考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

基于生存决策法的公交系统调度

城市公交系统运营调度优化是公交优化的一项重要内容,随着道路交通网络运行可靠性的降低和公交客流波动性的增大,公交车辆在运行中会出现一些突发状况,公交调度优化能够确保公交系统在突发状况发生后仍然能够较好的运行,保障公交系统的可靠性和公交系统服务水平。本文将联动调度引入到驾驶员与公交车辆的调度中,综合考虑了客流突变、车辆条件、交通拥堵、交通事故和驾驶员状况等多种因素,在生存决策法的基础上依据上述因素建立了驾驶员和公交车辆的系统调度模型,通过生存动态模型与惯性约束模型的分析来判断系统的生存状态,并结合义乌市现有公交线路系统对模型进行验证分析。结果表明此方法对公交系统调度具有较为重要的意义。     

需求响应式公交车辆调度模型和算法研究综述

需求响应式公交车辆调度（Demand Responsive Transit Vehicle Scheduling,DRTVS）是需求响应式公交运营计划中的重要内容,一个合理的车辆调度方案对降低运营成本、提高运营效率具有重要意义,为此分析和总结了近十年来国内外关于DRTVS的优化模型和求解算法.首先,简要介绍了DRTVS模型及求解算法的分类和定义;其次,分别从调度方式、站点类型、时间约束和车辆类型4个角度对调度模型的构建和优化进行了阐述;再次,整理总结了常见的算法类型,以及每种算法的求解效果和适用条件;最后,针对当前研究中存在的建模时考虑因素不全面、假设条件过于理想化、算法求解精确度较差等问题,对优化模型及求解算法未来的研究方向进行了探讨.研究结果表明：近年来有关研究主要以动态调度、可变站点、软时间窗和多车型为主;调度模型的优化目标同时考虑出行时间、运营里程、服务质量等因素;现有车辆调度模型缺乏广泛适用性和实际可操作性;针对求解算法研究发现,小规模调度问题主要采用精确算法求解,对于大规模调度问题,使用启发式算法进行求解.     

面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析

将人工智能方法引入公交车辆运营调度管理,调度管理人员可根据具体运营状况,运用快速、便捷的智能调度算法,制订出符合实际情况的运营调度方案,有效提高公交车辆运营效率。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的智能化特征,针对北京市公交车辆运营管理问题进行了优化调度研究。仿真实验表明,利用GA的公交车辆优化调度,实现了公交车辆调度的智能化,并在基础上利用排队论推导了乘客等待时间模式,进行了优化调度结果评测分析,从而验证了利用智能调度方法能够有效地改善公交车辆运营效率的合理性和可行性。     

物流配送车辆调度决策支持系统

基于交通条件、车辆承栽能力等约束条件下,针对大规模车辆调度问题的特点,提出了三阶段一个求解框架．对大规模的客户群进行区域化整合．建立车辆调度优化模型,利用启发式算法完成客户区域对车辆的分配．借助货郎担模型,采用交换插入算法对区域之间车辆路径进行优化．最后利用该求解框架,以重庆某商业集团为背景,设计和开发了物流配送决策支持系统．     

区域公交车辆调度及购车计划的双层规划模型

借助双层规划模型,从系统的角度探讨了区域公交车辆调度和购车计划之间的有机联系.根据该问题的特征将其等价转化为:考虑车场容量、燃料及污染气体排放量等约束因素,如何在不同车辆数下构建每辆车完成班次的序列以完成所有班次,同时确定每辆车车型,追求车辆利用率最大和购车费用最少.利用遗传算法求解相应车辆数的上下层模型最佳解,比较所...     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

旅游服务系统中的车辆监控与调度系统

基于旅游景区游客难以抉择旅游景点、食宿地点、行驶路线及交通工具等问题,提出了一种通过景区车辆监控与调度以实现旅游导游服务的方案:根据游客约车电话、景点游客统计量及其它信息调度车辆;通过车辆广播指引游客旅游路线.旅游服务系统中的车辆监控与调度系统集全球定位系统技术、地理信息系统技术和集群移动通信技术于一体,它是一类新的融合了旅游服务系统中的客房预订管理系统和景点游客统计系统的综合车辆管理系统.     

机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。     

基于DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

考虑司乘人员工作时间窗的高铁快巴车辆调度与人员排班综合优化

针对新型公交服务产品如高铁快巴仍然缺少相应的运营方式的情况，对高铁快巴的车辆调度与人员排班的综合优化问题进行研究。为发挥高铁快巴灵活性的优势，引入了满足司乘人员工作时间要求的时间窗约束，建立了考虑司乘人员时间窗的高铁快巴车辆调度与人员排班综合优化模型。通过算例计算，得到了高铁快巴的最优调度与排班方案。结果表明，相比于传统的多线调度独立优化，在高铁快巴的优化问题上使用综合模型的效果更好，综合优化后运营成本比原运营方案降低约8.98%、比独立优化降低约4.73%，同时减少了司乘人员数量，验证了该模型在解决高铁快巴问题上的正确性与良好应用效果。     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。本文针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.     

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。本文针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于我国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验,结果表明：对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。     

基于反馈控制的车用空调装配车间动态调度方法

为了有效解决不确定性环境下车用空调装配车间动态调度问题,通过分析固有不确定性、离散不确定性、外部环境不确定性等影响因素,制订了基于双反馈控制的信息反馈机制,在此基础上提出了一种车用空调装配车间动态调度方法,并综合考虑可重入约束、设备能力约束、时间离散化约束等,建立了以提前或延期惩罚、完工时间、加工成本和质量损失为优化目标的车用空调装配车间多目标调度模型。针对模型特点设计了分段染色体编码方式、交叉算子和变异算子,防止遗传操作过程中非法解的产生,提高了求解效率。最后以实际应用案例验证了方法的有效性与实用性。