車輛優(yōu)化調度問題的研究.pdf

1、隨著市場競爭的日益加劇，世界經(jīng)濟一體化進程的加快和科學技術的飛速發(fā)展，許多企業(yè)已經(jīng)把物流作為提高市場競爭能力和提升核心競爭力的重要手段，并且將先進的物流理論和物流技術引入企業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營管理中。作為實現(xiàn)物流合理化的重要內容和手段，對車輛調度進行合理優(yōu)化有助于企業(yè)降低物流成本，提高運作效率，全面提高顧客滿意度。車輛調度問題將運籌學理論與生產(chǎn)實踐緊密地結合在一起，對該問題的研究具有很強的理論意義和實際應用價值。 論文首先總結回顧了車輛

2、調度問題已有的研究成果，繼而圍繞時變網(wǎng)絡中和動態(tài)信息下車輛調度中的四個熱點問題進行了深入研究。 1時變網(wǎng)絡下的車輛調度 對時變網(wǎng)絡中帶時間窗約束的多車調度問題，構造了適合問題的并行遺傳算法。就參數(shù)對算法的影響進行了實驗分析。將并行遺傳算法與BC-saving啟發(fā)式算法相比較，表明了并行算法優(yōu)于BC-saving啟發(fā)式算法。 2不完全信息下的車輛派遣 對動態(tài)多車集貨送貨一體化問題，分別推導出多車單容量和多車

3、多容量時，在客戶稀疏和客戶密集兩種情況下，客戶的期望逗留時間下界。針對具體策略進行了分析，推導出各種策略在不同情況下的客戶期望逗留時間。 3基于ITS和GPS系統(tǒng)的車輛調度 該問題的特點是：道路交通狀況可以實時監(jiān)控；車輛位置得以實時掌握。通過分析該問題的性質，以車輛通過動態(tài)路網(wǎng)的期望行駛時間最短為目標函數(shù)，建立了該問題的馬爾可夫決策模型。針對車輛出發(fā)前和車輛行進過程中如何降低觀測弧的數(shù)量進行了討論，提出了車輛出發(fā)前和行進

4、過程中觀測弧數(shù)量降低的算法，并且針對具體實例進行了實驗分析。 4非確定性鄰近點查詢問題 在車輛調度中，指揮調度中心經(jīng)常需要查找距離某客戶點最近的車輛，以便為客戶提供快捷的服務。由于裝載有GPS定位設備的車輛在非采樣時刻的位置確定中存在有非確定性，查詢距離某點最近的車輛也不能給出一個確定性的答案。針對該問題，提出了鄰近點查詢非確定性算法。通過該算法的計算，返回每個被查詢點成為查詢點鄰近點的概率大小。針對該算法，在二維無約束