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Connecting Cities: Solving Optimal-Resource-Distribution Problem Using Critical Range Radius
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AI
DOI：10.3390/infrastructures10090249.png)
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摘要
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在城市区域为资源配送算法规划最优路径带来了显著的物理和技术挑战，这主要归因于现有基础设施的限制。随着智慧城市的持续发展，这些算法的重要性日益凸显。当前城市景观的饱和加剧了导航关键资源的复杂性。导航密集连接的网络可能十分复杂，通常需要大量的计算资源或额外算法，因为其极易转化为NP问题。遗憾的是，目前缺乏专门设计用于导航这些网络的显式算法，导致依赖启发式方法和先前网络系统。这种依赖性可能引发计算挑战，因为在此背景下导航通常涉及组合搜索空间。形态数学（MM）的最新进展有助于将日常任务建模为离散空间中的过程，利用形态算子提供的属性。形态最短路径规划（MSPP）是一种较新的解决方案，可有效计算复杂图中的最优轨迹。通过利用形态算子，该方法考虑离散属性，并使用整数逻辑将过程映射为完整的实现算法。在较大城市中，确定从资源中心出发的最优配送路线和时间是一项常见任务。此过程受平均速度、旅行时间和距离等因素影响，这些因素生成对城镇的复杂图表示，增加了其分析难度。本文提出了一种策略，用于计算和分析配送时间，通过确定在密集城市区域中从配送中心到潜在目的地的可靠路径的可达性。所提出的策略及MSPP方法的使用适用于计算工作行程中的配送时间和行驶距离。在所呈现的案例研究中，MSPP方法在计算最优路径方面被发现比参考方法高效近60%。
AI总结
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期刊
I
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2.9
论文数:
790
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2.5K
机构
暂无机构信息
引用论文
Zhang, H.; Zhang, G.; Cai, X. Logistics Transfer Center Planning Based on Internet of Things Technology. In Advances in Intelligent Systems and Computing, Proceedings of the Application of Intelligent Systems in Multi-Modal Information Analytics; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2021; Volume 1233, pp. 175–182. [Google Scholar] [CrossRef]张, H.; 张, G.; 蔡, X. 基于物联网技术的物流转运中心规划. 见: 智能系统与计算进展, 多模态信息分析中智能系统的应用会议录; Springer: 德国柏林/海德堡, 2021; 卷 1233, 第 175–182 页. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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