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車輛調度范文1
1、賽格儲運有限公司整體概況
1.1公司整體的概況
深圳賽格儲運有限公司隸屬于深圳市賽格股份有限公司（深證A、B股公眾上市公司），是一家專業從事集多式聯運、倉儲、產品包裝、流通加工、信息處理一體化的第三方物流企業。公司成立于1989年1月，1994年10月，在福田保稅區投資建設賽格儲運大廈（建筑面積為25000平方米的保稅倉）；1995年5月，經國家經貿委批準在香港設立分支機構(賽格儲運（香港）有限公司)，從事海、空運輸、港深陸路運輸及貨代業務。經過十幾年的不懈努力，公司已發展成為擁有資產總額超過億元的，擁有5噸、8噸箱式車和施頭車共24輛，形成貨運能力達14萬噸/年，同時擁有28000平方米的保稅倉庫，具備完善的物流服務設施、能力、許可和經驗，能夠為客戶提供全程的第三方物流服務的現代物流企業，成為深港兩地頗具實力和影響的大型商貿服務性企業。
1.2公司運輸車輛概況
在運輸方面，深圳賽格儲運有限公司主要服務客戶為大型的加工廠、通訊公司、國際大型貨代公司等。目前，公司自有各式兩地車輛48輛（集裝箱30輛；噸車18輛。其中12輛集裝箱和7輛噸車是三地牌照車，可以同時進出福田保稅區）；每部車輛裝備無線電話及對講機，能隨時與司機溝通，靈活指揮車輛。運輸車輛部分配備GPS衛星定位系統，可以隨時掌握車輛的具置；固定停車場面積香港8000平方米；蛇口車場8000平方米。
1.3公司國內運輸車輛概況
在國內運輸方面，深圳賽格儲運有限公司主要服務于國內外大型生產型廠商和國際貨代公司。目前，公司自有國內集裝箱海關監管運輸車輛44輛（其中貨柜42輛；噸車2輛），部分國內運輸車輛配備GPS衛星定位系統，可以隨時掌握車輛的具置，國內運輸車固定停車場面積蛇口車場8000平方米。
2、車輛運作現狀分析
2.1車輛資源總體不夠
物流業是個系統性的服務行業，車輛在物流中集現代運輸倉儲、保管搬運、包裝流通以及物流信息于一體，發揮著綜合性的作用，因此，可以講，車輛資源是最基本的資源，是物流企業物流整體能力提升的重要保障。從目前深圳賽格儲運有限公司的運輸車輛和國內運輸車輛資源來看，現有的集裝箱車、噸車和貨柜已遠不能滿足日益增長的貨運和國內貨運物流業務需要，存在著物流配送車輛資源總體不夠的問題，制約了企業物流能力的全面提升。
2.2淡季旺季業務及車輛分配不均
受社會消費環境影響，物流行業存在明顯的淡季和旺季。一般來講，每年春節后的2、3月份，五一、國慶、春節等法定假日期間，6、7、8月是物流行業的淡季。其余的月份則是物流行業的旺季。從目前深圳賽格儲運有限公司的車輛分配上來看，由于公司對淡季旺季業務缺乏深入分析，加之收貨價格彈性不夠，班車運營、自備車輛運營專線網點等車輛空置率較高，在淡季存在車輛資源利用不夠的問題。在旺季，由于相關的物流業務量大增，現有車輛不能滿足業務要求，許多能夠實現的利潤白白流失。另外，在車輛分配上，缺乏有效的手段對車輛資源分配使用進行統籌安排，各個運營線路存在的車輛分配不均的問題，形成了有的線路存在部分車輛閑置，而有的線路車輛配置卻嚴重不足的資源配置矛盾，影響了公司整體的物流運營效率。
2.3車輛與司機運行時間的管理
在車輛與司機運行時間的管理上，深圳賽格儲運有限公司缺乏科學的管理方式和手段。一方面，在行車排班計劃制定方面，行車計劃、車輛排班計劃、人員排班計劃結合的不夠緊密，時間管理意識、流程管理意識等觀念不強，車輛生產調度和運營考核需要進一步優化考核，使之更加科學合理。另一方面，發車調度管理、行車調度管理中，發車調度與司機運行的時間，行車調度與司機運行的時間銜接的不夠緊密，存在粗放化管理的問題，時間管理優化不夠，營運業績考核不夠，需要進一步開展物流業務流程優化工作，激勵司機的工作積極性和主動性，提高時間管理水平。
2.4車輛長短途運行比例的分配
長短途管理是物流企業車輛管理中的一項重要內容，涉及企業各部門的主要業務，有效的、科學的、合理的長短途管理，對于實現營運車次和車輛優化調度，降低物流企業的運營成本，提高企業的整體運作效率和服務水平，有著重要意義。目前，深圳賽格儲運有限公司在車輛長短途運行比例的分配上優化不夠，缺乏精細化的優化措施和方法，存在一定程度的車輛長短途運行比例分配不均的問題，制約了整體車輛使用效率的提高。
2.5對司機的業務及安全操作培訓
抓好司機專業訓練，使駕駛員具備良好駕駛技術和心理素質，對于提高物流運輸的整體水平，保證行車安全有著不可低估的作用。因此，抓好駕駛員專業培訓，提高其綜合素質，是做好物流運輸工作，預防車輛事故工作的有效途徑之一。在這方面，深圳賽格儲運有限公司主要存在三種問題，一是對駕駛員的“安全第一”思想觀念培訓不夠，部分司機安全觀念仍然匱乏，存在較嚴重的僥幸心理，二是相關的安全培訓制度不夠健全完善，培訓內容、手段、方法需要進一步更新和完善。
