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优化物流路线规划与管理第1章物流路线规划基础 (4)1.1 物流与供应链管理概述 (4)1.1.1 物流的概念与功能 (4)1.1.2 供应链管理的发展 (4)1.2 路线规划的重要性 (4)1.2.1 降低物流成本 (4)1.2.2 提高物流效率 (4)1.2.3 提升服务水平 (4)1.3 路线规划的基本原理 (4)1.3.1 运输距离最短原则 (4)1.3.2 货物集中配送原则 (5)1.3.3 时间窗约束原则 (5)1.3.4 网络优化原则 (5)1.3.5 面向客户原则 (5)第2章物流运输网络构建 (5)2.1 运输网络结构设计 (5)2.1.1 运输网络基本构成要素 (5)2.1.2 运输网络结构设计原则 (5)2.1.3 运输网络结构设计方法 (6)2.2 运输网络优化方法 (6)2.2.1 运输问题求解方法 (6)2.2.2 运输网络优化策略 (6)2.3 运输网络案例分析 (6)2.3.1 案例一：某电商企业物流运输网络优化 (6)2.3.2 案例二：某跨国公司全球物流运输网络构建 (6)2.3.3 案例三：某城市公共交通网络优化 (7)第3章货运车辆路径问题 (7)3.1 货运车辆路径问题概述 (7)3.1.1 定义与背景 (7)3.1.2 分类 (7)3.1.3 研究意义 (7)3.2 车辆路径问题的求解方法 (7)3.2.1 启发式算法 (7)3.2.2 精确算法 (8)3.2.3 元启发式算法 (8)3.3 车辆路径问题的优化策略 (8)3.3.1 集中配送策略 (8)3.3.2 分区配送策略 (8)3.3.3 多车型协同配送策略 (8)3.3.4 考虑时间窗的配送策略 (8)3.3.5 绿色配送策略 (8)第4章时间窗约束下的物流路线规划 (8)4.1 时间窗约束概述 (8)4.2 带时间窗的车辆路径问题 (9)4.3 时间窗约束下的路径优化算法 (9)第5章多目标物流路线规划 (9)5.1 多目标优化概述 (9)5.1.1 多目标优化的定义与意义 (9)5.1.2 多目标优化方法与策略 (9)5.2 多目标物流路线规划方法 (9)5.2.1 基于遗传算法的多目标物流路线规划 (9)5.2.2 基于粒子群算法的多目标物流路线规划 (9)5.2.3 基于蚁群算法的多目标物流路线规划 (10)5.3 多目标优化算法应用 (10)5.3.1 多目标优化算法在物流配送中的应用 (10)5.3.2 基于多目标优化算法的物流网络设计 (10)5.3.3 多目标优化算法在跨境电商物流中的应用 (10)第6章集成物流路线规划与调度 (10)6.1 集成物流管理概述 (10)6.1.1 集成物流管理的概念 (10)6.1.2 集成物流管理的重要性 (10)6.2 路线规划与调度集成方法 (10)6.2.1 车辆路径问题（VRP）概述 (10)6.2.2 集成遗传算法与禁忌搜索的路线规划方法 (11)6.2.3 集成粒子群优化与模拟退火算法的车辆调度方法 (11)6.3 集成优化策略与应用 (11)6.3.1 集成优化策略概述 (11)6.3.2 集成优化策略在物流领域的应用 (11)6.3.3 集成优化策略的发展趋势 (11)第7章绿色物流与路径规划 (11)7.1 绿色物流概述 (11)7.1.1 绿色物流的定义与内涵 (11)7.1.2 绿色物流的发展背景与意义 (11)7.1.3 绿色物流的核心要素与挑战 (11)7.2 考虑碳排放的物流路线规划 (11)7.2.1 碳排放与物流活动的关系 (11)7.2.2 碳排放核算方法在物流领域的应用 (11)7.2.3 考虑碳排放的物流路线规划模型 (12)7.2.4 碳排放约束下的物流路线优化策略 (12)7.3 绿色物流路径优化方法 (12)7.3.1 节能减排的物流路径规划方法 (12)7.3.1.1 节能型车辆选用与调度 (12)7.3.1.2 低碳运输方式选择与协同 (12)7.3.1.3 路径规划中的能耗评估与优化 (12)7.3.2 基于可持续发展理念的物流路径规划方法 (12)7.3.2.1 可持续发展目标下的物流路径规划原则 (12)7.3.2.2 多目标优化方法在物流路径规划中的应用 (12)7.3.2.3 生态补偿机制在物流路径优化中的作用 (12)7.3.3 基于大数据分析的绿色物流路径优化方法 (12)7.3.3.1 大数据在物流路径规划中的应用 (12)7.3.3.2 数据驱动的绿色物流路径优化策略 (12)7.3.3.3 基于实时交通信息的物流路径动态调整 (12)7.3.4 基于物联网技术的绿色物流路径优化方法 (12)7.3.4.1 物联网技术在物流路径规划中的应用 (12)7.3.4.2 智能配送系统与路径优化 (12)7.3.4.3 物联网环境下物流路径规划的挑战与对策 (12)第8章基于大数据的物流路线优化 (12)8.1 大数据在物流领域的应用 (12)8.1.1 大数据的定义与特征 (12)8.1.2 物流行业大数据的来源与类型 (12)8.1.3 大数据在物流行业的价值体现 (12)8.1.4 大数据技术在物流领域的应用现状 (12)8.2 基于大数据的路径规划方法 (12)8.2.1 数据预处理技术 (12)8.2.2 路径规划算法 (13)8.2.3 基于大数据的路径规划模型 (13)8.3 数据驱动的物流路线优化策略 (13)8.3.1 实时动态路径规划 (13)8.3.2 货运车辆调度优化 (13)8.3.3 集成物流信息平台 (13)8.3.4 大数据技术在物流配送中的应用案例分析 (13)第9章智能物流与路径规划 (14)9.1 人工智能技术概述 (14)9.2 智能物流路径规划方法 (14)9.3 机器学习在物流路径优化中的应用 (14)第10章物流路线规划与管理的实践与展望 (14)10.1 物流路线规划与管理案例分析 (14)10.1.1 案例选取与背景介绍 (14)10.1.2 物流路线规划实践过程 (14)10.1.3 物流路线管理策略分析 (14)10.1.4 案例成果与经验总结 (14)10.2 物流路线规划与管理的挑战与机遇 (14)10.2.1 国内外物流市场环境分析 (14)10.2.2 物流路线规划与管理的核心问题 (14)10.2.3 面临的主要挑战及其成因 (15)10.2.4 把握物流产业发展机遇 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)10.3.1 物流路线规划技术的创新 (15)10.3.2 物流管理模式的变革 (15)10.3.3 绿色物流与可持续发展 (15)10.3.4 智能化、信息化在物流路线管理中的应用 (15)10.3.5 跨境电商与物流路线规划的新需求 (15)10.3.6 物流路线规划与国家战略的融合 (15)第1章物流路线规划基础1.1 物流与供应链管理概述1.1.1 物流的概念与功能物流作为现代企业运营的重要组成部分，涉及原材料的采购、产品的生产、仓储、配送以及售后服务等多个环节。
如何进行线形工程量测算与统计分析线形工程量的测算与统计分析是在工程领域非常重要的一项工作。
准确的测算和分析能够为工程项目的规划、设计和施工提供重要的参考依据。
本文将探讨如何进行线形工程量的测算与统计分析，包括测算方法、统计分析的指标和方法等。
一、线形工程量的测算方法线形工程量的测算是指根据工程项目的设计图纸或现场实际情况，通过对工程线形进行测量，计算出相应的工程量。
线形工程量通常包括路基、路面、排水、交通设施等方面的工程量。
1.1 路基工程量的测算方法路基工程量的测算主要是指道路的开挖和填方量。
测算方法一般有平面测量法和剖面测量法两种。
