汽车租赁调度问题
数学建模汽车租赁调度问题

数学建模汽车租赁调度问题一、问题描述汽车租赁行业日益发展,急需一种高效的调度系统来管理车辆分配和租赁订单。
本文旨在通过数学建模的方法来解决汽车租赁调度问题,提高租赁公司的运营效率。
二、问题分析汽车租赁调度问题实质上是一个典型的路径规划问题。
我们需要确定一个最佳的车辆路径和订单分配方案,以最大化租赁收益并减少车辆闲置时间。
具体的步骤如下:1. 数据收集与预处理:首先,我们需要收集租赁公司的订单数据和车辆信息,并对数据进行预处理,包括数据清洗、去噪、归一化等操作,以确保数据的准确性和一致性。
2. 定义数学模型:基于收集到的数据,我们可以建立数学模型来描述汽车租赁调度问题。
以车辆路径和订单分配为决策变量,以租赁收益和车辆闲置时间为目标函数,以车辆容量约束和订单时间窗约束为约束条件,建立线性规划模型或整数规划模型。
3. 算法求解:利用求解线性规划或整数规划模型的算法,如单纯形算法、分支定界算法等,求解最优的车辆路径和订单分配方案。
同时,考虑到问题规模的复杂性,可以利用启发式算法或元启发式算法,如遗传算法、模拟退火算法等,来近似求解最优解。
4. 评估与优化:对于求解出的车辆路径和订单分配方案,进行评估并进行调整优化。
如果满足业务需求和约束条件,则输出解决方案;否则,可以调整模型参数或算法策略,重新求解问题,直至找到最佳解。
三、结果分析与应用通过数学建模和算法求解,我们可以得到最佳的汽车租赁调度方案。
该方案可以有效地提高租赁公司的运营效率,最大程度地利用车辆资源,减少空置率,提高租金收入。
此外,基于数学建模的调度系统还可以为租赁公司提供实时的监控和管理能力,包括车辆位置跟踪、租赁订单状态监测等功能,从而更好地满足客户需求,提升用户体验。
四、结论本文通过数学建模的方法,针对汽车租赁调度问题进行了分析和求解。
通过定义数学模型和运用相应的算法,可以得到最佳的车辆路径和订单分配方案,从而提高租赁公司的运营效率和客户体验。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析

汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理工作是指对一定数量的汽车进行有效的调度与管理,以满足不同需求的运输任务,确保运输任务的高效完成。
汽车调度管理工作中存在一些问题,如车辆调度不灵活、信息交流不畅等,影响了调度工作的效率与质量。
为了解决这些问题,我们需要对汽车调度管理工作进行深入分析,找出存在的问题,并提出相应的改进方法。
1.问题分析1.1 车辆调度不灵活车辆调度不灵活是指在处理运输任务时,无法根据实时情况对车辆进行灵活、快速的调度,导致调度效率低、运输成本高。
这可能是由于调度人员没有及时、准确地获取车辆的实时位置或状态信息,无法对车辆进行有效调度。
1.2 信息交流不畅信息交流不畅是指调度人员之间、车辆司机之间、车辆与运输需求方之间的信息交流存在不畅的情况,导致信息不对称、信息传递不及时等问题。
这可能会导致运输任务无法按时完成,影响客户满意度。
1.3 调度决策不科学在实际调度工作中,可能存在一些调度决策过于主观、不够科学的情况,导致调度结果不能最大化地满足运输任务的需求。
这可能是由于调度人员缺乏有效的调度决策支持系统或决策依据不充分、不准确导致的。
2.改进方法分析2.1 引入智能定位技术引入智能定位技术,可以实时获取车辆的位置、状态信息,为调度人员提供准确的数据支持,使他们能够更准确、灵活地对车辆进行调度。
通过智能定位技术,可以实现对车辆位置的实时监控、路径规划等功能,提高调度效率,降低运输成本。
2.2 建立信息共享平台建立信息共享平台,可以实现调度人员与车辆司机之间、车辆与运输需求方之间的信息共享与交流,确保信息传递的及时、准确。