3、提高車輛周轉率的解決方案
3.1充分利用現有車輛資源
上述的分析中，我們能夠看到，雖然表面上深圳賽格儲運有限公司存在車輛資源總體不夠的情況，但是對車輛資源的整體統籌不夠，淡旺季車輛使用不夠科學等也是造成車輛資源總體不夠的重要因素。鑒于此，在車輛管理中，公司應該從車輛統籌管理、淡旺季市場用車等方面進行優化，充分利用現有車輛資源，實現資源使用效率最大化。一是要對公司所有車輛的使用進行統計、調研和分析，摸底車輛的空置率，重點優化空置率較高的車輛，使車輛使用上物盡其用；二是要具體問題具體分析，針對物流市場的淡旺季，采取靈活措施，進行車輛管理，針對淡季市場，公司應靈活定價，提高收貨的彈性，提高車輛使用效率，針對旺季，可以采取臨時租用車等方式，把握市場資源。
3.2加強使用GPS等的信息化應用
從深圳賽格儲運有限公司的物流信息化程度來看，目前仍處于傳統的物流管理格局之中，企業原有管理方式已不能適應形勢的新發展需要。企業應借助微機輔助管理，全面開展信息化管理建設，從靜態管理向動態管理的轉變，通過安裝使用GPS、GIS等物流企業車輛管理信息系統，對車輛運行進行動態監控，突出對車輛和駕駛員的時間管理，優化時間節點，提高運營效率，實現企業管理水平的全面提升，適應市場形勢。
3.3協調客戶裝卸貨時間以便提高效率
在車輛管理中，客戶裝卸貨時間對于整體物流效率有著重要影響，因此在實際車輛管理中，應突出對客戶裝卸貨時間的協調，以提高效率。針對這一情況，在實際車輛管理中，應通過開展流程優化工作，重點對裝卸貨流程進行優化完善，以客戶為中心，形成起端于貨主，以公司配送過程中的裝卸貨位主要銜接紐帶，以收貨客戶為終結的送貨工作流程，并通過制定作業手冊等方式，使相關員工熟悉掌握整個裝卸貨工作流程，剔除影響裝卸貨時間的工作環節，形成簡單、實用，富有可操作性的流程。在裝貨現場管理方面，裝貨前要做好和貨主的溝通銜接，做好相關準備工作，提前與貨主確定裝貨時間、地點和貨物數量、空間等，做好科學銜接，提高裝貨環節的銜接，提高效率，縮短裝貨時間。同樣，在卸貨環節，應提前與收貨主溝通聯系，確定好收貨時間、地點和相應的人員準備，避免貨物到站后收貨主不能及時到達，進行收貨，造成時間上的浪費。
3.4控制車輛的往返空載率以提高效率
傳統物流的一個突出的不足就是車輛往返空載率較高，導致物流運輸的整體效率較低，制約了企業競爭能力的提升。針對車輛的往返控制較高的問題，建議公司引起重視，一是通過全面實施GPS系統，提高車輛管理的信息化水平，GPS系統的車輛導航作用，解決目前貨物跟蹤、合理調度車輛等工作中存在的問題和矛盾，減少往返車輛空載率，二是對去程車輛的裝載率要嚴格控制，實施滿載發車，并與相關人員的薪資待遇相掛鉤，將車輛滿載發車作為一項重要指標，加強考核，最大化利用車輛的裝載空間。
3.5引進專業化的調度人才和加強對司機的培訓
在對車輛管理上，公司應以人為本，通過對專業化調度人才的引進和對全體司機人員的培訓，提高管理人員和執行人員的知識水平、技能結構，為車輛管理能力提高奠定人員基礎。一方面，應通過開展校園招聘、社會人才招聘等方式引進物流調度專業人才，促進公司車輛管理等工作的專業化水平的提高，實現整個車輛調度技巧的提升。另一方面，應針對司機人員，廣泛開展物流管理知識、物流成本管理、車輛管理等相關知識技能的培訓，提高司機員工的工作素質和能力，進而切實提高司機人員的車輛管理能力。
車輛調度范文2
[關鍵詞]物流配送；分類；車輛調度；優化算法
[中圖分類號]U115 [文獻標識碼]A [文章編號]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
將目標貨物從發貨人送至收貨人的過程被稱為配送。由于配送最終的目標是收貨人，即為消費者，因此，配送也是物流系統中的一個至關重要的步驟。配送不僅僅局限于配貨和送貨。滿足客戶的需求，配送需要在滿足客戶對貨物種類數量的基礎上，在保證按時送達客戶的基礎上選取更快，更節約成本的配送方案，實現利益最大化。
1.2 物流配送系統的優化
為找到一個最佳的物流配送方案，應該從以下幾個方面著手：配送車輛的調度，對集貨線路的選取，對送貨路線的選擇，實現集貨—送貨相統一。對配送系統的優化不僅可以增加物流的經濟效益，更有助于實現科學化、現代化物流管理，顯著提升物流的服務質量，提高物流公司信譽，從而有效地降低物流成本。
1.3 物流配送的流程
隨著物流配送的發展，現代物流配送水平的提高，貨物流通性大大增強，傳統的存儲環節作用正逐漸式微，也使得配送環節取代存儲環節成為物流中最重要的部分。而作為配送的核心配送車輛對貨物的集貨、配送和送貨過程越來越被重視，如何選取最優配送路線，是對整個物流質量的考驗，關系著物流整體的運輸速度、服務成本和經濟效益。隨著電子商務的崛起，以集貨作業和配貨作業為主體的新物流模式已然形成。
2 車輛優化調度問題的分類和優化算法
2.1 車輛優化調度問題的分類
