數(shù)學(xué)建模在物流網(wǎng)絡(luò)模型中的分析與應(yīng)用

劉 輝

一、引言

在物質(zhì)生活水平持續(xù)提升的當(dāng)下，人們對(duì)于物流運(yùn)輸服務(wù)的需求日漸提升，當(dāng)前物流運(yùn)輸領(lǐng)域諸多問題需要優(yōu)化。如何對(duì)物流運(yùn)輸服務(wù)模式進(jìn)行優(yōu)化，已經(jīng)成為當(dāng)前物流領(lǐng)域亟待解決的重要問題，從客觀角度上來看，物流運(yùn)輸管理屬于一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)流程，例如運(yùn)輸路徑優(yōu)化是NP-C 問題，需要對(duì)各類物流信息數(shù)據(jù)開展細(xì)致化精準(zhǔn)測(cè)算。在當(dāng)前信息化時(shí)代背景之下，物流網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)學(xué)建模持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改良，其發(fā)展趨勢(shì)明顯，想要真正借助數(shù)學(xué)模型來實(shí)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)行效率優(yōu)化，就應(yīng)該深入分析當(dāng)前社會(huì)物流網(wǎng)絡(luò)模型需求，合理引入數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)模型的與時(shí)俱進(jìn)和創(chuàng)新。本文將針對(duì)數(shù)學(xué)建模在物流網(wǎng)絡(luò)模型中的分析與應(yīng)用相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)分析。

二、物流網(wǎng)絡(luò)模型系統(tǒng)構(gòu)成分析

當(dāng)前我國已經(jīng)全面進(jìn)入信息化時(shí)代，物流網(wǎng)絡(luò)模型也呈現(xiàn)出信息化、網(wǎng)絡(luò)化等諸多發(fā)展趨勢(shì)。在信息化大背景之下，物流網(wǎng)絡(luò)模型建模呈現(xiàn)出積極創(chuàng)新態(tài)勢(shì)，當(dāng)前物流網(wǎng)絡(luò)模型主要分成三個(gè)系統(tǒng)構(gòu)成，分別是綜合信息系統(tǒng)、評(píng)估決策系統(tǒng)、快速存儲(chǔ)系統(tǒng)。針對(duì)綜合信息系統(tǒng)來說，該系統(tǒng)是由客戶需求檢測(cè)系統(tǒng)、客戶信息搜集系統(tǒng)、客戶信息反饋系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)等內(nèi)容構(gòu)成，在綜合信息系統(tǒng)當(dāng)中需要承擔(dān)信息搜集、整理、發(fā)布、指令下達(dá)等諸多功能，這樣便可以迅速地對(duì)客戶信息進(jìn)行分析控制，從而滿足客戶的實(shí)際指令需求。針對(duì)評(píng)估決策系統(tǒng)來說，評(píng)估決策系統(tǒng)便是由各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)人員、基礎(chǔ)設(shè)施等內(nèi)容構(gòu)成，在該系統(tǒng)中承擔(dān)起了對(duì)各類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行搜集整理的責(zé)任。與此同時(shí)，該系統(tǒng)還需要第一時(shí)間相應(yīng)對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的指令管控。針對(duì)快速存儲(chǔ)系統(tǒng)來說，則是一種以快速響應(yīng)為基礎(chǔ)，對(duì)各類物流數(shù)據(jù)信息資源開展動(dòng)態(tài)化響應(yīng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，借助高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)，第一時(shí)間對(duì)各類運(yùn)輸開展預(yù)處理和精準(zhǔn)安全運(yùn)輸送貨信息處理。在物流網(wǎng)絡(luò)模型中，實(shí)現(xiàn)綜合信息系統(tǒng)、評(píng)估決策系統(tǒng)、快速存儲(chǔ)系統(tǒng)互相聯(lián)動(dòng)，確保物流網(wǎng)絡(luò)模型穩(wěn)定運(yùn)行。

三、數(shù)學(xué)建模在物流網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用策略

1.物流數(shù)據(jù)篩選

為了實(shí)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化目標(biāo)，必須要對(duì)物流處理相關(guān)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容進(jìn)行動(dòng)態(tài)化篩選，并且在物流數(shù)據(jù)篩選的過程中，借助數(shù)據(jù)過濾和數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選的方式，實(shí)現(xiàn)物流數(shù)據(jù)信息篩選目標(biāo)。