信息共享平台也可以为调度人员提供历史运输数据、统计分析报表等信息,支持调度决策的科学性与准确性。
2.3 发展调度决策支持系统发展调度决策支持系统,可以根据实际运输任务的需求与车辆的状态信息,为调度人员提供科学的调度决策建议。
调度决策支持系统可以采用数据挖掘、人工智能等技术,分析历史数据、预测未来需求,帮助调度人员制定更加科学、合理的调度决策。
数学建模中的汽车租赁调度

数学建模中的汽车租赁调度在现代社会中,汽车租赁服务得到了广泛应用。
随着人们对出行方式的多样化需求,汽车租赁业务不断发展。
然而,如何进行高效的汽车租赁调度,最大程度地满足用户需求,并优化企业经营成为了一个重要的课题。
数学建模为解决这一问题提供了理论基础和实践依据。
一、问题背景假设有一家汽车租赁公司,拥有一定数量的汽车和分布于城市各地的租车站点。
用户可以通过手机、网站等方式预订汽车并在指定租车站点取车。
汽车租赁公司需要根据用户需求进行汽车的调度和分配,以保证用户的租车需求得到及时满足,并合理安排汽车的分布,优化公司的利润。
二、问题建模为了解决汽车租赁调度问题,我们可以利用数学建模的方法。
首先,需要明确一些假设和定义:1. 确定服务范围:确定租车服务的城市范围和租车站点的位置分布。
2. 确定需求预测模型:根据历史数据和市场研究,建立合理的汽车租赁需求预测模型,预测不同时间段、不同地点的租车需求量。
3. 建立调度模型:建立汽车调度模型,考虑用户租车的时间、地点和租赁时长等因素,以及汽车的运营成本、剩余电量等因素,确定最优的汽车分配方案。
4. 优化方案求解:利用优化算法求解调度模型,得出最优的汽车分配方案,并生成调度计划。
三、建模方法在汽车租赁调度问题中,我们可以借鉴运输问题中的调度与路径规划方法,如VRP(Vehicle Routing Problem)和TSP(Traveling Salesman Problem)等。
具体步骤如下:1. 数据收集与处理:采集租车站点的地理位置信息、历史租车记录、租车需求预测模型所需的数据等,并进行数据的预处理和分析。
2. 建立数学模型:根据问题的要求和假设,建立合理的数学模型,包括目标函数和约束条件等。
3. 求解最优解:利用优化算法求解建立的数学模型,如遗传算法、模拟退火算法等,得出最优的汽车分配方案。
4. 评估与优化:对求解结果进行评估和优化,根据实际情况修正模型参数和算法,提高调度效果和计算效率。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析

汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度是指根据客户需求和公司资源情况,对公司车辆进行合理的安排和调度,以便更好地满足客户需求,提高运输效率和降低成本。
在汽车调度管理工作中常常存在着一些问题,如车辆调度不合理、信息不准确、沟通不畅等。
本文将就汽车调度管理工作中存在的问题进行分析,并提出改进方法。
一、汽车调度管理工作存在的问题1. 车辆调度不合理在汽车调度管理工作中,很多时候由于对客户需求和车辆情况的不充分了解,导致车辆调度不合理。
有时候可能会安排一辆空车或者安排不合适的车型,造成资源浪费和运输效率低下。
2. 信息不准确汽车调度管理涉及到大量的信息传递和处理工作,如果信息不准确,很容易导致错车、错货、错位的情况发生,影响到客户的满意度和公司的声誉。
3. 沟通不畅汽车调度管理工作涉及到多个部门和岗位的协作和沟通,如果沟通不畅,就会导致信息传递不及时、不完整,影响到调度工作的顺利进行。
二、改进方法分析1. 提高信息化水平为了解决信息不准确的问题,可以提高信息化水平,建立汽车调度管理系统,对车辆、货物、客户信息进行全面管理和监控,实现信息的自动化采集和传递,提高信息的准确性和及时性。
