本文選題：最優(yōu)車輛路線 + 車輛調(diào)度　； 參考：《計算機(jī)仿真》2015年03期

【摘要】：考慮惡劣天氣因素下的最優(yōu)車輛路線調(diào)度關(guān)系到災(zāi)害環(huán)境下的貨物運(yùn)輸效率。由于在較為惡劣的天氣環(huán)境下,車輛路徑的屬性特征會發(fā)現(xiàn)不可預(yù)估的變化。上述屬性變化無法通過設(shè)定權(quán)值進(jìn)行程度的描述。利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行車輛路線調(diào)度,沒有充分考慮天氣因素給車輛路徑選擇帶來的影響。往往通過經(jīng)驗(yàn)設(shè)定固定的影響權(quán)值,沒有考慮對不同路徑選擇屬性數(shù)據(jù)影響的差異性,調(diào)度過程缺陷明顯。提出采用模擬退火遺傳算法的最優(yōu)車輛路線調(diào)度方法。依據(jù)相關(guān)理論構(gòu)建車輛調(diào)度優(yōu)化模型,結(jié)合在惡劣天氣環(huán)境下,車輛行駛路徑所需時間、交叉路口密度、通行能力等因素綜合變化,根據(jù)模擬退火算法模擬差異化的天氣影響因素,利用遺傳算法求取模型最優(yōu)解,實(shí)現(xiàn)考慮惡劣天氣因素的最優(yōu)車輛路線調(diào)度的路徑選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)算法進(jìn)行車輛路線調(diào)度,能夠有效的獲取車輛當(dāng)前的最佳路線,提高了車輛調(diào)度的效率。
[Abstract]:The optimal vehicle route scheduling considering severe weather factors is related to the freight transport efficiency in the disaster environment. Because of the bad weather environment, the attribute characteristics of the vehicle path will find unpredictable changes. The above attribute changes cannot be described by setting weights. The traditional algorithm for vehicle routing has not fully considered the influence of weather factors on vehicle routing. Usually the fixed influence weight is set by experience without considering the difference of the influence on different path selection attribute data and the defect of scheduling process is obvious. An optimal vehicle route scheduling method using simulated annealing genetic algorithm is proposed. According to the relevant theories, the vehicle scheduling optimization model is constructed, and the vehicle route time, intersection density, traffic capacity and other factors are comprehensively changed under the bad weather environment. According to the simulated annealing algorithm to simulate the different weather factors, the genetic algorithm is used to obtain the optimal solution of the model, and the route selection of the optimal vehicle route scheduling considering the bad weather factors is realized. The experimental results show that the improved algorithm can effectively obtain the best route of vehicle and improve the efficiency of vehicle scheduling.
【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202099) 河南省科技廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(122102110107)
【分類號】：U492.22;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1787425