面向垃圾分类的全柔性多车舱车辆调度优化研究

垃圾分类运输是垃圾分类政策有效实施的重要环节。现有分类运输方法以单车舱专用车辆为主,易造成车辆资源浪费、垃圾收集点拥堵等问题。为此,本文引入能同时独立运输多种垃圾的多车舱车辆,依托我国垃圾收运实际情况,对车舱设置、收运模式等进行分析;以此为基础提出全柔性多车舱车辆路径问题(full flexible-MCVRP)及优化模型,并采用遗传算法进行求解。实际算例表明,与现有专用车辆分类调度方案相比,本文所给多车舱车辆调度方案总行驶路径更短,收运效率更高。进一步,针对几种典型城市生活区域,研究了垃圾分类占比对车舱分配方案的影响,为多车舱车辆设计提供参考。

基于非支配排序的机场特种车辆调度

在机场过站期间,航空器需要依靠特种车辆来提供多项地面保障服务,包括燃油加注、配餐、装卸行李货物、清洁和拖车牵引等。这些服务由相应的特种车辆完成,特种车辆的调度对于提高地面保障服务水平和资源利用率至关重要。目前机场普遍采用基于人工的单车单航班服务的特种车辆调度方式,这种方式成本高、效率低,是导致航班延误的重要因素之一。为解决机场地面拖车保障服务调度的问题,根据拖车服务运行特点,建立拖车行驶总路程和航班延误最小化的车辆路径问题模型。与传统固定算法不同,为适应拖车调度的问题,采用了基于启发式算法的非支配排序思想对模型求解。通过国内首都机场的实际航班数据进行验证,研究结果显示,该算法较实际运行情况下延误数量减少了27%,有效地降低了航班延误率。

站点可变型需求响应式公交车辆调度优化研究

站点可变型需求响应式公交是一种既有固定服务站点又允许乘客在可变站点预约的公交运营模式.传统研究聚焦于单个车次的行程规划,而忽视车辆在整个运营周期执行多个车次的接续性.本研究从系统视角建立单个运营周期内车辆发车时刻表编制和车辆调度协同优化模型,以总成本最小化为目标,构建时空网络图,清晰表达站点可变型需求响应式公交的服务逻辑和复杂的时空约束.同时根据问题特征,整合8类邻域算子和改进的最大网络流算法,设计可快速求解现实大规模复杂问题的自适应变邻域搜索算法.以中国广州市黄埔区部分路网为例进行数值实验,结果表明,相比传统两阶段车辆调度模型,本模型车辆使用率提高8.7%以上,总成本下降20%~70%;相比传统算法,在绝大多数订单规模下自适应变邻域搜索算法求解质量更优,在预约订单规模为60时,可节省总成本30%以上.

无信号灯交叉路口智能车辆调度算法研究

针对车辆在通过无信号灯交叉路口时存在通行效率低、发生冲突碰撞概率大、通行等待时间长等问题,提出了一种优化调度算法。将交叉路口网格化。考虑车辆在每个网格的方向权值、预警权值、转向权值并进行实时动态赋权,根据权值为车辆实时更新最优路径。基于此,提出了一种基于动态权值路径的算法以寻找车辆最佳行驶路径,可以根据交叉路口车辆的运行环境灵活调整每辆车的运行路线。通过将交叉路口网格化和使用动态权值规划路径相结合,该研究为避免发生碰撞、提高通行效率提供了可行的思路。

考虑硬时间窗的车辆调度优化

该文以第三方汽车物流企业为研究对象进行车辆调度优化,根据实际问题进行问卷调研,对企业某货物运输车辆调度方案的现状进行分析,收集信息辅助验证硬时间窗的车辆调度优化问题,利用改进后的C-W节约法和Lingo软件进行车辆调度优化设计,使货物车辆调度行驶的路径最短,调度安排更加合理,从而达到降低运输成本、准时快速高效率运输的目的,最后将结果进行验证。

