基于動態(tài)環(huán)境的車輛調(diào)度問題研究.pdf

1、交通運(yùn)輸作為物流的最重要組成部分，它的快速發(fā)展促進(jìn)了物資交流和人們的往來，大大的縮短了貨物運(yùn)輸時間，提高了工作效率。在保證一定的客戶服務(wù)水平的前提下，最大化利用運(yùn)輸設(shè)備和工作人員，對物流配送車輛進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度成為運(yùn)輸企業(yè)特別關(guān)注的問題。
　　 智能運(yùn)輸系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，ITS)的未來發(fā)展，為行駛中的車輛提供實(shí)時的道路狀況信息，駕駛員若根據(jù)變化的路況信息選擇下一時刻的行駛路線，

2、便能避開嚴(yán)重阻塞的路段，選擇更加通暢的路段，以節(jié)省行駛時間，節(jié)約出行費(fèi)用。
　　 在車輛調(diào)度問題的研究領(lǐng)域中，針對不確定性環(huán)境，學(xué)者們偏重于研究單一不確定性問題，如單純的道路狀況的動態(tài)變化，或者單一的客戶需求不確定性，尚沒有兩者均為不確定性情況下的研究。基于此，本文在綜合分析已有研究的基礎(chǔ)上，把車輛調(diào)度問題置于一個城市道路網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行不確定性環(huán)境條件下的優(yōu)化調(diào)度研究，分為道路狀況動態(tài)變化、以及道路狀況和客戶需求同時變化情況下的兩

3、類車輛調(diào)度問題研究。
　　 針對車輛調(diào)度的不確定性環(huán)境，本文提出了基于動態(tài)環(huán)境的車輛調(diào)度系統(tǒng)原理，設(shè)計了動態(tài)智能車輛調(diào)度系統(tǒng)，系統(tǒng)由離線調(diào)度子系統(tǒng)、在線調(diào)度子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、知識庫、信息子系統(tǒng)組成。
　　 通過大量的信息統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫內(nèi)容，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)形成先驗(yàn)知識的知識庫；在執(zhí)行調(diào)度前一天，根據(jù)已有的需求信息采用離線調(diào)度子系統(tǒng)確定具體客戶的訪問順序；在具體調(diào)度過程中，根據(jù)客戶需求新信息和實(shí)時路網(wǎng)信息，采用在線調(diào)度子系統(tǒng)確定

4、最終調(diào)度方案并予以實(shí)施。
　　 在對動態(tài)車輛調(diào)度問題進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了車輛行駛時間對貨物運(yùn)輸費(fèi)用的影響，引出了路阻函數(shù)的概念，對路阻函數(shù)動態(tài)變化下的車輛調(diào)度問題進(jìn)行分析，并分別建立離線子系統(tǒng)的靜態(tài)調(diào)度模型和在線子系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度模型。在離線子系統(tǒng)中，采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解，確定客戶訪問順序；在在線子系統(tǒng)中，用Floyd 算法求解動態(tài)模型，確定車輛每一時刻的具體行駛路線。
　　 針對路阻和客戶需求同時變化的情

5、況，提出了路阻與客戶需求同時變化的動態(tài)車輛調(diào)度問題，分別建立離線子系統(tǒng)的靜態(tài)模型和在線子系統(tǒng)的動態(tài)模型，并給出了各自的求解方法:采用遺傳算法求解靜態(tài)模型，在離線子系統(tǒng)中得到車輛的預(yù)計訪問客戶順序和實(shí)際的載貨量；用Floyd 算法求解動態(tài)模型，在在線子系統(tǒng)中確定新客戶出現(xiàn)后的車輛訪問客戶順序及行駛路線。
　　 仿真試驗(yàn)表明，應(yīng)用本方法對車輛動態(tài)調(diào)度能使車輛避開嚴(yán)重阻塞的路段，減少行駛時間；最大限度的利用已經(jīng)行駛在路上的車輛，去滿足