SAWSDL下网络化物流服务匹配框架
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跨境电商智慧物流体系建设方案第1章引言 (3)1.1 跨境电商概述 (3)1.2 智慧物流的内涵与外延 (3)1.3 跨境电商智慧物流体系建设的重要性 (4)第2章跨境电商物流现状分析 (4)2.1 我国跨境电商物流市场规模及趋势 (4)2.2 跨境电商物流存在的问题 (5)2.3 智慧物流在跨境电商中的应用 (5)第3章智慧物流体系架构设计 (5)3.1 设计原则与目标 (5)3.2 总体架构 (6)3.3 关键技术选型 (6)第4章信息平台建设 (7)4.1 信息平台功能需求 (7)4.1.1 数据采集与整合 (7)4.1.2 物流跟踪与监控 (7)4.1.3 订单管理 (7)4.1.4 仓储管理 (7)4.1.5 运输管理 (7)4.2 信息平台架构设计 (7)4.2.1 总体架构 (7)4.2.2 技术架构 (8)4.3 信息平台关键技术 (8)4.3.1 大数据技术 (8)4.3.2 云计算技术 (8)4.3.3 物联网技术 (8)4.3.4 系统集成技术 (9)第5章仓储物流系统建设 (9)5.1 仓储物流系统需求分析 (9)5.1.1 物流仓储功能需求 (9)5.1.2 信息管理需求 (9)5.1.3 智能化需求 (9)5.2 仓储物流系统设计 (9)5.2.1 系统架构设计 (9)5.2.2 设备选型与布局 (9)5.2.3 信息系统设计 (10)5.3 仓储物流系统关键技术 (10)5.3.1 仓储管理系统(WMS) (10)5.3.2 无人搬运技术 (10)5.3.3 自动化分拣技术 (10)5.3.4 智能仓储管理技术 (10)5.3.5 物联网技术 (10)5.3.6 数据分析与挖掘技术 (10)第6章运输物流系统建设 (10)6.1 运输物流系统需求分析 (10)6.1.1 跨境电商物流现状分析 (10)6.1.2 物流系统需求梳理 (10)6.1.3 需求分析结论 (11)6.2 运输物流系统设计 (11)6.2.1 系统架构设计 (11)6.2.2 功能模块设计 (11)6.2.3 系统集成设计 (11)6.3 运输物流系统关键技术 (11)6.3.1 智能调度技术 (11)6.3.2 仓储管理系统技术 (11)6.3.3 货物追踪技术 (11)6.3.4 成本优化技术 (11)6.3.5 信息安全与数据保护技术 (11)第7章通关与报检系统建设 (12)7.1 通关与报检业务流程分析 (12)7.1.1 通关业务流程 (12)7.1.2 报检业务流程 (12)7.2 通关与报检系统设计 (12)7.2.1 系统架构设计 (12)7.2.2 功能模块设计 (12)7.2.3 用户界面设计 (12)7.3 通关与报检系统关键技术 (13)7.3.1 通关业务处理技术 (13)7.3.2 报检业务处理技术 (13)7.3.3 信息安全与数据交换技术 (13)7.3.4 物联网与智能识别技术 (13)7.3.5 云计算与大数据技术 (13)7.3.6 系统集成技术 (13)第8章数据分析与决策支持 (13)8.1 数据采集与处理 (13)8.1.1 数据采集 (14)8.1.2 数据处理 (14)8.2 数据分析模型与方法 (14)8.2.1 需求预测模型 (14)8.2.2 优化配送路径模型 (14)8.2.3 库存管理模型 (15)8.2.4 风险评估模型 (15)8.3 决策支持系统设计 (15)8.3.1 系统架构 (15)8.3.2 系统功能 (15)第9章智能硬件设备应用 (15)9.1 智能硬件设备选型 (15)9.1.1 设备选型原则 (15)9.1.2 设备选型标准 (15)9.1.3 设备选型建议 (16)9.2 智能硬件设备集成与应用 (16)9.2.1 设备集成方案 (16)9.2.2 设备应用场景 (16)9.2.3 设备协同作业 (16)9.3 智能硬件设备管理与维护 (16)9.3.1 设备管理策略 (16)9.3.2 设备维护措施 (16)9.3.3 设备升级与优化 (16)第10章体系建设与实施策略 (17)10.1 体系建设总体策略 (17)10.1.1 目标定位 (17)10.1.2 构建原则 (17)10.1.3 体系架构 (17)10.2 体系建设实施步骤 (17)10.2.1 项目筹备 (17)10.2.2 设计与开发 (17)10.2.3 试点示范 (17)10.2.4 推广实施 (18)10.3 风险评估与应对措施 (18)10.3.1 风险识别 (18)10.3.2 风险评估 (18)10.3.3 应对措施 (18)第1章引言1.1 跨境电商概述全球经济一体化和信息技术的飞速发展,跨境电商作为一种新型的国际贸易方式,已经成为推动全球经济增长的新引擎。
跨境电商智慧物流体系建设规划第一章概述 (3)1.1 跨境电商智慧物流发展背景 (3)1.2 跨境电商智慧物流体系建设目标 (3)第二章跨境电商智慧物流体系架构 (4)2.1 物流网络布局 (4)2.1.1 布局原则 (4)2.1.2 布局内容 (4)2.2 信息平台建设 (5)2.2.1 建设目标 (5)2.2.2 建设内容 (5)2.3 物流设施配置 (5)2.3.1 设施分类 (5)2.3.2 配置原则 (5)第三章供应链管理优化 (5)3.1 供应商管理 (6)3.1.1 供应商选择 (6)3.1.2 供应商关系管理 (6)3.1.3 供应商协同管理 (6)3.2 库存管理 (6)3.2.1 库存策略优化 (6)3.2.2 库存预测与控制 (6)3.2.3 库存信息化管理 (6)3.3 订单管理 (7)3.3.1 订单接收与处理 (7)3.3.2 订单跟踪与反馈 (7)3.3.3 订单满意度提升 (7)第四章跨境电商物流仓储管理 (7)4.1 仓储设施规划 (7)4.2 仓储作业流程优化 (8)4.3 仓储信息化建设 (8)第五章跨境电商物流运输管理 (8)5.1 运输模式选择 (9)5.2 运输路径优化 (9)5.3 运输时效管理 (9)第六章跨境电商物流配送管理 (10)6.1 配送网络优化 (10)6.1.1 构建全球化配送网络 (10)6.1.2 加强区域配送网络建设 (10)6.1.3 提升配送网络信息化水平 (10)6.2 配送作业流程改进 (10)6.2.1 完善订单处理流程 (10)6.2.3 提升配送作业效率 (11)6.3 配送时效与成本控制 (11)6.3.1 提高配送时效 (11)6.3.2 降低配送成本 (11)6.3.3 建立配送成本控制机制 (11)第七章跨境电商物流风险管理 (11)7.1 风险识别与评估 (11)7.1.1 风险识别 (11)7.1.2 风险评估 (12)7.2 风险防范与应对 (12)7.2.1 风险防范 (12)7.2.2 风险应对 (12)7.3 风险监控与预警 (13)7.3.1 风险监控 (13)7.3.2 风险预警 (13)第八章跨境电商物流信息化建设 (13)8.1 物流信息平台设计 (13)8.1.1 设计原则 (13)8.1.2 功能模块 (13)8.1.3 技术架构 (13)8.2 物流信息传输与处理 (13)8.2.1 信息传输 (14)8.2.2 信息处理 (14)8.3 物流大数据应用 (14)8.3.1 数据来源 (14)8.3.2 应用场景 (14)8.3.3 技术挑战 (14)第九章跨境电商物流政策与法规 (15)9.1 物流政策分析 (15)9.1.1 政策背景 (15)9.1.2 政策内容 (15)9.1.3 政策效果 (15)9.2 物流法规制定 (15)9.2.1 法规制定背景 (15)9.2.2 法规制定内容 (15)9.2.3 法规制定效果 (16)9.3 物流政策与法规的实施与监督 (16)9.3.1 实施措施 (16)9.3.2 监督手段 (16)第十章跨境电商智慧物流体系建设实施与评估 (16)10.1 实施策略与步骤 (16)10.1.1 制定实施策略 (16)10.1.2 实施步骤 (17)10.2.1 项目管理 (17)10.2.2 协作机制 (17)10.3 体系建设效果评估与优化 (18)10.3.1 评估指标 (18)10.3.2 评估方法 (18)10.3.3 优化措施 (18)第一章概述1.1 跨境电商智慧物流发展背景全球经济一体化进程的加速,跨境电商逐渐成为国际贸易的重要组成部分。
多式联运下智慧物流网络优化方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究目标与内容 (3)第2章多式联运与智慧物流概述 (4)2.1 多式联运基本概念 (4)2.2 智慧物流基本概念 (4)2.3 多式联运与智慧物流的融合 (4)第3章智慧物流网络结构及多式联运模式 (5)3.1 智慧物流网络结构 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 物流节点 (5)3.1.3 物流通道 (5)3.1.4 信息系统 (5)3.2 多式联运模式分析 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 组织形式 (6)3.2.3 运输路径 (6)3.2.4 运力配置 (6)3.3 智慧物流网络与多式联运的协同发展 (6)3.3.1 政策与市场环境 (6)3.3.2 技术创新与应用 (6)3.3.3 人才培养与合作 (6)3.3.4 标准体系与规范 (6)第4章多式联运下智慧物流网络优化方法 (6)4.1 网络优化模型的构建 (6)4.1.1 多式联运网络结构分析 (6)4.1.2 目标函数设定 (7)4.1.3 约束条件设定 (7)4.2 网络优化算法 (7)4.2.1 经典优化算法 (7)4.2.2 启发式算法 (7)4.2.3 混合算法 (7)4.3 多目标优化方法 (7)4.3.1 多目标优化概述 (7)4.3.2 基于帕累托最优的多目标优化 (7)4.3.3 多目标优化算法 (7)4.3.4 多目标优化实施策略 (7)第5章物流节点优化 (8)5.1 节点选择方法 (8)5.1.1 概述 (8)5.1.2 基于多目标决策的节点选择方法 (8)5.1.3 基于聚类分析的节点选择方法 (8)5.2 节点布局优化 (8)5.2.1 概述 (8)5.2.2 基于遗传算法的节点布局优化 (8)5.2.3 基于粒子群优化算法的节点布局优化 (8)5.3 节点能力配置 (8)5.3.1 概述 (8)5.3.2 基于需求预测的节点能力配置 (8)5.3.3 基于供应链协同的节点能力配置 (9)第6章物流通道优化 (9)6.1 通道选择策略 (9)6.1.1 基于运距与成本的通道选择 (9)6.1.2 基于运输时间的通道选择 (9)6.1.3 综合评价方法在通道选择中的应用 (9)6.2 通道运输能力分析 (9)6.2.1 运输能力评估指标体系 (9)6.2.2 运输能力分析方法 (9)6.2.3 运输能力提升策略 (9)6.3 通道拥堵问题及解决方案 (9)6.3.1 通道拥堵原因分析 (9)6.3.2 拥堵预测与预警机制 (10)6.3.3 拥堵解决方案 (10)6.3.4 拥堵治理政策与措施 (10)第7章物流运输组织优化 (10)7.1 运输方式选择 (10)7.1.1 分析多式联运的优势与局限 (10)7.1.2 建立运输方式选择模型 (10)7.1.3 考虑货物特性与运输需求的匹配 (10)7.2 运输路径规划 (10)7.2.1 构建智慧物流网络图 (10)7.2.2 优化算法在路径规划中的应用 (10)7.2.3 多目标优化路径规划 (10)7.3 运输组织协调 (11)7.3.1 运输组织协调机制设计 (11)7.3.2 信息化平台在运输组织协调中的应用 (11)7.3.3 风险管理与应急处理 (11)第8章信息技术在智慧物流网络优化中的应用 (11)8.1 物联网技术 (11)8.1.1 概述 (11)8.1.2 应用实践 (11)8.2 大数据技术 (11)8.2.1 概述 (11)8.2.2 应用实践 (11)8.3 云计算与人工智能技术 (12)8.3.1 概述 (12)8.3.2 应用实践 (12)第9章智慧物流网络优化实施策略 (12)9.1 政策与法规支持 (12)9.2 产业协同发展 (12)9.3 人才培养与科技创新 (13)第10章案例分析与启示 (13)10.1 国内外成功案例 (13)10.1.1 国际案例 (13)10.1.2 国内案例 (13)10.2 存在的问题与挑战 (13)10.2.1 国际层面 (13)10.2.2 国内层面 (13)10.3 对我国智慧物流网络优化的启示 (13)10.3.1 借鉴国际经验,完善物流基础设施 (13)10.3.2 加强政策支持,推动产业协同发展 (13)10.3.3 创新物流模式,提高运输效率 (14)10.3.4 促进数据共享,加强国际协作 (14)第1章引言1.1 背景与意义全球经济一体化的发展,物流行业在我国经济体系中扮演着越来越重要的角色。
