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车辆调度范文1
1、赛格储运有限公司整体概况
1.1公司整体的概况
深圳赛格储运有限公司隶属于深圳市赛格股份有限公司（深证A、B股公众上市公司），是一家专业从事集多式联运、仓储、产品包装、流通加工、信息处理一体化的第三方物流企业。公司成立于1989年1月，1994年10月，在福田保税区投资建设赛格储运大厦（建筑面积为25000平方米的保税仓）；1995年5月，经国家经贸委批准在香港设立分支机构(赛格储运（香港）有限公司)，从事海、空运输、港深陆路运输及货代业务。经过十几年的不懈努力，公司已发展成为拥有资产总额超过亿元的，拥有5吨、8吨箱式车和施头车共24辆，形成货运能力达14万吨/年，同时拥有28000平方米的保税仓库，具备完善的物流服务设施、能力、许可和经验，能够为客户提供全程的第三方物流服务的现代物流企业，成为深港两地颇具实力和影响的大型商贸服务性企业。
1.2公司运输车辆概况
在运输方面，深圳赛格储运有限公司主要服务客户为大型的加工厂、通讯公司、国际大型货代公司等。目前，公司自有各式两地车辆48辆（集装箱30辆；吨车18辆。其中12辆集装箱和7辆吨车是三地牌照车，可以同时进出福田保税区）；每部车辆装备无线电话及对讲机，能随时与司机沟通，灵活指挥车辆。运输车辆部分配备GPS卫星定位系统，可以随时掌握车辆的具置；固定停车场面积香港8000平方米；蛇口车场8000平方米。
1.3公司国内运输车辆概况
在国内运输方面，深圳赛格储运有限公司主要服务于国内外大型生产型厂商和国际货代公司。目前，公司自有国内集装箱海关监管运输车辆44辆（其中货柜42辆；吨车2辆），部分国内运输车辆配备GPS卫星定位系统，可以随时掌握车辆的具置，国内运输车固定停车场面积蛇口车场8000平方米。
2、车辆运作现状分析
2.1车辆资源总体不够
物流业是个系统性的服务行业，车辆在物流中集现代运输仓储、保管搬运、包装流通以及物流信息于一体，发挥着综合性的作用，因此，可以讲，车辆资源是最基本的资源，是物流企业物流整体能力提升的重要保障。从目前深圳赛格储运有限公司的运输车辆和国内运输车辆资源来看，现有的集装箱车、吨车和货柜已远不能满足日益增长的货运和国内货运物流业务需要，存在着物流配送车辆资源总体不够的问题，制约了企业物流能力的全面提升。
2.2淡季旺季业务及车辆分配不均
受社会消费环境影响，物流行业存在明显的淡季和旺季。一般来讲，每年春节后的2、3月份，五一、国庆、春节等法定假日期间，6、7、8月是物流行业的淡季。其余的月份则是物流行业的旺季。从目前深圳赛格储运有限公司的车辆分配上来看，由于公司对淡季旺季业务缺乏深入分析，加之收货价格弹性不够，班车运营、自备车辆运营专线网点等车辆空置率较高，在淡季存在车辆资源利用不够的问题。在旺季，由于相关的物流业务量大增，现有车辆不能满足业务要求，许多能够实现的利润白白流失。另外，在车辆分配上，缺乏有效的手段对车辆资源分配使用进行统筹安排，各个运营线路存在的车辆分配不均的问题，形成了有的线路存在部分车辆闲置，而有的线路车辆配置却严重不足的资源配置矛盾，影响了公司整体的物流运营效率。
2.3车辆与司机运行时间的管理
在车辆与司机运行时间的管理上，深圳赛格储运有限公司缺乏科学的管理方式和手段。一方面，在行车排班计划制定方面，行车计划、车辆排班计划、人员排班计划结合的不够紧密，时间管理意识、流程管理意识等观念不强，车辆生产调度和运营考核需要进一步优化考核，使之更加科学合理。另一方面，发车调度管理、行车调度管理中，发车调度与司机运行的时间，行车调度与司机运行的时间衔接的不够紧密，存在粗放化管理的问题，时间管理优化不够，营运业绩考核不够，需要进一步开展物流业务流程优化工作，激励司机的工作积极性和主动性，提高时间管理水平。
2.4车辆长短途运行比例的分配
长短途管理是物流企业车辆管理中的一项重要内容，涉及企业各部门的主要业务，有效的、科学的、合理的长短途管理，对于实现营运车次和车辆优化调度，降低物流企业的运营成本，提高企业的整体运作效率和服务水平，有着重要意义。目前，深圳赛格储运有限公司在车辆长短途运行比例的分配上优化不够，缺乏精细化的优化措施和方法，存在一定程度的车辆长短途运行比例分配不均的问题，制约了整体车辆使用效率的提高。
2.5对司机的业务及安全操作培训
抓好司机专业训练，使驾驶员具备良好驾驶技术和心理素质，对于提高物流运输的整体水平，保证行车安全有着不可低估的作用。因此，抓好驾驶员专业培训，提高其综合素质，是做好物流运输工作，预防车辆事故工作的有效途径之一。在这方面，深圳赛格储运有限公司主要存在三种问题，一是对驾驶员的“安全第一”思想观念培训不够，部分司机安全观念仍然匮乏，存在较严重的侥幸心理，二是相关的安全培训制度不够健全完善，培训内容、手段、方法需要进一步更新和完善。
3、提高车辆周转率的解决方案
3.1充分利用现有车辆资源
