车辆调度与优化之遗传算法
遗传算法在智能交通系统车辆调度中的应用研究
新一代群体 ： ｔ ）＝Ｐ ’ ｔ ，＝ｔ ． Ｐ（ ＋１ （） ｔ ＋１
适 应 性 评 价 （ｖｌａｅ ： （ ＋１ ｅａ ｔ） Ｐ ｔ ）＝｛（ ｌ ｔ ） ，（ ２ ｕ ｆａ （ ＋１ ）ｆ ａ
（ ＋１ ） … ， ａ （ 十１ ） ． ｔ ） ， ｆ ｎｔ ） ｝ （
结 束 （ｎ ｏ ． ｅｄｄ ）
５ ２ 实验结 果 ．
取 发车 次数 为 ３ ６次 ， 中全程 车 占 ２ ３ 快 车 其 ／，
占 １６ 区 间 车 占 １ ６ ／， ／ 。运 营线 路 共 设 有 １ ８个 站 点 ， 车问 隔一 定 ， 发 设为每 隔 ８分 钟发一 次车 ， 司 公 派 出车辆 数 为 １ 。 ３辆 经过 实验研 究 ， 得 到车辆 的运营 时 间约为 最终
所谓 调度 问题 就是 以寻求 最优解 为 目标 ， 在有 限资源 的基 础 上确 定 最优 的行 为序 列 。本 文提 出 了一种基 于遗传算 法 的公 交车 辆调度方 法 ， 虑 了 考 车辆 调度 时间 、 营 效率 等 诸 多方 面 的因素 ， 有 运 具
一
定 的实 际应 用 价值 。
适 应 性 评 价 （ ｖ ｌ ｔ ） Ｐ ０ ａ （ ） ，（ ２ ０ ） ｅ ａ ａｅ ： （ ）＝ ｕ ｌ０ ）ｆ ａ （ ） ，
…
ｔｒ ） ｅ ｓ就是将先进 的信息 技术 、 ｎ 传感 器技 术 、 据 通 数 讯技 术 、 自动控制技 术 、 筹学 、 运 图像分 析技术 、 算 计 机网络和人 工智能等有效地综合运用 于整个交通 管 理体 系 ， 系统 工程综合 集成思想指导 下 ， 在 建立起 实
时、 准确、 高效的交通运输综合体系 。从而达到增 强系统运行效率， 提高系统的可靠性和安全性 ， 减少
车辆调度和路线优化的多目标算法
车辆调度和路线优化的多目标算法随着交通运输业的发展以及车辆数量的增加，车辆调度和路线优化问题变得越来越突出。
如何合理地调度车辆，优化车辆行驶的路线，对于提高交通运输效率，降低车辆行驶成本，以及缓解城市交通拥堵等问题都具有重要意义。
在实际的车辆调度和路线优化中，我们往往面临多个目标的权衡和平衡。
为了解决这一问题，多目标算法应运而生。
多目标算法是一种用于解决同时满足多个目标的优化问题的算法。
在车辆调度和路线优化中，我们通常需要考虑的目标包括：最短行驶距离、最短行驶时间、最小能耗、最大载重量等。
这些目标往往相互制约，不能简单地通过单目标优化算法来解决。
因此，多目标算法成为解决车辆调度和路线优化问题的有效工具。
一种常见的多目标算法是遗传算法。
遗传算法是模拟自然界的遗传和进化过程，通过不断地演化和迭代优化解空间中的个体来寻找最优解。
在车辆调度和路线优化中，我们可以将车辆和路线表示成染色体，通过交叉、变异等操作来生成新的染色体，并通过适应度函数来评估染色体的优劣。
通过多次迭代和演化，遗传算法可以找到满足多个目标的最优解。
除了遗传算法，还有许多其他的多目标算法可以用来解决车辆调度和路线优化问题。
例如，粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法各具特点，适用于不同类型的问题。
在实际应用中，我们可以根据具体需求和问题特点选择合适的多目标算法进行求解。
综上所述，车辆调度和路线优化的多目标算法是解决交通运输中重要问题的有效手段。
通过合理地选择和应用多目标算法，我们可以实现车辆调度的优化，减少交通拥堵，提高运输效率，降低运输成本。
未来，随着算法技术的不断发展和创新，多目标算法在车辆调度和路线优化中的应用将会更加广泛，并为交通运输业带来更多的改善和创新。
车辆调度效率评估与优化策略案例讨论
