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京東綠色物流視角下配送路徑優(yōu)化研究,物流論文內(nèi)容摘要:基于綠色環(huán)保視角,通過(guò)在物流配送中引入油耗、污染物排放等因素,構(gòu)建出配送途徑優(yōu)化模型,運(yùn)用蟻群算法(ACA)進(jìn)行優(yōu)化求解,結(jié)合實(shí)例證明了該優(yōu)化模型的可行性和有效性,能夠到達(dá)途徑最短且污染物排放量最低的目的。本文關(guān)鍵詞語(yǔ):綠色物流;途徑優(yōu)化;蟻群算法;ResearchonoptimizationofgreenlogisticsdistributionpathTakingJDdistributionasanexampleZHANGXiao-linLIANGLi-junZHANGMeng-wanSchoolofInformationManagement,BeijingInformationScienceandTechnologyUniversityAbstract:Fromtheperspectiveofgreenenvironmentalprotection,thispaperconstructsadistributionpathoptimizationmodelbyintroducingfactorssuchasfuelconsumptionandpollutantemissionintologisticsdistribution,andusestheantcolonyalgorithm(ACA)tosolvetheoptimizationproblem.Thefeasibilityandeffectivenessoftheoptimizationmodelareprovedbyanexample,whichcanachievethepurposeoftheshortestpathandthelowestpollutantemission.一、研究背景與動(dòng)因人類合理利用自然資源推動(dòng)了社會(huì)進(jìn)步,但過(guò)度地消耗資源對(duì)環(huán)境造成了宏大危害,比方生態(tài)毀壞、氣候反常等。物流活動(dòng)在為人類提供方便的同時(shí),也產(chǎn)生了一些污染。隨著國(guó)民對(duì)綠色發(fā)展的重視,綠色物流逐步映入群眾的眼簾。筆者充分考慮耗油成本、綠色環(huán)保成本,將綠色物流與配送的途徑優(yōu)化結(jié)合起來(lái),構(gòu)建相關(guān)綠色指標(biāo),把詳細(xì)企業(yè)的物流配送途徑與蟻群算法相聯(lián)絡(luò)進(jìn)行考慮,在綠色物流視角下研究配送途徑對(duì)環(huán)境保衛(wèi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要意義。二、研究綜述〔一〕綠色物流研究方面在物流運(yùn)作經(jīng)過(guò)中,綠色物流有兩層含義:一方面是充分利用高科技手段盡可能把對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響降低為零;另一方面是做到資源的合理使用,使每項(xiàng)資源都能發(fā)揮出相應(yīng)的價(jià)值。建立一個(gè)和生態(tài)環(huán)境休戚與共的物流系統(tǒng)是綠色物流的目的,為了到達(dá)該目的,最有效的手段是從環(huán)境資源著手。[1]Seroka-Stolka(2020〕把研究視角放在影響企業(yè)綠色物流理念發(fā)展的決定因素上,同時(shí)經(jīng)過(guò)研究證明出它們將影響綠色物流發(fā)展。[2]Searcy(2020)對(duì)綠色供給鏈進(jìn)行了相關(guān)研究,主要分析指標(biāo)有:能源使用、溫室氣體排放、消費(fèi)指標(biāo)和能源效率等。[3]Rostamzadeh(2021)梳理了綠色供給鏈管理的相關(guān)知識(shí),在這里基礎(chǔ)上提出環(huán)境可持續(xù)性在企業(yè)改善供給鏈中扮演著重要角色。[4]Hong(2022〕通過(guò)構(gòu)建顆粒物污染〔PM2.5〕模型,深切進(jìn)入研究了綠色物流中的污染物排放問(wèn)題,利用蒙特卡羅模擬呈現(xiàn)模型的內(nèi)在變化。[5]劉暢〔2021〕從闡述綠色物流內(nèi)涵視角出發(fā),分析了綠色物流對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性,研究出我們國(guó)家發(fā)展綠色物流的詳細(xì)途徑。