上述的分析中，我们能够看到，虽然表面上深圳赛格储运有限公司存在车辆资源总体不够的情况，但是对车辆资源的整体统筹不够，淡旺季车辆使用不够科学等也是造成车辆资源总体不够的重要因素。鉴于此，在车辆管理中，公司应该从车辆统筹管理、淡旺季市场用车等方面进行优化，充分利用现有车辆资源，实现资源使用效率最大化。一是要对公司所有车辆的使用进行统计、调研和分析，摸底车辆的空置率，重点优化空置率较高的车辆，使车辆使用上物尽其用；二是要具体问题具体分析，针对物流市场的淡旺季，采取灵活措施，进行车辆管理，针对淡季市场，公司应灵活定价，提高收货的弹性，提高车辆使用效率，针对旺季，可以采取临时租用车等方式，把握市场资源。
3.2加强使用GPS等的信息化应用
从深圳赛格储运有限公司的物流信息化程度来看，目前仍处于传统的物流管理格局之中，企业原有管理方式已不能适应形势的新发展需要。企业应借助微机辅助管理，全面开展信息化管理建设，从静态管理向动态管理的转变，通过安装使用GPS、GIS等物流企业车辆管理信息系统，对车辆运行进行动态监控，突出对车辆和驾驶员的时间管理，优化时间节点，提高运营效率，实现企业管理水平的全面提升，适应市场形势。
3.3协调客户装卸货时间以便提高效率
在车辆管理中，客户装卸货时间对于整体物流效率有着重要影响，因此在实际车辆管理中，应突出对客户装卸货时间的协调，以提高效率。针对这一情况，在实际车辆管理中，应通过开展流程优化工作，重点对装卸货流程进行优化完善，以客户为中心，形成起端于货主，以公司配送过程中的装卸货位主要衔接纽带，以收货客户为终结的送货工作流程，并通过制定作业手册等方式，使相关员工熟悉掌握整个装卸货工作流程，剔除影响装卸货时间的工作环节，形成简单、实用，富有可操作性的流程。在装货现场管理方面，装货前要做好和货主的沟通衔接，做好相关准备工作，提前与货主确定装货时间、地点和货物数量、空间等，做好科学衔接，提高装货环节的衔接，提高效率，缩短装货时间。同样，在卸货环节，应提前与收货主沟通联系，确定好收货时间、地点和相应的人员准备，避免货物到站后收货主不能及时到达，进行收货，造成时间上的浪费。
3.4控制车辆的往返空载率以提高效率
传统物流的一个突出的不足就是车辆往返空载率较高，导致物流运输的整体效率较低，制约了企业竞争能力的提升。针对车辆的往返控制较高的问题，建议公司引起重视，一是通过全面实施GPS系统，提高车辆管理的信息化水平，GPS系统的车辆导航作用，解决目前货物跟踪、合理调度车辆等工作中存在的问题和矛盾，减少往返车辆空载率，二是对去程车辆的装载率要严格控制，实施满载发车，并与相关人员的薪资待遇相挂钩，将车辆满载发车作为一项重要指标，加强考核，最大化利用车辆的装载空间。
3.5引进专业化的调度人才和加强对司机的培训
在对车辆管理上，公司应以人为本，通过对专业化调度人才的引进和对全体司机人员的培训，提高管理人员和执行人员的知识水平、技能结构，为车辆管理能力提高奠定人员基础。一方面，应通过开展校园招聘、社会人才招聘等方式引进物流调度专业人才，促进公司车辆管理等工作的专业化水平的提高，实现整个车辆调度技巧的提升。另一方面，应针对司机人员，广泛开展物流管理知识、物流成本管理、车辆管理等相关知识技能的培训，提高司机员工的工作素质和能力，进而切实提高司机人员的车辆管理能力。
车辆调度范文2
[关键词]物流配送；分类；车辆调度；优化算法
[中图分类号]U115 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2012）45-0074-02
1 物流配送概述及其流程
1.1 物流配送的基本概述
将目标货物从发货人送至收货人的过程被称为配送。由于配送最终的目标是收货人，即为消费者，因此，配送也是物流系统中的一个至关重要的步骤。配送不仅仅局限于配货和送货。满足客户的需求，配送需要在满足客户对货物种类数量的基础上，在保证按时送达客户的基础上选取更快，更节约成本的配送方案，实现利益最大化。
1.2 物流配送系统的优化
为找到一个最佳的物流配送方案，应该从以下几个方面着手：配送车辆的调度，对集货线路的选取，对送货路线的选择，实现集货—送货相统一。对配送系统的优化不仅可以增加物流的经济效益，更有助于实现科学化、现代化物流管理，显著提升物流的服务质量，提高物流公司信誉，从而有效地降低物流成本。
1.3 物流配送的流程
随着物流配送的发展，现代物流配送水平的提高，货物流通性大大增强，传统的存储环节作用正逐渐式微，也使得配送环节取代存储环节成为物流中最重要的部分。而作为配送的核心配送车辆对货物的集货、配送和送货过程越来越被重视，如何选取最优配送路线，是对整个物流质量的考验，关系着物流整体的运输速度、服务成本和经济效益。随着电子商务的崛起，以集货作业和配货作业为主体的新物流模式已然形成。
2 车辆优化调度问题的分类和优化算法
2.1 车辆优化调度问题的分类
根据不同的性质，可将车辆优化调度问题分成不同的类型。
按照运输任务可将车辆优化调度问题分为三类，即纯装、纯卸、装卸混合三类问题。