平面测量法是通过在道路布置测量控制点，利用全站仪进行距离和高差测量，然后计算各个测量截面的面积，最终得到开挖和填方量。
剖面测量法是通过在道路横断面上布置一定数量的测量点，在每个测量点上进行高程测量，然后计算每个测量点的填挖方量，最后累加得到总的开挖和填方量。
1.2 路面工程量的测算方法路面工程量的测算主要是指路面材料的用量和面积。
测算方法一般有直接测算法和母线法两种。
直接测算法是通过在路面布置测量控制点，利用全站仪进行面积测量和高程测量，然后根据标准设计厚度计算路面材料的用量。
母线法是在道路纵断面上布置一定数量的测量点，然后通过对这些测量点的高程测量，计算出道路纵断面的曲线形状，最后根据标准设计厚度计算路面材料的用量。
二、线形工程量的统计分析指标线形工程量的统计分析是指对测算得到的工程量进行合理的分析和统计，以便为工程项目的施工和管理提供参考依据。
常用的统计分析指标包括工程量累计曲线、施工进度分析和工程量变化趋势等。
2.1 工程量累计曲线工程量累计曲线反映了工程项目的施工进度和完成情况。
通过绘制工程量累计曲线，施工管理者可以清晰地了解到工程量的完成情况和施工进度的变化趋势，以便及时采取相应的措施调整施工进度。
2.2 施工进度分析施工进度分析是对工程项目的施工进度进行定量分析和评估。
划线工具及其使用方法常用的划线工具：有钢直尺、划线平台、划针、划线盘、高度游标卡尺、划规、样冲、V型架、角尺和角度规及千斤顶或支持工具等。
1. 钢直尺：主要用来量取尺寸、测量工件以及作划直线时的导向工具。
钢直尺是一种简单的尺寸量具。
在尺面上刻有尺寸刻线，最小刻线距为0.5mm，其长度规格有150mm，300mm，1000mm等多种。
2. 划线平台(划线平板)用来安放工件和划线工具：(1) 划线平台的制造材料：划线平台一般由铸铁制成，工作表面经过精刨或刮研等精加工，作为划线时的基准平面。
划线平台—般在平板支架上搁置，放置时应使平台工作表面处于水平状。
(2) 划线平台的使用要求：①工作表面应保持水平安装，划线平台要使表面保持水平状态，以免倾斜后在长期的使用状态下发生变形。
使用时要随时保持平台工作表面清洁，避免铁屑、灰砂等污物在划线工具或工件的拖动下划伤平台表面，影响划线精度。
用后要擦拭干净，并涂上机油防锈。
②要轻拿轻放物品，防止撞击平台工作表面，工件和工具在平台上都要轻拿轻放，尤其要防止重物撞击平台和在平台上进行敲击而损伤平台工作面。
3.划针用来在工件上划线条：（1）划针的制造材料：划针通常是用弹簧钢丝或高速钢制成，一般直径为3～5mm，长度约为200～300mm，尖端磨成15°～20°的尖角，并经热处理淬火使之硬化，这样就不容易磨损变钝。
有的划针在尖端部位焊有硬质合金，耐磨性更好。
（2）划针的使用要求：①针尖要紧靠导向工具的边缘，上部向外侧和划线方向倾斜划线用划针划线时，针尖要紧靠导向工具的边缘，压紧导向工具，避免滑动面影响划线的准确性。
划针的握法与用铅笔划线相似，上部向外侧倾斜15°～20°，向划线移动方向倾斜约45°～75°。
在用钢尺和划针划连接两点的直线时，应先用划针和钢尺定好后一点的划线位置，然后凋整钢尺使与前一点的划线位置对准，再开始划出两点的连接直线。
会计行业智能财务与成本控制方案第一章智能财务概述 (2)1.1 智能财务的定义与意义 (2)1.2 智能财务的发展趋势 (3)第二章智能财务系统架构 (3)2.1 系统设计原则 (3)2.2 系统模块划分 (4)2.3 系统集成与兼容性 (4)第三章财务数据智能处理 (5)3.1 数据采集与清洗 (5)3.1.1 数据采集 (5)3.1.2 数据清洗 (5)3.2 数据存储与管理 (6)3.2.1 数据存储 (6)3.2.2 数据管理 (6)3.3 数据分析与挖掘 (6)3.3.1 数据分析 (6)3.3.2 数据挖掘 (6)第四章成本控制理论基础 (7)4.1 成本控制的概念与重要性 (7)4.2 成本控制方法与策略 (7)4.3 成本控制的原则与要求 (7)第五章智能成本控制系统设计 (8)5.1 系统设计目标 (8)5.2 系统功能模块 (8)5.3 系统运行流程 (9)第六章成本控制智能算法与应用 (9)6.1 成本预测算法 (9)6.1.1 线性回归预测算法 (9)6.1.2 时间序列预测算法 (9)6.1.3 人工神经网络预测算法 (9)6.2 成本优化算法 (10)6.2.1 线性规划算法 (10)6.2.2 动态规划算法 (10)6.2.3 遗传算法 (10)6.3 成本分析算法 (10)6.3.1 主成分分析（PCA） (10)6.3.2 聚类分析 (10)6.3.3 关联规则挖掘 (10)第七章智能财务与成本控制实践案例 (11)7.1 企业案例分析 (11)7.1.1 企业背景 (11)7.1.2 智能财务与成本控制实施过程 (11)7.2 行业应用案例 (11)7.2.1 零售行业案例 (11)7.2.2 金融行业案例 (11)7.3 实施效果评估 (12)7.3.1 财务管理效率提升 (12)7.3.2 成本控制效果明显 (12)7.3.3 企业核心竞争力增强 (12)第八章智能财务与成本控制风险防范 (12)8.1 风险识别与评估 (12)8.1.1 风险类型识别 (12)8.1.2 风险评估方法 (12)8.2 风险防范措施 (12)8.2.1 技术风险防范 (13)8.2.2 数据风险防范 (13)8.2.3 管理风险防范 (13)8.2.4 法律法规风险防范 (13)8.2.5 市场风险防范 (13)8.3 风险监控与应对 (13)8.3.1 风险监控 (13)8.3.2 风险应对 (13)第九章智能财务与成本控制政策法规 (14)9.1 国家政策法规概述 (14)9.1.1 国家政策法规背景 (14)9.1.2 国家政策法规主要内容 (14)9.2 行业规范与标准 (14)9.2.1 行业规范与标准背景 (14)9.2.2 行业规范与标准主要内容 (14)9.3 企业内部管理制度 (15)9.3.1 企业内部管理制度背景 (15)9.3.2 企业内部管理制度主要内容 (15)第十章智能财务与成本控制未来发展 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 行业发展前景 (16)10.3 企业战略布局 (16)第一章智能财务概述1.1 智能财务的定义与意义智能财务是指在信息技术和人工智能技术的支撑下，运用大数据、云计算、区块链、机器学习等先进技术，对传统财务管理模式进行创新与升级，实现财务活动的自动化、智能化和精准化。
机器学习--支持向量机（四）SMO算法详解
上篇我们讲到，线性和非线性都转化为求解的问题即：
求解的方法就是SMO算法，下面详细介绍SMO算法：
在讲解SMO算法之前先说明一下讲解思路，首先先帮助大家理解这个式子，说明推倒的过程细节，然后和原论文对照，本文不打算刚开始就深入数学公式，先带大家感性认识一下SMO的算法实现过程，通过语言描述继续讲解，让大家对该算法有一个整体的认识?，然后在循序渐进深入数学公式，吃透原理，这样符合知识的接受过程。
从倒数第二行，大家可以看到第一项我们可以看做一个含有未知数的常数项，第二项大家感觉是不是很眼熟即，向量的转置乘以本向量这就是求內积啊，只是说这里的A不简单而已，两个i不是同时变化的，因此为了方便把其合在一起，而合在一起的前提是需要表现两个i不一样，因此引入了j以示区别，至于为什么不一样，举一个简单的例子，因为里面是求和，大家各自展开求和在相乘,举个例子，含有三项的：
（a1 + a2 + a3）* （a1 + a2 + a3）=?+ a1*a2 + a1+a3 + a2*a1 +?+ a2*a3 + a3*a1 + a3*a2 +?
