实时信息下除雪车辆优化调度分析

降雪严重影响城市道路交通系统的正常运行,除冰雪已经成为城市冬季道路养护工作的一项重要任务。城市道路网络复杂,合理的除雪车辆调度方案仅仅依靠人工经验无法实现。本文考虑冬季道路养护中的服务水平、车队规模等约束条件,建立了实习信息下除雪车辆优化调度的整数规划模型。该问题属于一个NP-完全问题,因此设计了构造启发式算法对模型近似求解。算例结果表明,该算法能够求解一定车队规模的除雪车辆调度问题,能够提高冬季道路养护的水平,为实际应用奠定了基础。     

关于组合优化中的车辆调度问题

启发式是组合最优化的重要方法,本文讨论车辆调度问题,改进了 Foulds 文中关于组合优化中的车辆调度问题的结果.     

货物运输车辆的调度算法

本文以上海煤炭公司为例,讨论了运煤车辆的计算机调度问题,提出一个数学模型及有效的近似算法。在算法实现中,采用了一些较为先进的数据结构,使运算速度及存储需求均有较大的改善。对实际算例计算结果表明,采用本算法进行运输车辆调度,经济效益比人工调度有明显的提高。     

实时车辆调度系统

车辆调度的传统算法都是在固定不变的网络节点中进行优化,这种静态的算法并不能满足实时环境的需要。在实际环境中,各节点的需求是不断变化的,将这种变化的不确定性的需求转化为静态需求为企业运作提供了便利,但却不能在时间上赢得竞争优势。作者在分析了传统的车辆调度方法的基础上,提出了实时车辆调度系统,探讨了实时车辆调度系统的模型结构及其实现的关键技术,为建立实时车辆调度模型提供了基础。     

时变网络中物流车辆调度问题的研究

研究了时变网络中的车辆调度问题,设计了该问题的并行遗传算法并进行求解.仿真结果表明,该并行遗传算法优于BC-saving启发式算法.     

进近区域到达航班排序和调度的优化

为了减少中国目前由于空中交通管制手段落后而引起的航班延误,提高航班调度的效率和空域的利用率,建立了到达航班排序和调度问题的混合整数规划模型,分析了求解问题的特点,提出了一种启发式算法。该算法结合了空管知识,通过预估未来一段时间内的流量状况实施调度,同时引入优先权,体现了连续航程航班和延误较大的航班的优先级。对算法进行了验证,结果表明:该算法能有效减少航班的延误和空中盘旋等待,提高了空域利用率,对改善中国空中交通管制的自动化水平具有实际意义。     

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.     

物流配送车辆优化调度的综述

物流配送车辆优化调度问题是一类具有广泛应用的强NP难题,本文综合国内外多种参考文献,阐述了该问题的定义和分类,具体介绍了不同情况下的常见模型和主要算法,并就目前该问题的研究发展情况做了简要分析和进一步的展望.     

车辆的优化调度

建立露天矿生产及车辆安排问题的多目标规划模型,综合考虑卡车、铲车、卸点、铲位等生产设备的利用,并给出了其相应的遗传算法和最大熵算法。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.