按照车辆的载货情况可将车辆优化调度问题分为两类，即满载、非满载问题。满载是指货量大于车载量，需要多辆车运输。非满载是指车载量大于货量，一辆车就能完成任务。
按照车辆类型可将车辆优化调度问题分为两类，即单车型、多车型问题。
按照车辆是否返回可将车辆优化调度问题分为两类，即车辆开放（车辆不返回）、车辆封闭（车辆返回）问题。
按照优化的目标可将车辆优化调度问题分为两类，即单目标、多目标问题。
按照有无休息时间可将车辆优化调度问题分为两类，即有休息时间调度、无休息时间调度问题。
2.2 车辆优化调度问题的优化算法
2.2.1 精确算法
精确算法又称最优化算法，是指求出最佳解的算法。其算法有很多，比如切割平面法、网络流算法等。
精确算法有一个弊端，就是其计算量随着需要解决的问题规模的增大而大幅度的增大。由于这个弊端，精确算法只能适合解决规模较小的问题。因为精确算法适应能力较差，一般这种算法最适合解决一个特定的问题，所以在实际应用中这种算法不是很受提倡。
2.2.2 启发式算法
启发式算法完全不同于精确算法，它追求的是解决问题的满意性而不是最优性。它是一种用直观、经验构造出来的算法。到目前为止，启发式算法已经有好多种，最主要是以下两种算法。
构造启发式算法，其实质就是按照标准将不在同一条线路的所有点逐个的增加进来。在算法的每一步上，都要将当前的线路构型和另外的线路构型比较后，综合改进得到最后可行的构型。这类算法的代表算法是：最邻近法、扫描法、节约法等。
智能化启发式算法就是在人工智能的启发式算法的基础上发展的。它的主要算法有：蚁群算法、神经网络算法等。
启发式算法在解决大规模的PDPTW问题上分为经典启发式算法和现代启发式算法。
经典启发式算法主要有路径构造算法和路径改造算法等。路径构造算法其实质就是分解算法，就是将一个问题分为两个阶段（路由和排序）来解决。路径改造算法是在路径构造算法上改进的，其第一个阶段就是找到一个可行解，下一阶段就是调整客户端，在满足可行的条件下，对路径进行调整，使其比当前路径更加优化，一直按照这样优化下去，直到不能优化为止。
现代启发式算法中，最主要的就是禁忌搜索算法和模拟退火算法。
禁忌搜索算法是禁忌搜索算法的一种变形，是现代局部搜索技术的一种。其实质是近期被多次循环搜索过的算法被禁用。它的优点是减少需要考虑的移动次数，最终达到减少计算时间的目的。改进阶段和混合阶段是禁忌搜索算法的主要步骤，一个是得到最优解，另一个是跳出最优解。
模拟退火算法。其算法具体过程是：在随机产生的可行解，每次循环时都随机挑选出一个好的和一个较差的可行解，这样就避免陷入局部最优解里。这个算法的弊端就是执行起来速度较慢。基于这个弊端提出了好几类优化后的算法，这些算法在实际应用中都很有效果。
2.3 动态求解算法
动态车辆调度问题相对前两种比较其问题的规模较大解决起来相对比较困难些。并且这种算法的要求是在短时间内就要相应其实时信息。从求解策略上把动态求解算法分为重新优化策略和局域优化策略。
2.3.1 重新优化策略
重新优化策略就是当接收到一个新的实时信息时，要重新开始寻找始发到结束的最优车辆的行车路径。实质就是静态方法解决动态问题。研究运送大宗商品的车辆调度问题就是一个较为成功的运用重新优化策略的例子。还有在动态单车问题上，采用了乘子调整技术的静态算法。其算法过程是：当有新实时信息时，就采用动态重新优化法解决，可是这种算法最多能解决十种问题。
重新优化策略的缺点是每次接到新的实时信息时都要重新优化设计，这样下去当接收的实时信息较多时，其计算量是较大的。当遇到需要迅速解决的问题时，根本没有时间去进行重新优化，所以这种算法在实际运用上是不可实现的。
2.3.2 局域优化策略
局域优化策略的实质是：提前拟定一些路径的模板，当收到实时信息时，就在提前拟定的模板里进行搜索，找个适合的路径进行使用。这种策略和重新优化策略相比较，路径可能是较差的，但是计算量是大大的减少了，从而节约了许多的时间。局域优化策略在实际的车辆调度上比较适用，所以受到重视和近一步的研究。再后来提出的插入法较为适用，改进后的插入法其具体实现方法是：当接收到新的实时信息时，不直接进行优化调度，而是等待以后的需求，这样就可以降低它的短视行为。还可以把插入法和优化算法结合起来使用，在对路径优化以后再获得更好的解。
3 车辆优化调度问题的研究现状
物流配送车辆优化调度问题在国外的应用要比国内发展迅速。其发展已经涉及各个领域，不论是工业材料的运输、网购的货运配送和运输、连锁店的货物发送等这样的大型车辆调度方面，还是报纸、牛奶投递等这样的小调度方面对于线路优化的运用都会取得较为理想的经济效益。最典型的例子就是全球闻名的沃尔玛特公司，它们就是运用了最先进的物流配送指挥系统所以才会在同行中遥遥领先。随着对物流配送车辆优化调度问题的深入研究，物流配送车辆优化调度不仅在汽车领域发展，现在还应用在了航空、轮船方面。在不久的将来，相信其发展领域会更加广阔。