[6]王曉思〔2021〕從綠色物流視角出發(fā),基于綠色度構(gòu)建相應(yīng)模型,進(jìn)而對(duì)污染物排放成本進(jìn)行研究。[7]楊慧慧〔2021〕以綠色物流發(fā)展體系的建設(shè)作為研究重點(diǎn),從多個(gè)方面對(duì)其充分探究,尤其針對(duì)物流鏈、物流的基礎(chǔ)設(shè)施等方面做了深切進(jìn)入的分析。[8]陳根龍〔2022〕以當(dāng)下物流配送時(shí)的包裝環(huán)節(jié)為著眼點(diǎn),對(duì)該經(jīng)過(guò)中存在的問(wèn)題進(jìn)行相應(yīng)分析,提出分享快遞盒的綠色配送理念,同時(shí)對(duì)使用分享快遞盒的可持續(xù)性、經(jīng)濟(jì)性、安全性進(jìn)行了具體闡述。[9]〔二〕配送途徑算法研究方面配送途徑直接決定著物流配送的成本和效率,對(duì)配送途徑及其算法進(jìn)行優(yōu)化和研究具有重要的意義和價(jià)值。Belmecheri(2020〕等學(xué)者提出了一種利用局部搜索進(jìn)行的粒子群優(yōu)化算法,結(jié)合混合長(zhǎng)途和詳細(xì)的回程用戶〔VRPMB〕車輛途徑問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)例研究,同時(shí)對(duì)該問(wèn)題的適應(yīng)性進(jìn)行了相應(yīng)解釋,進(jìn)而驗(yàn)證粒子群優(yōu)化算法提高了算法的性能。[10]Amorim(2020)綜合考慮了總成本的最小化以及新鮮度的最大化問(wèn)題,進(jìn)而對(duì)多目的模型進(jìn)行深切進(jìn)入研究。[11]Yu(2021)研究了物流終端配送形式和途徑優(yōu)化問(wèn)題。[12]Zhang(2022〕構(gòu)建了包含時(shí)間窗的冷鏈物流車輛途徑優(yōu)化模型,在基于普通遺傳算法收斂速度慢等缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了詳細(xì)的改良之處,經(jīng)實(shí)例分析證明該優(yōu)化算法能夠以較低成本得到最優(yōu)途徑。[13]王道平(2021)等學(xué)者對(duì)物流配送進(jìn)行了深切進(jìn)入研究,以配送中的選址問(wèn)題作為切入點(diǎn),借助兩階段的啟發(fā)式算法進(jìn)行了相應(yīng)的模型構(gòu)建,目的為配送中心選址成本和車輛配送成本最小,最后通過(guò)詳細(xì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證該模型的有效性,但是該方式方法存在的問(wèn)題是配送便捷性較差。[14]李作山(2022)等學(xué)者結(jié)合遺傳算法,針對(duì)企業(yè)車輛調(diào)度優(yōu)化進(jìn)行研究,基于減少汽車運(yùn)行消耗損費(fèi)為目的提出了相關(guān)策略。[15]曾志雄(2022等學(xué)者基于蟻群算法研究了荔枝的冷鏈物流配送,該研究的側(cè)重點(diǎn)為配送成本,即怎樣對(duì)其優(yōu)化設(shè)計(jì),使得成本花費(fèi)最少。[16]同時(shí),方文婷〔2022〕等學(xué)者通過(guò)將節(jié)能減排轉(zhuǎn)化為綠色成本,建立以總成本最小為研究目的的數(shù)學(xué)模型,在混合蟻群算法的基礎(chǔ)應(yīng)用上,結(jié)合詳細(xì)實(shí)例進(jìn)行仿真建模以及進(jìn)一步的分析,最終驗(yàn)證了該算法的有效性。[17]綜上所述,國(guó)內(nèi)外對(duì)配送的途徑優(yōu)化已經(jīng)進(jìn)行了相關(guān)研究,但將優(yōu)化算法與詳細(xì)案例結(jié)合的研究還是少數(shù)。同時(shí),當(dāng)前的配送途徑優(yōu)化很少考慮綠色因素,即有關(guān)環(huán)境問(wèn)題的研究并不充分。三、物流配送途徑優(yōu)化選擇通常來(lái)講,配送中心的主要任務(wù)之一,是基于最優(yōu)配送途徑基礎(chǔ)上,對(duì)各個(gè)需求地進(jìn)行貨物的正常配送。在這里情形下,配送車輛的行駛道路為,在到達(dá)一個(gè)需求地點(diǎn)后立即對(duì)另一個(gè)需求地點(diǎn)進(jìn)行配送,直到配送車輛完成所有的配送任務(wù),方可回到配送中心。