根據不同的性質，可將車輛優化調度問題分成不同的類型。
按照運輸任務可將車輛優化調度問題分為三類，即純裝、純卸、裝卸混合三類問題。
按照車輛的載貨情況可將車輛優化調度問題分為兩類，即滿載、非滿載問題。滿載是指貨量大于車載量，需要多輛車運輸。非滿載是指車載量大于貨量，一輛車就能完成任務。
按照車輛類型可將車輛優化調度問題分為兩類，即單車型、多車型問題。
按照車輛是否返回可將車輛優化調度問題分為兩類，即車輛開放（車輛不返回）、車輛封閉（車輛返回）問題。
按照優化的目標可將車輛優化調度問題分為兩類，即單目標、多目標問題。
按照有無休息時間可將車輛優化調度問題分為兩類，即有休息時間調度、無休息時間調度問題。
2.2 車輛優化調度問題的優化算法
2.2.1 精確算法
精確算法又稱最優化算法，是指求出最佳解的算法。其算法有很多，比如切割平面法、網絡流算法等。
精確算法有一個弊端，就是其計算量隨著需要解決的問題規模的增大而大幅度的增大。由于這個弊端，精確算法只能適合解決規模較小的問題。因為精確算法適應能力較差，一般這種算法最適合解決一個特定的問題，所以在實際應用中這種算法不是很受提倡。
2.2.2 啟發式算法
啟發式算法完全不同于精確算法，它追求的是解決問題的滿意性而不是最優性。它是一種用直觀、經驗構造出來的算法。到目前為止，啟發式算法已經有好多種，最主要是以下兩種算法。
構造啟發式算法，其實質就是按照標準將不在同一條線路的所有點逐個的增加進來。在算法的每一步上，都要將當前的線路構型和另外的線路構型比較后，綜合改進得到最后可行的構型。這類算法的代表算法是：最鄰近法、掃描法、節約法等。
智能化啟發式算法就是在人工智能的啟發式算法的基礎上發展的。它的主要算法有：蟻群算法、神經網絡算法等。
啟發式算法在解決大規模的PDPTW問題上分為經典啟發式算法和現代啟發式算法。
經典啟發式算法主要有路徑構造算法和路徑改造算法等。路徑構造算法其實質就是分解算法，就是將一個問題分為兩個階段（路由和排序）來解決。路徑改造算法是在路徑構造算法上改進的，其第一個階段就是找到一個可行解，下一階段就是調整客戶端，在滿足可行的條件下，對路徑進行調整，使其比當前路徑更加優化，一直按照這樣優化下去，直到不能優化為止。
現代啟發式算法中，最主要的就是禁忌搜索算法和模擬退火算法。
禁忌搜索算法是禁忌搜索算法的一種變形，是現代局部搜索技術的一種。其實質是近期被多次循環搜索過的算法被禁用。它的優點是減少需要考慮的移動次數，最終達到減少計算時間的目的。改進階段和混合階段是禁忌搜索算法的主要步驟，一個是得到最優解，另一個是跳出最優解。
模擬退火算法。其算法具體過程是：在隨機產生的可行解，每次循環時都隨機挑選出一個好的和一個較差的可行解，這樣就避免陷入局部最優解里。這個算法的弊端就是執行起來速度較慢?；谶@個弊端提出了好幾類優化后的算法，這些算法在實際應用中都很有效果。
2.3 動態求解算法
動態車輛調度問題相對前兩種比較其問題的規模較大解決起來相對比較困難些。并且這種算法的要求是在短時間內就要相應其實時信息。從求解策略上把動態求解算法分為重新優化策略和局域優化策略。
2.3.1 重新優化策略
重新優化策略就是當接收到一個新的實時信息時，要重新開始尋找始發到結束的最優車輛的行車路徑。實質就是靜態方法解決動態問題。研究運送大宗商品的車輛調度問題就是一個較為成功的運用重新優化策略的例子。還有在動態單車問題上，采用了乘子調整技術的靜態算法。其算法過程是：當有新實時信息時，就采用動態重新優化法解決，可是這種算法最多能解決十種問題。
重新優化策略的缺點是每次接到新的實時信息時都要重新優化設計，這樣下去當接收的實時信息較多時，其計算量是較大的。當遇到需要迅速解決的問題時，根本沒有時間去進行重新優化，所以這種算法在實際運用上是不可實現的。
2.3.2 局域優化策略
局域優化策略的實質是：提前擬定一些路徑的模板，當收到實時信息時，就在提前擬定的模板里進行搜索，找個適合的路徑進行使用。這種策略和重新優化策略相比較，路徑可能是較差的，但是計算量是大大的減少了，從而節約了許多的時間。局域優化策略在實際的車輛調度上比較適用，所以受到重視和近一步的研究。再后來提出的插入法較為適用，改進后的插入法其具體實現方法是：當接收到新的實時信息時，不直接進行優化調度，而是等待以后的需求，這樣就可以降低它的短視行為。還可以把插入法和優化算法結合起來使用，在對路徑優化以后再獲得更好的解。
3 車輛優化調度問題的研究現狀
物流配送車輛優化調度問題在國外的應用要比國內發展迅速。其發展已經涉及各個領域，不論是工業材料的運輸、網購的貨運配送和運輸、連鎖店的貨物發送等這樣的大型車輛調度方面，還是報紙、牛奶投遞等這樣的小調度方面對于線路優化的運用都會取得較為理想的經濟效益。最典型的例子就是全球聞名的沃爾瑪特公司，它們就是運用了最先進的物流配送指揮系統所以才會在同行中遙遙領先。隨著對物流配送車輛優化調度問題的深入研究，物流配送車輛優化調度不僅在汽車領域發展，現在還應用在了航空、輪船方面。在不久的將來，相信其發展領域會更加廣闊。