在我国境内，车辆调度问题的发展比国外晚发展近乎三十年，所以现在我国对于较为复杂的车辆调度路径问题研究还是相对落后。由于我国对这方面研究起步较晚，对于通用理论研究不够深入，再加上我国对于应用研究的问题提出虽多但是都是在具体算法上的改进，并没有创新，所以我国在车辆优化调度的问题上根本无法满足配送业和物流业的发展需求。随着物流业在市场上的地位日益重要。为了克服我国在车辆优化调度上局限性较强的弱点，我国逐渐开始对车辆优化调度问题进行深入的研究并且现在已经取得初步的成功。
4 结 论
随着物流业和配送业在市场上的发展需求逐步扩大，车辆优化调度问题日益重要。国外在车辆优化调度问题上发展较快，已经在生产和生活方面广泛应用并且得到了很好的经济效益。可是我国在车辆优化调度问题上的发展起步较晚，发展速度相对较慢，不能满足我国经济发展的需求。所以为了使我国国民经济发展迅速、人们生活质量提高，就要在物流配送业上大力研究发展车辆优化调度问题。其主要研究方向就是：根据车辆优化调度的分类标准，以及各类问题上的特点应该按照何种算法进行优化；在基本算法的基础上针对特点问题如何改进；在不同地理环境和运输特点的基础上结合车辆优化调度问题上的优化算法，设计出更加适用的优良算法。按照这个方向研究发展，车辆优化调度的问题在现实生活中的意义会更加重要。
参考文献：
[1]郎茂祥.配送车辆优化调度模型与算法[M].北京：电子工业出版社，2009.
[2]冯辉宗，刘飞.基于遗传算法的配送车辆优化调度[J].计算机集成制造系统，2004（12）：34-37.
[3]张之富，余静.基于改进遗传算法的车辆优化调度研究[J].中国水运，2009（4）：113-115.
车辆调度范文3
[关键词]露天矿；车辆调度；最优化
中图分类号：TD 824 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）01-0300-01
一、研究内容分析
矿山装备的国产化已成为我国的国策，2006年6月28日国务院了《关于加快振兴装备制造业的若干意见》，将“发展大型煤炭井下综合采掘、提升和洗选设备以及大型露天矿设备，实现大型综采、提升和洗选设备国产化”列为主要任务，这将加快国产矿山设备生产技术的发展，促进我国矿山装备制造业的振兴，从而促进矿山采矿效率的提高。露天采矿装备随着露天矿开采规模的大型化而向着两个方向发展：一是采矿装备大型化，二是装备自动化、智能化。提高露天矿的大型设备的利用率是增加露天矿经济效益的首要任务，也被提上了议程。
在露天矿的实际工程生产中，相关车辆的安排问题属于一个有约束的规划性问题。本文将运输成本最小化和产量最大化两个优化目标的实现都进行两个阶段来求解：第一阶段是线性规划模型的有效应用，将线路流量规划进行最优化求解；第二阶段即为依靠计算机的模拟优势，通过动态调度车辆进一步实现目标的最优。
在求解产量最大问题的过程中，本文通过卡车数量与总运量之间的某种正相关性，将总运量（吨 公里）作为约束条件放入线性规划模型中进行理论求解，利用优选法得到了相应流量规划，其分别以总产量和岩石产量为目标，同样利用计算机仿真完成车辆的优化调度。
目标：
1.总运量（吨公里）最小，同时出动最少的卡车，从而运输成本最小；
2.利用现有车辆运输，获得最大的产量（岩石产量优先；在产量相同的情况下，取总运量最小的解）。
建立数学模型，并给出一个班次生产计划的快速算法。针对下面的实例，给出具体的生产计划、相应的总运量及岩石和矿石产量。
某露天矿有铲位 10 个，卸点 5 个，现有铲车 7 台，卡车 20 辆。各卸点一个班次的产量要求：矿石漏 1.2 万吨、倒装场Ⅰ1.3 万吨、倒装场Ⅱ1.3 万吨、岩石漏 1.9 万吨、 岩场 1.3 万吨。
二、模型假设与约定
（1）一个班次之内，铲车不移动。
（2）每个班次开始时，计划安排的卡车在相应铲点位置，并且卡车未点火之前不视为等待情况。
（3）一个班次内，不出现铲车、卡车损坏情况，不计人为原因造成的等待情况。
四、符号说明
--------------------------铲点
--------------------------卸点
------------------------------------路程
------------------------------------时间
------------------------------------产量
---------------------------卡车运送次数
----------------------------第个铲位的矿石数量
----------------------------第个铲位的岩石数量
----------------------------第个铲位的铁含量
----------------------------卡车的载重量154吨
--------------------------卸点的一个班次的产量要求
三、模型的建立与求解
（1）总运量定义：总运量载重量路程。