车辆调度效率评估与优化策略案例讨论随着城市化进程的加速和交通需求的不断增长，车辆调度的效率成为了一个日益突出的问题。
本文将通过案例讨论的方式，对车辆调度效率的评估和优化策略进行探讨。
一、调度效率评估在进行车辆调度效率评估时，我们需要考虑以下几个关键指标：1. 出车率：出车率可以用来评估车辆的利用率，其计算公式为：出车率 = 实际出车数量 / 总车辆数。
高出车率意味着车辆得到了有效利用，调度效率较高。
2. 完成率：完成率是指按时到达目的地的车辆数量占总车辆数的比例，其计算公式为：完成率 = 按时到达目的地车辆数 / 总车辆数。
高完成率代表调度效果好，车辆运行顺畅。
3. 节余时间：节余时间是指车辆在到达目的地之后的闲置时间，即到达时间与出车时间的差值。
较大的节余时间意味着车辆调度不够合理，存在资源浪费。
二、调度优化策略针对车辆调度效率评估中的问题，我们可以采取一些优化策略来提升调度效率。
下面是几种常见的调度优化策略：1. 基于智能算法的调度：通过智能算法，比如遗传算法、粒子群算法等，结合历史数据和实时交通情况，对车辆进行优化调度，减少路程与等待时间，提高调度效率。
2. 路线优化：通过分析交通流量、道路状况等因素，选择最佳的路线来进行调度。
同时，可以根据需求和车辆实际情况，灵活调整路线，避免拥堵，提高调度效果。
3. 车辆资源调配：合理配置车辆资源，根据车辆的载重和空载情况，将任务分配给合适的车辆，避免资源浪费和空载情况的发生。
4. 实时监控与调度：利用现代通信技术，对车辆进行实时监控和调度。
在出现异常情况或交通拥堵时，及时调整调度方案，确保车辆运行的高效性和安全性。
三、案例讨论为了更好地说明车辆调度效率的评估与优化策略，以下是一个案例讨论：假设某物流公司在城市A进行快递配送，城市A拥有多个配送点，总共有100辆车进行配送任务。
通过对该公司的车辆调度效率进行评估，发现出车率为80%，完成率为90%。
进一步分析发现，某些车辆存在节余时间较多的情况。
货物配送中的路径规划与调度优化方法
货物配送中的路径规划与调度优化方法在现代物流运输中，货物配送的路径规划与调度是一个重要的问题。
随着交通网络的发展和货物运输量的增加，有效的路径规划与调度可以极大地提高物流运输的效率，降低运输成本，并且减少环境污染。
本文将介绍一些常见的货物配送中的路径规划与调度优化方法。
首先，我们需要了解路径规划与调度的基本概念。
路径规划是指根据一定的条件和约束，确定从起点到终点的最佳路径，并且可以根据实际情况进行动态调整。
调度是指根据给定的资源和任务要求，合理地安排任务的执行顺序和时间，以实现最佳的运输效果。
路径规划与调度优化的方法有很多种，下面将介绍其中的几种常见方法。
1. 路径规划方法（1）最短路径算法：最短路径算法是路径规划中最基本和常用的方法之一。
其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd算法。
这些算法通过计算节点之间的最短距离来确定最佳路径。
最短路径算法可以应用于不同的情况，如单一目标路径、多目标路径和动态路径。
（2）遗传算法：遗传算法是一种通过模拟自然进化原理进行优化的方法。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个遗传的染色体序列，根据适应度函数进行交叉和变异操作，最终找到最优的路径。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以处理复杂的配送问题。
（3）模拟退火算法：模拟退火算法是一种启发式优化算法，其思想源于固体退火的过程。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个温度逐渐下降的过程，通过模拟退火算法来搜索全局最优解。
