在物流行业中，"最后一公里"配送是至关重要的环节，它涉及到如何高效地将货物从配送中心送达客户手中。本主题探讨的是使用邻域搜索算法来解决这个问题，特别是结合了卡车和无人机的协同配送策略。这样的混合模式可以提高配送效率，减少交通拥堵，并降低碳排放。 邻域搜索算法是一种优化方法，常用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）。在最后一公里配送中，邻域搜索算法通过在当前解的“邻域”内寻找改进方案，逐步逼近最优解。每次迭代时，算法会改变当前解的一部分，例如重新分配一个或多个送货顺序，然后评估新的解决方案，直到达到预设的停止条件。 在这个场景中，我们引入了无人机作为补充运输方式，以解决卡车配送的局限性。无人机可以快速穿越城市，尤其适合短距离、轻量级货物的配送。这种卡车与无人机的协同模式可以分为以下几个步骤： 1. **问题建模**：需要将实际配送问题转化为数学模型，定义决策变量（如每个订单的配送方式、无人机的起降点等），并设定目标函数（如总成本、配送时间等）和约束条件（如无人机载重、飞行距离限制等）。 2. **初始化解**：生成一个初始配送方案，可能是随机的或者基于规则的。可以设定一部分订单由卡车配送，另一部分由无人机配送。 3. **邻域操作**：设计一系列邻域操作，例如交换两个订单的配送方式，或者调整无人机的起降点。每一步操作都会生成一个新的解。 4. **搜索策略**：执行搜索策略，如贪婪算法、模拟退火、遗传算法或禁忌搜索，以探索邻域并选择改善的解。 5. **评估与接受准则**：计算新解的评估值（通常为目标函数值），并与当前解进行比较。只有当新解优于或满足接受准则时，才更新当前解。 6. **迭代与终止**：重复步骤4和5，直到达到预设的迭代次数、改进阈值或其他停止条件。 Python作为强大的编程语言，提供了许多库和工具，如`NetworkX`用于图论建模，`NumPy`和`Pandas`处理数据，以及`scipy.optimize`中的优化算法。在`mFSTSP-master`这个压缩包中，可能包含了实现邻域搜索算法的代码框架，以及可能的数据集和结果分析工具。 利用邻域搜索算法解决卡车和无人机协同配送问题，是物流领域的一个创新尝试。通过智能优化技术，我们可以提高配送效率，降低成本，同时兼顾环保和客户满意度。在Python环境下，我们可以构建灵活且高效的求解系统，为实际业务提供有价值的解决方案。

在互联网+的大环境下,物流行业的发展日新月异,目前广为人知的2种传统配送方式-直接配送和间接配送已无法满足消费者日益变化的配送需求,最后一公里配送成为物流业健康有序发展的瓶颈。而由京东率先开启的众包配送虽然在一定程度上解决了传统配送的不足之处,但仍然存在着安全性和责任界定等问题。为了充分发挥2种配送方式的优势,缓解最后一公里配送难的问题,文章在众多学者研究的基础上,对2种配送方式的使用范围进行了定性分析,以客户区域为导向,提出针对不同区域实施不同的配送服务的建议,通过攫取众包配送之长来填补传统配送之短,两者进行整合,这也不失为一种解决末端配送问题的明智之举。

最后一公里基于DSLAM和用户之间运行的链路层协议来调整下行的流量，防止DSLAM流量超过线路实际能力造成拥塞。

最后一公里基于DSLAM和用户之间运行的链路层协议来调整下行的流量，防止DSLAM流量超过线路实际能力造成拥塞。

农村乡镇邮政物流服务：确保最后一公里的实现推荐.pdf

文档讲述了几个方面的内容：服务化已经成为数字经济时代的主旋律、如何实现面向服务共享的大数据平台、平台架构的核心应用

金融行业网络安全运营最后一公里实践.pdf

简介 前端 初步

“安全情报与情境感知”_谈大数据分析平台的最后一公里建设 安全测试 业务风控 零信任 安全对抗 渗透测试

研发效能提升最后一公里之编译加速