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车辆调度与优化

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中 文 摘 要

物流配送车辆调度问题是指：在给定运输任务的条件下，如何派车、组织循环运输，使空驶里程最少，运输成本最低。目前我国大多数的物流企业运输资源分配不均、配送路线安排不合理、运力资源浪费严重，而缺乏完善的物流配送车辆调度优化方案是造成此现象的重要因素之一。因此对物流配送车辆调度问题的研究具有重要的现实意义。

目前对单车场、封闭式物流配送车辆调度问题研究较多，而对多车场开放式物流配送车辆调度问题研究较少，但是多车场开放式物流配送车辆调度问题有很强的应用背景。本文针对此问题，建立了一种灵活的多目标组合优化模型，设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案，并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明。此模型可以方便的增减优化目标值，并通过测试用例验证了本文设计的优化模型和遗传算法在解决多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题中的可行性。

自动化立体仓库出库端车辆调度策略的设计是物流配送车辆调度中的一个关键问题，好的调度策略可以大大缩短出库端的配货时间。为此本文引入动态优先级理论，并利用该理论对大型 AS/RS 出库口车辆调度问题进行了深入研究与分析，提出了基于动态优先级的 AS/RS 出库端车辆调度策略，并开发了相应的

AS/RS 出库口发货资源监控系统，即 AS/RS 出库口车辆调度系统，优化了

AS/RS 出库端车辆调度策略，大大提高了物流配送当中的配货效率。

本文建立的多目标组合优化模型以及设计的遗传算法求解方案，可以有效的缩减物流配送中的送货时间；设计的 AS/RS 出库端车辆调度优化策略及开发的

AS/RS出库端车辆调度系统，可以有效缩减车辆在出库端的配货时间。本文对以上两种物流配送中的车辆调度问题进行研究，大大提高了物流配送效率、减少了物流配送成本。

关键词：物流配送；车辆调度；多目标组合优化；遗传算法

第一章 绪论

1.1 课题背景

物流(Logistics)：指在合适时间，将合适的物品以适当的数量准确地送到顾客手中，它是供应链中最重要的组成部分。一般意义上是指在生产和生活中所涉及的各种物质实体由供给方向需求方的物理性转移过程。这一概念将物流定义在有用的物、供方、需方等几个基本因素之上。也就是说，我们通常所指的物流是指人们在生产和生活中发生的有意义的物流行为。整个物流过程是一个物理过程，只改变时间和空间的状态，不改变其使用价值。其中，时间状态的改变称之为仓储、流通加工等活动，空间状态的改变称之为运输、搬倒等活动。

物流配送是物流系统中的一个重要环节，它是指按客户的订货要求，在物流中心进行分货、配工作，并将配好的货物及时送交收货人的物流活动。配送成本直接关系到物流企业和部门的效益，目前我国的大多数的物流企业运输资源分配不均、配送路线安排不合理、运力资源浪费严重, 根据中国仓储协会对146个企业的调查显示，用于运输的费用占整个物流费用的比例分别为：在生产企业原料物流中占58%，在生产企业成品物流中占73%，在商业物流中占52%。所以物流配送车辆调度方案的合理优化，对于整个物流运输速度、成本、效益的影响至关重要。

运输是指“物”的长距离的移动，任何跨越空间的物质实体的流动，都可称为运输。运输是物流的中心环节之一，被称为国民经济的动脉和现代产业的支柱，从社会经济的角度讲，运输功能的发挥，缩小了物质交流的空间，扩大了社会经济活动的范围并实现在此范围内价值的平均化、合理化。在社会经济的发展中，运输的重要性己经被人们所确认，成为国民经济的命脉。