模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并且可以应对存在随机干扰的情况。
2. 调度优化方法（1）启发式调度算法：启发式调度算法是一种基于经验和规则的调度方法。
在货物配送中，可以根据物流网络的特点和运输需求，制定一套启发式的规则，如最先服务、最短时间窗等，来安排任务的执行顺序和时间。
启发式调度算法具有较快的计算速度和较好的可行解质量。
（2）遗传算法调度：遗传算法不仅可以应用于路径规划，也可以用于调度优化。
基于贪心算法和遗传算法的仓储车辆调度算法
关键 词 ：遗传 算法 ； 贪心算法 ； 任务调度 ； 储管理 ； 仓 融合
中 图 分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ －７ ７ ２ １ ）０ １５ ０ ０ ０９ ８ （０ ２ １－ ２ －４ ０
Ｓ ｈ ｄ ｌｎｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｅ ｉ ｌｓ ｉ ｒ ｈｏ ｓ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ｆ ｒ ｖ ｈ ｃｅ ｎ ｗａ ｅ ｕ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｅ ｙ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｅ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｇ ｅ ｄ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ ｇ ｎｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ
本 文贪心算法是 当每辆车分 配到任 务后 ， 对任务 执行 的先后进行排序 ， 获得单 个车辆完 成任务 的最优解 。单车 辆 的任 务排 序可视 为一种 Ｔ Ｐ Ｓ 。经 任务分 配后 ， 车辆任 单 务量 不大 ， Ｔ Ｐ中途 经点较 少 的情 况下 ， 心算法 十分 即 Ｓ 贪 适用此排序 问题 。
ｓｌｔ ｎ Ｔ ｅｅ ｒ ｅｐ ｒ ｒ ａｃ ｆ ｌ ｒｈ ｎ ａｃｄｅｔ ｍ ｌ． ｈ ｃｅ ｕ ｎ ｇｒｈ ａ ｂ ｅ ａｉ ｄ ｏｕｉ ． ｈｒｆ ｅｔ ｅ ｏｍ ｎｅｏ ｇｉ ｍ ｉ ｅｈｎ ｅ ｘｒ ｅ Ｔ ｅｓｈｄ ｌ ｇａ ｏｉ ｍ ｈｓ ｅｎｒ ｌ ｅ ｏ ｏ ｈ ｆ ａ ｏｔ ｓ ｅ ｙ ｉ ｌ ｔ ｅ ｚ
ｂ ｙ Ｃ＋＋ ｐｒ ｇａ ｍｉ ． ｐ ｒｍｅｎａ ｎ ｙ ｉ ｅ ｎｓｒ ｔ ｓｔ ａ ｈ ｆ ｃｅ ｃ ｆｓ ｈ ｄｕｉ ｇ ｈａ ｅ ｒｓ ｄ ｍｏ ｔａ ｅ ｈ ｔｔｅ ｅ ｉｎ ｙ ｏ ｃ ｅ ｌｎ ｓｂｅ ｎ ｐ ｏ ｔｄ． ｌ ｉ
｛ ， ， ３ ， 中 每 位 有 ４种 编 码 选 择 。个 体 型 与 对 应 ０ １２，｝ 其
基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究
在则渣洼沟区域游玩 的旅客被交换到 日 沟 ， 则 则 日 沟 的旅 客被 交换 到则渣洼 沟 ， 晚 ， 傍 所有 旅 客都必 须
离开 ， 得在 沟 内逗 留 ． 不 由此 可 见 ， 辆 调 度 方 案 涉 车 及 如下 的评 价指标 ： 口进 沟人 数疏 散 时 间 、 正沟 沟 树