智慧物流配送网络优化布局第1章绪论 (3)1.1 物流配送网络概述 (3)1.2 智慧物流配送网络的发展背景 (4)1.3 智慧物流配送网络优化布局的意义 (4)第2章智慧物流配送网络基础知识 (4)2.1 配送网络基本概念 (4)2.2 物流节点与物流线路 (4)2.2.1 物流节点 (4)2.2.2 物流线路 (5)2.3 智慧物流配送网络的特点 (5)第3章配送网络优化方法 (5)3.1 网络优化基本理论 (5)3.2 数学规划方法 (6)3.2.1 线性规划 (6)3.2.2 整数规划 (6)3.2.3 非线性规划 (6)3.3 启发式算法 (6)3.3.1 遗传算法 (6)3.3.2 �禁忌搜索算法 (6)3.3.3 蚁群算法 (6)3.3.4 粒子群优化算法 (7)第4章智慧物流配送节点选址 (7)4.1 节点选址问题概述 (7)4.2 单一节点选址模型 (7)4.2.1 模型建立 (7)4.2.2 模型求解方法 (7)4.2.3 案例分析 (7)4.3 多节点选址模型 (7)4.3.1 模型建立 (7)4.3.2 模型求解方法 (7)4.3.3 案例分析 (8)第5章物流线路优化 (8)5.1 车辆路径问题概述 (8)5.1.1 车辆路径问题的定义 (8)5.1.2 车辆路径问题的分类 (8)5.1.3 车辆路径问题的研究意义 (8)5.2 车辆路径问题的经典算法 (8)5.2.1 旅行商问题算法 (8)5.2.2 车辆路径问题的启发式算法 (8)5.2.3 车辆路径问题的精确算法 (8)5.3 考虑实际因素的车辆路径问题 (8)5.3.1 考虑交通拥堵的车辆路径问题 (8)5.3.2 考虑客户需求的车辆路径问题 (9)5.3.3 考虑多配送中心的车辆路径问题 (9)5.3.4 考虑新能源汽车的车辆路径问题 (9)第6章智慧物流配送网络设计与规划 (9)6.1 配送网络设计方法 (9)6.1.1 系统化设计方法 (9)6.1.2 网格化设计方法 (9)6.1.3 模块化设计方法 (9)6.2 配送网络规划步骤 (9)6.2.1 数据收集与分析 (9)6.2.2 确定配送网络结构 (10)6.2.3 设定优化目标与约束条件 (10)6.2.4 构建数学模型与求解 (10)6.3 配送网络优化策略 (10)6.3.1 优化配送路径 (10)6.3.2 优化运输方式与工具 (10)6.3.3 优化库存管理 (10)6.3.4 优化配送中心布局 (10)6.3.5 信息技术在配送网络优化中的应用 (10)第7章智慧物流配送信息技术 (10)7.1 物联网技术 (10)7.1.1 物联网概述 (10)7.1.2 物联网在智慧物流配送中的应用 (11)7.2 大数据与云计算 (11)7.2.1 大数据技术 (11)7.2.2 云计算技术 (11)7.2.3 大数据与云计算在智慧物流配送中的应用 (11)7.3 人工智能与机器学习 (11)7.3.1 人工智能技术 (11)7.3.2 机器学习技术 (11)7.3.3 人工智能与机器学习在智慧物流配送中的应用 (11)第8章智慧物流配送中心运营管理 (11)8.1 配送中心功能与结构 (12)8.1.1 配送中心基本功能 (12)8.1.2 配送中心结构布局 (12)8.2 配送中心运营管理策略 (12)8.2.1 信息化管理 (12)8.2.2 精细化管理 (12)8.2.3 智能化管理 (12)8.3 配送中心作业流程优化 (12)8.3.1 收货作业优化 (12)8.3.2 存储作业优化 (12)8.3.3 分拣作业优化 (12)8.3.4 打包作业优化 (13)8.3.5 配送作业优化 (13)8.3.6 退货作业优化 (13)8.3.7 质量管理优化 (13)第9章智慧物流配送网络风险管理 (13)9.1 风险管理概述 (13)9.2 物流配送网络风险识别与评估 (13)9.2.1 风险识别 (13)9.2.2 风险评估 (13)9.3 风险应对策略与控制 (13)9.3.1 风险应对策略 (14)9.3.2 风险控制措施 (14)第10章案例分析与发展趋势 (14)10.1 智慧物流配送网络优化布局案例 (14)10.1.1 案例一:某电商巨头物流配送网络优化实践 (14)10.1.2 案例二:某跨国物流企业智慧物流配送网络布局 (14)10.1.3 案例三:某地区物流园区智慧配送网络协同创新 (14)10.2 我国智慧物流配送网络发展现状与问题 (14)10.2.1 发展现状 (14)10.2.1.1 政策扶持与市场推动 (14)10.2.1.2 技术创新与应用 (14)10.2.1.3 产业协同与跨界融合 (14)10.2.2 存在问题 (14)10.2.2.1 基础设施建设不完善 (14)10.2.2.2 数据共享与信息安全问题 (14)10.2.2.3 人才短缺与创新能力不足 (15)10.3 未来发展趋势与展望 (15)10.3.1 绿色低碳与可持续发展 (15)10.3.2 智能化与自动化技术深入应用 (15)10.3.3 大数据与云计算驱动配送网络优化 (15)10.3.4 跨界融合与创新商业模式 (15)10.3.5 政策法规与标准体系逐步完善 (15)10.3.6 国际化与全球物流配送网络布局 (15)第1章绪论1.1 物流配送网络概述物流配送网络作为现代供应链管理的重要组成部分,涉及到商品从产地到消费者手中的整个物流过程。
智慧物流信息化建设方案1. 引言随着科技的快速发展,智慧物流系统逐渐成为物流行业的大趋势。
智慧物流系统通过信息化技术的应用,实现物流运输过程的自动化和智能化管理,提高物流效率,降低物流成本,为企业提供更优质的物流服务。
本文将详细介绍智慧物流信息化建设方案,包括系统架构、功能模块以及实施计划等内容。
2. 智慧物流系统架构智慧物流系统由前端、后端和数据库三个主要模块组成。
前端模块负责与用户进行交互,后端模块负责处理用户请求并进行相应的业务处理,数据库模块负责存储和管理系统所需的数据。
整体的系统架构如下所示:前端模块 --- 后端模块 --- 数据库模块3. 智慧物流系统功能模块智慧物流系统包括以下主要功能模块:3.1 订单管理该模块主要负责管理物流订单的创建、处理和跟踪。
用户可以通过系统提交物流订单,并实时查询订单状态。
系统会根据订单信息进行自动匹配合适的运输资源,并实时更新订单状态。
3.2 运输调度该模块主要负责对物流资源进行有效的调度和管理。
系统通过分析订单和运输资源的信息,根据一定的调度策略,自动分配运输任务给合适的运输车辆。
并通过实时监控车辆位置和运输进度,及时调整调度计划。
3.3 仓储管理该模块主要用于管理企业的仓储资源。
系统可以自动分析订单和仓储资源的信息,根据一定的存储策略,将货物存放在合适的仓库,并实时更新库存信息。
同时,系统还提供货物的盘点、入库、出库等功能,方便企业进行仓储管理。
3.4 资源监控该模块主要用于对物流资源的实时监控。
系统可以实时监测运输车辆的位置、状态以及货物的运输过程。
同时,系统还可以对仓库的温湿度、安全等情况进行监测,及时提醒企业进行处理。
3.5 数据分析该模块主要用于对物流数据进行分析和挖掘。
系统可以自动收集和整理物流过程中的各种数据,包括订单信息、运输数据、仓储数据等,并通过数据分析算法,提供相关的统计报表和决策支持,帮助企业提高运输效率和降低成本。
4. 智慧物流信息化建设实施计划智慧物流信息化建设的实施计划包括以下主要步骤:4.1 需求分析在进行信息化建设之前,首先需要对企业的物流运作进行全面的需求分析。