从物流系统的观点来看，运输作业的关键因素包括运输成本和运输速度两个方面。运输成本：是指为两个地理位置的运输所支付的款项，以及管理和维持转移中存货的有关费用，应采用能把系统总成本降低到最低限度的运输方式。运输速度：是指为完成特定的运输作业所需花费的时间。运输速度和成本的关系，主要表现在以下两个方面：首先，运输商提供的服务越快速，实际需要收取的费用也就越高。其次，运输服务越快，转移中的存货就越少，可利用的运输间隔时间越短。因此在选择最合理的运输方式时，至关重要的问题就是如何平衡其服务的速度和成本。运输主要目的就是要以最低的时间、财务和环境资源成本，将产品从原产地转移到规定地点。同时，产品转移所采用的方式必须能满足顾客有关交付履行和装运信息的可得性等方面的要求。所以在物流系统中，必须精确地维持运输成本和服务质量之间的平衡。低成本运输和高质量服务是令人满意的。 物流配送车辆调度就是研究怎样合理运输的问题，所谓合理运输就是在实现物资产品实体从物流中心至消费地转移的过程中，充分有效地运用各种运输工具的运输能力，以最少的人、财、物消耗，及时、迅速、按质、按量和安全的完成运输任务。其标志是：运输距离最短、运输环节最少、运输时间最短和运输费用最省。据统计运输费约占整个物流费用的40%，占销售收入的2.88%。物流配送车辆调度问题就是指在给定运输任务的条件下，如何派车、组织循环运输，使空驶里程最少，运输成本最低。车辆调度是物流管理最重要的部分，正确合理的调度可以有效减少车辆的空驶率，实现合理路径运输，从而有效减少运输成本，节约运输时间，提高经济效益。

1.2 课题研究的意义

物流产业的发展，将从整体上改变经济运行的方式，提高经济运行效率，对增强国际竞争力将起到巨大的推动作用。我国国民经济的发展呼唤物流的进一步发展，对物流的发展要求如下：

(1) 降低流通成本在 GDP 中的比重：在我国目前工业企业生产中，直接劳动成本占总成本的比重不到 10％，而物流费用占商品总成本的比重，从账面反映约为40％，全社会物流费用支出约占 GDP 的 20％，而其他发达国家一般在

10%左右。这反映了我国物流系统落后，流通成本太高，反映了我国国民经济运行质量不高。通过发展现代物流业来促进物流合理化，降低流通成本在 GDP 中的比重，无疑将成为我国新的经济增长点。“十五”期间，如果我国物流费用降低到占 GDP 的 15％，每年将为社会直接节约 2400 亿元的物流成本。

(2) 减少企业流动资金占用：我国工业企业和流通企业由于物流基础设施、技术和管理的落后，原材料、半成品、成品积压严重，大量流动资金被占用，周转速度很慢，物流成本过高。据统，1992 年，国有独资、控股工业企业流动资金占用1 万多亿元，周转速度为 1.62 次/年；1999 年，国有独资、控股工业企业流动资金达 31000 亿元，周转速度仅 1.2 次/每年，与发达国家相比非常落后。如果工业企业把物流职能分离出来交给第三方物流企业，通过其先进、科学的专业化服务，就可以减少流动资金占用，提高核心竞争能力，实现从粗放式经营向集约式经营转变。

(3) 电子商务的发展需要物流做基础：电子商务是流通领域的一场革命，它把3商品买卖虚拟成一个大的市场，使客户在任何地点、任何时间都可以购买商品。但是，电子商务需要将网上订的货物及时送到可能在任何地方的客户手里，这就给物流系统带来很大的挑战。实际上，物流已经成为电子商务发展的瓶颈，需要建立具有响应性、灵活性和可视化的现代物流系统，需要第三方物流企业的服务。世界 500强中相当多的企业都是通过第三方物流来解决它的供应链与销售问题的，很多跨国公司在欧洲、亚洲、美洲等地分别有不同的第三方物流企业为他服务。

(4) 现代物流产业的发展，将减少由于低水平、条块分割的物流方式造成的巨大物耗：在传统的物流框架下，一件商品从生产出来到最终的消费环节，至少要被搬倒、装运十几次。实行社会化的多式联运、一单到底，物流过程中的物耗至少可以减少几倍。我国汽车空驶率达 37％左右，意味着全国每年有 150 多万辆载重汽车无活可干，这种潜在浪费至少也在数千亿元。按现代物流要求，合理的流程设计可使空驶率降低到 5％以下。

