车辆调度问题一直是智能交通运输系统研究的热点,关于车辆调度的研究对改善城市道路利用率,推动智能交通运输发展是非常有意义的。研究车辆调度模型和优化算法对于车辆调度系统的应用,改善交通运输的智能化水平更是具有重要的理论意义和实际价值。 论文针对给定任务下的车辆调度和给定线路下的车辆调度两种情况分别做了研究,本文的主要工作有: 在给定任务下的车辆调度方面,针对物流配送中的车辆调度问题,建立了考虑城市路网交通状况和客户时间限制的车辆调度模型,模型中用路阻函数中的BPR函数来真实反映交通状况对车辆调度的影响。 设计了混合粒子群优化算法来优化计算给定任务下的车辆调度问题,目前在粒子群的约束优化问题上面研究较少,文中利用了粒子群简洁容易实现和模拟退火在组合优化中的优势,对给定任务下的车辆调度问题进行优化计算。 在给定线路下的车辆调度方面,针对公交车辆调度问题,建立了考虑公交公司利益和乘客利益的车辆调度模型,模型中用加权系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题。 设计了一套遗传算法的求解方案来求解给定线路下的车辆调度问题。此算法的适应度函数为经过转换的公交车辆优化问题的目标函数;在选择时主体使用比例选择;交叉时采用双点交叉;变异时采用倒位操作,并运用了保留精英策略保证算法收敛性。对优化模型进行编程、优化计算与分析。 最后,给出了车辆调度系统的设计思想和实现方案,并将研究的车辆调度模型和优化算法,应用在西安市的一物流配送中的车辆调度和西安市29路公交车辆调度中,进行了结果分析,并给出了调度方案。