现代物流运输车辆的调度优化问题研究
图1
如图1所示：①控制运输距离：使用GPS优化路线选择最快最便捷的路线，结合实际情况选择最合理的路线行驶，避免绕道而行驶。②运输时间最快：使用GPS优化路线选择最佳路线，缩短运输时间。缩短时间有助于提高流通效率，提高交通运输工具的周转速度，充分发挥车辆调度能力，使物流配送合理化。③降低运输费用：物流最重要的一个环节是运输，运输成本中维修维护和日常消耗占重要的成分，而它的管理较为困难，费用随机性比较大，它的经济性体现在其配送量和运输成本的比值，成本最低化可作为仅次于时间重要性的又一目标。④减少空载率：在实际运输过程中，只对批量车辆总容量进行估算调度，存在着忽略车辆单台的容量限制分配不均，出现某辆车满载而归，其他车辆空闲，导致车辆
车辆调度与优化读后感
阅读文章： 牟峰.车辆调度问题的研究现状及发展趋势[J].西华大学学报·自然科学版,2012. 杨家其,罗萍.物流企业车辆调度优化方法研究[J].系统工程理论与实践[J].2014. 王晓波.连锁企业物流车辆调度模型及优化设计[J].微电子学与计算机,2010. 秦家娇,张勇.物流系统中车辆调度问题及算法研究[J].通信学报,2012 邵泽军,高淑萍.几类车辆调度问题的研究[J].自动化学报,2010. 主要内容及理解： 1、《车辆调度问题的研究现状及发展趋势》 我从网上搜索了一下关于这方面的数据：全国社会物流总费用8.4万亿元，其中运输费用4.4万亿元，占社会物流总费用的比重为 52.8%，社会物流总费用与 GDP 的比率为 17.8%。所以合理的运输管理可以提高运输效率、控制运输成本，同时也就提高了物流整体服务水平、降低了物流运行成本。所以车辆调度问题是其研究的重点。 这篇期刊文章的作者以铁路车站取送车作业问题对车辆调度问题进行了详细介绍，还分析了它与其他车辆调度问题的区别与联系。通过作者的举例研究可以知道无论静态问题还是随机动态问题，都呈现出一种精细化的趋势，也就是所研究的问题具有越来越强的个性特征，例如针对车场数、取送时窗、车辆类型等特征进行研究。这种策略的优势在于研究工作的针对性强，但是不利因素更大，因为特征改变时，其结果也就不再是符合。所以作者的研究工作让人们对车辆调度中各种特征形成了更清晰的认识，为研究具有多特征的打下了一定基础。 2、《物流企业车辆调度优化方法研究》 这篇文章主要是蚁群算法的改进。我第一次看到这个算法的名字时，首先想到的就是蚂蚁。当时我就想这还能和蚂蚁联系起来？读完文章才知道，这是受到蚂蚁行走觅食的启发。拿上一篇文章举例这就好比蚁窝是车站，各地的食物是装
车辆优化调度的研究
车辆优化调度的研究 某某 某某学校 摘要：本文基于许多车辆优化调度的理论研究成果，对温州远大物流有限公司进行调查研究和分析，并提出了一些自己的意见和方案。车辆优化调度，首先研究其发展的历史及现状，然后应用现有的设施和技术，针对目前车辆调度存在的问题，对车辆进行优化调度。 关键词：车辆调度；优化设计；运输成本 The Optimization Scheduling Research of Vehicles Abstract：Based on the research findings of many vehicles’ optimal dispatching as well as the investigation and analysis of Wenzhou Yuanda logistics company, this paper will put forward some suggestions and proposals. After studying the history and current situations of the vehicles’ optimal dispatching and applying the current facilities and technology, the paper will find the best way to optimize the vehicles’ dispatching. Key words:Vehicle Scheduling；Optimal Design；Transportation costs
物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法
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摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 0 引言 2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，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 配送车辆调度优化问题分类 Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。
公交车调度问题
