基于数学建模在物流网络模型中的分析与应用

田苗

摘要：随着我国信息化时代不断发展，智能物流成为人们生活当中不可或缺的重要基础服务。在电子商务、物联网技术日渐创新的当下，人们网络购物、日常生活都离不开物流，对于物流服务的需求要求更高，促使物流网络运行效率更高。纵观我国当前物流网络模型来看，大部分物流系统都是借助信息数学建模管理模式实施设计，这样可以有效强化物流网络模型运行效率。本文将针对信息化物流网络模型进行详细分析，提出物流网络模型中的现存问题，并构建出基于数学建模的物流网络优化模型，实现物流运输效率最大化，切实满足当前社会对物流服务的需求。

关键词：数学建模  物流网络模型  物流数据筛选  模型构架设计

中图分类号：O29文献标识码：A   文章编号：1672-3791（2022）01（a）-0000-00

Analysis and Application of Mathematical Modeling in Logistics Network Model

TIAN  Miao

（Heilongjiangcollege of business and Technology， Harbin，Heilongjiang  Province，150025， China）

Abstract：With the continuous development of China's information age， intelligent logistics has become an indispensable basic service in people's life. With the increasing innovation of e-commerce and Internet of things technology， people's online shopping and daily life are inseparable from logistics. The demand for logistics services is higher， which promotes the operation efficiency of logistics network. Looking at the current logistics network model in China， most logistics systems are designed with the help of information mathematical modeling management mode， which can effectively strengthen the operation efficiency of logistics network model. This paper will analyze the information-based logistics network model in detail， put forward the existing problems in the logistics network model， and build a logistics network optimization model based on mathematical modeling to maximize the logistics transportation efficiency and effectively meet the current social demand for logistics services.

Key Words：Mathematical modeling; Logistics network model; Logistics data screening， Model framework design

在物流運输领域中，随着人们对物流服务需求的不断提升，促使物流运输当中存在的诸多问题需要优化。从客观层次上来说，优化物流运输管理问题是一个非常复杂的流程。针对运输路径来说，因为运输路径优化问题是NP-C问题，对各类物流信息数据计算复杂性要求相对较高。在信息化时代当下，物流网络模型信息化发展趋势明显，为了有效实现物流网络模型优化创新，需要引入数学建模技术来实现物流网络模型运行效率优化，让物流网络模型运行更加适应当前社会发展需求，展现出物流网络运输的与时俱进性。该文将基于数学建模在物流网络模型中的应用进行详细分析。

1信息化物流网络模型分析

当前我国社会已经进入了信息化时代，信息化背景之下物流网络模型具备信息技术化与信息网络化特点。信息化背景之下，物流网络模型主要分为3个系统构成。第一，综合信息系统。综合信息系统是由客户需求检测系统、客户信息收集系统、客户信息反馈系统、应急信息处理系统、应急信息发布系统等构成的。在综合信息系统当中承担着客户信息收集、整理、发布、指令下达等诸多功能，这样便可以迅速地对客户信息进行管控。第二，评估决策系统。评估决策系统便是由各个网络节点的相关人员、基础设施构成，在该系统当中承担起了对所搜集到的数据信息进行处理的责任。此外，该系统还需要第一时间对各项信息进行响应，并发布相关的指令。第三，快速储运系统。快速储运系统是一种以快速响应所需各种物流网络资源、实现特定运送存储为目标的数据信息处理系统，以便第一时间对各项运输信息进行处理，确保快速、精准、安全第进行货物运输存储。综合信息系统、评估决策系统、快速储运系统，三者共同构建出了信息化物流网络模型。单个物流企业在应用信息化物流网络模型时，会以信息技术作为主要媒介，在信息化物流网络模型当中搭建起畅通的信息沟通交互途径，建立起企业与客户之间流畅的信息沟通，构成供应链式物流网络。在信息化物流网络模型运行的过程中，系统接收到客户订单之后，便可以工供应商处进行提货设计，将货物按照特定的物流途径输送到客户手中。借助信息化技术手段对信息化物流网络模型进行作用，对物流网络资源内容进行整合，形成企业之间分工协作的服务模式。

2物流网络模型中的现存问题

在人们生活水平不断提升的当下，人们对于物流服务的需求日渐提升，为了实现广大群众们不断提升的实际需求，就应该借助数学建模技术来提升物流运输效率。物流网络模型优化设计中涉及的内容较多，实施物流网络运输模式优化涉及的运输信息较多。将货物从集散中心分配到多个目标时，需要明确物流配送位置、数量需求、优化路径，在确保运输效率最大化、运输成本最低化的基础上，还可以践行物流网络模型优化。物流网络模型优化的几个目标有以下几点：第一，对每条线路的货运量进行把控，确保个车辆的货运量不得超载。第二，每条车辆运输目标应该明确，要求一辆车辆限定时间内送达货物。第三，每一辆运输车自集散中心出发，应该在规范的时间内返回到集散中心。按照以上的目标要求，引入数学模型技术对物流网络模型进行科学合理优化。

3数学建模在优化物流网络模型中的应用策略

3.1 物流数据筛选

为了实现物流网络模型优化目标，必须要对物流处理的数据进行筛选。在进行物流数据筛选的过程中，主要是借助两种方式实现的，第一，基于数据过滤对物流数据进行字段筛选分析;第二，基于物流数据缠绕属性筛选方式，对物流数据进行字段筛选。