基于图上作业法的A物流公司车辆调度方案优化

物流业作为一国经济发展的大动脉,是一项基础性的行业,其发达水平是国家或区域整体现代化水平的一个主要指标。在整个物流运输系统中,车辆调度优化问题是当前众多企业想要解决的问题。所以对于一个物流公司来说,要想长期、平稳地发展,对其车辆调度的合理调配就显的尤为重要。该文以A公司为例,重点研究该公司的车辆调度情况。收集该物流公司近期调度相关数据,对该公司运输车辆调度上存在的问题(调运路线不合理、装载率较低、运输车辆的油耗成本较高等)进行分析,并提出可供参考的解决方案。该文通过图上作业法计算得出最优车辆调度优化路径并给出最优车辆调运方案,从而提高物流企业的市场竞争力,提高物流运输效率,降低物流企业的运输成本。

考虑道路限制的建设场地内车辆调度问题研究

针对大型设备运输车辆进入建设场地后,在场内道路上的车辆调度和路径规划问题进行了研究。受场内道路宽度限制,车辆难以在同一道路上相向行驶;同时,由于不同车辆所运输的货物及运输任务的紧急程度不同,车辆的通行具有不同优先级。针对上述特性,利用时空网络技术构建整数规划模型,在考虑道路限制和不同车辆优先级情况下,对建设场地内的车辆进行调度和会车规避。模型的目标为最小化所有车辆在场内的总时间,包括行驶时间和会车等待时间;模型包含两类约束,即车辆流平衡约束和车辆会车避让约束。为快速有效地求解模型,设计基于时空网络的启发式算法得到各车辆的时空路径,为车辆的路径规划和会车避让提供指导。结合一个实际的大型风电场路网,构建多个算例,对模型和算法的有效性进行验证。结果表明,提出的算法能迅速对不同规模的问题进行求解;另外,算法可以在消除车辆时空冲突的同时,保证车辆在会车时不等待过长时间,最终的方案具有较高的车辆运输效率。

纯电动公交车辆调度与司机排班联合优化

为了解决公交车辆和司机任务分配的不均衡问题,提高车辆和司机的利用率,充分考虑车辆充电需求和司机工作时间约束等因素,提出了一种适用于电动公交车辆调度与司机排班联合优化的方法,以公交公司总运营成本最小化为目标建立了整数非线性规划模型,在考虑分时电价机制的前提下,策略性地采用“日间快充,夜间慢充”的充电模式,将车辆的充电时间与司机的休息时间安排在同一时间段,减少不必要的空闲时间,在保护电池的前提下提高公交运营效率。综合考虑车辆和司机行程分配策略及车辆充电策略,利用PSO-GA算法求解该模型,进一步生成车次链和车辆充电计划,并以哈尔滨31路公交线路为例对所提出的模型进行了验证。结果表明,合理的调度计划在将公交公司运营成本降低7.46%的同时,将公交车和司机的平均利用率提高了8.02%,提高了公共交通的运营效率,对城市公共交通的可持续发展具有重要意义。

基于优先级的物流园区共同配送车辆调度优化研究

随着物流行业的快速发展,共同配送模式逐渐成为行业关注的焦点。物流园区作为物流活动的核心集聚地,不仅承担着物流配送的重要任务,还面临提高配送效率和降低运营成本的巨大挑战。在这样一个多方利益协调和资源共享的复杂环境中,物流园区内部的车辆调度优化问题显得尤为重要,是提升物流园区整体运营效率的关键所在。文章针对基于优先级的物流园区车辆调度优化问题展开深入研究,并提出有效的优化方案,以期为我国物流园区的车辆调度提供参考,助力物流园区在数字经济背景下实现高效运营。

基于RFID的工厂物流车辆调度系统研究

随着信息技术对各个行业的渗透,制造业的管理模式也受到一定程度的变革。尤其是在传统制造企业的物流管理系统中,由于货物采购、对供应商发货、车辆卸货等业务较多,使得工厂有大量的物流车辆进出。原有的人工指挥调度方法应对密集的车辆调度任务已经是捉襟见肘,更无法适应未来更大规模的生产运输任务。基于技术普及和接轨信息为目的,本文就基于RFID的工厂物流车辆调度系统进行简要的分析研究。

公交区域车辆调度优化研究现状与发展

区域范围内车辆调度是以给定时刻表和一定数量的分布在各个车场的车辆为前提,在满足所有约束条件和相关规定的条件下,得出所需车辆最少或费用最小的车辆调度方案.区域范围内的公交车辆调度过程非常复杂,一直是公交领域研究的热点问题之一.本文在阐述车辆调度问题的基础上,对车辆调度问题的可行模型与算法的研究现状进行了综述,同时对公交车辆调度研究的扩展问题进行了分析.