不 出现大 量空 车 、 区 区域 之 间 车辆 交 换 过 多 等 情 景 况 的 出现 ， 需要 建立一 种优化 算法 Ｊ ． 图 １ 九寨 沟景 区路 网 ． 寨 沟 由于其 自身 的 为 九 特点 ， 车辆 每天早 上从 沟 口出发 ， 带旅 客驶 向不 同 携 的 目的地 ， 中午所 有旅客 回到诺 日朗 中心 ， 之后上 午
１＞ ７
Ｓ３ ＝
Ｏ Ｏ
（ ） 沟人数 大于 １ ０ ． ｄ进 ５００
ｒ １ ０ ＜ ｑ ≤ ３ １
ｇ ２
铝 ｇ
ｌ
＋
＋
２
（ ） 沟人数 大 于 １ ０ ． ｄ进 ５００
１
—
１
Ｉ＝一 ｌ１ ３ ｇ ８ （ ｓ ｛ ＋ ／ ≤１ ４ ｌ ｑ ０ ７ ＜ ）
（） ａ 进沟人数为 ０～５ ｏ （ ｏ第一等级） ｏ ．
ｆ ｌ ０＜ ｇ １≤ ２
ｌ １
．＝一 ｇ ２ ＜１４ ｓ ｛专ｌ ２ ｇ ｌ【 ＋ ＜
。
（ １ ）
ｏ
ｇ ＞４ ｌ
（ ） 沟人 数 为 ５００ １ ｏ （ 二等 级 ） ｂ进 ０ ０ｏｏ第 ．
ｌ
Ｌ ０ ｑ １≥ ８
ＳＩ ０ ０ ３ ．６
Ｏ ２ ３ ｇ
（） ２ 树正乘 客疏 散 时 间 ｇ， 下 午在 树 正 沟 站 ：指
遗传算法实例参考
05 遗传算法实例：其他问题
问题描述
旅行商问题
给定一系列城市和每对城市之间 的距离，要求找出一条旅行路线， 使得每个城市恰好经过一次并最 终回到起始城市，且总距离最短。
背包问题
给定一组物品和它们的价值、重 量，要求在不超过背包承重限制 的情况下，选择一些物品放入背 包，使得背包中物品的总价值最 大。
2
在调度问题中，常用的编码方式包括二进制编码、 整数编码和实数编码等。
3
二进制编码将每个任务表示为一个二进制串，串 中的每个比特代表一个时间点，1表示任务在该 时间点执行，0表示不执行。
适应度函数
01
适应度函数用于评估解的优劣程度。
02
在调度问题中，适应度函数通常根据总成本计算得出，总成 本越低，适应度越高。
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题， 旨在寻找一条旅行路线，使得一个销售代表能够访问所有指定的城市，并最后返回 出发城市，且所走的总距离最短。
问题可以描述为：给定一个包含n个城市的集合，以及每对城市之间的距离，求 一条总距离最短的旅行路线。
函数优化
用于求解多峰函数、离散函数等复杂函数的 最大值或最小值问题。
机器学习
用于支持向量机、神经网络等机器学习模型 的参数优化。
组合优化
用于求解如旅行商问题、背包问题、图着色 问题等组合优化问题。
调度与分配问题
用于求解生产调度、车辆路径规划、任务分 配等问题。
02 遗传算法实例：旅行商问 题
问题描述
交叉操作
• 交叉操作是将两个个体的部分基因进行交换，以 产生新的个体。常用的交叉方法有单点交叉、多 点交叉等。在背包问题中，可以采用单点交叉方 法，随机选择一个交叉点，将两个个体的基因进 行交换。
无人驾驶车辆调度方案
无人驾驶车辆调度方案1. 简介无人驾驶车辆是未来智能交通的发展趋势，其具有安全、环保、高效等优点。
但在实际运营过程中，无人驾驶车辆的调度问题是一个难以回避的难题。
本文将探讨无人驾驶车辆调度方案，包括调度算法、调度策略、调度系统等。
2. 调度算法2.1 基于贪心算法的调度贪心算法是一种局部最优策略，每次决策都选择当前最优解，不考虑后果。
在无人驾驶车辆调度中，基于贪心算法的调度方式为每次从就近且符合要求的车辆中选择空闲的车辆进行调度，以达到最小化等待时间的目标。
该算法简单易实现，但对于复杂的场景会失去优势。
2.2 基于遗传算法的调度遗传算法是一种优化算法，可以通过模拟进化过程来寻找最优解。
在无人驾驶车辆调度中，可以通过遗传算法来寻找最优的调度方案。
