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基于模糊神经模拟的物流系统管理决策
1 引言
在物流系统中，准确的预测和合理的决策对于提高效率和降低成本至关重要。模糊神经模拟技术为物流系统的管理决策提供了一种有效的方法。本文将探讨如何利用模糊神经模拟进行物流系统的管理决策，特别是在港口谷物转运物流方面的应用。
2 模糊神经模拟预测
2.1 ANFIS 混合系统训练与预测
为了减少预测误差，混合网络基于测试样本进行训练。训练后的 ANFIS 网络在控制样本上的检查结果显示，误差为 4.49%。该系统能够预测港口区域内谷物转运的七个潜在可能体积值，通过预测结果还可以确定实际单位下的误差大小。
2.2 预测结果分析
预测结果表明，在实际单位下，预测结果的偏差比通过程序比较时更小，这进一步证明了使用 ANFIS 解决此类预测问题的可行性。而且，随着时间序列规模的增大，预测误差会更小，这有助于研究人员更好地训练和配置网络，尤其是在原始数据库没有显著波动的情况下，能够实现近乎最优的预测结果。
3 实际应用方面
3.1 规划运营的考虑因素
获得的预测值有助于规划将谷物运往港口的超载机制和车辆的运营。在选择转运机制时，应基于技术参数进行，其中重载机制的每小时容量是首先需要考虑的指标，它会影响以下物流过程的方面：
- 海船服务时间（上传时的闲置时间）
- 车辆与机械化设施协同工作所需的谷物卡车数量
- 同时使用的货物移动装载机数量
- 每日调度量，即泊位容量
此外，机制的移动性也是一个重要特征，在短时间内为多艘船舶服务时，这一特性尤为关键。
3.2 基于不同因素的港口容量计算
为了在港口货物转运过程中做出合理的管理决策，需要考虑三个与港口（码头）容量相关的主要因素，并据此计算不同情况下的港口容量：
-
评估每小时最大港口卡车容量（根据基础设施技术特征）
：以 Mariupol 海港为例，港口码头根据最大容量每天最多可服务 240 辆谷物公路列车卡车，24 小时内可服务 100 节铁路谷物车厢。假设卡车以均匀流量到达港口，且谷物超载在 8 小时工作日内进行，每小时容量的计算公式为：
[CAP_{hour}^{tech} = \frac{CAP_{max}^{tech}}{T_{port}^{work}}]
其中，(CAP_{max}^{tech}) 是根据装载基础设施技术方面的每日最大港口卡车容量（辆/天），(T_{port}^{work}) 是港口转运机制在工人工作期间的运行时间（小时）。根据此公式计算，该港口每小时最多可服务 30 辆谷物公路列车卡车。
-
定义每小时必要的港口卡车容量（基于车辆和转运机制的协调交互） ：为确保转运机制和车辆的协调运行，需要满足以下条件：
[INTERVAL = OPERATION\ RHYTHM]
其中，(INTERVAL) 是卡车到达港口的时间间隔（辆/小时），(OPERATION\ RHYTHM) 是转运机制的运行节奏（次/小时）。确定港口所需服务的卡车数量的两个关键参数是谷物公路列车卡车的载货容量和重载机制的每小时运营生产率。必要的港口每小时容量计算公式为：
[CAP_{hour}^{neces} = \frac{T_{parking}^{1h} \cdot TRANSCAP_{total}^{oper}}{LCAP_{average}^{truck}}]
其中，(T_{parking}^{1h}) 是港口达到开始超载过程所需谷物货物量的时间（小时），(TRANSCAP_{total}^{oper}) 是转运机制每小时的总货物超载容量（吨/小时），(LCAP_{average}^{truck}) 是卡车的平均装载容量（吨）。转运机制每小时的总货物超载容量计算公式为：
[TRANSCAP_{total}^{oper} = \sum_{i=1}^{k} N_{mech}^{i} \cdot TECHCAP_{mech}^{i} \cdot K_{ustime}^{i}]
其中，(N_{mech}^{i}) 是第 (i) 种类型转运机制的数量（台），(TECHCAP_{mech}^{i}) 是第 (i) 种类型转运机制的技术货物超载容量（吨/小时），(K_{ustime}^{i}) 是第 (i) 种类型转运机制装载船舶时的运行时间系数（百分比）。 -
