15、农业物流与新闻检测的智能解决方案

农业物流与新闻检测的智能解决方案

农业物流路由优化

在农业物流管理和收获后损失管理中，农业物流网络的复杂性以及中间商的不当处理起着重要作用。印度农业物流需要优化网络，以保持农产品新鲜度并减少收获后损失。优化从建模开始，以解决方案结束，建模是优化任何系统的强大工具，可使用多种算法求解模型，算法分为启发式和元启发式。

路由优化的必要性

每天需要处理成百上千个配送点。假设一个车队有100辆卡车，每天要为这些卡车规划在“n”个地点的配送计划，系统需要在最小化成本的同时最大化效率。解决具有车辆数量、车辆容量、时间、距离、农产品数量、仓库数量、零散配送、人力资源以及交通和道路状况等诸多约束的数学模型具有挑战性，但找到解决方案会非常有用。

解决车辆路径规划问题（VRP）可以提高车辆利用率，减少车队行驶时间，节省物流成本，让客户更满意服务。路由问题有三种解决方法：
1. 手动方法 ：是解决给定约束问题最有效的方法，但需要数小时才能找到解决方案。
2. 使用预设求解器 ：速度稍快，但解决方案仅满足一些基本约束，仅适用于数学教育系统，不适用于现实世界。
3. 利用先进计算 ：是最终且高效的方法。

提出的方法

提出的路由方法分为三个阶段：
1. 枢纽数量识别
- 此阶段是初始阶段，需要收集整个城市或州的市场枢纽位置详细信息，以距离矩阵向量的形式呈现。距离矩阵是二维方阵，包含集合中元素两两之间的距离，对角值为零，矩阵对称。
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