公交车调度问题 关于公交车的调度问题 摘要：本文主要是研究公交车调度的最优策略问题。我们建立了一个以公交车 的利益为目标函数的优化模型，同时保证等车时间超过10 分钟(或者超过 5 分 钟)的乘客人数在总的等车乘客数所占的比重小于一个事先给定的较小值。首先，利用最小二乘法拟合出各站上(下)车人数的非参数分布函数，求解时 先用一种简单方法估算出最小配车数43 辆。然后依此为参照值，利用Maple 优化工具得到一个整体最优解：最小配车数为48 辆，并给出了在公交车载客量不同条件下的最优车辆调度方案，使得公司的收益得到最大，并且乘客等车的时间不宜过长，最后对整个模型进行了推广和评价，指出了有效改进方向。 关键词：公交车调度；优化模型；最小二乘法 问题的重述：公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对于完 善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14 站，下行方向共13 站，第3-4 页给出的是典型 的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100 人，据统计客车在该线路上运行的平均
速度为20 公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10 分钟，早 高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%， 一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型， 指出求解模型的方 法；根据实际问题的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。 基本假设 1)该公交路线不存在堵塞现象，且公共汽车之间依次行进，不存在超车现象。 2)公共汽车满载后，乘客不能再上，只得等待下一辆车的到来。 3)上行、下行方向的头班车同时从起始站出发。 4)该公交路线上行方向共14站，下行方向共13站。 5)公交车均为同一型号，每辆标准载客100 名，车辆满载率不应超过120%， 一般也不要低于50% 。 6)客车在该路线上运行的平均速度为20 公里/小时，不考虑乘客上下车时间。 7)乘客侯车时间一般不超过10 分钟，早高峰时一般不超过 5 分钟。 8)一开始从 A 13出发的车辆，与一开始从A 0出发的车辆不发生交替，两循环 独立。 9)题目所给的数据具有一定的代表性,可以做为各种计算的依据。 符号说明 N a：从总站A13 始发出的公交车的总次数（上行方向） N b ：从总站 A 0 始发出的公交车的总次数（下行方向） T1 ：上行方向早高峰发车间隔时间 T 2 ：上行方向平时发车间隔时间 T 3 ：上行方向晚高峰发车间隔时间
水库优化调度
水库调度研究现状及发展趋势 摘要：实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系，从而实现科学利用水能资源的重要手段，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径，对贯彻落实科学发展观，促进流域又好又快发展具有重要意义。本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势，对工程实际具有重要的理论意义。 关键词：水库;优化调度;研究形状;发展趋势 随着水电发展的规划推进落实，大型流域梯级水库群将逐步形成，其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益，同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系，开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究，统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求，结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法，实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化，对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能 减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。 1 水库调度研究现状 水库调度研究，按其采用的基本理论性质划分，可分为常规调度(或传统方法)和优 化调度[2]。常规调度，一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以 一定的最优准则为依据，以水库电站为中心建立目标函数，结合系统实际，考虑其应满足的各种约束条件，然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组， 使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。 常规调度 常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程，制定调度图或调度规则，以指导水库运行。它以实测资料为依据，方法比较简单直观，可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等，所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解，且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。 优化调度 为了充分利用有限的水资源，国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型，二是寻找求解模型的优化方法。 1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。1955年美国人Little[4]采