在现代物流集约化、一体化的发展中，配送是直接与消费者相连的重要环节，其核心部分为配送车辆的集约、货物配装及送货过程，而配送车辆优化调度是物流系统优化、物流科学化的关键一环，是货物从配送中心送达收货人的过程。配送首要解决的是车辆的调度问题，几十年来这一直是一个研究的热点，在满足和完成各任务的前提下，正确合理的安排行车路线、提高配送车辆的利用率就可以有效的节省时间从而减少运输成本。另外对出库口车辆调度问题的研究，将有效减少货物装配的时间。所以本文对物流配送车辆调度的研究具有重要意义。

1.3 国内外研究现状

车辆调度问题最早是由Dantzig和Ramsert在上个世纪50年代末期提出，该问题一般称之为VehicleRouting Problem(VRP)或者Vehicle Scheduling

Problem(VSP)，现在我们将车辆调度问题一律简称为VRP。 VRP提出后就很快引起运筹学、应用数学、组合数学、图论与网络分析、物流科学、计算机应用等学科专家与运输计划制定者和管理者的极大重视，成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题。各学科的专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，取得了很大进展。

国外对物流配送车辆优化调度问题作了大量而深入的研究，例如早在1962年，Balinski等人首先提出VRP的集分割，直接考虑可行解集合，在此基础上进行优化，建立了最简单的VRP模型；1964年，Clarke和Wright提出了一种启发式节约法来建立车队配送路线；1968年，Rao等人在VRP 集分割的基础上引入了列生成方法进行求解，这种算法本质上是最短路径算法，同时结合了分枝定界算法；1971年，Eilon 等人提出将动态规划法用于固定车辆数的VRP，通过递归方法求解；1981年，针对带能力约束、时间窗以及无停留时间的VRP，Fisher提出了三下标车辆流方程；Thangiah于1991和Joe于l993分别用遗传算法求解VRP，但是都存在“早熟收敛”的问题；2001年，Tan，Lee，Du结合遗传算法、tabu树搜索算法的优点，形成知识库，用人工智能的方法来求解；2002年，Taranrilis,Kiranondis使用空间决策支持系统来解决车辆路径问题。

在国内,有关车辆调度问题的研究是在20世纪90年代以后才逐渐兴起的，比国外相对落后。国内研究对象主要是旅行商问题(Traveling Salesman Problem，简称TSP)、中国邮递员问题(Chinese Postman Problem，简称CPP)、有向中国邮递员问题(DirectedChinese Postman Problem，简称DCPP)等，系统性研究还很少见到。西南交通大学的李军教授和郭耀煌教授对车辆优化调度的基础理论及各类问题进行了系统的研究；李大为等以TSP的最近距离启发式为基础，通过设置评价函数来处理时间窗约束，求解了简单的VRP。另外在利用现代优化算法(如:遗传算法、神经网络方法、模拟退火等)对简单TSP的求解取得了一定成果。蔡延光等应用模拟退火法针对满载问题进行了求解。总体来说，目前我国对车辆调度问题的理论研究仍相对薄弱，需要进一步研究。

1.4 本文内容的安排

本课题的研究以内蒙古蒙牛乳业股份(集团)有限公司的物流配送业务为背景，主要研究两方面内容：首先，对多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题做了研究，以此可以优化对客户的派车问题及最佳车辆路径的选择问题。其次，对AS/RS出库端车辆调度策略做了研究，以本文建立的策略对出库口的车辆分配车位，可以减少车辆的配货时间。本文的研究将在最大程度上减少蒙牛集团的运输成本，给蒙牛集团带来可观的经济效益。本文研究的具体内容如下：

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车辆调度工作计划及目标

车辆调度工作计划及目标

车辆调度工作计划及目标

一、工作计划

1. 调度工作内容

车辆调度工作是指根据客户需求，合理安排和管理车辆的运输任务，确保车辆顺利完成运输任务，提高车辆利用率，降低运输成本。主要包括车辆的调度安排、路线规划、运输任务跟踪和指导、运输过程中的问题处理等活动。