在我國境內，車輛調度問題的發展比國外晚發展近乎三十年，所以現在我國對于較為復雜的車輛調度路徑問題研究還是相對落后。由于我國對這方面研究起步較晚，對于通用理論研究不夠深入，再加上我國對于應用研究的問題提出雖多但是都是在具體算法上的改進，并沒有創新，所以我國在車輛優化調度的問題上根本無法滿足配送業和物流業的發展需求。隨著物流業在市場上的地位日益重要。為了克服我國在車輛優化調度上局限性較強的弱點，我國逐漸開始對車輛優化調度問題進行深入的研究并且現在已經取得初步的成功。
4 結 論
隨著物流業和配送業在市場上的發展需求逐步擴大，車輛優化調度問題日益重要。國外在車輛優化調度問題上發展較快，已經在生產和生活方面廣泛應用并且得到了很好的經濟效益?？墒俏覈谲囕v優化調度問題上的發展起步較晚，發展速度相對較慢，不能滿足我國經濟發展的需求。所以為了使我國國民經濟發展迅速、人們生活質量提高，就要在物流配送業上大力研究發展車輛優化調度問題。其主要研究方向就是：根據車輛優化調度的分類標準，以及各類問題上的特點應該按照何種算法進行優化；在基本算法的基礎上針對特點問題如何改進；在不同地理環境和運輸特點的基礎上結合車輛優化調度問題上的優化算法，設計出更加適用的優良算法。按照這個方向研究發展，車輛優化調度的問題在現實生活中的意義會更加重要。
參考文獻：
[1]郎茂祥.配送車輛優化調度模型與算法[M].北京：電子工業出版社，2009.
[2]馮輝宗，劉飛.基于遺傳算法的配送車輛優化調度[J].計算機集成制造系統，2004（12）：34-37.
[3]張之富，余靜.基于改進遺傳算法的車輛優化調度研究[J].中國水運，2009（4）：113-115.
車輛調度范文3
[關鍵詞]露天礦；車輛調度；最優化
中圖分類號：TD 824 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）01-0300-01
一、研究內容分析
礦山裝備的國產化已成為我國的國策，2006年6月28日國務院了《關于加快振興裝備制造業的若干意見》，將“發展大型煤炭井下綜合采掘、提升和洗選設備以及大型露天礦設備，實現大型綜采、提升和洗選設備國產化”列為主要任務，這將加快國產礦山設備生產技術的發展，促進我國礦山裝備制造業的振興，從而促進礦山采礦效率的提高。露天采礦裝備隨著露天礦開采規模的大型化而向著兩個方向發展：一是采礦裝備大型化，二是裝備自動化、智能化。提高露天礦的大型設備的利用率是增加露天礦經濟效益的首要任務，也被提上了議程。
在露天礦的實際工程生產中，相關車輛的安排問題屬于一個有約束的規劃性問題。本文將運輸成本最小化和產量最大化兩個優化目標的實現都進行兩個階段來求解：第一階段是線性規劃模型的有效應用，將線路流量規劃進行最優化求解；第二階段即為依靠計算機的模擬優勢，通過動態調度車輛進一步實現目標的最優。
在求解產量最大問題的過程中，本文通過卡車數量與總運量之間的某種正相關性，將總運量（噸 公里）作為約束條件放入線性規劃模型中進行理論求解，利用優選法得到了相應流量規劃，其分別以總產量和巖石產量為目標，同樣利用計算機仿真完成車輛的優化調度。
目標：
1.總運量（噸公里）最小，同時出動最少的卡車，從而運輸成本最??；
2.利用現有車輛運輸，獲得最大的產量（巖石產量優先；在產量相同的情況下，取總運量最小的解）。
建立數學模型，并給出一個班次生產計劃的快速算法。針對下面的實例，給出具體的生產計劃、相應的總運量及巖石和礦石產量。
某露天礦有鏟位 10 個，卸點 5 個，現有鏟車 7 臺，卡車 20 輛。各卸點一個班次的產量要求：礦石漏 1.2 萬噸、倒裝場Ⅰ1.3 萬噸、倒裝場Ⅱ1.3 萬噸、巖石漏 1.9 萬噸、 巖場 1.3 萬噸。
二、模型假設與約定
（1）一個班次之內，鏟車不移動。
（2）每個班次開始時，計劃安排的卡車在相應鏟點位置，并且卡車未點火之前不視為等待情況。
（3）一個班次內，不出現鏟車、卡車損壞情況，不計人為原因造成的等待情況。
四、符號說明
--------------------------鏟點
--------------------------卸點
------------------------------------路程
------------------------------------時間
------------------------------------產量
---------------------------卡車運送次數
----------------------------第個鏟位的礦石數量
----------------------------第個鏟位的巖石數量
----------------------------第個鏟位的鐵含量