20XX 专业合同封面COUNTRACT COVER甲方:XXX乙方:XXX2024年智慧物流代理合作框架本合同目录一览第一条:合作范围与目标1.1 物流代理服务内容1.2 合作期限1.3 合作目标与预期成果第二条:合作方的权利与义务2.1 合作方的权利2.2 合作方的义务2.3 合作方的责任第三条:服务费用与支付方式3.1 服务费用的确定3.2 服务费用的支付方式3.3 服务费用的调整与结算第四条:技术与信息共享4.1 技术支持与培训4.2 信息共享的方式与范围4.3 信息安全与保密第五条:质量控制与标准5.1 服务质量的控制5.2 服务标准的制定与更新5.3 服务问题的解决与投诉处理第六条:合作协调与沟通6.1 合作协调机制的建立6.2 定期沟通与报告6.3 合作事项的决策与变更第七条:违约责任与赔偿7.1 合作方违约的情形7.2 违约责任的具体内容7.3 赔偿的计算与支付方式第八条:合作解除与终止8.1 合作解除的情形8.2 合作终止的程序与规定8.3 解除或终止合作后的处理事项第九条:争议解决方式9.1 争议的解决方式9.2 争议解决的程序与规则9.3 法律适用与司法管辖第十条:合同的生效、修改与解除10.1 合同的生效条件10.2 合同的修改程序10.3 合同的解除条件与方式第十一条:合同的履行与监督11.1 合同履行的要求与标准11.2 合同履行的监督与检查11.3 合同履行的评价与反馈第十二条:知识产权保护12.1 合作成果的知识产权归属12.2 知识产权的保护措施与责任12.3 知识产权的许可与使用第十三条:保密协议13.1 保密信息的定义与范围13.2 保密协议的期限与效力13.3 保密协议的违约责任与赔偿第十四条:其他条款14.1 合同的完整性与互斥性14.2 合同的签署与备案14.3 合同的附件与补充协议第一部分:合同如下:第一条:合作范围与目标1.1 物流代理服务内容合作方A同意向合作方B提供包括但不限于货物运输、仓储管理、配送服务、信息处理等物流代理服务。
智慧物流系统总体结构设计方案智慧物流系统是基于物联网和人工智能技术的一种物流管理系统,致力于提高物流效率、降低物流成本、提升物流服务质量。
下面是一个智慧物流系统总体结构设计方案的详细描述。
一、系统总体架构智慧物流系统的总体架构包括四个主要模块:数据采集与传输模块、数据处理与分析模块、决策与调度模块、运输与配送模块。
1. 数据采集与传输模块该模块负责采集各种物流环节产生的数据,包括货物信息、跟踪信息、车辆信息、仓储信息等。
采集数据的方式可以包括传感器、RFID技术、GPS定位等。
采集到的数据通过网络技术传输到数据处理与分析模块。
2. 数据处理与分析模块该模块对采集到的数据进行处理和分析,包括数据清洗、数据存储、数据建模、数据挖掘等。
通过对数据的处理和分析,可以实现对物流过程的监控和预测,提供决策支持。
3. 决策与调度模块该模块根据数据处理与分析模块提供的结果,进行决策和调度,包括货物的路径规划、车辆的调度、仓储的管理等。
通过优化决策和调度,可以提高物流的效率和效益。
4. 运输与配送模块该模块负责实际的物流运输和配送工作,包括货物的装卸、车辆的运输、仓储的管理等。
通过与决策与调度模块的紧密配合,实现物流过程的自动化和智能化。
二、关键技术与应用智慧物流系统的实现离不开一些关键技术和应用,包括物联网技术、人工智能技术、大数据分析技术等。
1. 物联网技术物联网技术是智慧物流系统的基础,通过传感器、RFID技术、GPS定位等,实现对物流过程中各个环节的实时监控和追踪。
物联网技术可以实现货物的定位跟踪、车辆的排队调度、仓储的自动化等。
2. 人工智能技术人工智能技术在智慧物流系统中的应用较为广泛,包括机器学习、数据挖掘、智能优化等。
通过人工智能技术,可以对采集到的大量数据进行分析和挖掘,提取有价值的信息,实现对物流过程的预测和优化。
3. 大数据分析技术大数据分析技术可以对采集到的大量数据进行处理和分析,提取有用的信息。
物流行业多式联运物流网络构建与优化方案第一章绪论 (2)1.1 物流行业多式联运概述 (2)1.2 多式联运物流网络构建与优化的意义 (3)1.3 研究方法与论文结构 (3)第二章:多式联运物流网络构建与优化的相关理论 (3)第三章:多式联运物流网络构建与优化的方法 (3)第四章:多式联运物流网络构建与优化的案例分析 (4)第五章:我国多式联运物流网络构建与优化的实证分析 (4)第六章:结论与展望 (4)第二章多式联运物流网络构建理论 (4)2.1 物流网络构建基本概念 (4)2.1.1 物流网络定义 (4)2.1.2 物流网络构成要素 (4)2.2 多式联运物流网络构建原则 (4)2.2.1 系统性原则 (4)2.2.2 效益最大化原则 (4)2.2.3 可持续发展原则 (4)2.2.4 安全性原则 (4)2.3 多式联运物流网络构建方法 (5)2.3.1 网络设计方法 (5)2.3.2 运输路径优化方法 (5)2.3.3 仓储布局优化方法 (5)第三章多式联运物流网络优化理论 (5)3.1 物流网络优化基本概念 (5)3.2 多式联运物流网络优化原则 (6)3.3 多式联运物流网络优化方法 (6)第四章现代物流技术及其在多式联运中的应用 (7)4.1 现代物流技术概述 (7)4.2 现代物流技术在多式联运中的应用 (7)4.3 现代物流技术对多式联运物流网络构建与优化的影响 (8)第五章我国多式联运物流网络现状分析 (8)5.1 我国多式联运物流网络发展概况 (8)5.2 我国多式联运物流网络存在的问题 (8)5.3 我国多式联运物流网络发展前景 (9)第六章多式联运物流网络构建与优化案例 (9)6.1 国内外多式联运物流网络构建与优化案例 (9)6.1.1 国内案例:中欧班列物流网络构建与优化 (9)6.1.2 国外案例:美国多式联运物流网络构建与优化 (10)6.2 案例分析与启示 (10)第七章多式联运物流网络构建与优化策略 (11)7.1 政策与法规支持 (11)7.1.1 完善多式联运政策体系 (11)7.1.2 加强政策宣传和贯彻落实 (11)7.1.3 优化政策环境,推动跨区域合作 (11)7.2 技术创新与人才培养 (11)7.2.1 推动技术创新 (11)7.2.2 人才培养与引进 (11)7.3 企业合作与联盟 (12)7.3.1 建立企业联盟 (12)7.3.2 促进企业合作 (12)第八章多式联运物流网络构建与优化实施步骤 (12)8.1 物流网络规划与设计 (12)8.1.1 确定规划目标与原则 (12)8.1.2 收集与分析基础数据 (12)8.1.3 物流网络节点布局 (12)8.1.4 物流网络路径规划 (12)8.1.5 物流网络优化策略 (13)8.2 物流网络建设与实施 (13)8.2.1 制定建设方案 (13)8.2.2 筹集建设资金 (13)8.2.3 采购设备与技术 (13)8.2.4 施工与监理 (13)8.2.5 系统集成与调试 (13)8.3 物流网络运营与维护 (13)8.3.1 制定运营方案 (13)8.3.2 建立运营管理制度 (13)8.3.3 优化运输组织 (13)8.3.4 监控与分析运营数据 (13)8.3.5 定期评估与改进 (14)第九章多式联运物流网络构建与优化效果评价 (14)9.1 物流网络效果评价指标体系 (14)9.2 物流网络效果评价方法 (14)9.3 物流网络效果评价实证分析 (14)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限 (16)10.3 研究展望 (16)第一章绪论1.1 物流行业多式联运概述我国经济的快速发展,物流行业作为国民经济的重要组成部分,其发展水平直接影响到国家经济的运行效率。
