求国内外成熟运输系统（TMS)

nickpeer

据我所知，所谓routing plan&loading plan两个功能其实都是建立在复杂的建模计算前提下的，同时拥有这样的能力的系统成本是非常高的，而能同时将这两个功能用好的企业在第三方运输供应商也是比较少的，您的目的估计是用于研究，真正要用在一般的运输方需要考虑一下ROI的。就像楼上的朋友说的一样，如果有钱的话，G-log很好，解决方案非常全面。可以参考一下。可惜，我也只是纸上了解，并没有体会过G-LOG。

leeliuxi

看公司实力,做TMS的厂家很多.价格相差极大,楼主单位有钱就用迈极\MA的,,50万美金起价不过在国内的实施力量很弱,
国内的TMS发展也不错,可以选择一下,不过楼上说的3天时间不敢苟同,软件实施过程还是严谨些好\

另外由于国内路况,高速公路不发达等原因,TMS的计划模块功能恐怕在国内实现不了,

KENZI

此处可下载，有声音解说，记得打开音效

http://www.ga.com.tw/china/download/brochure.htm

leeliuxi

最初由 KENZI 发布
[B]此处可下载，有声音解说，记得打开音效

http://www.ga.com.tw/china/download/brochure.htm [/B]

KENZI,看了你们公司的网页,感觉不错,对你们的需求预测最优化系统比较感兴趣，我最近有这方面产品的需求，leeliuxi@hotmail.com.我的ＭＳＮ，可以跟我联系商讨一下

不过你说的用Ｐ３来做处理，感觉无法想象，数据库，服务器的问题如何解决？？

KENZI

所列测试条件其测试设备需求为COMPAQ N600C PIII 1.0G 256 MB HDD 20GB，Windows XP SP2，MS-SQL SERVER 2000，安装同一台计算机，至于想更深入了解，可与GA他们公司人员连络。

至于需求预测之问题，目前一般传统的需求预测系统，其预测手法，只作单纯性的需求预测组合计算，或者只适用于对复数求解的预测模拟，其模拟结果只能获得近似解的预测值，无法获得正确的最佳解预测值。我们采用数学模型的最佳化混合演算求解。更考虑lost Sales元素，采用Event观念所开发，以Event为对象对商品变化作预测，可依期程作多层多阶作预测，其预测结果可获得唯一最佳解，实际降低库存量，最适合多变化的流通业。但是必须要有历史数据，如能连接数据探勘系统更佳。

anderson22558

这里居然有人知道Paragon，不错哦。我列出三大家Routing system，给大家参考，但是前两家更强，可以说是旗鼓相当。UPS的系统已经有中文简体版本。
www.paragonrouting.com
www.tech.upslogistics.com
www.descartes.com

KENZI

没错，PARAGON是不错的软件，全模块美金70万，但另2家与迈极、MA一样，都是处理的IT技术所研发，15年前的研发逻辑，欧美的先进物流IT，皆不采用此方法，都是采用数学模型为研发技术，不信的话，依照前列题形，请这4家解解看，他们一定回答，我们是固定路线的作法，另外再加一条，同一路线上、同一据点上同时自动执行配送与回收作业模式时，这4家一定叫你买2套分开执行，若同一路线上、同一据点上同时执行越库转运作业，这4家一定叫你再买1套，埃…….老外就是老外，物流与运筹是在汉朝时期发明的，美国人哪懂

vigoro

TO: KENZI

我看过你们的ATIS, 你说的 "最佳化混合演算求解"我也领教一二.

根据我的理解,ATIS主要采用的是遗传算法,第一步求可行解,第二步再杂交遗传得出近似最优解.
遗传算法的优点大家都知道,就是全局快速搜索,当然,追求快速的最简单的办法就是减少遗传代数,加快收敛.

不过遗传算法的劣处也在于此,即很多情况下优化的效果不大,得出的结果顶多只能算是优化可行解,尤其是在追求速度的前提下人为加快收敛的时候.

不知对否?

KENZI

TO VIGORO

你确实看过ATIS？自动DEMO也看过吗？如果是，你也太不专心了，GA的网站上所写的是启发式算法，而不是基因遗传算法，我想你一定是看到GA的LOGO而直觉认定

以你所提的问题，并无题形与题目，我无法正确回答你，但我试着依你的观点，来回答你的问题：

所谓混合式算法，就是将2种不同的算法混合使用，同时求解，例如：基因遗传算法、仿真退火法、禁忌搜寻法、凹型成本理论、合作竞局理论、类神经网络理论、准牛顿探索法等，每个算法都会由研究者依作业模式或题形怖属于适当的位置，而同时进行最佳化求解。

一般的解法可分为近似解法、最佳解法、严密解法，例如上述4家软件都属于近似解法，PARAGON、ILOG、ATIS属于最佳解法，比如迈极的方法，只能选择车辆最少、成本最小，最短路线的单一指定选项进行求解，同一数据进行3个选项的求解后，所获得的却是3个不同答案，试问物流是考虑单一问题的最佳化吗？也就是头痛医头的临床实验吗？还有其中它可选最短距离作求解，难道道路明天会缩短吗？其实应该是以订单为事件、以任务为导向，考虑物流整体最佳化才对

我不认为你对多目标的混合式求解演算有所了解，但依你对基因遗传算法的理解，应该只是对SGA有所研究，你曾经作过班表的问题吧，首先基因遗传算法其不外呼、编码、选择、交配、突变，在编码中也有所译码，如果我加一个环境影响因素，也就是说当你所设定的世代数，在未达世代数前即获得满足条件，你会怎么做，你可研究CGA或HGA的理论

以你的问题可举一个实际案例，5年前台湾某软件研究机构给台湾某大型企业开发排班软件，其论述约与你相同，而主导研发的博士认为问题相当复杂，何况突变是一门高深学问，他也是在世代数上作收缩率，殊不知生命工学中其问题是否应该突变，最后9个载具资源，最佳化后还是使用9个载具资源，求解时间40分钟，我称它并不是最佳化，而是还原实务最业现况，至今尚在努力研究中，每个研究生都会这招。

如果你认为你的方法对，那么你是先有可行解，再求近似解，还是先有最佳解，再求改善解，还是只有最佳解，你可试着把你预埋的数组拿掉，让系统自行探索，你就知道有没有解。

但很高兴，你的逻辑相当强，今后我们分析的IT技术又多一名，希望今后互相交流，还有你可提出实务问题题形，我试着回答，但请勿拿实验问题来探讨，可留下E-mail，因我中文打字很慢

vigoro

对Pareto多目标优化方法不巧有过点学习,什么Weighted Sum Method,Hierarchical Optimization Method,Trade-off Method,Global Criteria Method,Goal Programming,Simulated Annealing等等等等;对于GA,除了SGA以外,对VEGA,HLGA,FFGA,NPGA,NSGA,SPGA不巧也略知一二,你那套东西唬不了我.

说个实际的例子吧。看新贴 《VSP问题求解》