网络环境下面向资源利用优化的物流业务自发现技术研究

The rapid increase of logistics demand and green logistics, as well as the changes of economic structure, are posing challenges to improvements of logistics resource utilization ratio.The perception of business information between the logistics supply and demand is considered as the primary premise of meeting logistics demand and optimizing resource utilization. To address the problem of optimizing logistics resource utilization and meeting demand and the challenges of E-logistics, from respect of information discovery and utilization,the logistics business self-discovery technology for resource utilization optimization is proposed in this proposal. It would focus on (i) dynamics of logistics business discovery, (ii)self-discovery models for logistics business,(iii)matching and consolidation of logistics business for optimizing resource utilization,(iv) cooperative response control policies of business discovered,and(v) toolkits and simulation. The factors and relationships would be explored that have impacts on logistics business discovery and resource utilization, and a self-discovery model and the corresponding toolkit of logistics business would be developed for optimizing resource utilization, which would enable the logistics supply and demand to find each other accurately in automatic and active way so as to decrease the cost of business discovery and make improvements of its efficiency,validity and optimization. Accordingly it enables us to meet logistics demand more agilely and optimize logistics resource utilization. This research would make a contribution of theory and technique tools to resource utilization optimization, collaborative and intelligent logistics, and utilization of Internet information.

随着物流需求的增长、绿色物流等的发展及经济转型的要求，迫切需要有效提高物流资源利用率。而物流供需双方对业务信息的互为协同感知是满足物流需求和资源利用优化的首要前提。针对我国物流资源利用和物流需求开发不足的矛盾和物流电子化趋势，从信息发现及利用角度提出研究网络环境下面向资源利用优化的物流业务自发现技术。通过研究（1）物流业务发现过程的动力学行为；（2）物流业务自发现模型；（3）面向资源利用优化的物流业务的匹配及组合；（4）发现结果的协同响应控制和（5）自发现系统，系统地揭示影响物流业务发现及资源利用优化的因素及其作用关系，建立面向资源利用优化的物流业务自发现模型和系统。实现物流业务信息发现的自主化、敏捷化、协同化，减少物流业务发现成本，提高其发现的效率、有效性和优化程度，更敏捷地满足物流需求和实现资源利用优化。为资源利用优化、协同物流、智能物流及网络信息利用获得一些新的理论和技术手段。

随着物流需求的增长、绿色物流等的发展及经济转型的要求，迫切需要有效提高物流资源利用率。而物流供需双方对业务信息的互为协同感知是满足物流需求和资源利用优化的首要前提。在物流平台化、数据驱动的运营趋势下，本项目研究了网络环境下的物流业务自发现技术。为了提高物流业务发现的效率与质量，重点以物流信息平台中的运输（配送）业务为主要研究对象，从信息学、系统工程角度，通过利用系统动力学等理论，开展了① 物流业务发现技术现状和物流业务信息的生命周期控制，② 物流业务发现过程的动力学行为，③ 物流业务自发现模型及系统；④ 面向资源利用优化的物流业务的匹配及组合；⑤ 发现结果的协同响应控制和⑥ 物流业务发现质量相关的保障技术研究。全面揭示了物流业务信息的演化规律和物流业务发现过程的动力学行为，找到了影响物流业务感知和物流资源利用的各种因素及其作用关系；并从资源视角出发，融合当前信息发现的优势技术，设计建立了物流业务的协同感知模型、运输车辆组合、货物组合、车货匹配概率预测及支持配送组合发展协同配送的成本效益评估模型；建立了物流业务发现结果的协同响应、决策支持模型和方法。实现了互联网环境下的物流业务信息发现的自主化、敏捷化、智能化、协同化和优化，提高物流供需主体对业务信息的协同感知和控制能力。已发表相关论文10篇，申请发明专利10项，取得软件著作权4项。研究不但丰富了对物流信息平台特征及其运营影响因素的认识，能为物流信息平台设计、发展和基于物流信息平台的业务发现质量提供控制方向；也为物流资源利用、协同物流、智能物流及网络信息利用获得了一些新的理论、认识，提供了提高我国物流资源利用率、运输敏捷调度的新的技术方法。项目还发展出了“车货匹配概率”及“有决策时间窗的资源匹配决策问题”，这些为未来的物流信息平台及其他基于共享资源运营的云制造平台等的控制、调度提供了新的研究方向（如保证调度方案稳定性）。