基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。     

牡丹野生种根际土壤细菌群落特征分析

【目的】植物根际微生物群落由土壤环境和根系代谢活动共同作用产生，在植物生长发育过程中发挥重要功能。解析牡丹野生种在引种地根际土壤细菌群落特征，对有效利用微生物资源和保护野生植物种质资源具有重要的理论意义，为改良牡丹野生种的土壤环境、实现优质种质资源广谱性种植奠定基础。【方法】应用MiSeq高通量测序技术对大花黄牡丹(Paeonia ludlowii)、狭叶牡丹(P.potaninii)、紫牡丹(P.delavayi)、黄牡丹(P.lutea)、紫斑牡丹(P.rockii)、杨山牡丹(P.ostii)、四川牡丹(P.decomposita)、稷山牡丹(P.jishanensis)和卵叶牡丹(P.qiui)9个牡丹野生种根际土壤样品进行16S rRNA基因测序，并分析其与理化指标的相关性。【结果】高通量测序共获得606 536条序列和99个OTU聚类，隶属于24门、84纲、154目、280科和603属。Alpha多样性分析表明杨山牡丹根际微生物群落包含的物种数目最高，Beta分析发现四川牡丹、紫斑牡丹、黄牡丹、杨山牡丹、紫牡丹和大花黄牡丹根际土壤中细菌群落结构更为相似。细菌群落组成分析结果...     

疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间，全力保障应急物资流通，是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。本文建立基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构，实现物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况，结合头脑风暴算法内核，根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型，使用Matlab工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真，实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。