中外车辆调度方法比较(2)
2014-02-11 02:40
导读：尽管国内外对车辆调度方法的研究已取得了很多成果，但在企业实际运用中仍存在一些问题，主要表现在以下几个方面：①现实中企业的需求各异甚至相互
尽管国内外对车辆调度方法的研究已取得了很多成果，但在企业实际运用中仍存在一些问题，主要表现在以下几个方面：①现实中企业的需求各异甚至相互冲突。比如，顾客满意度的提高和运作成本的降低就可能是一对矛盾，随着顾客满意度的提高会带来营业收入的增加。当顾客满意度达到一定水平之后，由提高服满意度带来的营业收入便不能与随之增加的运营成本平衡，导致企业总收入下降。企业运输决策中需要考虑多目标的情况，对服务水平，运营成本，运输时间，运输距离等各方面的因素进行权衡，以达到利润最大化的目标。因此，单目标车辆调度方法难以解决实际问题，为了满足企业的实际需要，应该加强多目标车辆调度方法的研究，解决多目标车辆调度过程中计算复杂的难题。②企业车辆配送实际面临的不确定性因素很多且交叉影响，而目前企业开发的车辆调度系统一般只考虑由一个或几个方面(如需求、旅行时间、顾客的不确定性)引起的车辆调度优化问题，未综合考虑车辆、客户、路况等各种不确定性因素，同时对不确定性的研究也只限于单一的随机或模糊形式的不确定性，没有考虑更复杂的粗糙情形或者双重不确定性等形式，即使建立了多因素模型，算法的收敛性和收敛速度问题也难以解决。③由于车辆调度也要由人参与，难免受到决策者主观偏好的影响，而目前对模糊VRP的研究只有寥寥数项，所以基于模糊信息的车辆调度系统开发应该是一个重要研究方向。④目前只能对各种车辆调度方法进行经验评价，很难确定算法的优劣，这给企业选择合适的调度方法、开发实用系统带来了很大的困难。因此，需要建立统一的算法评估体系，主要包括车辆调度算法的复杂性分析和收敛性分析(定界分析)，通过算法的复杂性分析，可以为评定算法寻优效率提供依据，为设计更快的算法提供理论依据；收敛性分析为评定算法搜索能力提供衡量标准，可以知道该算法可得到的最好和最差解的范围，为企业选择满足所求问题的搜索精度要求的算法提供依据。论文发表www.lwkoo.cn毕业论文
四、国内外车辆调度方法的启示
1．注重对车辆调度问题的描述，建立与实际情况相符合的模型主要体现在配送中心的数量、配送车辆的类型、货物类型以及目标的多样性上，主要包括运输路径最短、成本最少、准时、尽可能少的车辆等方面。
2．充分考虑我国道路交通条件的实际及对车辆调度影响设计能够根据道路上的实时交通流
信息计算旅行时间进而求得最佳路线的算法，达到节约运输时间，减少交通条件引起的配送延迟问题，提高顾客满意度的目标，保证系统开发的可用性。
3．加强模糊信息条件下车辆调度方法的研究
将模糊理论引入车辆调度系统开发当中，运用模糊集概念和模糊评判理论，设计处理模糊特征的多因素影Ⅱ向过程，通过综合考虑车辆行驶费用最小化和顾客满意度最大化2方面的问题，以求有效解决车辆调度问题中车辆运行商利益和顾客利益难以兼顾的问题。
4．研究快速的车辆调度模型算法
在一些车辆调度规模比较大的场合，现有方法不能满足对车辆进行实时动态调整的需求，鉴于精确算法通常需要较长的计算时间，应用人工智能技术，设计具有较高Ⅱ向应速度的人工智能算法成为重要的研究方向。
5．考虑运用新的数理方法解决车辆调度建模和算法问题
如研究支持向量机理论、网格技术、结构方程模型、最／ix--乘算法以及仿真方法等在本领域的运用：如利用仿真系统得到某策略下系统的性能，从而对不同的策略进行评价：还可以改变系统的一些参数来进行物流系统各参数的灵敏性分析，寻求系统改进途径和最佳运行
参数，为企业物流配送系统的决策提供参考。
6．运用系统的方法综合考虑调度系统问题
现代物流越来越强调系统中各个环节的协调性以及各种运输方式的配合，因此有必要从系统的角度出发，加强车辆调度与库存、选址等其它物流决策的综合，研究企业车辆综合调度系统问题。车辆调度是优化物流运输、提高企业效益的关键环节，是实现物流合理化的重要内容和手段。优化车辆调度有助于物流企业降低运输成本，提高车辆运作效率和顾客满意度。目前现代信息技术(GPS、GIS、GPRS等)的应用使得企业实时车辆调度成为可能。现代物流企业应该抓住机遇，应用科学的车辆调度方法，减少运输成本，为顾客提供高效的服务，以求在激烈的竞争中取胜。(作者单位：
武汉理工大学交通学院)