车辆调度与优化
中文摘要 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。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就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,但就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与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就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,它就是供应链中最重要的组成部分。一般意义上就是指在生产与生活中所
用遗传算法解决车辆优化调度问题系统论文
摘要 近年来，物流作为“第三方利润的源泉”受到国内各行业的极大重视并得到了较大的发展。在高度发展的商业社会中，传统的VSP算法已无法满足顾客需求对物流配送提出的要求，于是时间窗的概念应运而生。带有时间窗的车辆优化调度问题是比VSP复杂程度更高的NP难题。 本文在研究物流配送车辆优化调度问题的基础上，对有时间窗的车辆优化调度问题进行了分析。并对所采用的遗传算法的基本理论做了论述。 对于有时间窗的非满载VSP问题，将货运量约束和软时间窗约束转化为目标约束，建立了非满载VSP模型，设计了基于自然数编码，使用最大保留交叉、改进的反转变异等技术的遗传算法。经实验分析，取得了较好的结果。由于此问题为小组成员共同研究，本文重点论述了本人完成的关于适应度函数和变异操作的部分。 关键词：物流配送车辆优化调度遗传算法时间窗
Abstract Recent years, logistics, taken as "third profit resource”, has been developing rapidly. In the developed commercial society, traditional VSP algorithm have been unable to meet the requirement that Quick Response to customer demand had brought forth, then the conception of Time Window has come into being. The vehicle-scheduling problem with time window is also a NP-hard problem being more complicated than VSP. This text has been researched to the vehicle-scheduling problem with time window on the basis of researched to logistic vehicle scheduling problem. And it has explained the basic theory of genetic algorithm. On the VSP with time window, while the restraints of capacity and time windows are changed into object restraints, a mathematic model is established. We use technique such as maximum preserved crossover and design genetic algorithm on nature number, which can deal with soft time windows through experimental analysis, have made better result. Because this problem was studied together for group members, this text has expounded the part about fitness function and mutation operator that I finished. Key words:logistic distribution vehicle scheduling problem genetic algorithm time windows
优化调度概述
