导读:本文包含了车辆实时调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:第叁方物流企业,车联网,车辆调度
车辆实时调度论文文献综述
朱晓锋,邱骏驹[1]（2019）在《基于车联网的实时动态车辆优化调度策略》一文中研究指出通过将第叁方物流企业的实际片区物流服务网络描述为由调度中心、营运车辆和客户叁类节点构成的完全无向网络图,建立实时动态车辆优化调度策略模型。仿真模拟基于车联网的营运车辆动态实时数据采集过程,并设计优化算法对模型进行求解,通过仿真实例计算取得了满意的结果,与实际相吻合,具有较高的实际应用价值。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年04期）
刘文彬,杨波,阎纲,李香宝[2]（2017）在《基于局部最优策略的实时车辆调度算法》一文中研究指出为了缩减车辆在交叉路口的等待时间和提高交叉路口的通行能力,提出一种基于局部最优策的实时车辆调度优化算法.首先计算每个相位的绿灯时间及在该时间内允许通过的车辆数,然后采用局部最优策略选择相位,使该相位内的车辆优先获得通过交叉路口的路权.仿真结果表明,在相同的交通流量下,所有车辆在交叉路口的平均等待时间低于现有的算法.(本文来源于《宜宾学院学报》期刊2017年12期）
王芳[3]（2017）在《基于MAS的机场特种车辆实时调度问题的研究》一文中研究指出机场地面服务中车辆、人员、资源等的调度失误是造成当今国内航班延误的重要影响因素之一,而机场地面服务调度的核心部分就是对机场特种车辆的实时调度。目前,我国大部分民航机场仍然依靠使用对讲机的人工调度方法或者基于简单运筹学的方法对特种车辆进行调度。这种方式使各部门之间的信息不能及时传递,造成了航班服务资源的浪费以及增加成本,并且不能达到地面服务调度及时进行的最佳状态。通过分析国内外有关机场特种车辆实时调度问题的研究成果,提取出涉及到特种车辆调度的地面服务业务,并使用Petri网对其进行研究,使业务流程和车辆调度次序更加清晰。考虑MAS(Multi Agent System,下面章节均称作MAS)良好交互性以及对复杂问题求解特性能力较好等特性建立了基于MAS的体系结构。关于MAS中封装的实时调度算法建立了基于规划时间窗的动态车辆实时调度算法。在规划时间窗内,设计具体时刻的车辆调度模型,参考较为接近实际的约束条件和目标函数,为提供服务的特种车辆规划行驶路径,将动态车辆调度问题转化为一系列静态车辆调度问题;通过限制车辆单次服务的航班数量,实现服务任务量的均衡。将MAS模型与实时调度算法相结合,使用国内某机场数据进行验证,得到了新方案下的路径规划结果。将实验结果与人工调度结果进行比较,实现MAS模型,并验证本模型算法的优越性。(本文来源于《中国民航大学》期刊2017-05-09）
陆凯韬[4]（2017）在《GIS支持下公共自行车系统的多车辆实时协同调度研究》一文中研究指出公共自行车作为一种“低碳排放”的中短途绿色交通工具,在全世界越来越受到推崇。“租/还车难”问题是困扰公共自行车系统运营与发展的主要问题,而研究服务点的租还需求特性,对系统调度问题进行数学建模与算法求解,能够为实现公共自行车系统的智能调度提供科学依据,有助于打破“租/还车难”这一桎梏。在对公共自行车服务点进行短时租还需求量预测的基础上,建立了GIS支持下的多车辆实时协同调度模型,并研究了调度模型的优化求解算法,最后设计开发了公共自行车智能调度系统,为实际调度提供指导。本文主要研究工作如下:(1)通过分析服务点租还需求量的影响因素,结合深度学习中的带有LSTM单元的循环神经网络,基于区域公共自行车出行的平均OD,得出服务点的租还需求影响范围,从而建立了公共自行车服务点短时租还需求量预测模型,并对杭州市3618服务点的租还量进行预测。结果表明,LSTM在处理公共自行车租还需求量预测问题上具有较高精度,证明了该预测方法可行有效;(2)基于GIS分析了公共自行车系统调度问题的难点,首先通过设立不同服务点的调度优先级,建立区域服务指数说明调度请求产生的不同情况,然后基于服务点的动态需求特性确定调度模型参数,并以调度成本最低、调度车协作最合理且区域服务指数增益最大为优化目标建立GIS支持下公共自行车系统的多车辆实时协同调度模型,并基于提出的有效调运系数对调度模型相关参数进行优化。最后为了验证调度模型,对公共自行车动态调度问题进行求解优化,设计了模拟退火混合遗传算法对所建立的调度模型进行求解,并与实际调度过程相比较。实验结果表明,混合算法减少了调度车的行驶距离,提高了调度效率,使结合了需求量预测的多车辆调度模型能在较大程度上满足公共自行车服务点存在的调度需求;(3)选择杭州市下沙公共自行车服务区作为试点案例,基于构建的服务点租还需求量预测算法以及智能调度算法,设计开发了基于客户端/服务器架构的公共自行车智能调度系统,并详细介绍了系统的开发架构与主要功能,最后通过杭州下市沙地区的实例应用,展示了系统的部署应用过程及其使用效果。同时也将该系统推广应用至桐庐、龙游等地,为当地公共自行车系统的健康运营提供帮助。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2017-05-01）