為了便于研究物流配送途徑問(wèn)題,一些已經(jīng)知道條件是必不可少的,比方配送中心地點(diǎn)、需求地點(diǎn)、配送中心及需求地點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)、各個(gè)需求地所需的貨物數(shù)量以及配送車輛的最大運(yùn)載量,只要把以上條件作為大前提,才能深切進(jìn)入研究物流配送途徑的優(yōu)化問(wèn)題。假設(shè)Q=(0,1,2,,m)表示多條配送途徑;0表示配送中心;1,2,,m表示需求地點(diǎn)的編號(hào)。可行選擇是知足運(yùn)載能力等限制條件下的途徑選擇集合,最佳選擇是可行選擇集合中途徑最短的選擇。[18]〔一〕假設(shè)條件物流配送途徑優(yōu)化的結(jié)果通常受眾多因素影響,因而,在已經(jīng)知道條件的基礎(chǔ)上,仍需要對(duì)實(shí)際配送問(wèn)題添加一些假設(shè)條件,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的簡(jiǎn)化。詳細(xì)假設(shè)條件有:〔1〕配送車輛均為統(tǒng)一規(guī)格;〔2〕各個(gè)需求地的貨物被裝上配送車輛所花費(fèi)的時(shí)間此處不予考慮,即假設(shè)裝車任務(wù)已完成,只需等待發(fā)車;〔3〕在一次完好的配送任務(wù)中,一個(gè)需求地的貨物只能由一輛車進(jìn)行轉(zhuǎn)運(yùn)配送,同時(shí),在這里處假設(shè)不存在分批配送的可能性?!捕澄锪髋渌屯緩絻?yōu)化模型假設(shè)px表示x需求地點(diǎn)的貨物量;exy表示x需求地點(diǎn)到y(tǒng)需求地點(diǎn)的距離;R表示配送車輛的最大運(yùn)載量;U表示物流中心配送車輛的總數(shù);m表示配送車輛t的配送地點(diǎn)數(shù)量;Tx表示配送車t離開(kāi)x需求地點(diǎn)時(shí)配送車中的貨物量;當(dāng)gxy=1時(shí),表示配送車輛從x配送地點(diǎn)行駛到y(tǒng)配送地點(diǎn),當(dāng)gxy=0時(shí),表示配送車輛不走這條配送途徑。物流配送的限制條件如下:限制配送車輛從配送中心出發(fā)的約束條件表示出式如下:限制配送地點(diǎn)不重復(fù)配送的約束條件表示出式如下:限制所有貨物都被正常配送的約束條件表示出式如下:限制配送車輛不能超載的約束條件表示出式如下:根據(jù)上述限制條件,構(gòu)建物流配送途徑優(yōu)化模型表示出式如下:k表示配送的總距離。〔三〕模型的綠色配送改良在當(dāng)今電商物流迅速發(fā)展的情形下,物流配送的綠色發(fā)展日益遭到各行各業(yè)重視。物流配送經(jīng)過(guò)中,存在貨物量較大、配送地點(diǎn)分布較廣等問(wèn)題,進(jìn)而導(dǎo)致配送效率降低,對(duì)環(huán)境造成了不良影響。因而,擬設(shè)計(jì)一種有效的物流配送途徑優(yōu)化方式方法,在保證配送效率前提下,切實(shí)解決環(huán)境污染問(wèn)題,最終實(shí)現(xiàn)綠色配送。1.污染物排放量計(jì)量21世紀(jì)以來(lái),隨著汽車數(shù)量的增加,尾氣污染也越來(lái)越嚴(yán)重。在物流配送中,污染物排放對(duì)環(huán)境和人類都造成了極其不利的影響。因而對(duì)于上述配送模型,筆者著重考慮污染物排放量的降低問(wèn)題。對(duì)于輕型柴油貨車,由污染物排放指標(biāo)的相關(guān)計(jì)算方式方法知,該指標(biāo)的計(jì)量公式為:E大氣=KEF10-6+210-6FgKg由上述公式知,當(dāng)配送距離最短時(shí),污染物排放量到達(dá)最低。華而不實(shí),相關(guān)參數(shù)含義如下:EF:表示單位距離污染物排放量,g/kmFg:表示柴油消耗量,l/kmg:表示柴油中硫元素的含量,質(zhì)量分?jǐn)?shù)百萬(wàn)分之一〔ppm〕。2.物流配送成本計(jì)量物流配送經(jīng)過(guò)中牽涉的主要成本有兩部分,分別為固定成本和變動(dòng)成本。固定成本是在實(shí)際物流配送中不會(huì)隨配送貨物量和配送距離而產(chǎn)生變化的成本,詳細(xì)包括車輛配送員的基礎(chǔ)工資與保險(xiǎn)、配送車輛的通信及月檢費(fèi)用。該部分費(fèi)用與最終的配送出車數(shù)量關(guān)系密切,因而,總固定成本表示為:C固定=sn,相關(guān)參數(shù)含義如下:s:?jiǎn)挝怀鲕嚬潭ǔ杀荆籲:最終的配送出車數(shù)量。變動(dòng)成本是與實(shí)際物流配送距離相關(guān)的成本。華而不實(shí),配送經(jīng)過(guò)中的車輛維修費(fèi)、輪胎費(fèi)、燃油費(fèi)以及車輛配送員的可變工資,組成了單位距離變動(dòng)成本。