1．概述 1.1 调度问题的提出 敏捷制造作为21世纪企业的先进制造模式，综合了JIT、并行工程、精良制造等多种先进制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顾客满意的产品，即是完全面向顾客的。在这种模式下如何进行组织管理，包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键，有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。 调度问题主要集中在车间的计划与调度方面，许多学者作了大量研究，出了不少的研究成果。制造系统的生产调度是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题或资源分配问题。 1.2 调度问题的分类 生产调度系统的分类方法很多，主要有以下几种： (1) 根据加工系统的复杂度，可分为单机、多台并行机、flow shop和job shop。 单机调度问题是所有的操作任务都在单台机器上完成，为此存在任务的优化排队问题，对于单机调度比较有代表性的请见文[9][10][l1]；多台并行机的调度问题更复杂，因而优化问题更突出，文[8][11]][13]研究了多台并行机的调度；flow shop型问题假设所有作业都在同样的设备上加工，并有一致的加工操作和加工顺序，文[12][13][14]研究了flow shop问题；job shop是最一般的调度类型、并不限制作业的操作的加工设备，并允许一个作业加工具有不同的加工路径。对于job shop型问题的研究，文献很多，综述文章可参见Lawler等[15]。 (2) 根据性能指标，分为基于调度费用和调度性能的指标两大类。 (3) 根据生产环境的特点，可将调度问题分为确定性调度和随机性调度问题。 (4) 根据作业的加工特点，可将调度问题分为静态调度和动态调度。 静态调度是指所有待安排加工的工作均处于待加工状态，因而进行—次调度后、各作业的加工被确定、在以后的加工过程中就不再改变；动态调度是指作业依次进入待加工状态、各种作业不断进入系统接受加工、同时完成加工的作业又不断离开，还要考虑作业环境中不断出现的动态扰动、如作业的加工超时、设备的损坏等。因此动态调度要根据系统中作业、设备等的状况，不断地进行调度。实际调度的类型往往是job shop型，且是动态的。 1.3 生产调度的环境特征 一般的调度问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的调度问题的一种抽象和
车辆调度问题
车辆调度问题 设某车队有8辆车，存放在不同的地点，队长要派出其中5辆到5个工地去运货。各车从存放处调到装货地点所需费用列于下页表，问应选哪5辆车调到何处去运货，才能使各车从车所在地点调到装货地点所需的总费用最少 MATLAB 程序——Kuhn-munkras 算法 function sumw=kuhngong(A) n=size(A,1); w=A; l=zeros(n,2); for i=1:n for j=1:n if l(i,1) end end FLAG_AGL=zeros(n,n); FLAG_S=zeros(1,n); FLAG_T=zeros(1,n); FLAG_NGLS=zeros(1,n);f=zeros(n,2); for i=1:n for j=1:n if l(i,1)+l(j,2)==w(i,j) FLAG_AGL(i,j)=i; end end end M=zeros(n,2); for i=1:n for j=1:n if (FLAG_AGL(i,j)==i)&(~M(j,2)) &(~M(i,1)) M(i,1)=i; M(j,2)=i; end end end FLAG3=1; while FLAG3 FLAG3=0; u=0; for i=1:n if ~M(i,1) u=i; break; end end end while FLAG4 for i=1:n if FLAG_S(i) for j=1:n if FLAG_AGL(i,j)==i FLAG_NGLS(j)=1; end, end, end, end FLAG_EQU=1; for i=1:n if FLAG_NGLS(i)~=FLAGT(i) FLAG_EQU=0; break; end, end FLAG4=0; al=inf; if FLAG_EQU for i=1:n for j=1:n if (FLAG_S(i))&(~FLAG_T(j)) temp=l(i,1)+l(j,2)-w(i,j); if al>temp al=temp; 物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法 摘要：本文讨论了物流配送车辆优化调度问题的分类，建立了解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型，提出了解决配送车辆优化调度问题的步骤，并进行了具体的调度试验，验证了算法的可行性。 关键词：配送，调度，神经网络 0 引言 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，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 配送车辆调度优化问题分类 运输车辆的优化调度问题由Dantzig和Ramser于1959年首次提出，由于该问题在交通运输、工业生产管理等领域具有广泛而重要的应用，因此30多年来其研究得到很大重视，国外的Bodlin，Christofider，Golden，Assad, Ball 等人对该问题进行了较为深入的研究[1] [2] [3]。 