（2）目标函数的确定：卡车的载重量为154吨为一恒定常数，要想使总运量（吨公里）最小，就必须使路程在满足条件下尽可能的小，所有卡车的工作时间越小，需要出动的车辆数也越小。因此只有总运输路程最小，才能保证出动的卡车数量最少。
因此设目标函数为：
（3）引入最优化模型的0-1变量，表示铲位是否被利用：
因为最多有7量铲车，故有：
（4）时间限制
每个班次工作时间为8小时，共480分钟，调用的卡车数量为，可以利用的铲点为，所以可以利用的时间为
（5）次数限制
每个班次共用时间为480分钟，卸点卸车时间为3分钟，则每个卸点卸车次数最多为次，则
铲点装车时间为5分钟，则每个铲点装车次数最多为次，则
（6）卡车数量限制
卡车数量为20辆，利用的卡车数为
（7）产量限制
每个铲点均有各自的矿石、岩石数量，每个卸点均有其产量要求，在铲点运输的总量不能超过其拥有数量且往卸点运输的产量不能低于其产量要求
①每一个铲位矿石量：
②每一个铲位岩石量：
③卸点的产量要求：
四模型求解
该目标规划约束条件和决策变量较多，直接求解计算量较大，所以我们简化为仅对第一优先级为目标函数求解 ，即在只保留第一个优先级岩石产量达到最优的情况下用软件（程序在附录略）对该 目标规划进行求解，在实际问题 中，当等待无法避免时，用该算法能较为粗略地估算出总产量和岩石，矿石各自的产量。同时我们也可以把该目标规划问题转化为线性规划问题，应用软件对其进行求解。
如此迭代得到最优解：总产量：Q=103488吨， 岩石产量： 49280吨， 矿石产量： 54208吨，辆卡20车，7辆铲车。
五、模型评价
5.1 模型的优点
（1）模型巧妙引入0-1变量用以表示铲位是否有产出以及铲车数，简化计算。
（2）本文的算法具有通用性，可以描述任意一个类似的系统，本文提出的模型可推广。
5.2 模型的不足
（1）对于卡车的分配问题使用人工计算分析，没有建立一定得模型求解。
（2）.没有从解析的角度严格证明题给数据不满足生产计划的基本条件之―：不允许等待。
参考文献
[1]陈宝林.《最优化理论与算法》，2005。
车辆调度范文4
Abstract： One GIS vehicle scheduling system is built in this paper， it fully uses of the spatial data feature and decision advantage of GIS， considers all kinds of constraints. The system is optimized with multi-constrainted PDPTW algorithm to get the best distribution programs.
关键词： 带时间窗装卸货问题;车辆路径规划问题;地理信息系统
Key words： PDPTW;VRP;GIS
中图分类号：U116 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）04-0022-02
0 引言
近年来，随着GIS技术的不断发展成熟，人们越来越习惯将这一技术与其他专业模型相结合并应用之规划领域，以有效解决实际规划问题。GIS的空间数据分析和系统决策分析等功能使其实现了对复杂空间数据的管理。GIS车辆调度系统实现了如下功能：车辆和货物跟踪及导航、客户地理信息定位、物流网络布局和运输路线的模拟与决策等。
多约束PDPTW在实际生活中有很广的应用，在工农业生产、经济领域、交通、物流管理和资源配置等方面有着广泛的现实意义。但由于它的复杂性，目前对其研究相对较少，还有大量工作要做。本文分析了在GIS平台支持下，采用多约束PDPTW算法解决实际生活中大规模、多车次、多货物种类并且有最大工作时间限制的车辆调度问题。
1 系统架构设计
系统实现空间及客户多种信息的输入、存储、检索、综合分析、调度方案的确定等功能，主要包括客户数据管理、交通信息管理、车辆数据管理、地图显示和定位、线路优化等模块。系统的总体结构层次模式描述如下：“用户级”完成用户和系统的各种交互操作，并创建问题决策任务。“系统级”则是系统设计和实现的核心工作，它由各个构件库组成。当业务级接收到用户级的任务后，对这个任务进行划分，创建各个构建的进程，通过这些构件对象利用数据级提供的数据支持完成分布式计算。“数据级”完成对决策支持数据的存储管理，为系统提供数据支持。
系统基本流程如下文所述，结构图见图1。
1.1 信息采集：信息采集系统负责对交通信息和客户信息进行采集，并实时更新。采集的交通信息包括道路的变更（新增、删除、位置变化）、道路允许行驶速度和其它交通限制信息。采集的客户信息包括客户的位置、送货交接时间和货物数量等。管理人员可以根据送货单的具体地理位置进行地图标示，即将客户地址标注在地图上。
1.2 选择配送路线并制定时间计划：根据客户的送货时间要求、地理位置、车辆配备、人员数据等建立起一个完整的车辆调度优化模型，优化货物资源分配。并选择最短路径，以保证在最短的时间内将货物送到。另外，管理人员还必须制定切实有效的时间计划，并尽可能地降低物流配送成本，提升其利润水平。