2. 加强数据分析能力通过对历史数据和实时数据的分析,可以更加准确地了解客户需求和车辆情况,从而更加合理地安排车辆调度,提高运输效率和降低成本。
3. 建立协同工作机制通过建立多部门协同工作机制,可以实现信息的共享和沟通的畅通,从而更好地协调各个部门之间的关系,提高调度工作的效率和准确性。
4. 强化员工培训对汽车调度管理工作的员工进行培训,提高他们的专业知识和操作技能,从而提高调度工作的水平和质量。
5. 完善绩效考核机制建立健全的汽车调度员工绩效考核机制,激励员工提高工作效率和质量。
通过考核结果,对员工进行奖惩,激发员工的积极性和责任感。
6. 实施巡检制度制定巡检车辆的制度,定期对车辆进行检查和维护,保证车辆的正常使用,避免因车辆故障导致调度不合理的问题发生。
城市出租车调度的优化策略研究

城市出租车调度的优化策略研究在城市日益繁荣的今天,出租车作为一种便捷的交通工具,成为人们出行的首选。
然而,在城市出租车数量众多、交通流量密集的情况下,如何有效地调度出租车,提高乘客的出行效率,成为了当前亟待研究和解决的问题之一。
一、城市出租车调度的现状分析目前,城市出租车调度存在以下几个主要问题:1. 调度不科学。
出租车的调度仍然主要依靠人工调度和驾驶员的自觉性,缺少科学、系统的调度策略。
2. 司机违章现象普遍。
由于出租车司机的收入与载客量有关,部分司机为了赚取更多的钱,违法停车、随意变道等现象屡见不鲜。
3. 周转率低。
由于城市出租车竞争激烈,加上司机违章现象和车辆维护成本高昂,导致车辆周转率低,难以实现资源的优化配置。
二、城市出租车调度的优化策略研究1. 借助大数据进行车辆调度。
通过采集乘客、司机、道路等多种数据,运用大数据分析技术,实现智能化出租车调度,提高车辆的利用率和平均载客率。
以Uber为例,该公司利用大数据技术实现了全球规模的出租车调度,极大地提高了服务质量和司机的收入水平。
2. 实行差别化收费制度。
在交通高峰期,可以通过提高出租车的收费标准,鼓励司机选择高峰期服务,从而提高车辆的使用效率。
同时,也可以采取积分制度、罚款等手段来规范司机的行为,减少违章现象的发生,提高服务质量。
3. 设立车流控制区域。
通过设置出租车专用道、禁止出租车进入的路段、禁止停车区域等措施,遏制出租车违章现象的发生,保障道路通行秩序和乘客安全。
同时,也可以采用一些技术手段,如车辆定位和监控等方式,实时监测出租车的行驶情况,提高车辆周转率和安全性。
4. 加强与公交、地铁等公共交通的联动。
通过与公共交通的联动,实现城市交通资源的有机整合和优化配置,提高城市出租车服务的整体效能。
如上海市“出租车+一卡通”项目,将出租车与上海公共交通一卡通系统联动,实现了在城市交通体系中的“最后一公里”服务。
三、总结与建议在城市出租车调度的优化策略研究中,提高出租车服务质量和乘客出行效率是我们的根本目标。
车辆租赁调度实施方案范文

车辆租赁调度实施方案范文一、项目背景随着城市化进程的加快,人们对交通出行的需求越来越高。
同时,私家车的购买和使用成本也越来越高,因此,车辆租赁服务逐渐成为人们出行的主要选择之一、车辆租赁服务不仅可以满足人们的出行需求,还能减少交通拥堵,节约能源,并提高城市空气质量。
然而,车辆租赁服务在调度方面还存在一些问题,如车辆分配不均、调度不灵活等,为此,我们制定了车辆租赁调度实施方案。
二、目标与原则1.目标:提高车辆利用率,减少用户等待时间,提升用户满意度,降低车辆租赁成本。
2.原则:(1)充分利用现有的车辆资源,避免重复购置车辆;(2)保证用户的租车需求能够得到及时满足;(3)采用科技手段提高调度效率;(4)优化调度方案,降低能源消耗和交通堵塞。
三、实施方案1.建立车辆租赁运营调度中心:成立车辆租赁运营调度中心,负责车辆调度及监控。