通过将车辆调度问题转化为适应度函数，将车辆的行驶距离、等待时间等因素进行综合考虑，通过基因交叉、变异等操作寻找最优解，可以获得较好的调度效果。
3. 调度策略3.1 静态调度静态调度是指提前制定好调度方案，根据预测的出行量、路线等因素安排车辆出行。
该策略适用于固定的线路和出行量较为稳定的情况，可以提前优化调度方案，减少等待时间和行驶里程。
3.2 动态调度动态调度是指根据实时的出行需求和车辆状态等因素，实时调整车辆出行方案。
该策略适用于出行量波动较大，车辆网络分布较广的场景。
可以根据实时情况灵活调整车辆的出行方案，提高调度效率和出行质量。
4. 调度系统调度系统是实现无人驾驶车辆调度的关键。
根据不同的调度算法和策略，可以设计出不同的调度系统。
其中，需要包括车辆调度、路径规划、状态监控等模块。
同时，还需要考虑到系统的可靠性、安全性等因素，以保证无人驾驶车辆的正常出行。
5. 结论无人驾驶车辆的调度是一个综合性问题，需要综合考虑算法、策略、系统等因素。
通过合理的调度方案，可以提高出行效率，实现无人驾驶车辆的高效、安全、节能出行。
运筹学 车辆调度
运筹学车辆调度运筹学是一门研究如何对问题进行有效决策的学科，其中一个重要的应用领域就是车辆调度。
车辆调度是指如何合理安排车辆的路线和时间，以最大程度地提高运输效率和降低成本。
本文将从需求分析、问题建模、算法设计和优化方法等方面介绍车辆调度的基本原理和方法。
对于车辆调度问题，我们首先需要进行需求分析。
这包括确定需要调度的车辆数量、每辆车能够承载的货物量、各个配送点之间的距离以及配送时间窗口等。
通过对这些需求的分析，我们可以为后续的问题建模提供基础数据。
接下来，我们需要对车辆调度问题进行建模。
通常情况下，车辆调度问题可以看作是一种优化问题，我们的目标是在满足各项约束条件的前提下，找到最优的调度方案。
常见的建模方法有时间窗口模型、容量约束模型和路径优化模型等。
其中，时间窗口模型考虑了各个配送点的时间窗口要求，容量约束模型考虑了每辆车的装载量限制，路径优化模型则是通过优化车辆的路径来降低总行驶距离。
在问题建模之后，我们需要设计相应的算法来求解车辆调度问题。
常见的算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等。
贪心算法是一种简单而直观的方法，每次选择当前最优的策略进行决策。
遗传算法则是通过模拟生物进化的过程，逐步优化得到最优解。
模拟退火算法和禁忌搜索算法则是通过模拟物质的退火和禁忌现象，以概率的方式跳出局部最优解，从而寻找更优的解。
除了算法设计，我们还可以利用一些优化方法来改进车辆调度问题的求解效果。
例如，可以通过引入动态路线规划和实时调度策略，根据实际情况对车辆的路线和时间进行动态调整，以应对突发情况和优化运输效率。
此外，还可以利用数据挖掘和机器学习等技术，对历史数据进行分析和建模，为车辆调度提供更准确的预测和决策依据。
车辆调度是运筹学的一个重要应用领域，通过对需求分析、问题建模、算法设计和优化方法等方面的研究，可以找到最优的车辆调度方案，提高运输效率和降低成本。
未来随着技术的不断发展，车辆调度问题将迎来更多的挑战和机遇，我们需要不断创新和改进，以应对日益复杂的实际需求。
基于遗传算法的无时限多配送中心车辆调度问题研究
三、混合遗传算法求解单配送 中心的车辆调 度问题
遗传算法是一种 “ 生成 ＋检测“的迭代搜 索算法。该算法以 染色体 Ｅ和两个变异点 ．将变异段进行逆转得新个体 Ｅ。
群体 中的所有个体 为操作对象 ．每个个体 对应 研究 问题的一个 解。选择 ．交叉和变异是遗 传算法 的三个主要操作算子。该算法 包括以下 ６ 个基本要素 ：１ 编码 ２ 初始群体 生成 ；３ 适应度评 ｛） ｛） ｛） 估 ；４ 选择 ；５ 交叉 ；６ 变异 （） （） （）