其一，數(shù)據(jù)過濾篩選。針對(duì)數(shù)據(jù)過濾對(duì)物流數(shù)據(jù)信息進(jìn)行字段篩選的過程中，必須要確保數(shù)據(jù)信息篩選的精準(zhǔn)性，切實(shí)借助物流數(shù)據(jù)過濾的方式，實(shí)施對(duì)字段數(shù)據(jù)信息篩選，此種篩選方式屬于一種具備高效性的篩選方式，可以篩選出分值相對(duì)較高數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)過濾篩選模式在適當(dāng)?shù)呐卸ɑ鶞?zhǔn)之下，可以精準(zhǔn)鎖定數(shù)據(jù)信息，找準(zhǔn)數(shù)據(jù)信息的判定目標(biāo)，從而對(duì)數(shù)據(jù)信息目標(biāo)數(shù)據(jù)好壞質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格處理。數(shù)據(jù)過濾模式的優(yōu)點(diǎn)則是可以迅速排除無用數(shù)據(jù)信息，結(jié)合有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息對(duì)字段進(jìn)行縮小，從而集中數(shù)據(jù)信息目標(biāo)，縮小數(shù)據(jù)信息的搜索范圍，將其作為屬性預(yù)選器，從而快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息篩選。借助數(shù)據(jù)過濾篩選模式，可以將有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息作為一個(gè)獨(dú)立存在，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息挖掘探索，并且給與相應(yīng)的物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)測(cè)算。在實(shí)際開展數(shù)據(jù)過濾篩選模式的過程中，該模式主要的缺點(diǎn)便是無法篩選出一個(gè)小規(guī)模、具體化、質(zhì)量優(yōu)質(zhì)的物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)段落。

其二，數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選。數(shù)據(jù)纏繞篩選模式對(duì)數(shù)據(jù)篩選具備一定價(jià)值，并且可以在一定程度上展現(xiàn)出數(shù)據(jù)篩選監(jiān)督價(jià)值，細(xì)致化對(duì)各項(xiàng)物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行篩選。在屬性篩選的過程中，可以適當(dāng)引入預(yù)期器算法，對(duì)想要的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行屬性評(píng)價(jià)和分析，一般情況下在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息屬性評(píng)價(jià)時(shí)，可以對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度篩選，以便于實(shí)現(xiàn)預(yù)期的數(shù)據(jù)信息鎖定。在使用數(shù)據(jù)纏繞篩選模型開展物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)篩選時(shí)，可以使用涵蓋篩選數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，結(jié)合訓(xùn)練到的預(yù)測(cè)期，在試集上判斷數(shù)據(jù)信息質(zhì)量。物流大數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化，在一定程度上轉(zhuǎn)變了數(shù)據(jù)分析模式，這樣則可以確保物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)篩選精準(zhǔn)度更高。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式來說，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析為主，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景之下，傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息篩選，已經(jīng)很難滿足當(dāng)前社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)。引入數(shù)據(jù)纏繞篩選模式，能夠契合當(dāng)前大數(shù)據(jù)信息發(fā)展趨勢(shì)，數(shù)據(jù)信息的累加促使物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)信息量增多，通過大量的非結(jié)構(gòu)化模式，可以對(duì)數(shù)據(jù)信息之間的隱含關(guān)系進(jìn)行合理對(duì)比把控，以便于探尋出物流網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中數(shù)據(jù)信息存在的內(nèi)在關(guān)系，明確數(shù)據(jù)之間暗藏的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選自身具備一定優(yōu)勢(shì)，可以在探尋數(shù)據(jù)信息之間聯(lián)系的基礎(chǔ)上，集中強(qiáng)化數(shù)據(jù)篩選精準(zhǔn)性，從而獲取相對(duì)較小的屬性字段。數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選模式的主要缺點(diǎn)，便是此種模式結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜，數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間相對(duì)較長，篩選出來的數(shù)據(jù)信息屬性對(duì)預(yù)測(cè)算法的依賴性相對(duì)較強(qiáng)。

2.物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化架設(shè)