中心需配备专业调度员和相关技术支持人员,利用现代化的信息技术手段进行调度和监控操作。
2.数据收集与分析:对车辆租赁服务进行数据搜集和分析,包括用户租车需求、车辆分布及调度情况等。
通过对数据的分析,优化车辆调度方案,提高车辆利用率。
3.租车预约系统:建立租车预约系统,用户可以通过APP或网站进行租车预约。
用户需提前预约租车时间和租车地点,中心根据用户需求进行车辆分配和调度。
4.实时调度系统:建立实时调度系统,车辆配备GPS系统,实时监控车辆位置和状态。
调度员根据系统提供的信息进行车辆调度,实时处理用户的租车请求。
5.车辆共享与分时租赁:推行车辆共享和分时租赁模式,提高车辆利用率。
在车辆租赁租金方面,可以根据车辆使用时间和里程进行定价,灵活调整租金策略,吸引更多用户使用租车服务。
6.建立合理的租车站点:根据用户分布和需求,建立合理的租车站点网络,增加租车点数量和投放车辆数量,方便用户租车和归还车辆。
8.加强监管与安全管理:加强对车辆租赁服务的监管和安全管理,确保车辆的正常运营和安全使用。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是指对于各种类型的汽车进行有效的调度和管理,以实现最佳的运输效率和客户满意度。
在汽车调度管理工作中总会遇到各种问题,如何解决这些问题并进行改进,成为了汽车调度管理工作者们需要面对的挑战。
一、存在的问题1. 数据管理不完善汽车调度管理涉及到大量的数据,包括车辆信息、司机信息、路线信息等,然而很多公司在数据管理方面存在问题,数据不够完善、不及时更新、难以查询和分析,这给调度工作带来了很大的难度。
2. 调度效率低下在进行汽车调度时,很多公司仍然采用传统的人工调度方式,这种方式效率低下、容易出错,而且无法应对复杂的调度情况,导致运输效率不高。
3. 资源浪费有些公司由于调度不合理或者没有进行合理的资源配置,造成了车辆、司机和时间等资源的浪费,增加了成本,降低了运输效率。
4. 信息不透明在汽车调度管理中,很多时候调度员、司机和客户之间的信息不透明,调度工作无法及时了解运输的实时情况,无法快速做出调整。
5. 风险控制不足由于路况、天气等因素的不确定性,汽车调度管理中存在一定的风险,然而有些公司在风险控制方面做得不够到位,容易出现安全事故或者延误等问题。
二、改进方法分析2. 实施智能化调度系统针对调度效率低下的问题,公司可以实施智能化调度系统,利用先进的信息技术和算法,实现对运输任务的智能分配和动态调整,大幅提升调度效率。
3. 资源优化配置公司可以从车辆、司机和时间等资源角度进行优化配置,采用智能算法和工具,对资源进行合理分配和利用,避免资源浪费,降低成本。
4. 构建信息共享平台针对信息不透明的问题,公司可以构建信息共享平台,实现调度员、司机和客户之间的信息共享,实时了解运输情况,提高沟通效率,减少信息不对称带来的问题。
5. 强化风险管理对于风险的控制,公司可以建立健全的风险管理体系,包括路况监控、天气预警、安全培训等措施,提高对风险的识别和应对能力。
汽车调度管理工作中存在的问题需要公司和管理者们从多个方面着手解决和改进。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析汽车调度管理是现代物流运输体系中的重要环节,它直接关系到货物的运输效率和成本控制。
在汽车调度管理工作中,存在着一些问题,比如信息不对称、调度效率低、资源浪费等,这些问题严重影响了物流运输的效率和质量。
本文将对汽车调度管理工作中存在的问题进行分析,并提出改进方法。
一、问题分析1.信息不对称在汽车调度管理过程中,信息的不对称一直是一个棘手的问题。
由于各个环节的信息共享不畅,导致调度中心很难及时准确地获取到各种信息,比如车辆的实时位置、货物的装载情况等。
这样一来,调度中心很难做出科学合理的调度安排,不能充分发挥车辆的利用率,也容易导致车辆资源的浪费。