----------------------------卡車的載重量154噸
--------------------------卸點的一個班次的產量要求
三、模型的建立與求解
（1）總運量定義：總運量載重量路程。
（2）目標函數的確定：卡車的載重量為154噸為一恒定常數，要想使總運量（噸公里）最小，就必須使路程在滿足條件下盡可能的小，所有卡車的工作時間越小，需要出動的車輛數也越小。因此只有總運輸路程最小，才能保證出動的卡車數量最少。
因此設目標函數為：
（3）引入最優化模型的0-1變量，表示鏟位是否被利用：
因為最多有7量鏟車，故有：
（4）時間限制
每個班次工作時間為8小時，共480分鐘，調用的卡車數量為，可以利用的鏟點為，所以可以利用的時間為
（5）次數限制
每個班次共用時間為480分鐘，卸點卸車時間為3分鐘，則每個卸點卸車次數最多為次，則
鏟點裝車時間為5分鐘，則每個鏟點裝車次數最多為次，則
（6）卡車數量限制
卡車數量為20輛，利用的卡車數為
（7）產量限制
每個鏟點均有各自的礦石、巖石數量，每個卸點均有其產量要求，在鏟點運輸的總量不能超過其擁有數量且往卸點運輸的產量不能低于其產量要求
①每一個鏟位礦石量：
②每一個鏟位巖石量：
③卸點的產量要求：
四模型求解
該目標規劃約束條件和決策變量較多，直接求解計算量較大，所以我們簡化為僅對第一優先級為目標函數求解 ，即在只保留第一個優先級巖石產量達到最優的情況下用軟件（程序在附錄略）對該 目標規劃進行求解，在實際問題 中，當等待無法避免時，用該算法能較為粗略地估算出總產量和巖石，礦石各自的產量。同時我們也可以把該目標規劃問題轉化為線性規劃問題，應用軟件對其進行求解。
如此迭代得到最優解：總產量：Q=103488噸， 巖石產量： 49280噸， 礦石產量： 54208噸，輛卡20車，7輛鏟車。
五、模型評價
5.1 模型的優點
（1）模型巧妙引入0-1變量用以表示鏟位是否有產出以及鏟車數，簡化計算。
（2）本文的算法具有通用性，可以描述任意一個類似的系統，本文提出的模型可推廣。
5.2 模型的不足
（1）對于卡車的分配問題使用人工計算分析，沒有建立一定得模型求解。
（2）.沒有從解析的角度嚴格證明題給數據不滿足生產計劃的基本條件之―：不允許等待。
參考文獻
[1]陳寶林.《最優化理論與算法》，2005。
車輛調度范文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.
關鍵詞： 帶時間窗裝卸貨問題;車輛路徑規劃問題;地理信息系統
Key words： PDPTW;VRP;GIS
中圖分類號：U116 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）04-0022-02
0 引言
近年來，隨著GIS技術的不斷發展成熟，人們越來越習慣將這一技術與其他專業模型相結合并應用之規劃領域，以有效解決實際規劃問題。GIS的空間數據分析和系統決策分析等功能使其實現了對復雜空間數據的管理。GIS車輛調度系統實現了如下功能：車輛和貨物跟蹤及導航、客戶地理信息定位、物流網絡布局和運輸路線的模擬與決策等。
多約束PDPTW在實際生活中有很廣的應用，在工農業生產、經濟領域、交通、物流管理和資源配置等方面有著廣泛的現實意義。但由于它的復雜性，目前對其研究相對較少，還有大量工作要做。本文分析了在GIS平臺支持下，采用多約束PDPTW算法解決實際生活中大規模、多車次、多貨物種類并且有最大工作時間限制的車輛調度問題。
1 系統架構設計
系統實現空間及客戶多種信息的輸入、存儲、檢索、綜合分析、調度方案的確定等功能，主要包括客戶數據管理、交通信息管理、車輛數據管理、地圖顯示和定位、線路優化等模塊。系統的總體結構層次模式描述如下：“用戶級”完成用戶和系統的各種交互操作，并創建問題決策任務?！跋到y級”則是系統設計和實現的核心工作，它由各個構件庫組成。當業務級接收到用戶級的任務后，對這個任務進行劃分，創建各個構建的進程，通過這些構件對象利用數據級提供的數據支持完成分布式計算?！皵祿墶蓖瓿蓪Q策支持數據的存儲管理，為系統提供數據支持。
系統基本流程如下文所述，結構圖見圖1。
1.1 信息采集：信息采集系統負責對交通信息和客戶信息進行采集，并實時更新。采集的交通信息包括道路的變更（新增、刪除、位置變化）、道路允許行駛速度和其它交通限制信息。采集的客戶信息包括客戶的位置、送貨交接時間和貨物數量等。管理人員可以根據送貨單的具體地理位置進行地圖標示，即將客戶地址標注在地圖上。
1.2 選擇配送路線并制定時間計劃：根據客戶的送貨時間要求、地理位置、車輛配備、人員數據等建立起一個完整的車輛調度優化模型，優化貨物資源分配。并選擇最短路徑，以保證在最短的時間內將貨物送到。另外，管理人員還必須制定切實有效的時間計劃，并盡可能地降低物流配送成本，提升其利潤水平。
