基于无人机配送的窗口智能接驳柜研究

来源 :物流工程与管理 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lso_oo00
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
文中研究了一种基于无人机配送的窗口智能接驳柜及其控制系统和配送方法.针对城市末端物流配送需求急剧增长与人工成本随即增加这一现实矛盾,提出了利用末端无人机配送快递至每位用户窗户口的智能接驳柜中的设想,用户可以根据自身的需求自主确定派送时间和派送数量.文中首先运用文献研究法从社会宏观、企业微观的角度分析现有模式存在的问题,接着以目前城市配送模式的现状为基础运用定量分析法及比较研究法设计出一种基于无人机配送的窗口智能接驳柜,介绍了其研究思路及具体操作流程.最后,进行多方论证分析后得出城市物流最后一公里配送的最优方案.
其他文献
企业创新是国家实施创新驱动发展的关键,物流业作为国民经济发展的支柱产业,加快自身转型升级至关重要.为了探究我国物流业创新的研究现状和发展趋势,为进一步改革创新提供借鉴,文中利用CiteSpace软件,对中国知网(CNKI)中筛选出的发表在2000-2020年期间的398篇相关文献进行可视化分析.结果表明:国内物流业创新研究发展速度较快,并取得了相对丰富的研究成果,但研究方向较为分散,跨团队合作比较缺乏,有关创新形成机制和发展趋势的研究不多,整体上依然缺少系统的可供借鉴的理论框架.基于此,提出进一步提升研究
最近,一个3A级旅游景区门票全免的文章刷爆朋友圈,河南省全省226家3A级以上景区门票全免,全力助跑春季旅游.疫情之后的旅游市场迎来了进一步复苏的信号.rn不久之前,中国旅游研究院公布了出游意愿专项调查数据,数据显示,2022年第一季度居民旅游意愿为85.32%,同比增长3.15%,旅游需求已经随着春天的到来逐步复苏.
期刊
自去年年底股比重组后,起亚非但没有显露出任何消沉情绪,反而摆出一派强势崛起的姿态来.2022年2月7日,起亚与盐城市人民政府、江苏悦达集团签署扩大投资协议,宣布与悦达拟组建新合资公司.
期刊
数据作为一种新的生产要素正在重塑各行各业.金融行业中,数据安全与隐私保护也是债券市场基础设施数字化转型中的重难点.本文从加强数据治理、加强数据保护、推动数据资产化三方面提出面向债券市场基础设施的数字化转型建议,并讨论包含联邦学习、多方安全计算和分布式账本在内的债券数据数字化转型关键技术及方案.
本文基于自由现金流理论和过度自信理论,选用创业板2009—2017年样本数据,实证分析创业板IPO超募对企业投资效率的传导机制和影响效应.研究发现:IPO超募融资对投资效率有负向影响;管理者过度自信在IPO超募融资与投资效率关系中起中介作用;经济政策不确定性作为调节变量,在管理者过度自信与投资效率关系中起负向调节作用,而且经济政策不确定性的调节作用在东部地区更为显著.进一步研究发现,不论是投资不足还是投资过度,IPO超募均是通过管理者过度自信作用于投资效率;经济政策不确定性在投资过度样本中对中介关系起到调
户主的过往创业经历会深刻影响其家庭的投资活动,但这部分群体的异质性金融行为并未得到过多关注.本文使用2017年中国家庭金融调查数据(CHFS),实证检验了创业经历对家庭风险金融资产投资的影响.研究表明,创业经历对家庭参与金融市场的可能性以及风险投资的参与深度均有显著正向影响.机制分析表明,创业经历会通过提高个体金融知识和丰富社会网络来影响家庭风险金融投资决策.
近年来,随着金融科技的快速发展,虚拟资产实现了全世界范围内的价值转移.虚拟资产所具有的匿名性、跨国性、快捷性、非接触性等特点,给传统的反洗钱和反恐怖融资工作带来了巨大挑战.本文从应对国际监管形势和防范国内相关风险的角度,分析了强化虚拟资产反洗钱和反恐怖融资监管的必要性,并依据修订后的《FATF四十项建议》和《虚拟资产和虚拟资产服务提供商风险为本的方法指南》等要求,借鉴美国、意大利和新加坡的实践经验,提出了相关建议.
文中基于车辆路径问题应用蚁群算法求解最优路径规划.以呼和浩特市新城区A物流公司派送网点为例,对车辆路径问题进行优化,针对不同配送路线的车辆路径问题构造相应数学模型并进行MATLAB仿真模拟,通过对比不同迭代次数的计算结果选取最优计算改善传统路径规划方案.
本文通过问卷调查和统计分析方法,采用路径模型探究数字普惠金融特性对收入不平等状况改善的影响,并引入数字普惠金融的使用意愿作为中介进行模型检验.结果显示:数字普惠金融实施过程中的可得性、价格合理性、便利性以及针对性能够有效改善收入不平等的状况,而安全性无显著作用;使用意愿在数字普惠金融特性改善收入不平等过程中起中介作用.
为提高短期风力发电功率预测的精度,经过对比选择了内核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)预测模型的原始模型,对该模型的内部参数进行研究,选择了多元宇宙优化算法(Multi-Verse Optimizer,MVO)对其参数进行优化.还提出用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)来给MOV初始化种群,以使MVO算法更不容易陷入局部最优,从而有着更好的求解能力.通过此预测模型进行发电功率预测,获得一个均方根误差(RMSE