总体上看，车辆的优化调度问题一般可根据时间 特性和空间特性分为车辆路径规划问题和车辆调度问题。当不考虑时间要求，仅根据空间位置安排车辆的线路时称为车辆路径规划问题（VRP-Vehicle Routing Problem）；考虑时间要求安排运输线路时称为车辆调度问题VSP（Vehicle Scheduling Problem）。某些学者将有时间要求的车辆调度问题称为Vehicle Routing Problem with Time Windows。车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类。 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题，所谓的装卸混合问题就是车辆在运输途中既有装货又有卸货。 按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题。 按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题，单目标优化是指某一项指标最优或较优，如运输路径最短。多目标优化则是指同时要求多个指标最优或较优。如同时要求运输路径最短和费用最省。 生产调度问题及其优化算法（采用遗传算法与MATLAB编程） 信息014 孙卓明 二零零三年八月十四日 生产调度问题及其优化算法 背景及摘要 这是一个典型的Job-Shop动态排序问题。目前调度问题的理论研究成果主要集中在以Job-Shop问题为代表的基于最小化完工时间的调度问题上。一个复杂的制造系统不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序，而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。解空间容量巨大，N个工件、M台机器的问题包含M ( N)! 种排列。由于问题的连环嵌套性，使得用图解方法也变得不切实际。传统的运筹学方法，即便在单目标优化的静态调度问题中也难以有效应用。 本文给出三个模型。首先通过贪婪法手工求得本问题最优解，既而通过编解码程序随机模拟优化方案得出最优解。最后采用现代进化算法中有代表性发展优势的遗传算法。文章有针对性地选取遗传算法关键环节的适宜方法，采用MATLAB 软件实现算法模拟，得出优化方案，并与计算机随机模拟结果加以比较显示出遗传算法之优化效果。对车间调度系列问题的有效解决具有一定参考和借鉴价值。 一．问题重述 某重型机械厂产品都是单件性的，其中有一车间共有A，B，C，D四种不同设备，现接受6件产品的加工任务，每件产品接受的程序在指定的设备上加工， 条件：1、每件产品必须按规定的工序加工，不得颠倒； 2、每台设备在同一时间只能担任一项任务。 （每件产品的每个工序为一个任务） 问题：做出生产安排，希望在尽可能短的时间里，完成所接受的全部任务。 要求：给出每台设备承担任务的时间表。 注：在上面，机器 A，B，C，D 即为机器 1，2，3，4，程序中以数字1，2，3，4表示，说明时则用A，B，C，D 第三篇公交车调度方案的优化模型 2001年 B题公交车调度 公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对 于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济 和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车 的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流 调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，表3-1 给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法；根据实际问题的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。 站名A13 A12 A11 A10 A9 A8 A7 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0 站间距(公里) 1.6 0.5 1 0.73 2.04 1.26 2.29 1 1.2 0.4 1 1.03 0.53 5:00-6:00 上371 60 52 43 76 90 48 83 85 26 45 45 11 0 下0 8 9 13 20 48 45 81 32 18 24 25 85 57 6:00-7:00 上1990 376 333 256 589 594 315 622 510 176 308 307 68 0 下0 99 105 164 239 588 542 800 407 208 300 288 921 615 7:00-8:00 上3626 634 528 447 948 868 523 958 904 259 465 454 99 0 下0 205 227 272 461 1058 1097 1793 801 469 560 636 1871 1459 8:00-9:00 上2064 