2.调度效率低汽车调度管理中存在的另一个问题是调度效率低。
由于信息不对称、调度安排不科学,导致调度时间长,效率低。
调度中心需要花费大量的时间和人力物力资源来完成一次调度,这不仅增加了企业的运营成本,还影响了货物的准时送达。
3.资源浪费由于信息不对称、调度效率低,导致资源浪费是汽车调度管理工作中的一个严重问题。
有些车辆可能因为未及时得到调度指令而长时间处于空闲状态,浪费了宝贵的资源;另一些车辆可能因为调度不当而频繁往返,增加了油耗和车辆磨损,也造成了资源的浪费。
二、改进方法分析1.信息化建设要解决信息不对称的问题,就需要大力推进信息化建设。
建立车辆定位系统,实时获取车辆的位置信息;建立网络化的调度管理系统,实现信息共享和实时更新;建立货物装载信息管理系统,实现货物的多方共享。
这样一来,调度中心就可以通过系统获取到最新的信息,做出更科学合理的调度安排。
2.优化调度流程要提高调度效率,就需要对调度流程进行优化。
可以采用智能调度算法,根据车辆的实时位置和货物的装载情况,自动产生最佳调度方案;可以建立调度指挥中心,集中对车辆的调度发号和监控;可以建立调度自动化系统,实现调度流程的自动化处理。
这些方法都可以提高调度效率,降低调度成本。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析随着汽车行业的快速发展,汽车调度管理工作也成为了汽车企业运营管理中不可或缺的一部分。
然而,在实际工作中还存在一些问题,例如调度效率低下、信息交流不畅、调度资源利用不足等。
本文将对这些问题进行分析并提出改进方法。
问题一:调度效率低下由于车辆数量的增加和线路的复杂化,汽车调度变得越来越复杂,导致调度效率低下。
在遇到突发事件时,调度员的应急处理能力也会受到影响,导致调度效率进一步降低。
改进方法:1. 制定科学的调度计划。
提前建立合理的调度方案,合理分配车辆和路线,根据车辆数量和路线调整调度计划,充分考虑人工和物质成本。
2. 提高调度员的操作能力。
提高调度员的专业技能和应急处理能力,增加培训和技能提升机会,提高调度员的智慧水平。
3. 使用先进的调度系统。
采用自动化调度系统,提高调度处理的效率和准确性,减少人为因素的干扰,提高调度效率。
问题二:信息交流不畅当前,根据实际需要调度管理中经常需要进行跨部门的信息共享,但往往会出现信息交流不畅、信息流通不畅等问题,导致调度管理的效率和效果受影响。
1. 建立信息共享平台。
建立调度管理信息共享平台,实现各部门之间的实时信息共享,帮助决策和协作决策。
2. 加强沟通渠道。
建立沟通渠道,打破部门之间的信息壁垒,加强跨部门合作,建立有效的沟通机制。
3. 建立调度信息及时反馈机制。
建立信息反馈机制,让用户随时了解数据,及时反馈调度信息,实现公司管理平台的闭环。
问题三:调度资源利用不足由于调度管理中一些资源不足,如需求的不足、人力设备不足等原因,导致很多调度项目无法得以执行,而这也会影响调度效率和效果。
1. 改善需求。
调查用户需求,合理分配产品和服务,引导客户合理用车。
2. 提高调度资产利用率。
优化车辆调度利用效率,对运输流和分布状况进行优化和调整,提高车辆的运输效率和效果。
3. 加强人力设备管理。
加强人力设备管理,培养和引进人才,优化工作流程,增加设备数量,提高设备的稳定性和效率,优化管理模式。
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析
汽车调度管理工作中存在的问题及改进方法分析1. 引言1.1 引言汽车调度管理是现代交通运输领域中一个至关重要的工作,它直接影响着车辆的运营效率和客户服务质量。
随着社会的发展和交通需求的增长,汽车调度管理工作面临着诸多问题和挑战。