计算每小时实际港口卡车容量（基于模糊神经模型的货物超载量预测结果） ：实际港口卡车容量是最重要的参数，它有助于在港口货物转运过程中的时间管理决策中设计灵活的解决方案。该指标由训练后的模糊神经网络的预测结果确定，计算公式为：
[CAP_{hour}^{fuzzy - neural} = \frac{Q_{forec}}{T_{idle}^{unload} \cdot TRANSCAP_{total}^{oper} \cdot K_{arrival}^{uneven}}]
其中，(Q_{forec}) 是使用模糊神经模型获得的预测体积（吨），(T_{idle}^{unload}) 是卡车卸载时的闲置时间（小时），(K_{arrival}^{uneven}) 是车辆到达港口的不均匀系数，其平均值分布在 1.1 - 1.8 之间。
3.3 不同情况下港口容量计算结果
根据上述公式（1）、（3）和（5），对不同条件下的港口容量进行了建模计算，结果如下表所示：
| 最大港口卡车容量（辆/小时） | 必要港口卡车容量（辆/小时） | 实际港口卡车容量（辆/小时） |
| — | — | — |
| 30 | 13 | 28 |
| 30 | 25 | 33 |
| 30 | 38 | 34 |
| 30 | 50 | 26 |
| 30 | 63 | 23 |
为了找到不同条件下港口容量与转运机制每小时总货物超载容量之间的依赖关系，并确定管理决策区域，设计了港口容量的图表。物流运营商应使用由描述不同条件下港口运营的三条曲线所限制的阴影区域来制定管理解决方案。
3.4 管理决策系统
在特定时间的重载前沿操作中，关于服务卡车数量的决策系统可以用以下数学公式表示：
[MAN\ DEC(Q_{trucks}) = \min\begin{cases} CAP_{hour}^{tech}, & \text{技术条件} \ CAP_{hour}^{neces}, & \text{技术条件} \ CAP_{hour}^{fuzzy - neural}, & \text{实际条件} \end{cases}]
其中，(MAN\ DEC(Q_{trucks})) 是基于港口每小时可服务的最大潜在卡车数量，对港口物流方面功能的管理决策（辆/小时）。基于这种方法的管理决策可以使港口和运输商的资源得到合理分配，从而最大限度地减少时间和财务资源的损失，这与工业 4.0 概念中资源的合理分配以实现最大利润并保持制造过程的高效率相符合。
4 总结与展望
4.1 研究成果总结
本文提出了一种基于模糊神经模拟的港口物流管理决策方法，该方法考虑了重载前沿的技术安排特点、两种运输方式交互过程中的技术方面以及模糊神经模型的预测结果。通过使用 ANFIS 自学习系统，转运量的预测结果具有较低的平均误差（不超过 4.99%），优于概率方法。这种方法的优势在于实际计算了将谷物运往港口的卡车数量，从而能够合理分配港口资源，符合工业 4.0 制造政策。
4.2 未来研究方向
未来的研究将基于所提出的方法，确定船舶在港口装载期间的合理时间。研究目标不仅是通过高水平组织两种运输方式之间的交互以确保谷物直接超载，还包括确定港口升降机上必要的谷物储备，以确保船舶连续装载，从而进一步减少船舶服务时间，提高供应链整体效率。
通过以上内容可以看出，模糊神经模拟技术在物流系统管理决策中具有重要的应用价值，能够为港口物流的规划和运营提供科学依据。
5 决策系统与图表分析
5.1 决策系统的数学表达
在特定时间的重载前沿操作中，关于服务卡车数量的管理决策系统可用如下数学公式表示：
[MAN\ DEC(Q_{trucks}) = \min\begin{cases} CAP_{hour}^{tech}, & \text{技术条件} \ CAP_{hour}^{neces}, & \text{技术条件} \ CAP_{hour}^{fuzzy - neural}, & \text{实际条件} \end{cases}]
这里的 (MAN\ DEC(Q_{trucks})) 是基于港口每小时可服务的最大潜在卡车数量，对港口物流方面功能做出的管理决策，单位为辆/小时。该公式综合考虑了技术条件下的最大港口卡车容量、基于技术工艺的必要港口卡车容量以及实际情况下的港口卡车容量，通过取最小值的方式，确保管理决策在各种条件的限制下得以合理制定。