第31卷 第3期华侨大学学报(自然科学版)Vol.31 No.3 2010年5月Journal of Huaqiao University(Natural Science)May.2010 文章编号: 100025013(2010)0320275207SAWSDL下网络化物流服务匹配框架李东民1,黄必清2,钟佩思3,王婷2(1.山东科技大学机电工程系,山东泰安271019;2.清华大学国家CIMS工程技术研究中心,北京100084;3.山东科技大学机械电子工程学院,山东青岛266510)摘要: 针对目前网络化物流服务匹配的实现问题,提出基于Web服务语义标注语言(SAWSDL)的网络化物流服务匹配框架1采用SAWSDL对物流服务进行描述,完善物流领域的服务匹配算法;对物流服务进行服务模板与候选服务在功能、I/O及QoS等方面的匹配,并计算各匹配度值及服务总体匹配度值1最后,将物流服务匹配算法应用于服务平台系统中,并与MWSA F系统匹配框架进行对比试验.试验结果表明,匹配方法正确,匹配结果合理.关键词: 服务语义描述语言;物流;服务匹配;网络化中图分类号: TP311.5∶F253.9文献标识码: A随着Web服务在物流领域应用越来越广泛,需要根据实际物流业务从大量分布的候选物流服务中选择符合特定要求的服务,即服务匹配.现有的比较成熟的Web服务匹配技术是基于UDDI框架的服务匹配1该技术对Web服务进行关键词匹配,服务描述不具备语义信息,因此匹配结果存在较大局限性[122].美国佐治亚大学的L SDIS实验室设计、开发了对WSDL文档进行手动和半自动语义标注的工具Eclip se Radiant插件,以及MWSA F匹配原型系统1通过手动指定WSDL文档和本体,系统自动列出相匹配的概念及匹配度,用户可以选择是否接受该自动匹配结果[324].美国马里兰大学M INDSWA P 项目组重点研究了基于OWL2S的Web服务匹配,但是没有开发出原型系统.美国卡耐基梅隆大学开发了DAML2S/UDDI系统,将采用DAML2S语言描述的语义Web服务映射到UDDI,并通过UDDI注册中心进行语义匹配1目前,该系统还没有将匹配引擎完全集成在UDDI中[5].国内的主要研究机构如东南大学,开发了面向足球领域的语义搜索的Falcon2S系统.它提供了一种基于图的查询机制,用户可以通过浏览器,直观地画出复杂的语义查询.以上对服务匹配算法的研究中,对服务非功能属性考虑较少,不能充分满足客户对服务的个性化定制.而且,开发出的原型系统中所采用的算法并不完善,较少应用于物流领域.本文在对服务匹配已有的研究基础上,提出基于Web服务语义标注语言(SA WSDL)的网络化物流服务匹配框架并完善了服务匹配算法.1 Web服务匹配1.1 总体架构Web服务匹配整体架构包括服务发现、服务匹配、服务选择和服务组合4大模块,如图1所示.整个服务匹配过程是一个统一且紧密关联的有机整体,服务匹配模块是其中至关重要的一环.在服务匹配过程中,首先根据服务需求者的需求生成服务模板(Service Template),然后通过服务发现由服务数据 收稿日期: 2008210226 通信作者: 李东民(19772),男,讲师,博士,主要从事Web服务及机电液一体化等的研究.E2mail:lidongmin8483@ . 基金项目: 国家“十一五”科技支撑计划资助项目(2006BA H02A20,2007BAQ01071);北京市自然科学基金资助项目(4082017);山东省自然科学基金资助项目(Y2005F21)图1 服务匹配总体架构Fig.1 Structure of service matching 库选取候选服务(Candidate Service )集合;根据QoS (Qualityof Service )决策模型、各影响因素权重值,采用服务匹配算法计算服务模板与各候选服务的功能、I/O 及QoS 匹配度值,并对所得分值进行排序;采用服务选择算法选择符合阈值要求的一个服务或多个服务;根据选择结果进行服务组合.1.2 服务质量服务质量即Qo S ,是用户可接受的一系列服务品质,以用户可理解的语言表达出来,并作为衡量服务自身特性的一系列参数,既有主观的,也有客观的评价.在Web 服务领域中,Qo S 用于描述服务的非功能性特征.QoS 所涉及的参数指标[526]主要有:(1)性能(反应时间、吞吐量);(2)实用性(可用性);(3)花费及交互性(费用、标准化、兼容性);(4)可靠性;(5)事务支持性(集成性).对Web 服务添加语义标注是,采用物流领域本体对物流服务SA WSDL 文档的相应概念添加语义信息,并在SAWSDL 文档中的概念与本体中的概念之间建立映射.根据用户需求和偏好,创建QoS 语义模型及服务决策支持模型1对服务请求模块中的概念同样采用本体概念进行语义描述,并采用服务匹配算法评价候选服务与服务模板之间的语义匹配程度.整个服务匹配系统的原理,如图2所示.图2 服务匹配原理图Fig.2 Principle of service matching在匹配过程中,客户提交所需服务清单,根据客户需求生成服务匹配模板(M T ),在业务数据库的服务集合中选取匹配服务(MS );同时,在本体库中选取符合要求的一个或多个候选本体(CO ).通过本体映射、本体融合及本体合并生成进行最终匹配的匹配本体;采用语义分解与语义合并生成候选服务(CS )及服务模板(ST );采用匹配算法对候选服务与服务模板进行功能与非功能性服务匹配,计算得到各匹配度值并排序,最终选择最优服务.2 物流服务语义标注及语义匹配对服务模板(ST )和候选服务(CS )的匹配,是根据其语义信息进行的,故需对ST 和CS 进行语义标注.添加语义信息的方式有两种:一是开发和使用基于本体的描述语言,如OWL 2S 或DAML 2S ;二是在现有的Web 服务标准UDDI ,WSDL 中添加语义信息.