一种基于用户画像聚类分析的城市共同配送方法

    公开(公告)号:CN119204919A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411144320.4

    申请日:2024-08-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及物流配送领域,公开了一种基于用户画像聚类分析的城市共同配送方法。具体为,首先,采用问卷调查的方式收集城市各类共同配送企业用户的需求信息;然后,利用深度图像聚类的用户群体画像方法,基于需求数据对用户画像图片进行聚类分析,形成需求特征鲜明的用户类别;构建最大覆盖模型,使用启发式算法求解模型,确定配送中心选址位置;最后,针对不同用户类别,即时间敏感型和费用敏感型用户,设计具有不同目标函数的带时间窗的车辆路径规划方案,采用禁忌搜索算法求解生成配送路径。本发明提出在对城市共同配送用户端进行精准画像的基础上,根据客户需求灵活调整配送车辆路径,实现差异化配送,减少配送资源的浪费。

    一种基于Delphi-熵权-TOPSIS的物流园区数字化水平评价方法

    公开(公告)号:CN119204781A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411149015.4

    申请日:2024-08-21

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于Delphi‑熵权‑TOPSIS的物流园区数字化水平评价方法。建立了物流园区数字化水平的评价指标体系,包含数字化技术应用、数字化投入情况、数字化平台建设、数字化管理服务4项一级指标,下涉16项二级指标。结合Delphi法与熵权法计算评价指标的综合权重,建立基于组合赋权与TOPSIS的物流园区数字化水平评价模型,计算得到物流园区的数字化水平的评价排序结果。本发明充分结合了专家经验与客观实际数据,能够为各地区针对性评价物流园区数字化水平提供方法,契合政府智慧物流园区试点应用的需求。

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