车辆排班算法主要关注于如何合理地、有效地安排车辆到相应的班次,以获得费用成本的最小化。在大型运动会中,我们不仅要给每个车辆准时指派到相应的场馆,而且还需要尽量减少费用成本。因此,车辆排班算法的研究在大型运动会车辆调度系统中起着非常重要的作用。传统的车辆排班算法包括基于模拟退火的车辆排班算法、基于禁忌搜索的车辆排班算法以及基于迭代局部搜索的车辆排班算法。这些算法采用单一的解决方案试图寻找更好的解,本文在这些算法的基础上,提出了一种改进的迭代局部搜索算法PILS。该算法对当前邻域变换的方式选择是通过不同数据集下的大量实验,其结果显示“块移动”的邻域要优于交换邻域和移动邻域。本文的另外一个贡献在于对当前存在的车辆排班算法的性能进行了一个较为详尽的实验对比和分析,实验表明PILS实验的结果要优于迭代局部搜索、禁忌搜索等启发式车辆排班算法。本文首先对车辆排班算法的研究背景与发展现状进行简单的介绍,同时对车辆排班所需的相关基础理论知识进行了简单的描述,然后对当前存在的几种车辆排班算法进行了一个分析与总结,并给出了各自的优缺点。随后提出了改进的迭代局部搜索车辆排班算法PILS,介绍了车辆排班的问题描述和数学模型以及算法的基本原理和算法实现,并在不同数据集下进行了大量的班次测试实验,随后本文通过大量的实验来评估当前存在的车辆排班算法之间的结果差异,并对不同的车辆排班算法的实验结果进行比较和分析。最后对车辆排班进行总结与展望。