这两种添加语义的方法均需要在Web 服务中的概念和领域本体中的概念之间建立映射.2.1 物流领域本体实例按照上述语义标注方法的思路,根据物流应用场景需求,采用本体建模工具Prot ég é4.0创建本体实例Logistic.owl.2.2 Web 服务语义标注采用SA WSDL 语言对Web 服务进行标注.SA WSDL 是在WSDL 2S 和WSDL 2.0的基础上改进672华侨大学学报(自然科学版) 2010年的W3C 推荐标准,通过采用外部语义模型,服务提供者可以选择自己的领域本体以标注服务接口参数[728].在语义标注的过程中,服务开发者遍历所有可用本体,选定符合Web 服务要求的领域本体,并从该本体中为该Web 服务的每个WSDL 元素逐一选择合适的概念,最后进行标注代码的添加.首先标注命名空间Namespace Prefix ,WSSEM Namespace ;然后,对WSDL 的相应位置标注本体的modelRefer 2ence 及Preconditio n 1对物流服务描述文档实例QSShip.wsdl 的标注结果片段,分别如图3~4所示.图3 命名空间标注 图4 Model Reference 标注结果Fig.3 Annotation of namespace Fig.4 Annotation of Model Reference2.3 服务语义匹配采用本体中的概念对WSDL 文档中的元素进行语义标注.本体匹配时,将本体中的各概念与该元素比较,根据匹配程度的评价,选择最优匹配的本体概念并建立映射.用本体中的类和它的各个属性与WSDL 中对应名称的类型和它包含的子类型逐个进行比较,得到每对概念间匹配程度值.根据这些结果,选取与每个WSDL 元素匹配度最高的本体概念[9].2.4 Q oS 匹配根据物流服务的特点及QoS 特性,对ST 与CS 之间进行Qo S 匹配过程,包括QoS 识别、QoS 选择、Qo S 评估、QoS 决策控制及Qo S 匹配.Qo S 识别模块的功能是,查找所有与Web 服务相关的质量特性;Qo S 选择模块在通过识别得到的质量特性中选择要加以测试的QoS 特性[10];QoS 评价模块根据测试标准计算被测试特性的值;决策制定模块是根据所测得结果,采用决策算法计算各候选服务的级别关系;QoS 匹配模块采用QoS 匹配算法,计算服务特性分值并选择数值最大的服务.3 物流服务匹配3.1 语义物流服务形式化描述从功能、I/O 及QoS 等3个方面对物流服务进行形式化描述[11212].定义1 功能描述(Function Description )1主要涉及服务名称、服务类别及其他服务功能参数描述:LogisticFunctio n =〈Name ,Sort ,Description 〉,记为L F =〈N ,S ,D 〉.定义2 I/O 描述(I/O Description )1主要包括服务的输入、输出参数描述:LogisticIO =〈Inp ut s ,Outp ut s 〉1其中:Inp ut s =〈I 1,I 2,…,I k 〉为服务输入参数集合;Outp ut s =〈O 1,O 2,…,O m 〉为服务输出参数集合,记为L IO =〈I s ,O s 〉.定义3 Qo S 描述(QoS Description )1包括QoS 参数指标,主要表现为性能(Time )、实用性(A 2vailability )、花费及交互性(Co st )、可靠性(Reliability )和安全性(Security )1可表示为LogisticQoS =〈QoS (Time ),QoS (Availability ),Qo S (Co st ),QoS (Reliability ),Qo S (Security )〉,记为LQ =〈Q T ,Q A ,Q C ,Q R ,Q S 〉.综合考虑服务功能、I/O 参数、Qo S 特性及其他外部特征对物流服务进行完整的描述,可得到如下定义:定义4 CS =〈L F ,L IO ,L Q ,Addition 〉.其中:L F ,L IO ,LQ 分别表示物流服务功能、I/O 参数及Qo S 特性描述;Addition 为其他外部描述特征.3.2 物流服务匹配算法根据服务形式化描述,针对物流服务模板(ST )与候选物流服务(CS )匹配原理,改进物流服务的功能匹配、I/O 匹配及QoS 匹配算法进行并计算总匹配度[11212].3.2.1 功能匹配 功能匹配即要实现物流服务模板ST 与候选服务CS 功能的匹配.根据定义1,物流772第3期 李东民,等:SAWSDL 下网络化物流服务匹配框架服务功能匹配即要实现ST 与CS 的N ,S ,D 匹配.服务功能参数采用字符串形式描述1因此,通过字符串匹配、语义推理、语义相似度计算等进行匹配,得到功能匹配度f_ms.3.2.2 I/O 匹配 物流服务I/O 匹配即要实现ST 与CS 的I/O 匹配,物流服务输入、输出变量即为ST 输入、输出参数.ST 的输入应包含CS 的输入,而CS 的输出应包含ST 的输出才能保证服务的正常执行.物流服务I/O 匹配的一种情形是ST 与CS 的I/O 参数之间存在包含关系,则对应的匹配算法的伪代码如算法1(对于CS 输入参数)所示.算法1 I_CSMA TC H (CS.I s ,ST.I s )1 for each i_st in ST.I s for each i_cs in CS.I s if i_st <i_cs ,t hen i_cs →〈i_cs ∪i_st 〉,end if end for end for同理,可对CS 的输出及ST 的输入输出参数进行匹配,分别得到相应的算法O_CSMA TC H (CS.I s ,ST.I s ),I_STMA TC H (ST.I s ,CS.I s )及O_STMA TC H (ST.I s ,CS.I s ).结合ST 与CS 的I/O 参数之间不存在包含关系后I/O 匹配的情形,完整的I/O 匹配算法的伪代码如算法2所示.算法2 I/O_MA TC H (CS.I s ,ST.I s ,CS.O s ,ST.O s )1 i_ms =i_st =1 for each i_st in ST.I s find i_cs in CS.Is t hat maximizes ms (i_st ,i_cs ) i_ms =∏(i_ms ,ms (i_st ,i_cs )) end for同理,可得输出匹配度o_ms.因此,输入、输出匹配度io_ms =∏(i_ms ,o_ms )1其中:∏的运算形式根据具体情况确定1ms (io 1,io 2)为io 2对io 1的匹配度,相应的计算方法有如下2种方法1(1)若io 1,io 2只包含单个概念时,则有ms (io 1,io 2)=1, io 1与io 2等价;1[d (io 1+io 2)+1]1/n, io 1是io 2的子概念;|p (io 1)∩p (io 2)||p (io 2)|, io 2是io 1的子概念;-∞, io 1与io 2无继承关系.