想要真正借助數(shù)學(xué)建模優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)模型，可以結(jié)合物流網(wǎng)絡(luò)模型架設(shè)實(shí)際需求，做好各項(xiàng)設(shè)計(jì)和建模。本文結(jié)合物流網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)際需求，引入雙加權(quán)物流網(wǎng)絡(luò)模型二次規(guī)劃，切實(shí)將樣本物流網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行復(fù)制存儲(chǔ)和備份。在此基礎(chǔ)上，物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)從原來的N 變成2×N，并且分別以不同的概率，對(duì)不同類型數(shù)據(jù)信息開展細(xì)致化分析規(guī)劃。并合理引入數(shù)學(xué)建模，將最小化設(shè)置L；L 前是模型復(fù)雜程度；L 后是加權(quán)后的經(jīng)驗(yàn)物流網(wǎng)絡(luò)模型；u 為權(quán)值；e 為誤差。將其轉(zhuǎn)換變成拉格朗日方程，其中w、b、e、n、j、rj表示為1，從而計(jì)算出拉格朗日系數(shù)和誤差值，求出w、b、e、n、a、j、rj，在此基礎(chǔ)上便可以獲得最終想要的物流數(shù)據(jù)信息結(jié)果。借助此種物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化架設(shè)，對(duì)雙結(jié)構(gòu)化的物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)信息進(jìn)行合理預(yù)測(cè)分析。若非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息物流存在異常情況，那么則可以引入加權(quán)模型、雙權(quán)模型算法等諸多手段，對(duì)異常值的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行處理。合理引入數(shù)據(jù)建模的手段，對(duì)非結(jié)構(gòu)化的物流數(shù)據(jù)信息開展細(xì)致化處理，明確數(shù)據(jù)信息運(yùn)輸?shù)母黜?xiàng)情況，引入微列陣數(shù)據(jù)，借助在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)信息當(dāng)中對(duì)重要屬性的字段進(jìn)行篩選分析這一規(guī)則，便可以有效實(shí)現(xiàn)對(duì)重點(diǎn)數(shù)據(jù)信息的把控處理，從而優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)篩選管控的精準(zhǔn)度。此種物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化架設(shè)中，比一般的算法速度更快。同時(shí)，還可以進(jìn)入激活函數(shù)，展現(xiàn)出激活函數(shù)的真正價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型輸入信息的客觀處理和分析，以便于對(duì)不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息開展統(tǒng)一細(xì)致化處理。在此種建模當(dāng)中，物理網(wǎng)絡(luò)模型的輸入輸出為=[ xi1、 xi2··· xid]T∈Rm，其中m 表示y分量維度，起分類模型為在該數(shù)學(xué)式當(dāng)中， ai為輸入權(quán)值向量oj與yj屬于相對(duì)應(yīng)實(shí)際輸出最小向量。其中bi為物流網(wǎng)絡(luò)模型的偏置內(nèi)容，單層物流網(wǎng)絡(luò)模型的輸出誤差最小，在此便可以借助物流網(wǎng)絡(luò)模型，在物流網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)中迅速地搜集相關(guān)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容。切實(shí)在同精度的條件下，引入BPNN、SVM 決策樹等諸多技術(shù)手段，對(duì)傳統(tǒng)物流網(wǎng)絡(luò)模型費(fèi)分類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行優(yōu)化創(chuàng)新，真正拓展物流網(wǎng)絡(luò)模型的資源輸出范圍。

3.物流網(wǎng)絡(luò)模型架設(shè)驗(yàn)證

數(shù)學(xué)建模在物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)勢(shì)驗(yàn)證當(dāng)中也具備較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值，為了真正驗(yàn)證數(shù)學(xué)模型在物流網(wǎng)絡(luò)模型中的優(yōu)化設(shè)計(jì)效率，便可以積極引入驗(yàn)證模式，切實(shí)對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)行的成本、效率等諸多內(nèi)容進(jìn)行全面測(cè)算。為此，在進(jìn)行物流網(wǎng)絡(luò)模型驗(yàn)證的構(gòu)成中，便可以設(shè)置xij，i=1,2，其中j=1,2,3,4,…，借助此種方式來表示物流倉儲(chǔ)倉庫Ai運(yùn)輸?shù)娇蛻艟嚯xBj的產(chǎn)品數(shù)量，在此基礎(chǔ)上還應(yīng)該設(shè)計(jì)從A1，A2 兩個(gè)倉庫，全面運(yùn)往倉庫4 個(gè)地區(qū)，并且設(shè)置這些物流運(yùn)輸產(chǎn)品數(shù)量綜合為a1、a2，以便于切實(shí)滿足xij的設(shè)計(jì)需求，實(shí)現(xiàn)“X11+X12+X13+X14=a1”；X21+X22+X23+X24=a2”要求。為了對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型成本優(yōu)化情況進(jìn)行測(cè)定，則會(huì)對(duì)總物流成本進(jìn)行分析，在數(shù)學(xué)建模的基礎(chǔ)上，合理規(guī)劃出最優(yōu)秀路線，這樣便可以在滿足物質(zhì)需求的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格化物流網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，真正滿足物流網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)營實(shí)際環(huán)境。

四、結(jié)語

總而言之，在當(dāng)前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的當(dāng)下，社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的生活生產(chǎn)都必須要重視起數(shù)學(xué)建模在物流網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用價(jià)值，真正在完善、合理情況下，做好數(shù)學(xué)建模系統(tǒng)知識(shí)掌控。為了讓物流網(wǎng)絡(luò)模型日常運(yùn)行過程中穩(wěn)定，應(yīng)該結(jié)合當(dāng)前物流網(wǎng)絡(luò)模型未來發(fā)展趨勢(shì)、未來社會(huì)需求，實(shí)事求是地引入數(shù)學(xué)模型，更加高效開展物流數(shù)據(jù)篩選的基礎(chǔ)上，動(dòng)態(tài)化實(shí)現(xiàn)對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化架設(shè)，并且對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)際運(yùn)行情況開展動(dòng)態(tài)化把控優(yōu)化。真正展現(xiàn)出數(shù)學(xué)建模的價(jià)值，契合當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下物流網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展需求，持續(xù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)部各項(xiàng)系統(tǒng)和內(nèi)容，促進(jìn)我國物流產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展。