基于遗传算法的物流云服务平台任务调度研究

（重庆邮电大学 经济管理学院，重庆 400065）

0 引言

随着“大数据（Big data）”时代的到来，各行各业的业务数据如海量洪流般的产生，数据以及数据处理对企业的发展和创新有着至关重要的作用。物流业作为我国的战略性基础性产业，必然也会受“大数据”时代的影响，人们对物流服务的需求更加多样化和复杂化，物流运单信息呈现海量增长趋势（尤其是在“双11”、“购物狂欢节”等节假日时期，各大电商平台促销活动激烈，导致人们的消费行为高度集中），更要求物流调度对市场变化具有更高的灵敏性和适应性，而物流调度的主要难点在于如何用更少的时间对需求不同、运单量极大的物流服务进行快速合理的分配。

近年来，在云计算、物联网和供应链管理的综合模式下，产生了一种新型物流服务模式，即物流云服务（Logistics Cloud Service，LCS）。物流云服务是一种在网络技术支持下，通过物流云服务平台整合物流资源和客户资源从而形成对应的物流资源云，并根据客户需求智能管理和调配物流资源，为客户提供便捷、优质的个性化物流服务。与以往的物流服务模式相比，物流云服务更加注重服务的专业化和个性化，通过构建按需供应、资源高度共享的物流云服务平台来实现对全社会物流资源的分配和调度。基于这种模式，客户可以快捷地享受到最适合的物流服务，而作为物流服务提供方也能以最少的时间对物流资源进行调度分配来满足客户的个性化需求。但是，由于我国物流行业起步较晚，物流云服务模式尚在发展初期，针对如何快速地实现物流资源与需求任务的动态组合、智能匹配和优化调度的相关研究就尤为重要。……