=+++ 2a1*a2 + 2a1*a3 + 2a2*a3
求和后各自展开，结果是上式，如果直接把两个i合并为一个i，那么化简会是什么样呢？
其实就只有平方项了即：++
之所以讲解这个，原因是希望大家能拿笔自己推一下上面的式子，同
时按照下面的要求展开试试，虽然没必要推这些，但是如果去做一下，你会发现数学的推倒很有助于理解，同时这种“复杂”的式子其实还好，强化学习中的数学推倒比这里复杂多了，所以建议大家以后遇到数学公式尽量自己推一遍，比你看几遍有用的多，好了，废话不多说，把上面的结果按如下要求展开，
把和看做未知数，其他的看做已知数进行展开，我先给出自己推倒的（讲真编辑这个式子很耗费时间，我查了一下网上其他人的推到感觉有点问题，所以打算自己推倒一下，为了确认自己正确把原论文读了一下，是正确的）：
先令? ------------为內积，为了大家能看懂就做这一个假设：
首先他假设的分离平面就和我们不一样，但是道理都是一样的：
与我们之前的?是一样的意思
他的优化目标相同即：
经过引入拉格朗日因子和对偶后再求对w、b求导为：
其实到这里就和我们的形式是一样的，只是正负号位置不一样的，所以极值就是求极小值了，这也是差异的原因继续往下：
加入松弛变量以后：
到这里就是我们最后的求解式子了，有点不同，但是原理都是一样的把和看做未知数，其他的看做已知数进行展开为：
我和他展开的是差不多的，只是正负号问题，原因上面讲了，在查看相关的推倒博客，发现好多人目标是我们定义的目标，分解后就是这个结果，真不知道如何来的，所以自己动手推了一遍，形式和原著一样，结果
只是正负号位置不同，因此在这里特此说明一下，下面就开始smo算法，这些都是理解基础，只有知其所以然才能往下进行。
?
好，我们再回到这个式子
一般含有2n个未知数的解不好求，常用解法一般都不可行，如果是你我可能都没办法了，但是微软的算法工程师John C. Platt在1998年提出了这个解决方法，是目前解决该问题最有效的方法，他的解决方法是什么呢？其实理解很简单，就是那么多变量，我先任意定两个变量为未知的，其他任意赋值给定为已知，例如我们先假设和是未知的，他的均为已知，那么通过等式（）用表示，带回上式，此时未知数只有，因此化简后是一个含的二次函数（因为其他都已知量，而且这时候被表示了），为了更明显我把前面化简的式子拿过来大家看看就知道了：
大家使用?表示，会发现只剩下了而最高为两次，这时候对L求极值就是简单的二次函数求极值问题，当然我们需要在约束条件下进行求解，求出后也就可以顺利的求出，这个时候根据启发式选择方法（后面会讲）在任意选择两个进行求解（在约束条件下），就这样不停的迭代，直到每个参数基本上不在变化了，最优解就求出来，然后再求w，b，当然大概流程是这样，但是实际要比这复杂的多，如果不打算深入理解的到这里就可以了，下面就通过数学公式进行全面讲解。
在深入讲解之前还需要看一下我们需要优化的函数约束条件所代表的物理意义：
在前面我们曾说过，如果没有引入松弛变量，是可以取到无穷大，即在分类错误的情况下即：?
如果正确分类，则=0不影响我们的求极值，此时的约束条件为：
如果在边界线以内呢？那就是等于1的情况，此时? ,约束条件为：那么假如松弛因子呢？形式差不多，只是?有了上界，其中?：
上面的条件也就是kkt条件(KKT条件大家没忘吧？忘记的回到前面再看看），下面还是把和看做未知数，其他为已知进行讲解，套公式前还需把、的范围求出（约束条件），这里大家都知道那个图，但是没有细讲为什么就得出那个图了，可能其他博主认为大家的数学水平很高吧，在这里我将详细讲解这个图，然后推出、的取值范围：
其实限制、取值的就是上面的最后两行的约束，同时为什么每次只取两个，原因也在这里，因为如果只取一个未知数，那么这个未知数根据上面最后两行的约束可以直接求出来了，所以需要取两个未知数，那么上面可以化简成如下的式子（不想编辑公式了，大家体谅一下，意思都是一样的，只是下表不同）：
这个式子很简单，就是把最后那个约束条件展开，只有?、是未知的，其他均为已知的，因此为了方面，可将等式右边标记成实数值，则：当为异号时，也就是一个为1，一个为-1时，他们可以表示成一条直线，斜率为1。
如下图：?