322 305 235 477 549 271 486 439 157 275 234 60 0 下0 106 123 169 300 634 621 971 440 245 339 408 1132 759 9:00-10:00 上1186 205 166 147 281 304 172 324 267 78 143 162 36 0 下0 81 75 120 181 407 411 551 250 136 187 233 774 483 10:00-11:00 上923 151 120 108 215 214 119 212 201 75 123 112 26 0 下0 52 55 81 136 299 280 442 178 105 153 167 532 385 11:00-12:00 上957 181 157 133 254 264 135 253 260 74 138 117 30 0 下0 54 58 84 131 321 291 420 196 119 159 153 534 340 12:00-13:00 上873 141 140 108 215 204 129 232 221 65 103 112 26 0 下0 46 49 71 111 263 256 389 164 111 134 148 488 333 13:00-14:00 上779 141 103 84 186 185 103 211 173 66 108 97 23 0 下0 39 41 70 103 221 197 297 137 85 113 116 384 263 14:00-15:00 上625 104 108 82 162 180 90 185 170 49 75 85 20 0 下0 36 39 47 78 189 176 339 139 80 97 120 383 239 15:00-16:00 上635 124 98 82 152 180 80 185 150 49 85 85 20 0 货运车辆优化调度方法 据统计，美国2000年的运输费用为5900亿美元，占当年GDP总值99600亿美元的5.92%，可见，减少运输费用是有效减少物流成本的重要方面。对于物流中心和第三方物流企业的货物配送，运输车辆的调度是工作的重点，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 运输车辆调度规划问题分类 货运车辆优化调度问题可根据不同性质具体分为以下几类： 按照运输任务分为纯装问题、纯卸问题以及装卸混合问题。按照车辆载货状况分为满载问题和非满载问题，满载问题是指货运量多于一辆车的容量，完成所有任务需要多辆运输车辆。非满载问题是指车的容量大于货运量，一辆车即可满足货运要求。 按照车辆类型分为单车型问题和多车型问题；按照车辆是否返回车场划分为车辆开放问题和车辆封闭问题，车辆开放问题是指车辆不返回其出发地，车辆封闭问题是指车辆必须返回其发出车场。 按照优化的目标可分为单目标优化问题和多目标优化问题；按照有无休息时间要求可分为有休息时间的调度和无休息时间调度问题。 实际中的车辆优化调度问题可能是以上分类中的一种或几种的综合。 车辆优化调度问题是一个有约束的组合优化问题，属于NP难题（Nondeterministic Polynomial Problem）。随着问题输入规模的扩大，求解时间呈几何级数上升。 求解车辆优化调度的方法可以分为精确算法、启发算法和智能算法。精确算法主要有分支界定法等；启发式算法主要有构造算法、两阶段法等；智能算法分为神经网络方法、遗传算法和模拟退火算法等。 精确算法的计算量随着车辆优化问题规模的增大呈指数增长，如当卸货点的数目超过20个时，采用精确算法求解最短运输路径的时间在几个小时以上。精确算法不适合于求解大规模的车辆优化调度问题。 2 启发式算法 启发式方法是从尚未安排的车辆、运输任务或行驶路径中按照构造算法进行选择，直到所有任务和车辆均被调度为止。构造的每一步，根据某个判别函数，把当前的线路构形和另外的构形进行比较并加以改进，以最小代价把一个不在当前构形上的需求对象插入进构形，最后得到一个较好的可 汽车制造车间生产计划与调度优化系统 发表时间：2020-04-03T05:33:09.004Z 来源：《防护工程》2019年22期作者：江浩艾玲叶明超邢晓光 [导读] 随着生产车间复杂度的提高和客户需求的多元化，生产计划与调度已成为当今制造企业运营管理时面临的两大决定性挑战。目前，解决问题的传统方式是计划、调度“分而治之”，而该方式最明显的弊端是计划规划与调度决策互不匹配与协调。 江浩艾玲叶明超邢晓光 奇瑞商用车（安徽）有限公司安徽 241000 摘要：随着生产车间复杂度的提高和客户需求的多元化，生产计划与调度已成为当今制造企业运营管理时面临的两大决定性挑战。目前，解决问题的传统方式是计划、调度“分而治之”，而该方式最明显的弊端是计划规划与调度决策互不匹配与协调。本文对汽车制造车间生产计划与调度优化系统进行分析。 关键词：汽车制造；车间；生产计划；调度优化；系统 1生产调度的重要性 企业生产管理成败的关键往往是通过质量成本以及交货时间来衡量的。生产调度用来指导车间的生产管理，生产调度是否合理对车间生产管理任务能否顺利的完成与实现有着非常重要的意义。长期以来，许多学者对生产调度进行了研究，但并没有很好的解决存在的理论难题。