辆调度 问题和 多配送中心 车辆调度 问题之分。 目前 ．我 国一些大 体 的另 Ｎ 个个体需要根据前代群体 的Ｎ个个体 的适应度 ．采用 －１ 中型城市 的物流体系中存在有多个配送 中心的情况。因此 ．对 多 赌轮选择 法产 生。 配送 中心车辆调度问题的研究有重要的现实意义。 ５ 交叉操 作 ．
针对单配送中心 无时间窗车辆路径优 化问题 的特点 ．构造了 下 ． 每个配送 中心有 ４ 台车辆 ．车辆的载质量均 为 １ｃ Ｏ ．车辆一次
求解该 问题 的遗传算法 。 １ 自然数 编码 ．
配送的最大行驶距离均 为 ６ ｋ ０ ｍ。其 中 ３ 个配送 中心 的坐标分别
是 ： 送 中心 １９ ５ ｋ ．６０ ｋ 配 送 中心 ２ ６４ ｋ 配 （ ６ｍ ．３ｍ） （ ．４ｍ．１ ．８ｍ） １２ ｋ
本文提出了用最近距离分配法将多配送 中心车辆调度问题分
本文采用顺序交叉 （Ｘ 。首先选择一个匹配区域 ．设两父代个 Ｏ）
解为多个单配送 中心车辆调 度问题进行求解的策略 ． 用求解单 体及其匹配区域为：＝ ８４ １ ＝ ５ ３ｌ ６然后根据匹配区域 利 Ａ ５Ｊ２ ６、Ｂ ２ １ ４： ７ Ｊ ３ Ｊ ７ ８ 配送中心车辆调度问题的遗 传算法 ．设计 了求解多配送 中心车辆 的映射关系。 在其区域外的相应位置标记Ｈ得到： ＝ Ｈ ４ ６ ． Ａ ５Ｉ ２ Ｈ ７ Ｊ Ｈ
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车辆调度与优化之遗传
算法
SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-
遗传算法
遗传算法的遗传操作主要有三种：复制、交叉、变异，这也是遗传算法中
最常用的三种算法。
我这次研究的便是第一种操作--复制。
复制操作也叫选择操作，它是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产
生新种群的过程。具有高适应度的位串更有可能在下一代中产生一个或多个子
孙。
我感觉简单的拿数据来说复制操作可以通过随机方法来实现。首先产生
0~1之间均匀分布的随机数，若某串的复制概率为30%，则当产生的随机数在
0.30~1.0之间时，该串被复制，否则被淘汰。
下面以轮盘赌模型为例：
t 1 2 3 4 5 6
适应度
值：
2200 1800 1200 950 400 100
令表示群体的适应度值之总和，f(t)表示种群中第t个染色体的适应度
值，它被选择的概率P(t)正好为其适应度值所占份额。即P(t)=
如上图表中的数据适应值总和=2200+1800+1200+950+400+100=6650
所以P(1)的概率为：P(1)=2200/6650=0.331
即适应度为2200被复制的可能为0.331。
同理可得：
P(2)=1800/6650=0.271P(3)=1200/6650=0.180
P(4)=950/6650=0.143P(5)=400/6650=0.060
P(6)=100/6650=0.015
轮盘赌模型
t 1 2 3 4 5 6
适应度值
2200 1800 1200 950 400 100
选择概率
0.331 0.271 0.180 0.143 0.060 0.015
根据上面的理论可以知道P(1)的概率最大，所以最有可能被复制。也就是
说从群体中按个体的适应度函数值选择出较适应环境的个体。一般地说，选择
将使适应度高的个体繁殖下一代的数目较多，而适应度较小的个体，繁殖下一
代的数目较少,甚至被淘汰。