1.3 配送成本计算及管理：综合考虑运距、单位运距油耗量、车辆维修保养成本、司机工资、补贴等因素，准确计算出配送成本，并有重点、有针对性地进行配送成本管理。
①方案优化后成本：
Cost=max（CostTime（Prv），CostDist（Prv））
②实际成本：
TotCost=max（CostTime（0.5），CostDist（0.5））×2
CostTime：按配送时间计算的费用;
CostDsit：按配送距离计算的费用;
Prv：服务质量与服务成本的权重[0，100]。
1.4 对运算结果进行对比分析和综合判断，若其结果满足运算要求，则可进行下一步操作，否则需再次设置配送参数，再次计算。
1.5 输出行车路线图和装货清单。
1.6 按照路线图，以GIS电子地图和GPS实时导航为指导，完成装货和送货任务。
1.7 信息反馈：当配送任务圆满完成后，应及时录入配送结果，并进行确认，及时反馈车辆行驶位置信息和订单配送完成情况。
2 车辆调度的多约束PDPTW算法
2.1 复杂条件下的PDPTW算法模型
将VRP描述技术运用至订单配送领域，并确定配送路线，将配送中心编号设为0，任务编号设为1，2，…，m，订单及配送中心均以i表示，定义变量如下：
yik=1订单i由车辆k完成0订单i不是由车辆k完成
xijk=1车辆k访问弧（i，j）0车辆k不访问弧（i，j）
设订单集合为V，cijk表示车辆k访问弧（i，j）的成本，k在一订单处装货或卸货量为gik（表示时间、质量或体积等），车辆k可载能力限制为qk，到达订单i的时间为sik，在i的服务时间Tik，经过弧（i，j）的时间tijk，与客户约定的时间窗口为（Eti，Lti），建立如下的PDPTW模型：
上式中车辆的装载能力主要包括装载重量、体积、订单数量、运输里程、运输时间等内容。将相对于运行时间的费用系数设为c1，将车辆的维修管理固定费用设为c0。
一般地，车辆的费用确定步骤如下：
①当i为车场时，包括固定费用和运行费用为：
c0i=c0+c1t0i， i=1，…，m;
②当i为订单时，只有运行费用，即：
cij=c1tij， i≠0，j=1，…m。
车辆调度应用显示，增派一辆车的维修管理固定费用要远远高于车辆的行驶费用，同时在满载率一定的情况下。大车的单位运距成本要高于小车。上述模型的建立目标是在保证车辆使用效率的前提下，实现路线选择的最优化。
2.2 多约束PDPTW调度改进算法
考虑到实际配送环境，对PDPTW算法改进如下：
首先要进行车辆排序，一般顺序为大载重量车在前，小载重量车在后。当配送中心的车辆保持固定不变时，为了寻求最优解，往往会采用引入“虚拟车辆”的方法，即假设有一辆车与实际车辆属性相同，且其开始工作时间为对应车辆配送完成后的时间。在构造初始线路时，我们首先要明确车辆的数目和派送轮次，再将配送中心作为线路的起闭点，确定各个长线路。当实际车辆数少于实际需求数时，则可将设立线路的服务车辆作为其虚拟车辆，并继续线路划分工作，最终形成多条线路序列。一般地，下一条线路的起点为前一条线路的重点，每划分完一条线路，都要及时进行线路成本计算。
由于配送窗口是软时间窗口，因此在进行线路成本计算时必须综合平衡车辆的固定费用c0、行驶费用c1tij和由于违反时间窗口约束而产生的等待成本cE与违约成本cE，为此设定固定费用、行驶费用及等待时间、违约时间的权重。
设原路线目标函数为f（r），新路线目标函数为f（r′）。当改进路线后，代价有所增加，其增加量为：？驻=f（r）-f（r′）。
为进一步提升其订单派送效率，配送企业多坚持尽早出发原则，并将配送线路划分为两阶段，分别制定各阶段的配送目标。其中，前一阶段是对已有线路间的改进，此时线路集合中的订单总数不变，只进行订单的移动，？驻0，提升派送效率。而要想使？驻最小，就必须进行订单替换或插入。
在进行路线最优化计算时，管理人员可以结合最近邻居算法进行路线选择，使其无限靠近最优解，最终到达停止规则时，次计算结果即为最优解。同时，管理人员还必须积极进行路线调整，做好订单序列排列，以尽可能地降低等待成本和违约成本。
3 系统实现及评估
采用小型机作为服务器，各客户端采用PC机，根据承担数据量的大小，采用不同的配置，运行Windows 2000操作系统，采用ArcSDE存放地理信息数据，SQL Server存储调度计划数据和配送反馈数据等。
表1 是浙江省黄岩烟草公司采用该车辆调度系统前后的效益分析。
4 小结
本文将GIS平台应用于物流配送系统中，考虑时间、费用和客户满意度等多种因素的影响，利用多约束PDPTW算法对配送路径进行优化，实现了路径的最优化处理，极大减少了配送公司的运作成本。
参考文献：
[1]石磊，谷寒雨，席裕庚.求解PDPTW问题的快速LNS算法[J].控制工程，2007（5）：558-561.
[2]杨华，符卓.基于GIS的配送车辆调度系统的设计与实现[J].现代物流科技，2006（11）.