(1)式(1)中:“等价”包括二者相同,互为同义词,其中之一为另一个的缩写等;d (io 1+io 2)为概念io 1,io 2之间的距离;n 为修正系数;p (io i )为io i 的属性集合,|p (io i )|为属性集合包含元素的个数.(2)当io 1,io 2至少有一个包含多个概念时,通过递归调用算法2对两集合匹配完成匹配度的计算.3.2.3 Qo S 匹配 对于物流服务Qo S 的匹配,首先在ST 中采用QoS 五元组表示QoS 因素.定义5 Qo S 五元组表示为LogisticQo S Match =〈Name ,Minimum ,Maximum ,U nit 〉,记为LQ M =〈N ,Min ,Max ,Unit 〉.其中:N 表示QoS 指标名称Q Time ;Qo S Availability ,QoS Cost ,QoS Reliability ,QoS Security ,分别记作Q T ,Q A ,Q C ,Q R ,Q S ;Q min 表示对应QoS 指标的最小值;Q max 表示对应QoS 指标的最大值;U nit 表示对应QoS 指标的单位.(1)当k 指标在ST 中的最小值为min 和最大值为max 时,CS 的Qo S 匹配度分别为q_ms k =q -Q min q ,(2)q_ms k =Q max -q Q max 1(3)因此,QoS 匹配度为q_ms =∏k q_ms k.(4)872华侨大学学报(自然科学版) 2010年式(4)中:∏的运算形式根据具体情况确定.3.2.4 总匹配度计算 根据对服务描述的形式化定义,除上述匹配外,总匹配度还包括与服务描述Addition 对应的,用于其他外部描述特征的匹配度,采用a_ms 表示.总匹配度(matchscore )是对服务模板ST 与候选服务CS 匹配度的衡量,其值为上述各部分匹配结果的综合,matchscore =∏(f_ms ,io_ms ,q_ms ,a_ms )1在具体的计算中,可根据实际情况确定∏的形式.4 算例以将一批从国外订购的货物采用集装箱由上海运抵重庆某地为例.整个运输过程为水陆联运的方式.首先,由上海通过长江运抵重庆港,通过港口货代办理入港交接、理货、报关、拆箱出库手续;然后,通过物流公司选择时间和价格最优的汽车或火车将货物运输到目的地.最后,发送货物到达通知给客户.整个物流过程的Web 服务,包括船运服务、海关监管服务、理货服务、货代服务、火车运输服务及汽车运输服务.以船运服务为例,验证上述算法.与服务的形式化描述相对应,该服务模板ST 的各参数和匹配度值的计算结果,如表1所示.表1 船运服务模板参数和匹配度计算结果Tab.1 Parameters of shipment service template and calculated results of matching degree服务参数ST CS MS L F N船运服务强生船运服务 1.000S水运服务水运服务 1.000D集装箱水路运输将集装箱通过水运运输至指定港口 1.000f_ms 1.000L IO H :货物信息h :货物基本信息0.800I s V :运输工具v :船舶运输0.870G:交接港口g :目的港 1.000i_ms 0.696Os P :运费p :运输价格 1.000T :货物到达日期t :货物到达日期 1.000o_ms 1.000io_ms0.696L Q Q T〈Time ,‘n ’,110,‘s ’〉〈Time ,‘n ’,50,‘s ’〉0.550Q A〈Availability ,0.4,‘n ’,‘n ’〉〈Availability ,0.95,‘n ’,‘n ’〉0.580Q C〈Cost ,‘n ’,8,‘d ’〉〈Cost ,‘n ’,3,‘d ’〉0.630Q R〈Reliability ,0.4,‘n ’,‘n ’〉〈Reliability ,0.9,‘n ’,‘n ’〉0.560Q S〈Security ,0.3,‘n ’,‘n ’〉〈Security ,0.7,‘n ’,‘n ’〉0.570q_ms0.25Additiona_ms 〈〉〈〉 1.000Matchscore 0.1744.1 物流服务各匹配度计算由表1中信息可见,ST 与CS 的服务功能信息一致,即功能匹配度f_ms =1;同时,其他外部特征匹配a_ms =1.在ST 与CS 的I/O 匹配度的计算中,“交接港口”包括始发港口(G 1)和目的港(G 2),概念g (目的港)与目的港(G 2)等价1根据表1中信息及所创建的本体库,易得ST 的H ,V ,G 2与CS 的h ,v ,g 相匹配;采用算法2计算其匹配度.(1)计算ms (H ,h ).h (货物基本信息)为H (货物信息)的下一级子概念,由算法2可得,d (H ,h )=1,ms (H ,h )=1/[d (H ,h )+1]1/5=0.8,n =5.(2)计算ms (V ,v ).根据所创建的本体库,V (运输工具)具有子概念v 1(水路运输工具),v 1(水路运输工具)具有子概念v (船舶运输),ms (V ,v )=1/[d (V ,v )+1]1/5=0.87,n =5.(3)计算ms (G 2,g ).g (目的港)与目的港(G 2)等价,ms (G 2,g )=1.972第3期 李东民,等:SAWSDL 下网络化物流服务匹配框架(4)计算ms (P ,p ).P (运费)与p (运输价格)是同义词,为等价概念,ms (P ,p )=1.(5)计算ms (T ,t ).T (货物到达日期)与t (货物到达日期)等价,ms (T ,t )=1.(6)计算io_ms.采用算法2,i_ms =0.8×0.87×1=0.696,o_ms =1×1=1,io_ms =∏(i_ms ,o_ms )=0.696×1=0.6961此式的∏取作连乘运算,设I/O 总体匹配度与各参数匹配度为线性关系.ST 与CS 的Qo S 匹配度的计算.Q T ,Q C 参数的Qo S 匹配按式(3)计算;Q A ,Q R ,Q S 参数的QoS 匹配按式(2)计算,由此可得Q T =0.55,Q C =0.63,Q A =0.58,Q R =0.56,Q S =0.57.设QoS 参数总体匹配度取各单个匹配度的几何平均,则有q_ms =0.25.4.2 物流服务总匹配度候选服务CS 与服务模板ST 的总匹配度matchscore =∏(f_ms ,io_ms ,q_ms ,a_ms )1设∏取连乘运算,可得matchscore =1×0.696×0.25×1=0.174.5 算法分析5.1 MWSAF 框架服务匹配在Eclip se 3.2,J dk 1.5环境下,采用美国佐治亚大学设计的开源MWSA F (M ETOR 2S Web Serv 2ice Annotation Framework )算法框架[13],对上述语义标注及服务匹配方法进行匹配应用,并与Word 2net 2.0词库关联,匹配结果如图5所示.