3.1.1数据过滤筛选

基于数据过滤对物流数据进行字段筛选时，应该明确数据筛选特征。借助物流数据过滤方式实施字段筛选是一种具备高效的数据筛选方式，可以对特定判断标准的数据信息进行属性划分，筛选出分值较高属性的数据信息。数据过滤筛选模式在适当的判定准则之下进行数据过滤处理，能够快速得到目标数据信息，并且对目标数据的好坏、质量进行处理分析。数据过滤筛选模式的优点是可以快速的排除无用的数据信息，缩小优化属性字段搜索范围，用来作为属性预选器具备较高的价值，字段筛选快速。使用数据过滤筛选模式进行字段筛选是一个较为独立的存在，與数据挖掘方法无关，与预测算法无关。数据过滤筛选模式的显著缺点是无法筛选出一个规模较小、质量交优的字段。

3.1.2数据缠绕属性筛选

数据缠绕属性筛选模式对物流数据筛选具备一定价值，能够在一定程度上起到数据筛选监督，细化具体字段筛选效率。在属性的筛选过程中，可以使用预期器算法对想要筛选的信息属性进行评价。一般情况下评价的准则是筛选出该属性之后的数据，并且借助预测期来获取精准度较高的数据信息。使用涵盖筛选属性的数据集来训练预测期，根据训练得到的预测期在测试集上评判数据筛选的质量。物流大数据的非结构化转变了数据分析的模式，促使数据筛选的要求更高。传统数据分析一般以结构化数据分析为主，物流业务分析主要是以被动式信息接受为主。在大数据时代背景之下，物流数据信息爆炸式增长，数据信息的累加促使物流数据信息分析对比量更多，通过大量非结构化的模式，对数据信息之间隐含的关系进行分析把控，以便探寻出物流数据信息内在关系与数据暗藏特点。数据缠绕属性筛选模式其优点是可以探寻出物流数据信息之间内藏特点，集中强化数据信息筛选的精准度，获取规模相对较小的属性字段。数据缠绕属性筛选模式的缺点便是该模式构架相对复杂，数据挖掘时间较长，筛选出来的数据信息属性对预测算法具备一定的依靠性。

3.2优化物流网络模型构架设计

为了满足优化物流网络模型目标，该文提出双加权物流网络模型二次规划，将样本物流网络数据复制成两份，则数据量从原来的变成2×，并且分别以不同的概率对不同类型的数据信息进行划分。在引入数学建模时，最小化为;前是模型复杂程度;后是加权后的经验物流管理;为权值;为误差。将其转换为拉格朗日方程，其中、、、、表示1拉格朗日系数和误差值，求出、、、，、、r微偏分便可以获取最终想要的物流数据信息结果。该文所设计的优化建模算法策略，对非结构化的物流数据信息进行预测，在此基础上非结构化的物流数据信息在存在异常的情况，便可以引入加权建模、双权建模算法对异常值进行处理。引入数据建模对非结构化的物流数据信息运输情况进行预测，引入微阵列数据，借助在非结构化数据信息当中对重要属性字段进行筛选这一规则，便可以对重要数据进行筛选把控处理。优化物流网络模型在数据信息精准度筛选当中进行应用，比一般的算法速度更快。，，···，是输入数据，，，···，是权值，存在为获取的激活函数。激活函数的作用是对输入数据进行客观处理，其主要目的便是将不规整的数据信息进行统一化处理。在此数据建模当中，物理网络模型的输入输出为{（，）}=1，=[、···x]∈m，其中表示分量的维度。

分类模型为：

i=1

i=1

=∑（）=∑（，，） ，=1，…，

其中为输出权值向量，为输入权值向量，为与相对应的实际输出向量为偏置。单隐层物流网络模型的输出误差最小，最小损失函数严格按照最小二乘原则，为的广义逆矩阵，通过训练物流网络模型来构建数据模型。在物流网络模型当中，在网络数据当中寻运行速度非常快，在同类精度条件之下相比BPNN、SVM、决策树等有着时间复杂度等优势。此外，与常用数据建模分类方法相比，优化后物流网络模型的优势较高。

3.3优化物流网络模型優势验证

在优化物流网络模型之下进行数学建模分析，为了实现运输成本最优化，那么便可以设置，=1，2。其中=1，2，3，4···表示从仓库运输到客户距离的商品数量。从A两个仓库运往4个地区的产品数量的总和应该分别为、，所以应该满足：

+++=

+++=

在该文当中，通过网络模型的方式获取最优化的运输成本方案。模型对总物流成本进行了分析，并且规划出了用时最低的路线方案，切实满足了优化物流网络模型构建需求。

4结语

总而言之，数学建模技术作为一种具备科学化的模式，可以有效应用于物流运输模式当中。在当前社会的不断发展和进步当下，人们对于物流运输需求日渐提升，为了切实有效地促进我国物流领域的科学发展、契合人们的实际需求，在此次对信息化物流网络模型分析，探讨物流网络模型中的现存问题，对其进行优化设计，必须要积极引入数学建模，实现对传统物流运输模式的优化，确保物流运输效率最大化、运输成本最优化、运输路线高效化。

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