本文将从问题描述、调度管理工作存在的问题、改进方法分析、技术手段改进和管理模式优化等方面对汽车调度管理工作中存在的问题进行深入分析,并提出相应的改进方法。
2. 正文2.1 问题描述汽车调度管理工作中存在的问题主要包括以下几个方面:1. 车辆调度不合理:在调度管理过程中,经常出现车辆资源利用不均衡的情况,有些车辆空载或者载客率很低,导致资源浪费和成本增加。
2. 调度效率低下:传统的调度管理方式主要依靠人工操作,容易出现人为失误和信息传递不及时的情况,致使调度效率降低。
3. 调度过程不透明:由于信息不共享或者是信息更新不及时,导致调度过程中缺乏实时监控和反馈,容易出现调度失控的情况。
4. 资源浪费严重:由于缺乏全面的数据统计和分析,难以科学地评估和利用车辆资源,导致资源浪费现象较为严重。
5. 安全风险增加:调度管理不科学和不规范容易导致安全隐患的增加,例如车辆超载、超速等现象频发。
以上是汽车调度管理工作中存在的主要问题描述。
解决这些问题需要采取一系列改进方法,以提高调度管理工作的效率和效果。
接下来将对这些问题进行详细的分析和探讨。
2.2 调度管理工作存在的问题1. 调度效率低下:当前汽车调度过程中存在着很多手工操作和人为干预,导致调度效率低下。
调度员需要耗费大量时间来处理订单信息、分配车辆和司机,容易出现信息传递不及时、调度错误等问题。
2. 调度质量不稳定:由于调度员经验不足、信息不准确以及软件系统功能不完善等原因,调度质量容易受到影响。
车辆的运行路径不合理、司机间配合不默契等问题频繁发生,导致客户服务质量下降。
3. 调度监控不到位:当前调度系统对车辆和司机的监控不够及时和全面,导致调度员无法实时了解车辆位置、运行状态及司机工作情况。
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第二天:代理点H转运出5辆汽车到代理点D;(H→5→D)
代理点R转运出4辆汽车到代理点D;(R→4→D)
代理点O转运出1辆汽车带代理点F;(O→1→F)
代理点S转运出3辆汽车到代理点F;(S→3→F)
代理点A转运出4辆汽车到代理点B;(A→4→B)
代理点N转运出5辆汽车到代理点M;(N→5→M)
代理点S转运出3辆汽车到代理点M;(S→3→M)
代理点S转运出3辆汽车到代理点T;(S→3→T)
代理点R转运出6辆汽车到代理点T;(R→6→T)
代理点R转运出4辆汽车到代理点F;(R→4→F)
代理点E转运出1辆汽车到代理点J;(E→1→J)
代理点E转运出3辆汽车到代理点C;(E→3→C)
代理点E转运出5辆汽车到代理点K;(E→5→K)
其中: 为第 天代理点 与代理点 之间的转运成本单价
为从代理点 转运到代理点 的车辆数
为代理点 可以调度出的车辆数
4.1.3、模型的求解:
根据以上模型给出如下三天的汽车调度方案:
第二天:代理点A转运出7辆汽车到代理点M;(A→7→M)
代理点O转运出1辆汽车到代理点M;(O→1→M)
代理点N转运出5辆汽车到代理点M;(N→5→M)
针对问题二,由于汽车数量不足带来的经济损失来自于短缺损失,则先求出最低短缺损失费,再在保证最低短缺损失费的前提下求出最低的转运成本,根据总的转运费用及短缺损失费最低,建立的最低转运费用及最低损失费这一模型,从而得出结论:先控制短缺损失费最低,再控制汽车的转运费用最低时,则总的转运费用及短缺损失费最低,从而给出最低的汽车调度方案。
第 天的最低转运成本=第 天的代理点 与代理点 之间的单位转运成本 ×两代理点间的距离 ×两代理点间转运的车辆数 。
4.1.2、模型的建立:
利用MATLAB(程序1)画出汽车租赁代理点分布的散点图(如下所示)
汽车租赁代理点分布散点图
利用Excel计算出代理点间的欧氏距离(见附录7)
欧氏距离:
总的转运成本值:
代理点M转运出1辆汽车带代理点P;(M→1→P)