何珂[5]（2015）在《“智能公交”，缓解城市“出行难”》一文中研究指出车到哪里了？ 手机App和公交电子站牌提前告诉你，等车不再难 在合肥市蜀山区一家民营企业上班的吴菲菲，每天都坐公交上下班。“以前从家到公司，需转两次车，今年上半年，这条线路新开通直通公交后，无需转车了，但也因新开通的线(本文来源于《安徽日报》期刊2015-10-29）
刘文彬,李香宝,刘超群,杨波,文志强[6]（2016）在《交叉路口中一种智能的车辆实时调度算法》一文中研究指出针对城市道路交通拥堵问题,提出了一种基于智能交通信息环境下的车辆实时调度算法。该算法在现有信号相位设计的基础上,根据当前道路的相对滞留率进行相位的选择,然后针对每个被选中相位,调整交叉路口的交通信号周期,尽可能使更多车辆在各自车道上安全行驶。实验结果表明,提出的算法的车辆平均等待时间低于现有算法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2016年04期）
王宏志,徐进权,胡黄水[7]（2015）在《多功能车辆总线事件仲裁实时调度算法》一文中研究指出针对列车通信采用多功能车辆总线(multifunction vehicle bus,MVB)网络传输数据的实时性要求,提出一种动态优先级时间片轮询算法.该算法根据非周期数据的优先级进行仲裁调度,通过优化算法复杂度、减小数据等待延时和阻塞延时,解决了MVB网络实时性的问题.并对MVB总线非周期数据的实时性、公平性等进行仿真分析,结果表明,该算法能提高MVB总线非周期数据传输的实时性与公平性,可满足列车通信网络标准ICE61375-1对实时性的要求.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2015年05期）
王莹莹[8]（2015）在《基于实时客流数据的公交车辆调度优化研究》一文中研究指出当今社会经济迅猛发展,人口和车辆不断增多,导致了城市交通堵塞。发展城市公共交通,特别是城市公交车是解决城市交通堵塞的有效途径。国内外很多学者研究城市公交车的调度优化问题,但由于过去信息采集设备落后,公交车调度优化所使用的客流数据大多是通过人工调查法获取的,而这种方法采集的客流数据具有严重的滞后性,已经不能满足当代智能公交发展的需求。本文结合安徽富煌和利时有限公司研发的自动乘客计数(Automatic Passenger Counting, APC)装置,利用全球卫星定位系统(Global Satellite Positioning System, GPS)和通信装置,实现了实时客流数据的采集。本文主要研究如何利用实时客流数据优化公交车调度时刻表。首先,通过APC装置采集客流数据,将客流数据匹配到对应站点上；其次,对客流数据进行统计分析,得到客流数据的时空分布不均衡特性和周期变化规律；再次,分析公交调度实际问题,以乘客等车损失成本最小和公交企业运营收益最大为目标函数,以车辆满载率和发车间隔为约束条件,建立了以发车时刻为决策变量的数学模型；最后,使用改进的遗传-模拟退火算法对模型求解,本文在算法的编码、选择和退火等操作上进行了改进,提高了算法性能,得出了更符合客流实际的非均匀发车时刻表。本文通过实时客流数据得到的发车时刻表,可以同时满足乘客和公交企业的共同利益,更符合乘客的公交出行需求。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-05-18）
朱伟军[9]（2014）在《基于物联网的集配中心MiIk Run物流实时车辆调度系统研究》一文中研究指出工业园区是多企业集聚而成,以资源及服务共享为特点的产业集群。其中,由工业园区集配中心(Supply Hub in Industrial Park, SHIP)以Milk Run物流模式面向园区多企业提供的公共仓库及公共车队物流服务是第叁方物流运营商为缓解园区土地、车辆运输等资源压力提出的一种集成化公共物流运作模式。Milk Run物流是用同一货运车辆到园区多企业进行循环取配货的操作模式。其高频次、小批量、准时性的运作特点使得车辆调度过程中需综合考虑循环次序、运输批量、到达时间窗及园区各企业的实时生产数据等动态因素。因此,传统的静态车辆调度已无法满足SHIP公共物流的实时性、敏捷性及高效性的要求。而物联网技术作为当代物流配送系统的新兴技术可实现在物流运作过程中对车辆及货物进行实时跟踪管理,动态采集各物流节点实时数据,使得SHIP能依据物流资源的实时状态合理优化车辆调度。