数学建模在物流网络模型中的分析与应用

刘 辉

一、引言

在物质生活水平持续提升的当下，人们对于物流运输服务的需求日渐提升，当前物流运输领域诸多问题需要优化。如何对物流运输服务模式进行优化，已经成为当前物流领域亟待解决的重要问题，从客观角度上来看，物流运输管理属于一个复杂的系统流程，例如运输路径优化是NP-C 问题，需要对各类物流信息数据开展细致化精准测算。在当前信息化时代背景之下，物流网络模型在数学建模持续创新的基础上进行了改良，其发展趋势明显，想要真正借助数学模型来实现物流网络模型运行效率优化，就应该深入分析当前社会物流网络模型需求，合理引入数学模型，实现物流网络模型的与时俱进和创新。本文将针对数学建模在物流网络模型中的分析与应用相关内容进行详细分析。

二、物流网络模型系统构成分析

当前我国已经全面进入信息化时代，物流网络模型也呈现出信息化、网络化等诸多发展趋势。在信息化大背景之下，物流网络模型建模呈现出积极创新态势，当前物流网络模型主要分成三个系统构成，分别是综合信息系统、评估决策系统、快速存储系统。针对综合信息系统来说，该系统是由客户需求检测系统、客户信息搜集系统、客户信息反馈系统、信息发布系统等内容构成，在综合信息系统当中需要承担信息搜集、整理、发布、指令下达等诸多功能，这样便可以迅速地对客户信息进行分析控制，从而满足客户的实际指令需求。针对评估决策系统来说，评估决策系统便是由各个网络节点的相关人员、基础设施等内容构成，在该系统中承担起了对各类数据信息进行搜集整理的责任。与此同时，该系统还需要第一时间相应对各类数据信息的指令管控。针对快速存储系统来说，则是一种以快速响应为基础，对各类物流数据信息资源开展动态化响应的系统结构，借助高质量的数据信息处理技术，第一时间对各类运输开展预处理和精准安全运输送货信息处理。在物流网络模型中，实现综合信息系统、评估决策系统、快速存储系统互相联动，确保物流网络模型稳定运行。

三、数学建模在物流网络模型中的应用策略

1.物流数据筛选

为了实现物流网络模型优化目标，必须要对物流处理相关数据信息内容进行动态化筛选，并且在物流数据筛选的过程中，借助数据过滤和数据缠绕属性筛选的方式，实现物流数据信息筛选目标。

其一，数据过滤筛选。针对数据过滤对物流数据信息进行字段筛选的过程中，必须要确保数据信息筛选的精准性，切实借助物流数据过滤的方式，实施对字段数据信息筛选，此种筛选方式属于一种具备高效性的筛选方式，可以筛选出分值相对较高数据的数据信息。数据过滤筛选模式在适当的判定基准之下，可以精准锁定数据信息，找准数据信息的判定目标，从而对数据信息目标数据好坏质量进行严格处理。数据过滤模式的优点则是可以迅速排除无用数据信息，结合有价值的数据信息对字段进行缩小，从而集中数据信息目标，缩小数据信息的搜索范围，将其作为属性预选器，从而快速实现数据信息筛选。借助数据过滤筛选模式，可以将有价值的数据信息作为一个独立存在，实现数据信息挖掘探索，并且给与相应的物流网络模型数据测算。在实际开展数据过滤筛选模式的过程中，该模式主要的缺点便是无法筛选出一个小规模、具体化、质量优质的物流网络模型数据段落。

其二，数据缠绕属性筛选。数据缠绕筛选模式对数据筛选具备一定价值，并且可以在一定程度上展现出数据筛选监督价值，细致化对各项物流网络模型数据内容进行筛选。在属性筛选的过程中，可以适当引入预期器算法，对想要的数据信息进行属性评价和分析，一般情况下在进行数据信息属性评价时，可以对物流网络模型数据进行高精度筛选，以便于实现预期的数据信息锁定。在使用数据缠绕筛选模型开展物流网络模型数据筛选时，可以使用涵盖筛选数据的数据，对数据集进行预测分析，结合训练到的预测期，在试集上判断数据信息质量。物流大数据的非结构化，在一定程度上转变了数据分析模式，这样则可以确保物流网络模型数据筛选精准度更高。相比传统数据分析模式来说，传统数据分析以结构化数据分析为主，在大数据时代背景之下，传统结构化的数据信息筛选，已经很难满足当前社会发展趋势。引入数据缠绕筛选模式，能够契合当前大数据信息发展趋势，数据信息的累加促使物流网络模型数据信息量增多，通过大量的非结构化模式，可以对数据信息之间的隐含关系进行合理对比把控，以便于探寻出物流网络模型当中数据信息存在的内在关系，明确数据之间暗藏的特点。数据缠绕属性筛选自身具备一定优势，可以在探寻数据信息之间联系的基础上，集中强化数据筛选精准性，从而获取相对较小的属性字段。数据缠绕属性筛选模式的主要缺点，便是此种模式结构相对复杂，数据挖掘时间相对较长，筛选出来的数据信息属性对预测算法的依赖性相对较强。

