數(shù)學建模在物流網(wǎng)絡模型中的分析與應用

劉 輝

一、引言

在物質生活水平持續(xù)提升的當下，人們對于物流運輸服務的需求日漸提升，當前物流運輸領域諸多問題需要優(yōu)化。如何對物流運輸服務模式進行優(yōu)化，已經(jīng)成為當前物流領域亟待解決的重要問題，從客觀角度上來看，物流運輸管理屬于一個復雜的系統(tǒng)流程，例如運輸路徑優(yōu)化是NP-C 問題，需要對各類物流信息數(shù)據(jù)開展細致化精準測算。在當前信息化時代背景之下，物流網(wǎng)絡模型在數(shù)學建模持續(xù)創(chuàng)新的基礎上進行了改良，其發(fā)展趨勢明顯，想要真正借助數(shù)學模型來實現(xiàn)物流網(wǎng)絡模型運行效率優(yōu)化，就應該深入分析當前社會物流網(wǎng)絡模型需求，合理引入數(shù)學模型，實現(xiàn)物流網(wǎng)絡模型的與時俱進和創(chuàng)新。本文將針對數(shù)學建模在物流網(wǎng)絡模型中的分析與應用相關內容進行詳細分析。

二、物流網(wǎng)絡模型系統(tǒng)構成分析

當前我國已經(jīng)全面進入信息化時代，物流網(wǎng)絡模型也呈現(xiàn)出信息化、網(wǎng)絡化等諸多發(fā)展趨勢。在信息化大背景之下，物流網(wǎng)絡模型建模呈現(xiàn)出積極創(chuàng)新態(tài)勢，當前物流網(wǎng)絡模型主要分成三個系統(tǒng)構成，分別是綜合信息系統(tǒng)、評估決策系統(tǒng)、快速存儲系統(tǒng)。針對綜合信息系統(tǒng)來說，該系統(tǒng)是由客戶需求檢測系統(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)等內容構成，在綜合信息系統(tǒng)當中需要承擔信息搜集、整理、發(fā)布、指令下達等諸多功能，這樣便可以迅速地對客戶信息進行分析控制，從而滿足客戶的實際指令需求。針對評估決策系統(tǒng)來說，評估決策系統(tǒng)便是由各個網(wǎng)絡節(jié)點的相關人員、基礎設施等內容構成，在該系統(tǒng)中承擔起了對各類數(shù)據(jù)信息進行搜集整理的責任。與此同時，該系統(tǒng)還需要第一時間相應對各類數(shù)據(jù)信息的指令管控。針對快速存儲系統(tǒng)來說，則是一種以快速響應為基礎，對各類物流數(shù)據(jù)信息資源開展動態(tài)化響應的系統(tǒng)結構，借助高質量的數(shù)據(jù)信息處理技術，第一時間對各類運輸開展預處理和精準安全運輸送貨信息處理。在物流網(wǎng)絡模型中，實現(xiàn)綜合信息系統(tǒng)、評估決策系統(tǒng)、快速存儲系統(tǒng)互相聯(lián)動，確保物流網(wǎng)絡模型穩(wěn)定運行。

三、數(shù)學建模在物流網(wǎng)絡模型中的應用策略

1.物流數(shù)據(jù)篩選

為了實現(xiàn)物流網(wǎng)絡模型優(yōu)化目標，必須要對物流處理相關數(shù)據(jù)信息內容進行動態(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，實現(xiàn)物流數(shù)據(jù)信息篩選目標。