代理点M转运出3辆汽车到代理点B;(M→3→B)
代理点I转运出1辆汽车到代理点Q;(I→1→Q)
代理点T转运出10辆汽车到代理点Q;(T→10→Q)
代理点R转运出1辆汽车到代理点S;(R→1→S)
代理点O转运出2辆汽车到代理点S;(O→2→S)
代理点K转运出8辆汽车到代理点S;(K→8→S)
针对问题一,要解决在尽量满足需求的前提下,使总的转运费用最低,从而给出未来四周内每天的汽车调度方案。
针对问题二,要解决由于汽车数量不足,即需求量不足而导致的经济损失,从而给出未来四周总的转运费用及短缺损失最低的汽车调度方案。
针对问题三,要综合考虑公司获利最大、转运费用及短缺损失最低时,给出未来四周每天的汽车调度方案。
问题一中转运成本的最小值 依然满足问题二中的转运成本最小值(其中 表示未来四周中有车辆缺失的第 天, )。在已知代理点 的单位短缺损失费(万元/天·辆) 时,再根据所给表格3计算出调度后短缺损失费最低的代理点 第 天缺少的车辆数 ,则它们的乘积(即 就是第 天的最低短缺损失费,再对每一天的最低短缺损失费求和(即 为未来四周总的最低短缺损失费。所以总的最低转运费用及最低损失费 =最低的总的转运费用 +最低的短缺损失费 。
针对问题四,要解决为了使年度总获利最大,从长期考虑是否需要购买新车?如果购买,则只购买一款车型,请制定购买计划。
二、模型假设
1、假定汽车总的转运成本仅与代理点间的距离和转运成本及转运车辆数有关,不考虑汽车在转运途中的损耗。
2、题目所给的各代理点的位置都是真实可靠的。
3、假定汽车只能从需求量多余的代理点转运到需求量不足的代理点。
针对问题一,对附录中的表格1、表格3、表格4中各组数据进行分析后,对所需数据进行求和、作差等预处理,画出代理点分布的位置散点图,根据第 天的代理点 与代理点 之间的转运成本单价与两代理点 之间的距离和两代理点间转运的车辆数,建立第 天的最低转运成本模型,再建立未来四周每天的最低转运成本求和模型。得出结论:当两个代理点间的转运距离最短时,根据所给附录的表格4(不同代理点间的转运成本),可以使总的转运费用最低,从而给出汽车调度的最佳方案。
代理点M转运出1辆汽车到代理点D;(M→1→D)
代理点B转运出11辆汽车到代理点L;(B→11→L)
代理点G转运出3辆汽车到代理点J;(G→3→J)
代理点E转运出2辆汽车到代理点J;(E→2→J)
代理点F转运出6辆汽车到代理点N;(F→6→N)
代理点H转运出2辆汽车到代理点N;(H→2→N)
代理点S转运出3辆汽车到代理点M;(S→3→M)
代理点R转运出6辆汽车到代理点M;(R→6→M)
代理点A转运出2辆汽车到代理点M;(A→2→M)
代理点A转运出1辆汽车带代理点L;(A→1→L)
代理点G转运出1辆汽车到代理点J;(G→1→J)
代理点Q转运出5辆汽车到代理点P;(Q→5→P)
代理点I转运出2辆汽车到代理点P;(I→2→P)
下面我们对汽车租赁公司各个代理点之间的汽车调度分配进行分析,从而解决转运成本最低问题、短缺损失最低问题、获利最大问题、最佳的汽车租赁调度方案问题。
某城市有一家汽车租赁公司,此公司年初在全市范围内有379辆可供租赁的汽车,分布于20个代理点中。每个代理点的位置都以地理坐标X和Y的形式给出,单位为千米。假定两个代理点之间的距离约为它们之间的欧氏距离(即直线距离的1.2倍)。
4.2.1问题二的分析
对于问题二,由于汽车数量不足带来的经济损失来自于需求量不足导致的短缺损失,先按照附录的表格2依次找出短缺损失最严重的代理点,观察这些代理点是否缺少车辆,若缺少车辆,则从离它们最近的没有车辆缺失(即当前拥有量>需求量)的代理点转运车辆来满足这些缺失车辆严重的代理点,应先满足短缺损失最严重的代理点,以减少短缺损失费(在这个过程中暂时不考虑转运的最小距离),再将总的短缺的车辆(即当天的总的需求量-前一天的拥有量)从距离短缺损失最低代理点最近的代理点转运到短缺损失最低的代理点,其余代理点间的车辆调度根据问题一中的最低转运成本方案来转运车辆。