1.3 配送成本計算及管理：綜合考慮運距、單位運距油耗量、車輛維修保養成本、司機工資、補貼等因素，準確計算出配送成本，并有重點、有針對性地進行配送成本管理。
①方案優化后成本：
Cost=max（CostTime（Prv），CostDist（Prv））
②實際成本：
TotCost=max（CostTime（0.5），CostDist（0.5））×2
CostTime：按配送時間計算的費用;
CostDsit：按配送距離計算的費用;
Prv：服務質量與服務成本的權重[0，100]。
1.4 對運算結果進行對比分析和綜合判斷，若其結果滿足運算要求，則可進行下一步操作，否則需再次設置配送參數，再次計算。
1.5 輸出行車路線圖和裝貨清單。
1.6 按照路線圖，以GIS電子地圖和GPS實時導航為指導，完成裝貨和送貨任務。
1.7 信息反饋：當配送任務圓滿完成后，應及時錄入配送結果，并進行確認，及時反饋車輛行駛位置信息和訂單配送完成情況。
2 車輛調度的多約束PDPTW算法
2.1 復雜條件下的PDPTW算法模型
將VRP描述技術運用至訂單配送領域，并確定配送路線，將配送中心編號設為0，任務編號設為1，2，…，m，訂單及配送中心均以i表示，定義變量如下：
yik=1訂單i由車輛k完成0訂單i不是由車輛k完成
xijk=1車輛k訪問弧（i，j）0車輛k不訪問弧（i，j）
設訂單集合為V，cijk表示車輛k訪問弧（i，j）的成本，k在一訂單處裝貨或卸貨量為gik（表示時間、質量或體積等），車輛k可載能力限制為qk，到達訂單i的時間為sik，在i的服務時間Tik，經過弧（i，j）的時間tijk，與客戶約定的時間窗口為（Eti，Lti），建立如下的PDPTW模型：
上式中車輛的裝載能力主要包括裝載重量、體積、訂單數量、運輸里程、運輸時間等內容。將相對于運行時間的費用系數設為c1，將車輛的維修管理固定費用設為c0。
一般地，車輛的費用確定步驟如下：
①當i為車場時，包括固定費用和運行費用為：
c0i=c0+c1t0i， i=1，…，m;
②當i為訂單時，只有運行費用，即：
cij=c1tij， i≠0，j=1，…m。
車輛調度應用顯示，增派一輛車的維修管理固定費用要遠遠高于車輛的行駛費用，同時在滿載率一定的情況下。大車的單位運距成本要高于小車。上述模型的建立目標是在保證車輛使用效率的前提下，實現路線選擇的最優化。
2.2 多約束PDPTW調度改進算法
考慮到實際配送環境，對PDPTW算法改進如下：
首先要進行車輛排序，一般順序為大載重量車在前，小載重量車在后。當配送中心的車輛保持固定不變時，為了尋求最優解，往往會采用引入“虛擬車輛”的方法，即假設有一輛車與實際車輛屬性相同，且其開始工作時間為對應車輛配送完成后的時間。在構造初始線路時，我們首先要明確車輛的數目和派送輪次，再將配送中心作為線路的起閉點，確定各個長線路。當實際車輛數少于實際需求數時，則可將設立線路的服務車輛作為其虛擬車輛，并繼續線路劃分工作，最終形成多條線路序列。一般地，下一條線路的起點為前一條線路的重點，每劃分完一條線路，都要及時進行線路成本計算。
由于配送窗口是軟時間窗口，因此在進行線路成本計算時必須綜合平衡車輛的固定費用c0、行駛費用c1tij和由于違反時間窗口約束而產生的等待成本cE與違約成本cE，為此設定固定費用、行駛費用及等待時間、違約時間的權重。
設原路線目標函數為f（r），新路線目標函數為f（r′）。當改進路線后，代價有所增加，其增加量為：？駐=f（r）-f（r′）。
為進一步提升其訂單派送效率，配送企業多堅持盡早出發原則，并將配送線路劃分為兩階段，分別制定各階段的配送目標。其中，前一階段是對已有線路間的改進，此時線路集合中的訂單總數不變，只進行訂單的移動，？駐0，提升派送效率。而要想使？駐最小，就必須進行訂單替換或插入。
在進行路線最優化計算時，管理人員可以結合最近鄰居算法進行路線選擇，使其無限靠近最優解，最終到達停止規則時，次計算結果即為最優解。同時，管理人員還必須積極進行路線調整，做好訂單序列排列，以盡可能地降低等待成本和違約成本。
3 系統實現及評估
采用小型機作為服務器，各客戶端采用PC機，根據承擔數據量的大小，采用不同的配置，運行Windows 2000操作系統，采用ArcSDE存放地理信息數據，SQL Server存儲調度計劃數據和配送反饋數據等。
表1 是浙江省黃巖煙草公司采用該車輛調度系統前后的效益分析。
4 小結
本文將GIS平臺應用于物流配送系統中，考慮時間、費用和客戶滿意度等多種因素的影響，利用多約束PDPTW算法對配送路徑進行優化，實現了路徑的最優化處理，極大減少了配送公司的運作成本。
參考文獻：
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[2]楊華，符卓.基于GIS的配送車輛調度系統的設計與實現[J].現代物流科技，2006（11）.