2. 调度工作流程

调度工作流程一般包括接单→安排车辆→制定路线→跟踪指导→问题处理→完结任务等环节。具体流程需要根据具体情况来确定。

3. 工作目标

（1）提高车辆利用率

（2）降低运输成本

（3）保证运输任务的及时性和安全性

（4）提高客户满意度

4. 工作重点

根据客户需求和公司实际情况，确定工作重点，确保工作目标的实现。可能的工作重点包括：

（1）制定合理的调度计划

（2）优化路线，降低运输成本

（3）及时解决运输过程中的问题

5. 工作措施

根据工作重点确定具体的工作措施，例如建立完善的调度计划制度、加强车辆跟踪管理、加强与车辆司机的沟通和指导等。

6. 工作周期

车辆调度工作是一个持续性的工作，每天都有大量的运输任务需要安排。因此，工作计划需要在日常工作中不断调整，并随时根据客户需求进行调整。

二、工作目标 1. 提高车辆利用率

提高车辆利用率是车辆调度工作的重要目标。通过合理的调度安排和优化路线规划，确保车辆不空载或者半载行驶，提高车辆利用率。

2. 降低运输成本

通过合理的调度安排和优化路线规划，降低运输成本是车辆调度工作的重要目标。通过降低运输成本，提高公司的竞争力。

3. 保证运输任务的及时性和安全性

保证运输任务的及时性和安全性是车辆调度工作的重要目标。通过合理的调度安排和跟踪指导，确保车辆按时到达目的地，并保证运输过程的安全。

4. 提高客户满意度

提高客户满意度是车辆调度工作的重要目标。通过及时的跟踪指导和问题处理，确保客户的需求得到满足。

三、工作措施

1. 建立完善的调度计划制度

建立完善的调度计划制度是提高车辆利用率和降低运输成本的重要措施。通过合理的调度安排，确保车辆不空载或者半载行驶，提高车辆利用率。

地铁车辆调度系统

地铁车辆调度系统

地铁车辆调度系统

地铁车辆调度系统是一种运用现代科技手段，用于管理和控制地铁车辆的复杂系统。它通过实时监测和分析车辆运行状态，确保地铁网络的高效运行和乘客的安全出行。本文将从以下几个方面介绍地铁车辆调度系统的构成和运作原理。

1. 车辆定位与监控

地铁车辆调度系统通过全球定位系统（GPS）和无线通信技术，实现对地铁车辆的实时定位和监控。每辆车都配备有GPS接收器，可以定时向调度中心发送位置信息。调度员通过监控屏幕实时查看车辆位置，并根据情况做出相应的调度决策，如调整车辆的发车间隔和运行速度，以缓解拥堵情况。

2. 车辆调度与优化

地铁车辆调度系统根据车辆位置、载客量和运行速度等数据优化调度方案。调度中心利用实时数据和先进的调度算法，预测车辆的运行时间和到达时间，最大限度地减少列车之间的间隔，提高运输效率。当有故障或突发情况发生时，调度系统能够快速做出应对措施，确保乘客安全和顺畅的运行。

3. 车辆故障诊断与维护

地铁车辆调度系统还包括故障诊断和维护功能。通过车辆传感器和监测设备，系统可以实时检测车辆的各项指标，如制动系统、电气系统和空调系统等。一旦发现异常情况，系统会自动发出警报，并将故障信息传输给维修人员。维修人员可以远程控制车辆，进行故障排查和维修，以减少对地铁运行的影响。

4. 数据分析与优化

地铁车辆调度系统将大量的运行数据进行统计和分析，以提供决策依据。调度员可以根据数据分析结果，调整运行方案和时间表，以适应不同时间段和区域的客流变化。系统还可以根据数据研究乘客出行规律和线路负载情况，进一步优化车辆调度方案，提高整体运输效率。

5. 乘客信息服务

地铁车辆调度系统还提供乘客信息服务，如实时列车到站信息、乘客引导和换乘指南等。乘客可以通过车站显示屏、手机应用或网站查询列车到站时间和乘坐信息，提前了解列车运行情况，方便行程安排。调度系统还可以根据运行情况向乘客发送实时推送消息，以提供更好的乘坐体验。

车辆调度实施方案

车辆调度实施方案

车辆调度实施方案

一、背景介绍

车辆调度是指根据客户需求和运输任务，对车辆进行合理的调度和安排，以达到提高运输效率、降低运输成本、保证运输安全的目的。在现代物流运输中，车辆调度是一个重要的环节，对于提升物流运输效率和服务质量具有重要意义。