由图5可见,只有QSShip.wsdl 的输入数据类型与Logistic.owl 中Measurement 的Datatype 类匹配.图5 MWSA F 框架服务匹配Fig.5 MWSA F framework service matching5.2 物流服务匹配根据候选服务(CS )与服务模板(ST )的结构及语义特征,设计了网络化物流服务匹配算法.采用该算法对CS 与ST 进行匹配,根据服务需求者对所需服务的需求创建服务需求模板servtemplate.xml ,该模板的格式为定义良好的xml 文档.对CS 与ST 进行语义标注,采用J dom 和WSDL4J 解析ST 和CS ,得到服务需求者对所需服务的参数信息;同时,对CS 库中的Web 服务进行遍历解析,得到相应的语义信息.应用算法对CS 与ST 进行匹配,最终得到符合服务需求者要求的服务.6 结束语根据项目需求,创建物流领域本体实例,采用SAWSDL 语言对Web 服务进行语义标注,提出了基于SAWSDL 的网络化物流服务匹配框架.针对物流服务与服务需求者的具体特点,完善了物流服务需求模板ST 与候选服务CS 在服务功能、I/O 及QoS 匹配方面的形式化描述和算法1082华侨大学学报(自然科学版) 2010年对在项目研究中创建的物流领域本体实例和Web 服务进行匹配算法验证,最终得出其总匹配度.验证结果表明,匹配算法正确.在今后的研究工作中,主要是进一步完善所创建的本体库,并综合考虑物流服务组合过程中服务匹配的算法设计与实现问题,将该算法实现通用化.参考文献:[1] COL IN A ,P HIL IPP B ,OL IV ER H ,et al.A practical approach to web service discovery and retrieval[C]∥IEEE In 2ternational Conference on Web Services 1Salt Lake City :[s.n.],2007:2412248.[2] 孙瑾.基于UDDI 扩展的Web 服务匹配[D ].济南:山东大学,2005.[3] 罗双玲.基于Web Services 的运输服务信息跨平台搜集系统研究[D ].大连:大连理工大学,2006.[4] DON G Jing ,SUN Y ong 2tao ,YAN G Sheng ,et al.Dynamic web service composition based on OWL 2S[J ].Science inChina Series (F ):Information Sciences ,2006,49(6):8432863.[5] SEO Y J ,J EON G H Y ,SON G Y J.Best Web service selection based on the decision making between QoS criteria ofservice[J ]1Lecture 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:///projects/meteor 2s/downloads.Frame work of N et w orked Logistic ServiceMatching B ased on SAWSDLL I Dong 2min 1,HUAN G Bi 2qing 2,ZHON G Pei 2si 3,WAN G Ting 2(1.Depart ment of Mechanical and Electronic Engineering ,Shandong University of Science and Technology ,Tai ’an 271019,China ;2.The State CIMS Engineering Research Center ,Tsinghua University ,Beijing 100084,China ;3.College of Mechanical and Electronic Engineering ,Shandong University of Science and Technology ,Qingdao 266510,China )Abstract : Framework of networked logistic service matching based on SAWSDL is proposed according to the realization of the networked logistic services matching ;semantic annotation for WSDL (SAWSDL )is adopted to describe the logistic services ;the matching algorithm for logistic services is improved based on our current researches in this domain.The al 2gorithm focuses on the matching of the f unction ,inputs and outputs and quality of service of service template and candi 2date service ,and the matching values of each part and the whole match score are calculated.Finally the algorithm of the logistic service matching is applied in our service platform system compared with the result got f rom the matching f rame 2work in MWSA F system.The experiment shows that our algorithm is correct and the matching results are sound.K eyw ords : semantic annotation for WSDL ;logistics ;service matching ;networked(责任编辑:黄仲一 英文审校:吴逢铁)182第3期 李东民,等:SAWSDL 下网络化物流服务匹配框架。