車輛調度范文5
關鍵詞：大客戶管理；客戶滿意度；車輛調度模型
一、物流配送中的車輛調度
物流配送根據配送主體劃分可以分為配送中心配送、倉庫配送與商店配送，配送基本要根據走貨運途徑，企業需要對自身的運輸能力做好充分的分配，以最大程度滿足客戶需求，最快最省地將貨物送達客戶手中。
1.車輛調度問題描述。車輛調度由配送中心、貨物、需求方、運輸車輛、配送路徑、各類約束及設定的目標構成。配送中心是貨物集散中心，起到中轉、暫時存儲、調撥作用，現實中的配送中心一般以車站、碼頭及城市中轉站等形式存在。貨物自供應商發起，經過多個配送中心到達需求方處。運輸車輛一般具有載重、里程的約束，并且分為普通貨物車輛及專業特殊物品運輸車輛，在一般車輛調度問題中，一次配送任務中運輸車輛必須返回出發點。
配送路徑又稱運輸網絡，是車輛調度的一個重要參考要素，配送路徑的選擇得當可以節省大量配送資源，增大配送范圍。約束條件與目標函數是車輛調度問題構建優化求解模型的必備條件，企業需要根據設定的以成本最優、時間最優，或者客戶滿意最大化等目標構建目標函數，并且根據車輛負荷、客戶時間要求、車輛空置、路線等多個要素編寫約束條件，以劃出解的范圍。
根據車輛調度各要素的描述可以將調度問題描述如下：令表示配送網絡，其中V表示節點，即客戶與配送中心的點集。E、A表示有向邊與無向邊的集合，各邊都將賦權，權值可以根據不同情況設定為距離或費用，表示V、E、A的子集，在特定的約束條件下，如車輛數目、限載、里程、客戶時間要求、成本要求等，經過優化求解，求得時間最少、路程最短、費用最少等結果。車輛調度問題也可以繪制成網絡圖2.基于大客戶滿意度的車輛調度優化。一般車輛調度問題都會涉及一個或者多個約束條件，約束條件越多，調度任務就會更加復雜，同時滿足多個約束后一輛運輸車所能完成的任務就會變少，完成運輸任務并非調度的最終目標，而是基本職能，好的調度方案是要使效益最大化。企業的客戶具有多種類型，包含了服務、產品的直接消費者，中間商等，各類客戶對企業服務的需求不同，對企業配送的要求不同使得客戶的滿意度達成難度不一。一般大客戶對企業貢獻度大，但是其滿意度達成也更為困難，企業在制定配送計劃與車輛調度方案時需要考慮大客戶優先原則。
一般車輛調度優化目標設定為：運輸成本最小、運輸時間最短。對于目標的求解設定一些客戶要求貨物到達時間的約束，車輛本身限制因素等。此種調度方案將所有客戶視為同一類客戶，沒有考慮不同類型的客戶的需求特性及客戶帶來價值的不同，在客戶需求方面一般都僅考慮客戶的時間需求。對于大客戶的定制化考慮已經為不少學者提供思路，少量的企業大客戶貢獻主要的利潤收入，其需求表現為：量大、時間要求高；數量一般、品質要求高、對貨物的運輸要求高、時間要求次之。大客戶分為大量采購的企業客戶，少量高價購買的個人客戶等，需求各不相同。對于不同的客戶企業的配送調度要迎合大客戶需求，開辟專線，這個運輸調度提出了新的約束條件。在制定調度方案是需要先將客戶進行認定，引入滿意度測評，以整體滿意度、成本最小化為目標，其中大客戶滿意度比普通客戶提升更難，設定約束條件，構建調度模型。
二、大客戶識別及滿意度測評
為構建基于大客戶分配約束的車輛調度模型，需要先識別大客戶，并且對所有客戶進行滿意度測度，以設定滿意度最大化的目標。
1.大客戶識別?？蛻絷P系管理中對客戶的識別基于客戶的價值，即客戶對于企業的創利的貢獻度值，可以客戶的購買量、價格、客戶服務成本（包括售前、售中與售后）、客戶推薦、客戶帶來的企業口碑與商譽提升等，有較容易可以獲得的定量指標，也有較難衡量的定性指標，考慮的因素越多，構造的測評效果越好，越能夠體現客戶的真實貢獻價值。另一方面，也有學者提出從客戶的自身的發展情況衡量客戶未來對企業的貢獻價值，這類研究多基于客戶企業，從客戶企業內部經營指標，用平衡計分卡手段衡量客戶企業的經營情況，判斷未來客戶將給企業帶來多少訂單，是否會帶來壞賬等。
2.客戶滿意度測度。對于客戶滿意度的測度有多種量化方法：模糊綜合指標法、函數法。模糊綜合指標法是運用模糊數學將定性評價轉化為定量分析的工具。根據模糊評價法一般步驟：確定表示評價等級的判斷集合各等級可以使用優良差等定性描述，也可以賦值定量描述。使用層次分析法或其他方法確定各個指標權重，記為其中再確定判斷矩陣，最后求解客戶綜合滿意度，本文選取函數表示法進行客戶滿意度測度，將客戶滿意度歸一化為0至1之間的一個數值對函數形狀起決定作用。對于滿意度的指標確定，應考慮多個影響因素，準時、完好與準確得將貨物運送到目的地。綜合各個因素獲得一個綜合指標，根據綜合指標的上下界，客戶需要的目標值及實際值代入函數可以求解客戶滿意度的數值表示。
三、車輛調度模型
1.模型構建。車輛調度模型建模需要考慮成本效益問題，本文以客戶滿意度表示效益，設定效益與成本最優兩個目標函數，約束條件除車輛、客戶需求外加入大客戶配送優先約束，體現定制化特點，模型構建首先需要做若干假設如下：
設定一個車輛屬于一個配送中心，從單配送中心出發，配送完成后返回中心；一個配送周期內（即全部車輛派出到返回）所有車輛載重不少于所有客戶需求量；一個客戶由一個車輛配送，一個車輛可混裝多個客戶貨物一并派送；車輛不能超負荷運作。
模型各參數符號表示如下：