以提高Milk Run物流运输灵活性,合理配置及规划物流资源,降低园区物流总成本。因此,本文借鉴已有研究成果,依托物联网技术,研究SHIP面向多企业提供Milk Run物流服务的实时车辆调度优化问题。研究内容主要包括以下几个方面：(1)探讨了产业集群模式下的工业园区公共物流体系及其车辆调度问题,提出了一种基于物联网的小批量、高频率、准时制的Milk Run物流运作模式；(2)分析了SHIP车辆调度所存在的问题,提出了SHIP基于物联网的Milk Run物流实时车辆调度基本框架,实现基于物联网技术的实时数据采集与管理,调度实时任务,达到实时车辆调度分工与协作的目的；(3)针对SHIP中Milk Run取配货车辆路径问题,建立了Milk Run公共物流多车型实时车辆调度的数学模型,并在遗传算法的基础上,改变染色体编码方式,采用局部竞争选择策略方式,提出基于多车型分配的改进遗传算法；(4)在实时车辆调度框架的基础上,采用C#语言实现了一种基于物联网技术实时车辆调度系统,通过运行实例,全面展示了系统功能。本文所研究的问题具有理论价值和实际意义,主要表现在：其一,从理论上研究了面向SHIP的Milk Run物流运作模式,实现物联网技术在SHIP实时车辆调度全程一体化应用,可为类似工业园区信息平台建设提供参考；其二,建立了基于物联网的MilkRun公共物流实时车辆调度数学模型,设计其相应的智能改进遗传算法,为决策提供支持。(本文来源于《广东工业大学》期刊2014-05-01）
朱晓明[10]（2013）在《基于实时信息的港口运输车辆和装卸机械控制与调度系统流程设计》一文中研究指出随着我国港口及航运业的快速发展,我国各大港口的货物吞吐量保持着高速增长,这在带来巨大的经济效益的同时,也给港口的运营管理及控制调度等方面带来了压力。作为港内调度的核心内容,港口运输车辆与装卸机械的调度与控制优化是一个讨论已久的话题,但是由于过去对内部搬倒、装卸机械等无有效定位和实时监控,对集疏运车辆进出港口无有效控制,由此产生了诸多问题,如：散货理货员工作环境恶劣、粉尘污染影响健康、港内拥堵及交通秩序混乱等。另一方面,随着港口设施设备的不断升级,传统的港内控制和调度方法也需要向数字化信息化转变,以提高港口的作业效率。因此,本文对基于实时信息调度的角度出发,对港口运输车辆与装卸机械的控制与调度系统进行了分析,主要包括以下几个方面：一是GPS定位系统在装卸机械及港内运输车辆上应用以及定位准确性影响因素分析；二是IC卡和射频系统在集疏运车辆中应用；叁是港口运输车辆与装卸机械的控制与调度系统的流程和理货人员工作说明；四是港口运输车辆与装卸机械的控制与调度系统的改进建议。最后,本文采用了模糊综合评价法,并结合龙口港现状,对于实时信息的港口运输车辆与装卸机械的控制与调度系统进行了定量化的评价。评价结果表明,该模型的技术性能优异,且在港口内部管理,财务效应以及提升港口客户满意度方面同样具有良好的发展潜力。(本文来源于《大连海事大学》期刊2013-10-01）
车辆实时调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了缩减车辆在交叉路口的等待时间和提高交叉路口的通行能力,提出一种基于局部最优策的实时车辆调度优化算法.首先计算每个相位的绿灯时间及在该时间内允许通过的车辆数,然后采用局部最优策略选择相位,使该相位内的车辆优先获得通过交叉路口的路权.仿真结果表明,在相同的交通流量下,所有车辆在交叉路口的平均等待时间低于现有的算法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆实时调度论文参考文献
[1].朱晓锋,邱骏驹.基于车联网的实时动态车辆优化调度策略[J].工业控制计算机.2019
[2].刘文彬,杨波,阎纲,李香宝.基于局部最优策略的实时车辆调度算法[J].宜宾学院学报.2017
[3].王芳.基于MAS的机场特种车辆实时调度问题的研究[D].中国民航大学.2017
[4].陆凯韬.GIS支持下公共自行车系统的多车辆实时协同调度研究[D].浙江工业大学.2017
[5].何珂.“智能公交”，缓解城市“出行难”[N].安徽日报.2015
[6].刘文彬,李香宝,刘超群,杨波,文志强.交叉路口中一种智能的车辆实时调度算法[J].计算机应用研究.2016
[7].王宏志,徐进权,胡黄水.多功能车辆总线事件仲裁实时调度算法[J].吉林大学学报(理学版).2015
[8].王莹莹.基于实时客流数据的公交车辆调度优化研究[D].北京交通大学.2015
[9].朱伟军.基于物联网的集配中心MiIkRun物流实时车辆调度系统研究[D].广东工业大学.2014
[10].朱晓明.基于实时信息的港口运输车辆和装卸机械控制与调度系统流程设计[D].大连海事大学.2013