二、目标和意义

车辆调度实施方案的目标是优化车辆资源利用，提高运输效率，降低运输成本，保证运输安全，提升客户满意度。实施车辆调度方案可以使物流运输更加高效、便捷，提升企业竞争力，为客户提供更优质的服务。

三、具体措施

1. 车辆信息管理

建立完善的车辆信息管理系统，包括车辆基本信息、运输能力、行驶路线、驾驶员信息等，确保信息的准确性和及时性。通过信息化手段，实现对车辆的全程监控和管理，为调度提供有效的数据支持。

2. 运输任务分配

根据客户需求和货物特性，合理分配运输任务，确保货物安全、及时送达。在分配运输任务时，要考虑车辆的装载能力、行驶路线和交通状况，合理安排任务顺序，避免出现空载或滞留情况。

3. 车辆调度优化

利用先进的调度系统和算法，对车辆进行智能调度和优化，实现最短路径规划、最优装载和最佳出发时间的确定。通过科学的调度方法，提高运输效率，降低运输成本，减少空驶里程，最大限度地利用车辆资源。

4. 实时监控和反馈

建立车辆实时监控系统，对车辆的行驶路线、运输状态和异常情况进行实时监控和反馈。及时发现问题并采取有效措施，确保货物安全运输，提高运输效率，提升客户满意度。

5. 风险应对和预警机制

建立健全的风险应对和预警机制，对可能出现的交通拥堵、天气恶劣等情况进行预警和应对，保障运输安全和货物完好送达。同时，加强对驾驶员的安全教育和培训，提高其安全意识和应急处理能力。

四、实施效果评估

实施车辆调度方案后，需要对其效果进行评估和监控。主要从运输效率、成本控制、客户满意度等方面进行评估，及时发现问题并进行调整和改进，确保方案的有效实施和持续改进。

五、总结

车辆调度方法

车辆调度方法

车辆调度方法

车辆调度是一个关键的管理环节，尤其对于物流行业来说，合理的车辆调度方法能够提高运输效率，降低成本，增强市场竞争力。本文将介绍一些常用的车辆调度方法，并探讨其优缺点。

一、先来先服务（First Come First Serve，FCFS）方法

先来先服务是最简单的车辆调度方法之一，即按照车辆到达的先后顺序进行调度。这种方法操作简单，适用于车辆任务较少、服务时间相对稳定的情况下。然而，FCFS方法存在一些问题。首先，如果某辆车遇到了较长的等待时间，可能会导致运输周期延长，影响整体运输效率。其次，车辆到达的时间并不一定能够反映任务的紧急程度，因此在某些情况下可能无法满足客户的需求。

二、最短任务时间优先（Shortest Job First，SJF）方法

最短任务时间优先方法是根据任务所需的时间长短进行车辆调度。该方法优先分配任务时间最短的车辆去执行，以最大限度地提高车辆的利用率。SJF方法适用于任务时间变化不大、需要高效完成的情况。然而，该方法也存在一些问题。一方面，SJF方法容易导致优先级低的任务长时间得不到调度，影响用户体验。另一方面，如果任务时间没有正确估计，可能导致不能按时完成任务。

三、最早截止时间优先（Earliest Due Date，EDD）方法

最早截止时间优先方法是根据任务的最后期限进行车辆调度。该方法优先安排最早截止时间的任务，以确保任务能够按时完成。EDD方法适用于任务有严格截止时间要求的情况，例如快递配送。然而，EDD方法也存在一些问题。一方面，优先处理最早截止时间的任务可能会导致其他任务的延误，影响整体运输效率。另一方面，如果任务的截止时间没有正确估计，可能导致过早或过晚完成任务。

四、遗传算法（Genetic Algorithm，GA）方法

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过遗传算子（交叉、变异）对种群进行进化，以获得最优解。在车辆调度中，遗传算法可以应用于选择合适的车辆进行任务调度，以最大限度地提高运输效率。相比于前面介绍的方法，遗传算法是一种更为复杂、高效的调度方法。然而，遗传算法也存在一些问题。一方面，遗传算法的性能受到参数设置和初始解的影响，需要进行精细的调参和优化工作。另一方面，遗传算法适用于综合考虑多个调度因素的场景，但对于一些特定的调度要求，可能需要进行定制化的改进。