车辆调度范文5
关键词：大客户管理；客户满意度；车辆调度模型
一、物流配送中的车辆调度
物流配送根据配送主体划分可以分为配送中心配送、仓库配送与商店配送，配送基本要根据走货运途径，企业需要对自身的运输能力做好充分的分配，以最大程度满足客户需求，最快最省地将货物送达客户手中。
1.车辆调度问题描述。车辆调度由配送中心、货物、需求方、运输车辆、配送路径、各类约束及设定的目标构成。配送中心是货物集散中心，起到中转、暂时存储、调拨作用，现实中的配送中心一般以车站、码头及城市中转站等形式存在。货物自供应商发起，经过多个配送中心到达需求方处。运输车辆一般具有载重、里程的约束，并且分为普通货物车辆及专业特殊物品运输车辆，在一般车辆调度问题中，一次配送任务中运输车辆必须返回出发点。
配送路径又称运输网络，是车辆调度的一个重要参考要素，配送路径的选择得当可以节省大量配送资源，增大配送范围。约束条件与目标函数是车辆调度问题构建优化求解模型的必备条件，企业需要根据设定的以成本最优、时间最优，或者客户满意最大化等目标构建目标函数，并且根据车辆负荷、客户时间要求、车辆空置、路线等多个要素编写约束条件，以划出解的范围。
根据车辆调度各要素的描述可以将调度问题描述如下：令表示配送网络，其中V表示节点，即客户与配送中心的点集。E、A表示有向边与无向边的集合，各边都将赋权，权值可以根据不同情况设定为距离或费用，表示V、E、A的子集，在特定的约束条件下，如车辆数目、限载、里程、客户时间要求、成本要求等，经过优化求解，求得时间最少、路程最短、费用最少等结果。车辆调度问题也可以绘制成网络图2.基于大客户满意度的车辆调度优化。一般车辆调度问题都会涉及一个或者多个约束条件，约束条件越多，调度任务就会更加复杂，同时满足多个约束后一辆运输车所能完成的任务就会变少，完成运输任务并非调度的最终目标，而是基本职能，好的调度方案是要使效益最大化。企业的客户具有多种类型，包含了服务、产品的直接消费者，中间商等，各类客户对企业服务的需求不同，对企业配送的要求不同使得客户的满意度达成难度不一。一般大客户对企业贡献度大，但是其满意度达成也更为困难，企业在制定配送计划与车辆调度方案时需要考虑大客户优先原则。
一般车辆调度优化目标设定为：运输成本最小、运输时间最短。对于目标的求解设定一些客户要求货物到达时间的约束，车辆本身限制因素等。此种调度方案将所有客户视为同一类客户，没有考虑不同类型的客户的需求特性及客户带来价值的不同，在客户需求方面一般都仅考虑客户的时间需求。对于大客户的定制化考虑已经为不少学者提供思路，少量的企业大客户贡献主要的利润收入，其需求表现为：量大、时间要求高；数量一般、品质要求高、对货物的运输要求高、时间要求次之。大客户分为大量采购的企业客户，少量高价购买的个人客户等，需求各不相同。对于不同的客户企业的配送调度要迎合大客户需求，开辟专线，这个运输调度提出了新的约束条件。在制定调度方案是需要先将客户进行认定，引入满意度测评，以整体满意度、成本最小化为目标，其中大客户满意度比普通客户提升更难，设定约束条件，构建调度模型。
二、大客户识别及满意度测评
为构建基于大客户分配约束的车辆调度模型，需要先识别大客户，并且对所有客户进行满意度测度，以设定满意度最大化的目标。
1.大客户识别。客户关系管理中对客户的识别基于客户的价值，即客户对于企业的创利的贡献度值，可以客户的购买量、价格、客户服务成本（包括售前、售中与售后）、客户推荐、客户带来的企业口碑与商誉提升等，有较容易可以获得的定量指标，也有较难衡量的定性指标，考虑的因素越多，构造的测评效果越好，越能够体现客户的真实贡献价值。另一方面，也有学者提出从客户的自身的发展情况衡量客户未来对企业的贡献价值，这类研究多基于客户企业，从客户企业内部经营指标，用平衡计分卡手段衡量客户企业的经营情况，判断未来客户将给企业带来多少订单，是否会带来坏账等。
2.客户满意度测度。对于客户满意度的测度有多种量化方法：模糊综合指标法、函数法。模糊综合指标法是运用模糊数学将定性评价转化为定量分析的工具。根据模糊评价法一般步骤：确定表示评价等级的判断集合各等级可以使用优良差等定性描述，也可以赋值定量描述。使用层次分析法或其他方法确定各个指标权重，记为其中再确定判断矩阵，最后求解客户综合满意度，本文选取函数表示法进行客户满意度测度，将客户满意度归一化为0至1之间的一个数值对函数形状起决定作用。对于满意度的指标确定，应考虑多个影响因素，准时、完好与准确得将货物运送到目的地。综合各个因素获得一个综合指标，根据综合指标的上下界，客户需要的目标值及实际值代入函数可以求解客户满意度的数值表示。
三、车辆调度模型
1.模型构建。车辆调度模型建模需要考虑成本效益问题，本文以客户满意度表示效益，设定效益与成本最优两个目标函数，约束条件除车辆、客户需求外加入大客户配送优先约束，体现定制化特点，模型构建首先需要做若干假设如下：
设定一个车辆属于一个配送中心，从单配送中心出发，配送完成后返回中心；一个配送周期内（即全部车辆派出到返回）所有车辆载重不少于所有客户需求量；一个客户由一个车辆配送，一个车辆可混装多个客户货物一并派送；车辆不能超负荷运作。
模型各参数符号表示如下：
