一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究

设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法，它将路网中各点首先分组，而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排，最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出，此种算法简明、易于理解、可操作性强，能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。     

配送线路车辆优化调度问题浅谈

配送线路的优化问题是配送工作的主要问题之一。本文在系统阐述节约里程法思想的基础上,主要研究既考虑时间要求又考虑空间位置要求的非满载车辆优化调度问题,对企业如何安排配送线路具有一定的指导作用和现实意义。     

模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题

针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子...     

运输管理信息系统中车辆配载研究

提出货运优化调度中车辆配载所需的专家知识和策略,考虑一站零整车配载、货物配装优先级、同等优先级货物装车次序和危险品配装问题。建立了重量、体积和货物不规则性约束下的配装专家系统模型,给出详细的配载专家系统规则。采用VB和SQL编程实现运输管理信息系统,采用深圳市的某大型货运中心的实际数据进行试验,试验结果显示该方法合理可行。     

利用改进交叉算子的混合遗传算法求解VRPTW

设计了一种改进的混合遗传算法求解带有时间窗、有车辆重量限制的车辆优化调度问题（VRPTW），根据问题的实际情况，建立了数学模型，提出了改进的交叉算子，丰富了种群的多样性；并结合模拟退火算法的思想，对染色体的适应度适当变化，改善了传统的遗传算法容易“早熟”的缺点，加强了染色体的局部搜索能力。     

SPSA在公交枢纽内车辆实时调度优化中的应用研究

对公交枢纽内车辆进行实时调度能提高换乘效率,特别是对已进行了调度优化的公交线路,而车辆到达出现延误的情况.根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内车辆的实时调度优化模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法（SPSA）对优化模型进行求解,给出了实际应用算例.     

公交枢纽内多线路车辆实时调度优化方法研究

公交枢纽内多线路车辆的实时调度能够提高换乘效率,特别对于已经进行了发车优化的公交线路而某些车辆到达出现延误的情况。根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内多线路车辆的实时调度优化问题模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法对问题进行求解。最后结合算例分析了本文方法的应用。     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

基于二项分布的BRT通道排队模型及线路优化调度

针对国内外大部分BRT系统的设计特点,根据BRT系统中港湾式车站组的实际情况,结合线路发车频率,建立了BRT通道车辆排队概率的数学模型,提出了基于该排队模型的线路优化调度模型。最后以广州市中山大道BRT系统中的站点为例对该调度优化模型进行了求解,并在Vissim软件中进行仿真试验对比,结果表明该方法可以有效减少排队,为BRT系统的优化调度提供一种有效的方法。     

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...