陈 燕, 于 放, 田 月, 刘 璐

1(中国科学院大学, 北京 100049)

2(中国科学院 沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168)

移动互联网、物联网等技术快速走向应用, 现代物流技术正在实现跨越式发展.这种进步正在深刻影响着社会信息化进程, 以物流技术的发展牵引着人类社会的不断进步.正是现代物流技术的进步使得人们能够足不出户的实现商品的消费, 交易便捷化也进一步要求现代物流技术能够更为快速地实现商品的配送.

车辆调度问题主要分为静态和动态两类.静态车辆无法适应动态的运营环境, 现代车辆调度问题研究热点集中于动态车辆调度以及结合数字地图导航技术的动态路径规划等方面.如冯亮等针对客户需求、配送车辆实时匹配需求, 以GPS/GIS地图数据为基础, 应用混合遗传算法实现了动态车辆调度及路径规划, 能够有效提升物流配送效率、降低物流企业成本以及改善物流服务质量[1].并提出以客户需求、配送车辆/节点以及路网状态等为约束条件, 构建了混合整数线性规划模型, 同样实现了动态快速的车辆动态调度及路径规划[2].对于能够获取公交车辆GPS数据的应用场景, 针对公交车辆动态调度问题, 可利用大数据实现公交车辆相关参数的预测, 并利用改进遗传算法实现车辆的高效调度[3].针对实时性要求更高的应急车辆调度及配置问题, 研究学者利用城市快速路网相对固定的特征, 通过构建路网模型, 并利用混合蛙跳算……