为其子集，表示大客户，根据需求量来识别，B表示车辆集，η表示满意度函数的权值，C1表示运输成本单位值，C2表示车辆固定发车成本，客户需求数以g表示，d代表距离，o表示车辆载重负荷值，ti表示达到客户时刻，tji代表车辆从客户j行驶至i所花费的时间，sti表示车辆在客户点i处停留的时间，设定客户满意度最小值为表示客户最低满意度的时间要求，令Xijb表示车辆b是否从i行驶至j，是为1，否则为0，同理令yib表示车辆b是否负责客户i的任务配送，配送则值为1，不配送则为0。根据第二章客户满意度函数可以定量地表示客户满意度，本文客户满意基于需求时间，指标即到达客户的时间ti，第二章的指标目标值在此处分解为客户期望区间针对具体客户可以用其需求占总需求的比重表示，而式4则表示车辆调度成本最小化目标函数，约束条件①说明所有客户满意度都不能出现最低值，首先必须在客户时间容忍度内配送到达，否则会引发声誉危机，条件④含义类似；条件②表示单个客户需求量不能超过单车承载量；条件③是一个等式约束表示车辆到达客户i的时刻肯定等于在此之前停留的客户点时刻加上停留时间与路途中行驶时间；条件⑤则表示大客户优先满足其期望配送时间，即大客户优先配送原则；⑥表示一个客户仅由一辆运输车配送。
在一般约束中加入了大客户优先分配约束是本文的创新点，融合了大客户管理思想，往往为大客户开辟专线所花费的成本与收入比较普通客户配送成本与收入要经济的多，大客户所带来的经济效应是巨大的，对于客户企业，配送方需要给予足够高的重视。
2.求解算法。对于多目标优化问题的求解一般采用启发式算法，如模拟退火算法、蚁群算法与遗传算法等，其中又以遗传算法使用最为广泛，遗传算法全局搜索速度快，算法鲁棒性好，适合复杂问题的求解，本文对传统遗传算法进行处理同理可得到另一条染色体的后代。⑥进行变异操作，变异概率为Pm，操作步骤为：同前一步操作选取两个染色体，将该两数对应的各自染色体基因码对调形成两个新基因。⑦重复前述步骤，迭代直至收敛或达到最大迭代次数，输出结果。
本文的车辆调度问题是一个多目标、多约束的复杂问题，运用以上改进的遗传算法可以对该问题进行求解，在求解效率上有一定的优势，求解在全局搜索上速度快，减少陷入局部最优的风险，但是，求得的全局最优解精确度一般，可能会出现过早收敛的可能，总体而言，该算法是一个较为理想的多目标求解算法。
四、实例分析
1.实例运行。设定配送中心（编号记为0）有车辆10辆，载重均为50吨，分别服务于10名客户（编号分别为1至10），配送中心与各客户点坐标、需求量、时间窗以及服务时间2.结果分析。根据实例运行结果我们可以发现通过设定达到客户最低满意度的服务最低值，可以减少运输车辆等待时间，保持客户满意度不低于最低水平，避免客户流失，而另一方面从整体的客户满意度来看处于中上水平，其实从各客户的满意度水平来看（具体明细结果在此不做列示），高价值客户达到较高满意度水平，而中小客户满意度并不高，因为考虑到大客户满意度可以提高整体满意度，因而做出了中小客户牺牲，切合了本研究大客户优先的主题。
五、结语
车辆调度问题是一个比较传统的物流配送优化问题的一个研究点，但是随着物流业的发展及现代物流技术的涌现，车辆调度模型研究有了新的突破点，运用优化理论构造多目标复杂模型，构造的启发式算法可以对复杂模型进行求解，并且使用计算机技术手段可以快速对算法进行运算求解。本文引入了大客户管理的思想，增加大客户优先配送约束条件，以满意度与成本为目标函数，构造了一个车辆调度模型，提出了改进的遗传算法求解调度问题，并通过实例对算法进行验证，但是本文未对实现技术进行探讨，有待进一步研究，并且，算法的有效性也需下一步深入研究做进一步的验证。
参考文献：
[1]韩晓路.基于局部搜索遗传算法的仓库车辆调度优化研究[J].物流技术， 2011， （7）： 65-67.
车辆调度范文6
关键词：关键词：类电磁机制算法；车辆调度；合力计算
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章标识码：
0．引言
车辆调度问题是物流管理和智能交通的核心问题，一直是研究的热点，许多方法被用于VRP问题研究，类电磁机制算法具有全局优化能力强，编程简单，收敛性好等优点，广泛应用于函数优化[2]、水电站经济运行问题[3]和武器目标分配问题[4]等研究，取得了较好效果，本文将改进的EM算法应用于求解VRP问题，并与原始EM算法进行仿真对比。
1．EM算法介绍
EM算法模拟电磁场中吸引和排斥机制，将每个解比作一个带电粒子，每个粒子的电荷由待优化的目标函数的函数值决定，电荷值也决定了该粒子对其他粒子的吸引或排斥的强弱，目标函数值越优，吸引越强。
以如下形式的非线性、无约束（变量有界）的优化问题为例，具体介绍EM算法的四个基本步骤[5]：
5．结束语
降低车辆运输成本，是物流运输企业提高企业竞争力的有效途径之一，而鉴于传统方法的效率不高，将EM算法引入车辆调度问题的研究是一个新的领域。从前面仿真结果可看出，虽然改进后的EM算法性能得到优化，但与已知最优还存在差距，总的来说，当前对EM算法的研究还不十分成熟，有很多方面需要继续探讨，比如针对特定问题继续改进电量、合力计算方式，与其他种类算法进行混合研究以及将EM算法并行化等。
参考文献：
[1]Birbil S I, S C Fang. An Electromagnetism-like Mechanism for Global Optimization [J]. Journal of Global Optimization, 2003, 25:263-282.
[2]韩丽霞，王宇平．求解无约束优化问题的类电磁机制算法[J]．电子学报，2009，37（3）：664-668．
[3]张智晟，龚文杰，段晓燕，等．类电磁机制算法在水电站厂内经济运行的应用研究[J]．电工电能新技术，2011，30（4）：17-20．
[4]杨晓凌，邱涤珊，彭黎，等．改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用[J] ．国防科技大学学报，2011，33（6）：150-153．
[5]王晓娟，高亮，陈亚洲．类电磁机制算法及其应用[J]．计算机应用研究，2006，23（6）：67-70．
附项目基金：