5.2 港口容量图表分析
为了更直观地展示不同条件下港口容量与转运机制每小时总货物超载容量之间的依赖关系，设计了港口容量的图表。物流运营商可依据图表中的阴影区域来制定管理解决方案，该阴影区域由描述不同条件下港口运营的三条曲线所界定。
以下是不同条件下港口容量的计算结果表格：
| 最大港口卡车容量（辆/小时） | 必要港口卡车容量（辆/小时） | 实际港口卡车容量（辆/小时） |
| — | — | — |
| 30 | 13 | 28 |
| 30 | 25 | 33 |
| 30 | 38 | 34 |
| 30 | 50 | 26 |
| 30 | 63 | 23 |
从表格中可以看出，不同条件下的港口卡车容量存在差异。最大港口卡车容量相对固定，而必要港口卡车容量和实际港口卡车容量会根据不同的因素发生变化。这种差异为物流运营商在制定管理决策时提供了参考，使其能够根据实际情况灵活调整资源分配。
5.3 管理决策区域的确定
通过对港口容量图表的分析，可以确定管理决策区域。这个区域是由三条曲线所围成的阴影部分，代表了在不同条件下港口运营的可行范围。物流运营商应在这个区域内制定管理解决方案，以确保港口资源的合理利用和物流过程的高效运行。
下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了管理决策的大致流程：
graph LR
A[开始] --> B[计算三种港口容量]
B --> C[绘制港口容量图表]
C --> D[确定管理决策区域]
D --> E[制定管理解决方案]
E --> F[结束]
6 方法优势与实际应用意义
6.1 方法优势体现
本文所提出的基于模糊神经模拟的港口物流管理决策方法具有显著优势。首先，通过使用 ANFIS 自学习系统，转运量的预测结果平均误差较低，不超过 4.99%，相比概率方法有明显提升。这使得预测更加准确，为后续的管理决策提供了可靠的数据支持。
其次，该方法实际计算了将谷物运往港口的卡车数量，能够根据实际需求合理分配港口资源。这种基于实际情况的资源分配方式，符合工业 4.0 制造政策中对资源合理利用的要求，有助于提高港口运营的效率和效益。
6.2 实际应用意义
在实际应用中，这种管理决策方法对于港口物流的规划和运营具有重要意义。具体体现在以下几个方面：
-
减少资源损失
：通过合理分配港口和运输商的资源，能够最大限度地减少时间和财务资源的损失。例如，在安排卡车数量和转运机制时，可以避免因资源过剩或不足导致的浪费和延误。
-
提高供应链效率
：合理的管理决策有助于优化港口物流过程，减少船舶服务时间，使船舶在港时间不超过 2 - 3 天，符合世界标准。这不仅提高了港口的运营效率，还能提升整个供应链的效率。
-
适应工业 4.0 发展
：该方法与工业 4.0 概念相契合，能够根据实时数据和预测结果进行动态调整，实现资源的最优配置，有助于港口物流向智能化、高效化方向发展。
7 未来研究展望
7.1 确定船舶合理在港时间
未来的研究将聚焦于确定船舶在港口装载期间的合理时间。这需要综合考虑多种因素，如港口的运营能力、船舶的装卸效率、货物的运输需求等。通过基于所提出的管理决策方法，结合实际数据进行分析和模拟，找到船舶在港时间的最优解，进一步提高港口物流的效率。
7.2 确保船舶连续装载
除了确定船舶合理在港时间，未来研究还将致力于确定港口升降机上必要的谷物储备，以确保船舶能够连续装载。这需要对谷物的运输和存储过程进行深入研究，建立科学的储备管理模型，根据不同的船舶需求和港口运营情况，合理调整谷物储备量，避免因谷物短缺或过剩导致的船舶等待时间增加。
7.3 研究展望总结
未来的研究将围绕减少船舶服务时间、提高供应链整体效率展开。通过不断优化管理决策方法，结合实际应用中的反馈和数据，进一步完善港口物流的规划和运营体系，使港口物流能够更好地适应市场需求和工业 4.0 的发展趋势。
综上所述，模糊神经模拟技术在物流系统管理决策中具有巨大的应用潜力和价值。通过本文所提出的方法和研究展望，有望为港口物流的发展提供新的思路和解决方案，推动物流行业向更加高效、智能的方向发展。
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