在采油厂的作业生产过程中,特种车辆需要及时为作业小队的正常生产提供设备或物料资源,车辆的调度过程需要特车大队等单位根据人工经验共同协作完成。由于作业任务需车多于现有车辆、调度过程复杂且人工经验有限,往往导致作业任务无车可派、车辆使用数多且行驶距离长等情况。为了提高特种车辆的利用率、保证作业任务的正常完成、避免作业事故的发生、达到提高作业生产效益的目的,论文提出对特种车辆静态优化调度和动态优化调度进行研究,并设计开发特种车辆调度的辅助决策支持系统。对于需求信息确定且需要次日完成的需车任务,为了使特车静态调度任务完成数更多、车辆利用率更高,论文提出了一种多目标多优先级优化的调度方法。该方法以任务完成数最大为主要优化目标,依次以车辆使用数最少、车辆总行驶距离最短为次要优化目标,并分析了对应目标下的约束条件。首先针对不同的任务类型,分别采用改进K-means算法和最短距离算法,对需车的作业任务最优分组,以保证车辆使用数最少;然后采用基于贪婪修正策略和裂变策略的改进遗传算法,对分组后的任务组最优选择,以保证任务完成数最大;最后,采用穷举法优化行车路径,以保证车辆总行驶距离最短。对于当日生产过程中突发的需要实时处理的需车任务,为了使特车动态调度情况下任务处理更及时准确、车辆调度效果更好,论文提出了一种单目标局域优化的调度方法。首先分析了属于突发请求的需车任务的特点,其次确定了以工作车辆完成任务数最大为动态调度的优化目标。为了使工作车辆尽可能多地完成需车任务,该方法分别采用基于顺路原则的动态插入法处理需车任务较少的情况,采用基于邻域交叉策略的改进遗传算法处理需车任务较多的情况。为了实现优化调度方法的实际应用,并为调度提供一种辅助决策支持手段,论文设计开发了嵌入在滨南采油厂作业运行管理平台中的特车优化调度辅助决策支持系统。该系统可提供人工调度和优化调度这两种不同方式下的派车计划单,并自动对比两方案的各项指标参数,为调度提供辅助决策建议。最后,调度可根据系统的辅助决策建议选择最优的派车单。仿真实验测试表明,所提出的优化方法与设计开发的辅助决策支持系统是可行、有效的。