基于GPS/GPRS/GIS技术的动态车辆调度

利用全球定位系统(GPS)、通用分组无线服务技术(GPRS)和地理信息系统技术(GIS)构建了新型的动态车辆调度系统。该系统实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,动态地优化车辆调度方案,能够更好地满足用户的需求。

电动公交车辆调度问题研究综述

电动公交发展日益成熟,其车辆调度系统的优化成为运营管理的核心环节,对于显著降低运营成本、大幅提升运营效率以及增强乘客满意度具有重要意义。本文首先概述电动公交车辆调度问题,其次从充电策略和运营不确定性角度阐述电动公交车辆调度问题,最后总结现状并提出未来研究方向。

钢铁基地成品出厂物流车辆调度信息系统的智能化设计与研究

为了解决钢铁基地成品出厂物流车辆调度效率低、道路拥堵等问题,文章在流程规范智能化的基础上构建了一套成品出厂物流车辆调度信息系统。该系统实现了车辆调度的流程化、有序化、智能化,支持分析和设定车辆装载点,可自动调度提货车辆,从而提高车辆提货和出厂效率。

建筑业预制构件车辆调度概况分析

近些年建筑行业作为我国国民经济迅速发展的支柱型产业,国民经济也在促进建筑行业制造工艺等各方面水平的提升,建造预制装配式建筑逐渐成为趋势。虽然装配式建筑发展前景很好,但其仍存在很多有待改善的环节与问题。装配式构件高昂的物流运输成本以及保证构件运输的质量安全是制约装配式发展的主要难点。以预制构件为例,预制构件体型大、运输破损度高、承载数量少,且需要多次往返运输,所以配送费占总物流成本比例最大。如何配置资源、合理设计车辆调度方案成为当前车辆调度问题研究的关键所在。我国预制装配建筑正在逐步发展.

智能交通系统中的公交车辆调度方法研究

针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,利用遗传算法 ( Genetic Algorithm,GA)的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度方法的研究。采用 GA的一点和二点交叉方式 ,确定了三种规模的不同调度方式。以北京 375路车运营线路为实例 ,得到了简洁的 GA公交车辆调度结果。仿真结果表明 ,该方法可有效地改善公交车辆运营调度优化效果 ,提高公交车辆的运营效率 ,为城市公交车辆智能化调度管理提供合理。

飞行保障过程中车辆调度建模与仿真

在分析建模与仿真技术在航空兵场站飞行保障中潜在应用的基础上,利用离散事件仿真(DES)方法建立了飞行保障过程中主动保障方式和被动保障方式下的两种车辆调度模型,并利用ARENA软件对所建模型的一个实例进行了仿真。仿真结果表明:网络化条件下的主动保障方式的单机保障时间比传统的被动保障方式的单机保障时间缩短3.25 min,保障效率提高10.6%。

城市配送车辆调度模型及算法设计

在分析城市货物配送和车辆调度特点的基础上,建立了追求总体效益最优的车辆调度多目标决策模型,并设计分派-节约启发式算法求解该模型。通过分派启发式算法保证最大程度地满足客户的要求,再利用节约算法保证了全局最优。最后对初始解进行局部和整体优化调整以得到较优解。基于该算法设计并开发了城市配送车辆调度系统,运行结果表明:该算法能够有效地解决城市配送的客户满意、总成本最低、配送车辆空载率最小的多目标决策问题。

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.

有时间窗约束非满载车辆调度问题的节约算法

车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,简称为VRP)是物流配送中广泛存在的一类问题,VRP属于强NP问题.在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上,对启发式算法中的节约算法进行改进,设计出带时间窗的非满载的VRP问题的节约算法.通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能,研究表明:节约算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,但在客户规模增加,解的空间增加后,其解的精度也随之下降.