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申请/专利权人：盐田港国际资讯有限公司

摘要：本发明涉及基于云平台的港口物流信息管理系统，该系统由四大核心组件构成：云数据中心、云监控中心、云运维中心和云调度中心。云数据中心采用先进的架构设计，实现了高效的数据处理和存储，为整个系统提供了强大的数据支持。云监控中心和云运维中心协同工作，实时监控港口的运营状态并管理设备与资源，确保运营的顺畅和安全。云调度中心则通过应用多目标蚁群优化算法，结合实时反馈和动态调参机制，优化运输路径和资源分配，有效提升了港口运营的效率和响应速度。这些组件之间的紧密协作，不仅增强了港口物流信息处理的能力，还提升了决策的准确性和系统的适应性。

主权项：1.基于云平台的港口物流信息管理系统，包括云调度中心、云数据中心、云监控中心、云运维中心，其工作流程如下：步骤1.物流信息入库当货物到达港口时，相关的物流信息包括货物类型、数量、目的地和预期处理流程，被录入系统；这些信息首先被接收至云数据中心进行预处理及存储；步骤2.调度规划根据货物的相关特征，结合当前实时运营数据，将货物的调度规划信息传送至云运维中心，同时也将所有数据传入云监控中心；其中所述调度规划包括存入临时分仓或主仓或装载仓以及运输路径的规划；步骤3.运输与运维云运维中心根据所接收到的货物调度规划相关信息，完成相应的运输工作，同时，对运输设备、运输人员保持良好运维，实时传输数据至云监控中心，以便第一时间发现安全问题、维修问题并进行相应处理，另外，如遇到运输设备不足以支撑调度规划，则将信息反馈回云调度中心，对调度规划进行调整，直至云运维中心足以支撑该调度规划；步骤4.监控与反馈云监控中心实时监控物流运输信息、仓库存储信息、人员设备运维信息、货物调度信息，与云数据中心紧密协作，共享关键数据和洞察，优化港口物流信息系统的性能；提供可定制的报告，允许用户根据个别需求生成相关监控报告；将实时数据共享给云调度中心，用以反馈优化相关算法；步骤5.循环迭代通过循环迭代以上过程，不断优化运输和调度计划，以提升港口物流的整体效率，确保港口运营的高效性和响应能力；所述云调度中心采用改进的多目标蚁群优化算法进行货物的调度及运输路径规划，考虑最短路径、最低成本和最大吞吐量作为优化目标，该算法的路径选择公式如下： 式中： 为从路径i到j的概率，代表基于当前运输需求、路径条件和资源状况，系统计算出的最优运输路径选择的可能性，这个概率是由各个路径的基于历史数据的可靠度、距离、成本和吞吐量共同决定的，从而确保每次货物调度都是在考虑了所有重要因素后做出的最佳决策； 为路径i到j的可靠度、路径i到k的可靠度，不仅反映了该路径在历史上的运输效率，还包括了运输的可靠性和安全记录，对于经常出现延误或事故的路径会有较低的可靠度，而经常按时安全送达货物的路径则会有较高的可靠度； 表示路径i到j的实际物理距离、路径i到k的实际物理距离，直接影响到运输时间和能耗，较短的路径有助于提升运输效率和降低能源消耗；表示路径i到j的整体成本，包括燃料费用、人力成本和潜在的延误风险成本，选择成本效益高的路径有助于优化整体运营成本； 表示路径i到j的货物吞吐量、路径i到k的货物吞吐量，高吞吐量的路径能够确保货物在整个物流链中快速、顺畅地流动，从而提升港口的整体运营效率和客户满意度； 是控制可靠度的影响权重，用于调整历史路径选择成功和效率对当前决策的影响，较高的值增强了历史成功率和效率在路径选择上的重要性，使得系统倾向于选择过去表现良好的路径； 分别是控制距离、成本和吞吐量的影响权重，这些参数使得算法能够为不同的运营需求和条件找到最优路径；所述云调度中心所采用的多目标蚁群优化算法，结合实时反馈的可靠度更新公式，基于实时监控数据自动调整可靠度，其可靠度更新公式为： 式中： 和分别是路径i到j上的新旧可靠度， 是可靠度挥发系数，调控可靠度随时间的衰减速度，高ρ值意味着可靠度迅速衰减，使系统更快地适应新的运营状况，减少对过时信息的依赖，低ρ值则保留更多历史信息，使决策更多地基于长期累积的数据； 是基于实时监控数据的可靠度调整量： 式中：Q为常数，用于调整可靠度增量大小； 是路径i到j的距离； 为从历史数据中收集的各路径的平均运输延迟时间； 为该路径的平均运输成本； 为该路径的平均货物周转速率； 是基于历史数据得出的权重因子。

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