為其子集，表示大客戶，根據需求量來識別，B表示車輛集，η表示滿意度函數的權值，C1表示運輸成本單位值，C2表示車輛固定發車成本，客戶需求數以g表示，d代表距離，o表示車輛載重負荷值，ti表示達到客戶時刻，tji代表車輛從客戶j行駛至i所花費的時間，sti表示車輛在客戶點i處停留的時間，設定客戶滿意度最小值為表示客戶最低滿意度的時間要求，令Xijb表示車輛b是否從i行駛至j，是為1，否則為0，同理令yib表示車輛b是否負責客戶i的任務配送，配送則值為1，不配送則為0。根據第二章客戶滿意度函數可以定量地表示客戶滿意度，本文客戶滿意基于需求時間，指標即到達客戶的時間ti，第二章的指標目標值在此處分解為客戶期望區間針對具體客戶可以用其需求占總需求的比重表示，而式4則表示車輛調度成本最小化目標函數，約束條件①說明所有客戶滿意度都不能出現最低值，首先必須在客戶時間容忍度內配送到達，否則會引發聲譽危機，條件④含義類似；條件②表示單個客戶需求量不能超過單車承載量；條件③是一個等式約束表示車輛到達客戶i的時刻肯定等于在此之前停留的客戶點時刻加上停留時間與路途中行駛時間；條件⑤則表示大客戶優先滿足其期望配送時間，即大客戶優先配送原則；⑥表示一個客戶僅由一輛運輸車配送。
在一般約束中加入了大客戶優先分配約束是本文的創新點，融合了大客戶管理思想，往往為大客戶開辟專線所花費的成本與收入比較普通客戶配送成本與收入要經濟的多，大客戶所帶來的經濟效應是巨大的，對于客戶企業，配送方需要給予足夠高的重視。
2.求解算法。對于多目標優化問題的求解一般采用啟發式算法，如模擬退火算法、蟻群算法與遺傳算法等，其中又以遺傳算法使用最為廣泛，遺傳算法全局搜索速度快，算法魯棒性好，適合復雜問題的求解，本文對傳統遺傳算法進行處理同理可得到另一條染色體的后代。⑥進行變異操作，變異概率為Pm，操作步驟為：同前一步操作選取兩個染色體，將該兩數對應的各自染色體基因碼對調形成兩個新基因。⑦重復前述步驟，迭代直至收斂或達到最大迭代次數，輸出結果。
本文的車輛調度問題是一個多目標、多約束的復雜問題，運用以上改進的遺傳算法可以對該問題進行求解，在求解效率上有一定的優勢，求解在全局搜索上速度快，減少陷入局部最優的風險，但是，求得的全局最優解精確度一般，可能會出現過早收斂的可能，總體而言，該算法是一個較為理想的多目標求解算法。
四、實例分析
1.實例運行。設定配送中心（編號記為0）有車輛10輛，載重均為50噸，分別服務于10名客戶（編號分別為1至10），配送中心與各客戶點坐標、需求量、時間窗以及服務時間2.結果分析。根據實例運行結果我們可以發現通過設定達到客戶最低滿意度的服務最低值，可以減少運輸車輛等待時間，保持客戶滿意度不低于最低水平，避免客戶流失，而另一方面從整體的客戶滿意度來看處于中上水平，其實從各客戶的滿意度水平來看（具體明細結果在此不做列示），高價值客戶達到較高滿意度水平，而中小客戶滿意度并不高，因為考慮到大客戶滿意度可以提高整體滿意度，因而做出了中小客戶犧牲，切合了本研究大客戶優先的主題。
五、結語
車輛調度問題是一個比較傳統的物流配送優化問題的一個研究點，但是隨著物流業的發展及現代物流技術的涌現，車輛調度模型研究有了新的突破點，運用優化理論構造多目標復雜模型，構造的啟發式算法可以對復雜模型進行求解，并且使用計算機技術手段可以快速對算法進行運算求解。本文引入了大客戶管理的思想，增加大客戶優先配送約束條件，以滿意度與成本為目標函數，構造了一個車輛調度模型，提出了改進的遺傳算法求解調度問題，并通過實例對算法進行驗證，但是本文未對實現技術進行探討，有待進一步研究，并且，算法的有效性也需下一步深入研究做進一步的驗證。
參考文獻：
[1]韓曉路.基于局部搜索遺傳算法的倉庫車輛調度優化研究[J].物流技術， 2011， （7）： 65-67.
車輛調度范文6
關鍵詞：關鍵詞：類電磁機制算法；車輛調度；合力計算
中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A 文章標識碼：
0．引言
車輛調度問題是物流管理和智能交通的核心問題，一直是研究的熱點，許多方法被用于VRP問題研究，類電磁機制算法具有全局優化能力強，編程簡單，收斂性好等優點，廣泛應用于函數優化[2]、水電站經濟運行問題[3]和武器目標分配問題[4]等研究，取得了較好效果，本文將改進的EM算法應用于求解VRP問題，并與原始EM算法進行仿真對比。
1．EM算法介紹
EM算法模擬電磁場中吸引和排斥機制，將每個解比作一個帶電粒子，每個粒子的電荷由待優化的目標函數的函數值決定，電荷值也決定了該粒子對其他粒子的吸引或排斥的強弱，目標函數值越優，吸引越強。
以如下形式的非線性、無約束（變量有界）的優化問題為例，具體介紹EM算法的四個基本步驟[5]：
5．結束語
降低車輛運輸成本，是物流運輸企業提高企業競爭力的有效途徑之一，而鑒于傳統方法的效率不高，將EM算法引入車輛調度問題的研究是一個新的領域。從前面仿真結果可看出，雖然改進后的EM算法性能得到優化，但與已知最優還存在差距，總的來說，當前對EM算法的研究還不十分成熟，有很多方面需要繼續探討，比如針對特定問題繼續改進電量、合力計算方式，與其他種類算法進行混合研究以及將EM算法并行化等。
參考文獻：
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[5]王曉娟，高亮，陳亞洲．類電磁機制算法及其應用[J]．計算機應用研究，2006，23（6）：67-70．
附項目基金：