2.物流网络模型优化架设

想要真正借助数学建模优化物流网络模型，可以结合物流网络模型架设实际需求，做好各项设计和建模。本文结合物流网络模型的实际需求，引入双加权物流网络模型二次规划，切实将样本物流网络数据信息进行复制存储和备份。在此基础上，物流网络模型数据从原来的N 变成2×N，并且分别以不同的概率，对不同类型数据信息开展细致化分析规划。并合理引入数学建模，将最小化设置L；L 前是模型复杂程度；L 后是加权后的经验物流网络模型；u 为权值；e 为误差。将其转换变成拉格朗日方程，其中w、b、e、n、j、rj表示为1，从而计算出拉格朗日系数和误差值，求出w、b、e、n、a、j、rj，在此基础上便可以获得最终想要的物流数据信息结果。借助此种物流网络模型优化架设，对双结构化的物流网络模型数据信息进行合理预测分析。若非结构化数据信息物流存在异常情况，那么则可以引入加权模型、双权模型算法等诸多手段，对异常值的相关内容进行处理。合理引入数据建模的手段，对非结构化的物流数据信息开展细致化处理，明确数据信息运输的各项情况，引入微列阵数据，借助在非结构数据信息当中对重要属性的字段进行筛选分析这一规则，便可以有效实现对重点数据信息的把控处理，从而优化物流网络模型数据筛选管控的精准度。此种物流网络模型优化架设中，比一般的算法速度更快。同时，还可以进入激活函数，展现出激活函数的真正价值，从而实现对物流网络模型输入信息的客观处理和分析，以便于对不规整的数据信息开展统一细致化处理。在此种建模当中，物理网络模型的输入输出为=[ xi1、 xi2··· xid]T∈Rm，其中m 表示y分量维度，起分类模型为在该数学式当中， ai为输入权值向量oj与yj属于相对应实际输出最小向量。其中bi为物流网络模型的偏置内容，单层物流网络模型的输出误差最小，在此便可以借助物流网络模型，在物流网络模型当中迅速地搜集相关数据信息内容。切实在同精度的条件下，引入BPNN、SVM 决策树等诸多技术手段，对传统物流网络模型费分类数据信息进行优化创新，真正拓展物流网络模型的资源输出范围。

3.物流网络模型架设验证

数学建模在物流网络模型优势验证当中也具备较强的应用价值，为了真正验证数学模型在物流网络模型中的优化设计效率，便可以积极引入验证模式，切实对物流网络模型运行的成本、效率等诸多内容进行全面测算。为此，在进行物流网络模型验证的构成中，便可以设置xij，i=1,2，其中j=1,2,3,4,…，借助此种方式来表示物流仓储仓库Ai运输到客户距离Bj的产品数量，在此基础上还应该设计从A1，A2 两个仓库，全面运往仓库4 个地区，并且设置这些物流运输产品数量综合为a1、a2，以便于切实满足xij的设计需求，实现“X11+X12+X13+X14=a1”；X21+X22+X23+X24=a2”要求。为了对物流网络模型成本优化情况进行测定，则会对总物流成本进行分析，在数学建模的基础上，合理规划出最优秀路线，这样便可以在满足物质需求的基础上，实现网格化物流网络模型构建，真正满足物流网络模型运营实际环境。

四、结语

总而言之，在当前市场经济迅速发展的当下，社会各个领域的生活生产都必须要重视起数学建模在物流网络模型中的应用价值，真正在完善、合理情况下，做好数学建模系统知识掌控。为了让物流网络模型日常运行过程中稳定，应该结合当前物流网络模型未来发展趋势、未来社会需求，实事求是地引入数学模型，更加高效开展物流数据筛选的基础上，动态化实现对物流网络模型优化架设，并且对物流网络模型实际运行情况开展动态化把控优化。真正展现出数学建模的价值，契合当前大数据时代背景下物流网络模型发展需求，持续优化物流网络模型内部各项系统和内容，促进我国物流产业稳定、可持续发展。