36、物流系统与模糊网络：降低碳排放与建模非线性过程的研究

最新推荐文章于 2025-12-31 12:30:00 发布

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#智能物流系统 #碳排放 #模糊网络

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物流系统与模糊网络：降低碳排放与建模非线性过程的研究

一、降低运输卡车碳排放的智能物流系统研究

二氧化碳排放计算方法
- 排放因子概念 ：二氧化碳排放因子指单位燃料消耗所产生的二氧化碳排放量，其数值因燃料类型而异。对于铁路运输，还需考虑能耗，且每千瓦的二氧化碳排放因子应参考最新数据，因为该数据每年更新。
- 替代计算方法 ：当难以准确估算燃料消耗量时，可采用燃油效率法、吨公里法或运输公平法。
  - 燃油效率法 ：当每日车辆运行日志更新但准确里程难以明确时使用。计算公式为：$CO_2$ 排放（$Kg - CO_2$）=（总里程÷燃油效率）×$CO_2$排放因子。
  - 吨公里法 ：适用于以吨里程衡量绩效指标的企业，当需要用相同方法计算环境影响以保持绩效指标一致性时采用。计算公式为：$CO_2$ 排放（$Kg - CO_2$）=（运输重量×运输距离）×$CO_2$排放基本单位。
- 数据获取 ：计算二氧化碳排放量所需的关键数据中，包裹重量和运输距离可从托运人处获取，消耗的燃料数据则来自运输公司，而运输公司需依靠托运人提交的数据确定每个包裹的重量。
绿色物流趋势
- 政策驱动 ：韩国自 2012 年起需减少温室气体排放，这促使该国物流行业积极发展绿色物流技术。当前，行业内降低物流中的二氧化碳排放量以及建立综合物流信息系统的需求尤为迫切。
- 行业现状 ：韩国航运业在运输和物流部门中排放的温室气体最多，其中大部分来自公路运输。预计公路运输的温室气体排放量将增加，未来将成为企业的关键绩效指标之一。
- 研究意义 ：本研究旨在通过估算实际二氧化碳排放量，设计智能物流信息系统，并将计算数据反映在模型中，以优化实际物流网络。
智能物流信息设计
- 物流环境分析 ：以公司 P 为例，该公司在利川、光州、大邱和釜山设有物流基地，均与位于镇川的中央生产基地相连。为收集物流数据，在 12 辆运输卡车上安装了电子转速表，收集的数据包括车辆调度次数、调度类型、调度目的地、托运人/包裹/发票编号、收到的箱子数量、订单金额和托盘数量。运输存在一些限制，如包裹在上午从各物流基地运往六个客户，托盘为 1100x1100cm 的国际标准尺寸，同时运送托盘和箱子。
- 系统配置与设计 ：公司 P 的物流系统将中央生产基地与各物流基地相连，各物流基地再与客户相连。各种物流监测数据，如行驶里程、行驶时间、燃料消耗和驾驶行为，被传输到基于互联网的智能物流信息系统。这些数据作为路线和中央物流基地优化引擎的关键绩效指标，帮助运输公司确定能使二氧化碳排放总量最小化的最佳中央物流基地。
学术思考
- 运输情况 ：从镇川的中央生产基地和仁川、光州、大邱、釜山的 4 个物流基地共产生 640 条运输路线，为约 160 个客户配送包裹。平均运输时间为 4.76 小时，快递订单响应能力（即配送次数）达 29439 次。使用 5 吨柴油卡车运输，根据 IPPC 指南计算的二氧化碳排放总量为 72600kg $CO_2$/TJ。
- 物流中心优化 ：物流中心替代方案 S3 在减少二氧化碳排放方面排名最适宜，尽管在成本效益方面排名第五。

计算方法	适用情况	计算公式
燃油效率法	每日车辆运行日志更新但准确里程难以明确	$CO_2$ 排放（$Kg - CO_2$）=（总里程÷燃油效率）×$CO_2$排放因子
吨公里法	以吨里程衡量绩效指标，需统一环境影响计算方法	$CO_2$ 排放（$Kg - CO_2$）=（运输重量×运输距离）×$CO_2$排放基本单位

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(中央生产基地):::process --> B(物流基地 1):::process
    A --> C(物流基地 2):::process
    A --> D(物流基地 3):::process
    A --> E(物流基地 4):::process
    B --> F(客户 1):::process
    B --> G(客户 2):::process
    C --> H(客户 3):::process
    C --> I(客户 4):::process
    D --> J(客户 5):::process
    D --> K(客户 6):::process
    E --> L(客户 7):::process
    E --> M(客户 8):::process