因而,總變動(dòng)成本表示為:C變動(dòng)=lk,相關(guān)參數(shù)含義如下:l:?jiǎn)挝痪嚯x變動(dòng)成本;k:途徑優(yōu)化后的最優(yōu)總距離。[19]所以,C總成本=C固定+C變動(dòng)四、基于蟻群算法的配送途徑優(yōu)化研究〔一〕綠色物流配送的蟻群算法實(shí)現(xiàn)流程蟻群算法能用來(lái)解決VRP問(wèn)題〔車輛途徑優(yōu)化〕,其核心思想是借助一定數(shù)量的螞蟻群體來(lái)尋求最短途徑。蟻群在活動(dòng)的時(shí)候,個(gè)體會(huì)釋放出一種獨(dú)有的信息素。在一段時(shí)間內(nèi),最短途徑被選擇的較多,所積累的信息素也就更多。同時(shí),該物質(zhì)可被同伴感遭到,后來(lái)的螞蟻便會(huì)根據(jù)該物質(zhì)的濃度選擇通過(guò)途徑,進(jìn)而影響整個(gè)蟻群的活動(dòng)方向。[20]為了使蟻群算法得到更直觀形象的結(jié)果,蟻群活動(dòng)時(shí)要遵循相應(yīng)的原則,華而不實(shí)覓食原則是最基礎(chǔ)的一個(gè)原則。同時(shí),該算法在實(shí)際應(yīng)用中,一些參數(shù)的設(shè)置對(duì)模型優(yōu)化結(jié)果也有一定的影響,比方信息啟發(fā)式因子、期望啟發(fā)式因子等。筆者結(jié)合蟻群算法得出最短配送途徑后,在這里基礎(chǔ)上得到最低的污染物排放量,來(lái)實(shí)現(xiàn)綠色物流配送的目的。算法流程如以下圖所示:圖1綠色物流配送的蟻群算法實(shí)現(xiàn)流程〔二〕京東配送中心實(shí)例分析筆者以京東大型綜合物流配送中心的配送途徑為例,來(lái)驗(yàn)證蟻群算法的可行性。經(jīng)調(diào)查知,位于北京海淀區(qū)的一家配送中心負(fù)責(zé)周邊的8家便利店,對(duì)其進(jìn)行日常物流配送。1.基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置調(diào)查可知,該區(qū)域內(nèi)配送貨車車型為江淮帥鈴H載貨車,選擇燃料為國(guó)V標(biāo)準(zhǔn)柴油,車速范圍為40km/h~80km/h。該數(shù)學(xué)模型中參數(shù)的詳細(xì)設(shè)置如表1所示:表1基礎(chǔ)參數(shù)由表1可知:?jiǎn)挝怀鲕嚬潭ǔ杀緎=車輛的通信及月檢費(fèi)d+車輛配送員基礎(chǔ)工資與保險(xiǎn)h,所以,s為120元/每輛/天天。單位距離變動(dòng)成本l=單位燃油油消耗損費(fèi)用a+單位維修與輪胎費(fèi)用b+車輛配送員可變工資c,所以,l為2.9元/公里。2.?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源筆者以京東便利店的物流配送為根據(jù),由于服務(wù)門店較多,數(shù)據(jù)分析較有難度,此處選取了固定區(qū)域的8家便利店作為研究樣本,由位于該區(qū)域中心的配送中心完成此8家門店的配送任務(wù)。將配送中心和需求門店進(jìn)行編號(hào),0,1,2,8,配送中心和各門店的地理位置、相對(duì)坐標(biāo)及需求量如表2所示:表2各門店的地理位置、坐標(biāo)及配送量3.?dāng)?shù)據(jù)分析運(yùn)用蟻群算法對(duì)配送途徑進(jìn)行優(yōu)化,尋找最優(yōu)途徑,華而不實(shí),信息啟發(fā)式因子=2,期望啟發(fā)式因子=3,螞蟻數(shù)量為4,迭代次數(shù)為100,使用MATLAB軟件編程進(jìn)行求解,結(jié)果如此圖2、圖3所示:圖2算法的優(yōu)化目的函數(shù)曲線由圖2和圖3知,迭代100次后,最短配送距離為41.08Km。此時(shí)需要三輛車進(jìn)行配送,有三條途徑。車輛1:0-1-2-3-0;車輛2:0-5-6-7-0;車輛3:0-4-8-0。圖3蟻群算法優(yōu)化途徑根據(jù)污染物排放量計(jì)量公式:E大氣=KEF10-6+210-6FgKg計(jì)算可知,此時(shí)的污染物排放量最低為8.98910-4g;根據(jù)配送成本計(jì)量公式:C總成本=C固定+C變動(dòng)計(jì)算可知,總成本為479.132元。結(jié)合京東配送實(shí)例分析,運(yùn)用上述配送模型對(duì)途徑進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化,使車輛配送距離最短,極大地提高了配送效率。