4、假定代理点的拥有量和需求量相等时,该代理点将不再参与汽车的转运系统。
5、一个代理点只能转出或转进,不能同时转出或转进。
6、假设附录的表格2中最后五个代理点的单位短缺损失费与单位租赁收入相等。
三、符号说明
代理点的横坐标
代理点的纵坐标
代理点 、代理点
短缺损失费最低的代理点( )
总的转运费用
总的转运费用及短缺损失费
未来四周中的第 天
从代理点 转运到代理点 的车辆数
第 天代理点 与代理点 之间的转运成本单价
代理点 与代理点 之间的欧氏距离
代理点 可以调度出的车辆数
四、模型的建立与求解
4.1.1、问题一的分析
对于问题一,要在尽量满足需求的前提下,使总的转运费用最低,由附录的表格1、表格3、表格4分析知,总的转运成本 与代理点间的距离 与转运成本单价 及转运车辆数 有关,则当代理点间的距离 最短,单位转运成本 最低,转运车辆数 最少时,总的转运成本 最低。首先考虑未来四周代理点间的最短距离,再在最短距离 的前提下,考虑两代理点之间的最低单位转运成本 。先用excel计算出每一天各个代理点所需车辆数的总和及每两个代理点之间的欧氏距离 (见附录的表格1),从而计算出它们之间的距离 ,再用MATLAB编程(程序1),画出各个代理点的分布散点图,用以分析代理点间的最短距离,当某个代理点的当前拥有量大于需求量时,将其多余的车辆转运到离它最近的需求量不足的代理点,最后对每天代理点 和代理点 之间的最低转运成本进行求和,再对未来四周每天的最低转运成本求和。
代理点K转运出2辆汽车到代理点F;(K→2→F)
代理点O转运出2辆汽车到代理点F;(O→2→F)
代理点J转运出3辆汽车到代理点E;(J→3→E)
代理点L转运出6辆汽车到代理点E。(L→6→E)
第四天:代理点B转运出8辆汽车到代理点N;(B→8→N)
代理点B转运出3辆汽车到代理点L;(B→3→L)
代理点P转运出2辆汽车到代理点L;(P→2→L)
4.2.2模型的建立:
总的最低转运费用:
总的最低短缺损失:
总的最低转运费用及最低短缺损失:
为第 天代理点 与代理点 之间的转运成本单价
为从代理点 转运到代理点 的车辆数
为调度之后代理点 第 天缺少的车辆数
为代理点 短缺损失单价,
为未来四周中有车辆缺失的第 天
为代理点 可以调度出的车辆数
4.2.3模型的求解
代理点O转运出2辆汽车到代理点P;(O→2→P)
代理点D转运出4辆汽车到代理点P;(D→4→P)
代理点D转运出3辆汽车到代理点C;(D→3→C)
代理点D转运出5辆汽车到代理点N。(D→5→N)
第四天:代理点H转运出3辆汽车带代理点R;(H→3→R)
代理点H转运出2辆汽车到代理点D;(H→2→D)
代理点P转运出2辆汽车到代理点D;(P→2→D)
代理点J转运出3辆汽车到代理点G;(J→3→G)
代理点I转运出1辆汽车到代理点G;(I→1→G)
代理点T转运出6辆汽车到代理点G;(T→6→G)
代理点M转运出4辆汽车到代理点B;(M→4→B)
代理点L转运出2辆汽车到代理点B;(L→2→B)
代理点R转运出1辆汽车到代理点E;(R→1→E)
代理点K转运出6辆汽车到代理点E;(K→6→E)
论文题目:汽车租赁调度模型
二级学院:数学学院
专业:数学与应用数学
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汽车租赁调度模型
摘要
本文主要采用最优化分析法、非线性规划方法,运用Excel、MATLAB软件,研究各个代理点间因受转运成本、短缺损失费、最大利润等因素影响的汽车租赁调度问题,从而给出汽车租赁调度的最佳方案。