物流系统与模糊网络：降低碳排放与建模非线性过程的研究

二、基于区间类型 - 2 模糊关系的神经模糊网络设计

引言
- 神经模糊网络 ：神经模糊网络（NFNs）是模糊推理系统和神经网络研究的活跃领域，主要关注两者的集成。通常，NFNs 由模糊“如果 - 那么”规则表示，使用反向传播（BP）算法优化网络参数。
- 区间类型 - 2 模糊集 ：扎德引入了 2 型模糊集的概念，它是 1 型模糊集的扩展。与 1 型模糊集不同，2 型模糊集的隶属度等级不是数值，而是在单位区间内定义的模糊集。区间类型 - 2 神经模糊网络（IT2NFN）是区间类型 - 2 模糊集与神经网络相互作用的结果，旨在处理噪声环境。
- 本文研究 ：本文提出了区间类型 - 2 模糊关系基神经模糊网络（IT2FRNFN）的结构，其规则的前提部分由区间类型 - 2 模糊集组成，结论部分由神经网络表示。使用区间值三角隶属函数，规则结论中的区间集多项式函数系数通过 BP 算法学习。同时，使用实编码遗传算法优化网络结构和参数。
IT2FRNFN 的设计
- 区间类型 - 2 模糊集
  - 定义：2 型模糊集 $\tilde{A}$ 的特征由 2 型隶属函数 $\mu_{\tilde{A}}(x)$ 表示，形式为：
    [
    \mu_{\tilde{A}}(x)=\int_{x\in X}\int_{u\in J_x} f_x(u)/u / x
    ]
    其中，$J_x$ 是 $x$ 的主隶属度，$f_x(u)$ 是次隶属度。当 $f_x(u)=1$ 时，为区间类型 - 2 隶属函数，$\tilde{A}$ 可重新表示为：
    [
    \mu_{\tilde{A}}(x)=\int_{x\in X}\int_{u\in J_x} 1/u / x
    ]
  - 不确定性 ：2 型模糊集主隶属值的不确定性形成了有界区域，即不确定性足迹（FOU）。不确定性与隶属函数线性段的顶点有关，其扩展通过不确定性参数 $\rho$ 调整。
- IT2FRNFN 的结构
  - 规则形式 ：IT2FRNFN 由输入空间的模糊关系划分隐含，每条规则可表示为：
    [
    R_j: \text{If } x_1 \text{ is } \tilde{A} {1c_j} \text{ and } \cdots \text{ and } x_d \text{ is } \tilde{A} {dc_j} \text{ Then } y = f_j(x_1, \cdots, x_d)
    ]
  - 推理方案 ：分为三种情况：
    - 简化推理 ：$f_j = W_{j0}$
    - 线性推理 ：$f_j = W_{j0}+\sum_{k = 1}^{d} W_{jk}x_k$
    - 修正二次推理 ：$f_j = W_{j0}+\sum_{k = 1}^{d} W_{jk}x_k+\sum_{1\leq i\leq k\leq d} W_{jik}x_ix_k$
  - 规则参数 ：$W_{jk}=[w_{jk}-s_{jk}, w_{jk}+s_{jk}]$，$w_{jk}$ 和 $s_{jk}$ 分别是 $W_{jk}$ 的中心和扩展。
  - 激发集 ：规则 $R_j$ 的激发集 $f_j$ 是一个区间，形式为 $f_j = [f_j^l, f_j^r]$，经过归一化后得到 $\hat{f}_j = [\hat{f}_j^l, \hat{f}_j^r]$。
  - 输出：IT2FRNFN 的输出 $\hat{y}$ 是一个区间集，通过取左右端点的平均值进行去模糊化。
- 学习算法
  - 参数学习 ：IT2FRNFN 的参数学习通过调整神经元连接实现，使用标准的反向传播（BP）算法。参数更新公式为：
    [
    w_{j0}(p + 1)=w_{j0}(p)+\Delta w_{j0}
    ]
    其中，$\Delta w_{j0}=-\eta\frac{\partial E}{\partial w_{j0}}$，$\eta$ 是正的学习率。
  - 链式法则 ：通过链式法则计算 $\frac{\partial E}{\partial w_{j0}}$，为加速收敛，通常会添加动量系数 $\alpha$。$s_{j0}$ 的计算方法与 $w_{j0}$ 相同。
IT2FRNFN 的优化
- 遗传算法 ：遗传算法（GAs）是基于全局种群的优化器，能够在复杂搜索空间中进行鲁棒搜索，不易陷入局部最小值。
- 优化内容 ：使用遗传算法确定网络的结构组件，如输入变量的数量、选择的输入变量、前提部分使用的隶属函数数量和结论部分多项式的阶数。同时，依次优化隶属函数的参数、前提的不确定性参数、结论部分的学习率和动量系数。
实验研究
- 数据来源 ：使用来自煤气炉非线性过程的时间序列数据（296 个输入 - 输出对），将甲烷气体流速 $u(t)$ 和二氧化碳密度 $y(t)$ 的延迟项作为六个输入变量，$y(t)$ 作为输出变量。
- 数据划分 ：前 148 对数据用于训练，其余数据作为测试集。测试集加入 0dB 白高斯噪声，重复测试 5 次。
- 性能评估 ：以均方误差（MSE）为性能指标，比较 FRNFN 和 IT2FRNFN 的性能。结果表明，IT2FRNFN 在一般性能和噪声鲁棒性方面优于 FRNFN。

模型	输入变量数量	隶属函数数量	类型	训练集性能指标（PI）	测试集性能指标（E_PI）	噪声数据性能指标（E_PIn）
FRNFN	6	3	3	0.021	0.271	7.762±0.808
IT2FRNFN	6	2	3	0.038	0.259	7.351±0.621

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(输入数据):::process --> B(IT2FRNFN 网络):::process
    B --> C(规则前提部分):::process
    B --> D(规则结论部分):::process
    C --> E(模糊关系划分):::process
    D --> F(多项式函数):::process
    E --> G(激发集计算):::process
    F --> H(输出计算):::process
    G --> H
    H --> I(去模糊化):::process
    I --> J(输出结果):::process

综上所述，本文对智能物流信息系统和区间类型 - 2 模糊关系基神经模糊网络进行了研究。智能物流信息系统通过优化配送路线和物流基地位置，减少了二氧化碳排放。IT2FRNFN 在处理非线性过程和噪声环境方面表现出良好的性能，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。未来可进一步研究如何更好地应用这些技术，提高系统的效率和性能。