在企业中，合理的编排生产调度能够将企业的生产资源和产品的加工路径进行合理的分配，同时也能够提前发现并解决在生产过程中存在的问题，减少在制品在车间的流动时间，提高车间生产设备的利用率、消除车间存在的瓶颈问题、加快生产进程，减少仓库的成品库存量、降低生产成本，保证产品的交货期等。重点使用车间生产调度的层面是车间生产层和生产执行层，它将工厂级的生产计划和车间级的生产计划联系起来：一方面，它将工厂级的生产计划接收后并进行分解，然后将调度指令发给下游的设备层。另一方面，根据设备实时反馈的加工信息，对初始调度结果进行修正和调整，然后将此信息向工厂级的生产计划进行反馈。所以，生产调度对生产经营过程中能否顺利的高速运转以及降低生产成本有着直接的影响。 2生产计划与调度集成优化建模 2.1问题描述 为适应竞争激烈的市场环境和满足当今客户对产品多元多样的需求，制造企业多采用FJS生产系统。该车间问题是经典JSP的延伸，即不同于JSP问题中每个工件的每道工序已指定好加工过程所需的机器，而是同一道工序可以从一组不同的处理机器中进行选择。因此，前者较后者更难于求解，是一类强NP-hard问题。在实际制造过程中，为了确保制造企业在及时交付订单，合理利用生产效率的前提下减少生产系统的总费用，迫切需要对FJS的生产计划与调度集成优化问题进行探究。考虑制造车间实际情况一般为多品种、小批量，不同产品具有不同的加工路线，且同一机器不同工序间的转换会产生设备转换时间和转换费用。 综上所述，本文研究的是进行多品种小批量的FJS车间环境，该车间根据上游客户订单需求进行精益生产。具体地，该车间有M台不同生产能力的机器，在T个生产周期内需要进行N种工件加工，每种工件j包含jh道工序，每道工序可在机器上加工，具体已知条件如下：（1）已知每道工序在每台机器上的加工时间，且其可能不相等。（2）机器生产能力受约束，且不同机器的生产能力不同。（3）各工序在各机器上存在准备时间，各工件的各工序在不同机器的加工时间和加工费用不同。（4）同一工件的各道工序之间具有先后顺序关系，但不同工件之间则不具有。对于FJS问题还应具有的假设如下：（1）同一时刻，每台机器的工位上最多只能进行一项工序的加工。（2）同一时刻，各工件的各工序最多只能出现在某一台机器的某个加工工位上。（3）已进行加工的工序不能被终断。（4）不考虑机器的故障状态，视其为可用。同时，所研究问题考虑合理进行所有工件工序的机器指派与时序安排，以减少工件生产过程中的生产费用、库存费用、提前费用和加班费用等相关费用之和为目标，针对批量规划、时序安排、机器合理利用性和机器生产能力约束等现实影响因子，探究同步优化生产运作效率和设备的合理利用性的集成优化模型。 2.2集成优化协调结构 针对问题描述小节的内容，以前一章中集成机制分析所得的建模思想与集成策略为基础，建立本文所研究问题的集成协调结构，从而进行后续集成协调优化模型的数学模型搭建。因此，如何利用微观计划的集成策略搭建所提出的具体问题的协调结构成为后续数学模型建立的研究重点。在以精益生产为机理的柔性作业车间中，生产计划的任务需制定出各种产件的生产量和库存量，使产品的生产费用和库存费用之和最小，从而制定合理的批量规划来优化生产相关费用；调度的任务需为每种产品分配合理的机器并确定同一机器上的各工件工序的生产次序安排，使机器的加班费用、提前费用和调整费用之和最小，从而以性能指标的形式来评价生产运作效率、设备合理利用性以及工序时序安排的优劣。生产计划与调度的集成优化就是满足生产计划方案可行性制定、调度决策合理安排的前提下，从整体上对这两任务层次的产生费用进行优化。本文利用SLSSP问题中微观周期模型和宏观周期模型的构建思路，提出基于微观计划的集成策略，搭建数学模型的协调结构。为实现微观计划与宏观计划以及调度决策的集成，将微观计划以决策变量的形式加入到模型中，作为短期决策来解决生产 文献综述 车辆调度算法研究及其应用 一、前言部分 车辆调度问题是现代物流系统优化中关键的一环，也是开展电子商务不可缺少的内容。对车辆调度优化理论与算法进行系统研究是构建综合物流系统、建立现代调度指挥系统、发展智能交通运输系统和开展电子商务的基础[1]。 车辆调度问题是运筹学与组合优化领域的研究热点。有效的调度车辆，不仅可以提高物流工作效率，而且能够为及时生产模式的企业提供运输上的保障，从而实现物流管理科学化。由于该问题的理论涉及很多学科，很多实际问题的理论抽象都可归结为这一类问题，研究该问题具有很重要的理论意义和实际意义。 1 . VRP（Vehicle Routing Problem）问题描述及其分类 VRP问题一般可定义为：对一系列的装货点或卸货点，组织适当的行车路线，使车辆 有序地通过它们，在满足一定的约束条件(货物需求量、发送量、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制)下，达到一定的目标(路程最短、时间最小、费用最省、车辆数目最少等)。由于该问题研究范围非常广，根据其网络性能大致可以分为两类：一类为静态 VRP (StaticVRP, SVRP)，一类为动态VRP (dynamic VRP, DVRP)。 (1)静态VRP问题描述 SVRP 问题是VRP 中较简单的一类问题，是大部分研究者研究的热点。该问题具有一 个很重要的特征：在安排初始路线时，和路线相关的所有信息已知，并且在安排路线以后其相关信息始终保持改变[2]。以下列举了一些常见的SVRP 问题:仅考虑车辆容量限制的 VRP(CVRP)、带时间窗的VRP(VRPTW)、带有回收的VRP(VRP with backhauls)、带有集派的VRP(VRPPD)。