其一，數(shù)據(jù)過濾篩選。針對數(shù)據(jù)過濾對物流數(shù)據(jù)信息進行字段篩選的過程中，必須要確保數(shù)據(jù)信息篩選的精準性，切實借助物流數(shù)據(jù)過濾的方式，實施對字段數(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?shù)呐卸ɑ鶞手拢梢跃珳舒i定數(shù)據(jù)信息，找準數(shù)據(jù)信息的判定目標，從而對數(shù)據(jù)信息目標數(shù)據(jù)好壞質量進行嚴格處理。數(shù)據(jù)過濾模式的優(yōu)點則是可以迅速排除無用數(shù)據(jù)信息，結合有價值的數(shù)據(jù)信息對字段進行縮小，從而集中數(shù)據(jù)信息目標，縮小數(shù)據(jù)信息的搜索范圍，將其作為屬性預選器，從而快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息篩選。借助數(shù)據(jù)過濾篩選模式，可以將有價值的數(shù)據(jù)信息作為一個獨立存在，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息挖掘探索，并且給與相應的物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)測算。在實際開展數(shù)據(jù)過濾篩選模式的過程中，該模式主要的缺點便是無法篩選出一個小規(guī)模、具體化、質量優(yōu)質的物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)段落。

其二，數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選。數(shù)據(jù)纏繞篩選模式對數(shù)據(jù)篩選具備一定價值，并且可以在一定程度上展現(xiàn)出數(shù)據(jù)篩選監(jiān)督價值，細致化對各項物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)內容進行篩選。在屬性篩選的過程中，可以適當引入預期器算法，對想要的數(shù)據(jù)信息進行屬性評價和分析，一般情況下在進行數(shù)據(jù)信息屬性評價時，可以對物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)進行高精度篩選，以便于實現(xiàn)預期的數(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)絡模型數(shù)據(jù)篩選時，可以使用涵蓋篩選數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)集進行預測分析，結合訓練到的預測期，在試集上判斷數(shù)據(jù)信息質量。物流大數(shù)據(jù)的非結構化，在一定程度上轉變了數(shù)據(jù)分析模式，這樣則可以確保物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)篩選精準度更高。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式來說，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析以結構化數(shù)據(jù)分析為主，在大數(shù)據(jù)時代背景之下，傳統(tǒng)結構化的數(shù)據(jù)信息篩選，已經(jīng)很難滿足當前社會發(fā)展趨勢。引入數(shù)據(jù)纏繞篩選模式，能夠契合當前大數(shù)據(jù)信息發(fā)展趨勢，數(shù)據(jù)信息的累加促使物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)信息量增多，通過大量的非結構化模式，可以對數(shù)據(jù)信息之間的隱含關系進行合理對比把控，以便于探尋出物流網(wǎng)絡模型當中數(shù)據(jù)信息存在的內在關系，明確數(shù)據(jù)之間暗藏的特點。數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選自身具備一定優(yōu)勢，可以在探尋數(shù)據(jù)信息之間聯(lián)系的基礎上，集中強化數(shù)據(jù)篩選精準性，從而獲取相對較小的屬性字段。數(shù)據(jù)纏繞屬性篩選模式的主要缺點，便是此種模式結構相對復雜，數(shù)據(jù)挖掘時間相對較長，篩選出來的數(shù)據(jù)信息屬性對預測算法的依賴性相對較強。

