍了两种编程语言的基础语法，包括变量、常量、运算符及流程控制语句等，让读者对这两种语言有一个基本的认识。随后详细讲解了数据类型、控制结构和函数等内容，使读者深入理解Go与C语言的核心概念。 接下来，书中探讨了更高级的编程知识，如数组、切片、映射、结构体以及接口等常用的数据结构和程序设计模式。这些内容有助于读者掌握这两种语言的实际应用技巧。 此外，《走进GoC的编程世界》还涵盖了并发编程和网络编程方面的知识。通过这两部分内容的学习，读者可以更好地理解这两种语言在实际开发中的应用场景。 Go是一种静态类型、编译型且支持并行处理的语言，具有简洁语法及强大的并发能力，适用于各种类型的软件开发。其独特的协程（goroutine）与通道（channel）机制简化了并发编程过程，并提高了效率和安全性。同时，Go的垃圾回收功能自动管理内存资源，减少了程序员对内存问题的关注。 Go语言的标准库非常强大且实用，包括网络通信、文件操作及数据库访问等功能模块。这些工具帮助开发者快速构建高质量的应用程序。 相比其他语言，Go代码具有良好的可读性和维护性；简洁明了的语法和清晰的编码风格使得代码易于理解与调试。此外，编译器提供的静态检查功能有助于避免常见错误的发生。 结合使用Go和C两种编程方式（即GoC），开发者可以充分利用前者高效的并发处理能力和后者卓越的性能优势，在多种软件开发场景中实现高效的工作流程。 《走进GoC的编程世界》为想要深入了解这两种语言及其混合应用模式的人士提供了一个全面而深入的学习指南。通过阅读这本书，程序员能够提高自身的技术水平和工作效率，并创造出更高质量的产品和服务。