除此以外，还有许多其它 CVRP 的延伸问题，如顾客有优先权，考虑卸货时间、装卸时间、等待时间等，甚至综合了以上不同的特征。这些问题的相关信息均已知且保持不变[3]。 (2)动态VRP问题描述 所谓DVRP，是指在安排初始路线时，并不是和路线相关的所有信息都为已知，并且初始路线安排以后，其相关信息可能发生改变。DVRP 研究范围较广，需求不确定、动态网络、服务车辆不确定、提供数据有偏差等都属于DVRP 的研究范畴。从网络性能角度，DVRP 可以分为以下三种类型：1)时间依赖型VRP (TDVRP)。2)概率VRP (PVRP)。车辆运行时间以离散 生产调度管理办法 、总则 ㈠为加强生产调度系统的管理，搞好公司的产销优化， 确保生产组织秩序的正常开展和年度生产目标的完成，特制定本办法。 ㈡办法所称的生产调度是指为保障公司生产系统正 常、安全、稳定高效、优质、经济运行，对生产所进行的组织、指挥和协调。 ㈢公司生产系统实行统一调度管理原则。 ㈣公司生产系统的基本纪律和要求：必须遵循下级服 从上级的组织原则，做到有令必行、有禁必止，提高执行力，确保政令畅通。 二、生产调度系统管辖范围㈠生产调度系统的管理1、在总经 理领导下，分管生产的副总经理负责公司生 产组织的全面统一指挥，行使生产调度指挥权。 2、公司生产安全处是公司生产管理的主管部门，在分 管生产的副总经理领导下，具体负责公司的调度系统管理。 3、公司生产调度指挥系统示意图： ㈡生产调度系统执行机构 1、公司生产调度室是公司生产日常指挥与协调、统筹 与控制的常设机构。 2、各厂、维修中心的生产、维修工作受公司生产调度 室的指挥、协调，生产过程中出现影响产量、质量、消耗、安全、环保的问题时应及时向生产调度室报告，并受当班调度员指挥、安排。 3、生产调度员必须熟悉制盐、热电、井矿、化工、供用电线路 负荷量及天然气的生产和各产品生产工艺流程。 4、生产调度员的考核办法由生产安全处按公司绩效考 核办法确定。 ㈢生产调度室的管辖范围及任务生产调度室在生产安全处处长（副处长）的直接领导下， 负责贯彻执行公司指令和调度会决议，按照公司生产计划和产品销售计划，对公司日常生产活动进行控制和调节，其主要工作： 1、发布公司生产调度令。负责公司日常生产管理、协 调、平衡，协调好各产品生产及原燃材料的平衡供给，重点做好固体盐和液体盐的生产调度工作。 2、全面掌握公司生产运行变化动态，收集、汇总公司 生产运行情况，处理亟待解决的生产问题。 3、建立生产监控模型，实施生产监控，在规定时间内 向集团公司调度中心传送生产日报表，及时向有关领导发送主要产品产量完成情况信息，合理组织生产，提高生产过程的连续性、均衡性，生产品种的合理性，重点抓好固体盐、液体盐的优化效益生产，并做好盐的品种生产安排，及时与大英县电力公司调度室衔接，做好外购电的日常供给，根据各用电线路的负荷状况，合理调整外购电量与自发电量，确保公司生产用电的优化平衡，负责天然气供气系统的调节，按照效益优先的原则调整各单位及对外供的用气量。 水库多目标优化调度理论和应用研究 摘要:本文提出了综合利用水库的多目标优化调度的理论 ,并将该理论应用在综合利用水库优化调度过程中,在此应用中用马尔可夫单链弹性相关理论处理径流,并在引入“有效雨量”的基础上,将供水量作为决策条件,以满足用水保证率条件下供水量最大为目标函数,建立了相应的数学模型和编制了相应的计算程序,绘出了综合利用水库三维优化调度图,利用三维优化调度图进行综合调节计算,计算结果理想、效益显着,且大大增加了调度过程的灵活性。经沐浴水库等多个综合利用水库的实践证明,本方法是可靠有效的。 关键词:优化调度弹性相关径流动态规划 综合利用水库的优化调度受多因素影响,如径流,水库特性、用水特性以及电站的机电特性等,其中径流的影响较大。本文采用马尔可夫单链弹性相关理论处理径流,以供水流量为决策变量,在考虑有效雨量的基础上建立了动态规划数学模型,编制了结构简明,功能完善,便于操作使用的大型优化调度计算程序,自动绘制出三维优化调度图,利用优化调度图进行综合利用水库调节计算,在几乎不增加投资的条件下,产生了巨大的经济效益。经实践证明,本方法准确可靠,适合于大、中、小型水库,也适合于平原水库、地下水库;更适合于我国北方水资源紧缺地区使用。 1 采用离散的马尔可夫随机过程描述径流 用马尔可夫过程描述径流 为了计算和应用的方便,将时间序列离散化(即分为若干时段:月),相邻时段存在着依赖关系,以水库来水的3个相邻时段t1、t2、t3间径流关系进行分析。用X1、X2、X3表示3个时段的径流,三者之间的相关情况可分为2种情况:(1)直接相关。即不管X2取值怎样(或不计X2取值的影响)的条件下,X1与X3相关,称为偏相关,其相关程度用相关系数表征,可用数量表示为γ13。(2)间接相关。即因存在着X1和X2、X2和X3之间的相邻时段相关关系,故X1的大小影响着X2的大小,从而又影响着X3的大小。这种相关是由中间量X2传递的,不是直接的,因此叫间接相关。 计算相应条件概率 当一年分成K个时段(月),每个时段的径流以平均值来表示,记作QK(K=1,2,3,……,K)。物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法
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