首先为异号，即1和-1，因此上式可以写为,而约束条件就是，此时把看做自变量，看做因变量，此时可以写为：，同时两个都满足，因此约束条件就为上图中的正方形区域内了。
此时的的取值就有一个范围了，最大值和最小值。
我们先看最小值的情况：
其中上面的两条线代表的是一个函数只是不同情况而已，也因此最大值和最小值是一个不确定数，需要分情况讨论，首先我们看看最小值的情况，大家看看上图我画圈的L1和L2，这就是最小值的取值可能了，我们先看看L1。
此时L1取值为0，这时候蓝线左右移，只要不超过正方形的对角线是不会影的取值的，即此时恒取0，一旦超过对角线左移后就到达红线的可能，此时的取值就是就是L2，计算出L2即可（就是L2的坐标（0，-），此时使用、表示）为：?-?
这时候就取二者的较大值即：,同理最大值H也是如此计算的，下面给出总体的取值范围：
同理当为异号时：
到这里我们就把的约束条件找到了，下面就是利用表示，并代入前面展开的式子里：
在带入上面推倒的式子里，如果大家前面自己推倒了这里就很简单了，带进去，我就不带进去了，直接截图了：
可以表示成。
其中a,b,c是固定值。
这样，通过对W进行求导可以得到，然而要保证满足，我们使用表示求导求出来的，然而最后的，要根据下面情况得到：
此时就可以更新好了?，通过计算的到
这样两个即计算出来了，此时除了b都计算出来了，而b的计算不容易，这里我先简述一下，然后给出公式，大家尝试理解一下：b每一步都要更新，因为前面的KKT条件指出了和的关系，而和b有关，在每一步计算出后，根据KKT条件来调整b。
下面给出启发式变量的选择，简单来说就是选择任意两个变量的原则是以优先，如果或者进行迭代，最后结果不会有什么变化，下面给出那篇文章的解说：
到这里基本SMO原理就结束了，但是还有很多问题需要解决，例如实际到底是如何更新的？建议多读读那篇论文，最关键的问题是下图的计算问题
后面的的计算问题，如果维度低还好，但是如果维度很高计算量就很恐怖了，如何解决呢？支持向量机之所以很强大就在于它趋向完美，这个可以通过核函数进行解决，下篇将进行详解。
本篇结束时写点感想，通过这一列推倒我们发现解决问题的思路和出发点，这是我们需要好好体会和理解的地方，如果遇到很棘手的问题的，一般都可以通过相对较简单的方法进行解决，只是这个‘简单’的方法没那么容易想到，这需要我们很广的知识领域，同时需要较好的数学推倒能力和算法理解能力，所以搞算法数学是基础。
接下来，再看第二部分是否有小于0的c￣ioverline c_ici? ,发现c ￣5overline c_5c5?小于0。
Vi,G+1=Xr1,G+F?(Xr2,G?Xr3,G)V_{i,G+1} = X_{r1,G} + F*(X_{r2,G}-X_{r3,G})Vi,G+1?=Xr1,G?+F?(Xr2,G?Xr3,G?) （1）根据贪心的策略，每次挑选价值最大的物品装入背包，得到的结果是否最优？
plt.plot(x[:,-1], h, c='r') # 画模型
的推导也类似，不过稍微复杂一些，毕竟是矩阵。
结果在之前的混
合高斯模型中已经给出。
注意： next数组下标从1开始，0的位置为-1，目的是方便判越界。
plt.plot(np.array(theta_history),J(np.array(theta_history)), color='r',marker='*')
for _ in range(N_GENERATIONS): #种群迭代进化N_GENERATIONS代
其实这只是对我们刚才的手算的一个推导整理，上述矩阵进行一次迭代后如下
%计算适应度,返回适应度Fitvalue和累积概率cumsump。