2.物流網(wǎng)絡模型優(yōu)化架設

想要真正借助數(shù)學建模優(yōu)化物流網(wǎng)絡模型，可以結合物流網(wǎng)絡模型架設實際需求，做好各項設計和建模。本文結合物流網(wǎng)絡模型的實際需求，引入雙加權物流網(wǎng)絡模型二次規(guī)劃，切實將樣本物流網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息進行復制存儲和備份。在此基礎上，物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)從原來的N 變成2×N，并且分別以不同的概率，對不同類型數(shù)據(jù)信息開展細致化分析規(guī)劃。并合理引入數(shù)學建模，將最小化設置L；L 前是模型復雜程度；L 后是加權后的經(jīng)驗物流網(wǎng)絡模型；u 為權值；e 為誤差。將其轉換變成拉格朗日方程，其中w、b、e、n、j、rj表示為1，從而計算出拉格朗日系數(shù)和誤差值，求出w、b、e、n、a、j、rj，在此基礎上便可以獲得最終想要的物流數(shù)據(jù)信息結果。借助此種物流網(wǎng)絡模型優(yōu)化架設，對雙結構化的物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)信息進行合理預測分析。若非結構化數(shù)據(jù)信息物流存在異常情況，那么則可以引入加權模型、雙權模型算法等諸多手段，對異常值的相關內容進行處理。合理引入數(shù)據(jù)建模的手段，對非結構化的物流數(shù)據(jù)信息開展細致化處理，明確數(shù)據(jù)信息運輸?shù)母黜椙闆r，引入微列陣數(shù)據(jù)，借助在非結構數(shù)據(jù)信息當中對重要屬性的字段進行篩選分析這一規(guī)則，便可以有效實現(xiàn)對重點數(shù)據(jù)信息的把控處理，從而優(yōu)化物流網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)篩選管控的精準度。此種物流網(wǎng)絡模型優(yōu)化架設中，比一般的算法速度更快。同時，還可以進入激活函數(shù)，展現(xiàn)出激活函數(shù)的真正價值，從而實現(xiàn)對物流網(wǎng)絡模型輸入信息的客觀處理和分析，以便于對不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息開展統(tǒng)一細致化處理。在此種建模當中，物理網(wǎng)絡模型的輸入輸出為=[ 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)學式當中， ai為輸入權值向量oj與yj屬于相對應實際輸出最小向量。其中bi為物流網(wǎng)絡模型的偏置內容，單層物流網(wǎng)絡模型的輸出誤差最小，在此便可以借助物流網(wǎng)絡模型，在物流網(wǎng)絡模型當中迅速地搜集相關數(shù)據(jù)信息內容。切實在同精度的條件下，引入BPNN、SVM 決策樹等諸多技術手段，對傳統(tǒng)物流網(wǎng)絡模型費分類數(shù)據(jù)信息進行優(yōu)化創(chuàng)新，真正拓展物流網(wǎng)絡模型的資源輸出范圍。

3.物流網(wǎng)絡模型架設驗證

數(shù)學建模在物流網(wǎng)絡模型優(yōu)勢驗證當中也具備較強的應用價值，為了真正驗證數(shù)學模型在物流網(wǎng)絡模型中的優(yōu)化設計效率，便可以積極引入驗證模式，切實對物流網(wǎng)絡模型運行的成本、效率等諸多內容進行全面測算。為此，在進行物流網(wǎng)絡模型驗證的構成中，便可以設置xij，i=1,2，其中j=1,2,3,4,…，借助此種方式來表示物流倉儲倉庫Ai運輸?shù)娇蛻艟嚯xBj的產品數(shù)量，在此基礎上還應該設計從A1，A2 兩個倉庫，全面運往倉庫4 個地區(qū)，并且設置這些物流運輸產品數(shù)量綜合為a1、a2，以便于切實滿足xij的設計需求，實現(xiàn)“X11+X12+X13+X14=a1”；X21+X22+X23+X24=a2”要求。為了對物流網(wǎng)絡模型成本優(yōu)化情況進行測定，則會對總物流成本進行分析，在數(shù)學建模的基礎上，合理規(guī)劃出最優(yōu)秀路線，這樣便可以在滿足物質需求的基礎上，實現(xiàn)網(wǎng)格化物流網(wǎng)絡模型構建，真正滿足物流網(wǎng)絡模型運營實際環(huán)境。

四、結語

總而言之，在當前市場經(jīng)濟迅速發(fā)展的當下，社會各個領域的生活生產都必須要重視起數(shù)學建模在物流網(wǎng)絡模型中的應用價值，真正在完善、合理情況下，做好數(shù)學建模系統(tǒng)知識掌控。為了讓物流網(wǎng)絡模型日常運行過程中穩(wěn)定，應該結合當前物流網(wǎng)絡模型未來發(fā)展趨勢、未來社會需求，實事求是地引入數(shù)學模型，更加高效開展物流數(shù)據(jù)篩選的基礎上，動態(tài)化實現(xiàn)對物流網(wǎng)絡模型優(yōu)化架設，并且對物流網(wǎng)絡模型實際運行情況開展動態(tài)化把控優(yōu)化。真正展現(xiàn)出數(shù)學建模的價值，契合當前大數(shù)據(jù)時代背景下物流網(wǎng)絡模型發(fā)展需求，持續(xù)優(yōu)化物流網(wǎng)絡模型內部各項系統(tǒng)和內容，促進我國物流產業(yè)穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展。