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车队动态调度优化模型与算法研究
| 论文题名： | 车队动态调度优化模型与算法研究 |
| 关键词： | 多阶段决策;遗传算法;空载率;车队调度;道路运输企业 |
| 摘要： | 目前我国道路运输企业普遍面临着货源不足、车辆闲置率和空载率较大等问题，如何提高自身的管理水平和运输组织的科学性、有效地调配车辆、降低企业的物流成本、增加核心竞争力已成为道路运输企业急需解决的问题。其中车队调度是影响道路运输企业运营质量的重要因素之一，也是本文的研究重点。 首先，本文在分析总结目前国内外车队动态调度研究成果的基础上，采用多阶段决策的思想和动态规划方法对车辆调配形式、影响调度的因素以及调度流程进行了系统分析，并将整个服务周期划分为若干个任务时段，从优化任务发运计划的角度入手，对单个任务时段，分别建立了单车型、多车型车队动态调度模型。 其次，利用遗传算法分别对单车型、多车型车队动态调度模型进行求解。同时，为提高算法解的质量和计算速度，利用多线程技术设计了模拟分布式遗传算法，并探讨了相应的子群体划分策略、信息交换模型和信息交换频率。仿真实验结果表明，在计算时间方面，模拟分布式遗传算法的计算时间比标准算法提高了1倍，解的质量也优于标准遗传算法，并在处理较大规模数据时具有明显优势。 然后，在单时段车队调度的基础上，本文进一步提出了综合滚动调度算法，分析了影响滚动调度的主要因素，设计了相应的滚动时域窗口和调整策略。 最后，利用VB和C++语言联合开发了车队动态调度优化仿真平台，并以山东某快运企业真实数据为测试数据，分别测试了标准遗传算法与模拟分布式遗传算法的性能、不同计划长度对调度结果的影响以及综合滚动调度算法得到的整个服务周期的车辆平均空载率。仿真结果中，本文所设计的综合滚动调度方法在控制车辆平均空载率上优于社会货运平均空载率5.26﹪。由此也表明了此方法高效、实用，具有重要的实际应用价值。 |
| 作者： | 张武梅 |
| 专业： | 系统工程 |
| 导师： | 吴耀华 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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