同時(shí),當(dāng)途徑最短時(shí),該模型實(shí)現(xiàn)了綠色配送,將污染物的排放量控制到最低,進(jìn)而減少對(duì)環(huán)境的污染。五、研究結(jié)論及瞻望筆者通過(guò)研究,可歸納得到下面結(jié)論:一是改良的蟻群算法能夠應(yīng)用在配送實(shí)例中,利用MAT-LAB軟件對(duì)模型求解,能夠有效提供最短的道路方案。二是配送成本的計(jì)量對(duì)途徑優(yōu)化有著不可忽視的影響,不管是固定成本部分還是變動(dòng)成本部分,物流企業(yè)進(jìn)行途徑優(yōu)化時(shí)都要著重考慮。三是在綠色物流配送研究中,把降低污染氣體排放量作為主要考慮的綠色指標(biāo)是可行的,借助該模型能到達(dá)污染氣體排放量最低的目的,為物流企業(yè)綠色配送提供了重要參考,利于該行業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。但是筆者考慮的限制條件仍相對(duì)較少,隨著物流業(yè)的發(fā)展,綜合全面考慮問(wèn)題將是大趨勢(shì),因而該數(shù)學(xué)模型有待進(jìn)一步細(xì)化。同時(shí),當(dāng)配送經(jīng)過(guò)中污染物排放量最低時(shí),配送總成本沒(méi)有得到相應(yīng)的控制,在實(shí)際應(yīng)用中還需結(jié)合詳細(xì)環(huán)境進(jìn)行一定的調(diào)整優(yōu)化。以下為參考文獻(xiàn)[1]張正昶.綠色物流管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].長(zhǎng)沙:湖南大學(xué),2020.[2]Seroka-StolkaO.TheDevelopmentofGreenLogisticsforImplementationSustainableDevelopmentStrategyinCompanies[J].ProcediaSocialandBehavioraSciences,2020(10):302-309.[3]PaymanAhi,CorySearcy.Ananalysisofmetricsusedtomeasureperformanceingreenandsustainablesupplychains[J].JournalofCleanerProduction,2021(8)360-377.[4]RezaRostamzadeh,KannanGovindan,AhmadEsmaeili,MahdiSabaghi.ApplicationoffuzzyVIKORforevaluationofgreensupplychainmanagementpractices[J]EcologicalIndicators,2021(9):188-203.[5]Hong,J.,Alzaman,C.,Diabat,A.etal.SustainabilitydimensionsandPM2.5insupplychainlogistics[J]AnnalsofOperationsResearch,2022(2):339-366.[6]劉暢.我們國(guó)家發(fā)展綠色物流的對(duì)策研究[J].物流技術(shù),2021(3):77-79.[7]王曉思.基于綠色度的冷鏈物流配送途徑優(yōu)化研究[D].北京:北京交通大學(xué),2021.[8]楊慧慧.基于循環(huán)經(jīng)濟(jì)的綠色物流體系建設(shè)研究[J].物流工程與管理,2021(8):15-16.[9]陳根龍.綠色物流下的分享快遞盒[J].當(dāng)代營(yíng)銷(下旬刊),2022(10):120-121.[10]Belmecheri,F.,Prins,C.,Yalaoui,F.etal.Particleswarmoptimizationalgorithmforavehicleroutingproblemwithheterogeneousfleet,mixedbackhauls,andtimewindows[J].JournalofIntelligentManufacturing,2020(4)775-789.[11]P.Amorim,B.Almada-Lobo.Theimpactoffoodperishabilityissuesinthevehicleroutingproblem[J]ComputersIndustrialEngineering,2020(11):223-233.[12]Yu,M.,Yue,G.,Lu,Z.etal.LogisticsTerminalDistributionModeandPathOpti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