企业车辆调度算法的应用研究
李作山 黄广迪 杨家琪 吴煜鑫
（绥化学院，黑龙江 绥化152000）
摘要 ：目前车辆调度问题是物流运输领域一个亟待解决的重要问题。首先介绍车辆调度问题，针对实际中存在问题给出相应的VRP 解决对策，其次分析启发式算法，并就如何改进提出对策，以对企业车辆调度进行优化，提高物业经济效益，实现科学化、智能化物流。
关键词 ：企业车辆；车辆调度；算法；应用研究
1 企业车辆调度
企业车辆调度问题解决的是从配送中心出发，到完成一系列配送任务过程中需要解决的问题。如若配送任务量小，为提高车辆的利用率，通常安排一辆车执行几项运输任务。在特定城市条件下，如何安排车辆路线，既满足各个任务的需求，又能够在完成任务的同时降低成本是值得研究的。
在企业车辆调度中，管理者多采用科学有效的配送方案，以提高服务水平，降低运输费用。通常车辆调度问题是一个有约束的组合优化问题，很难得到全局最优解，只有综合考虑各种因素，才能寻求精确的解。
2 企业车辆调度算法
2.1 插入算法
通过k 步迭代，将第k 个点，插入到路径中。这种算法的根本就在于第k+1 步，可以插入到路线中的点及该点的最佳插入位置。插入算法由节点选择阶段和路径插入阶段2 个部分组成。
育苗地应选择在通风、向阳、地势较平且具有灌排条件的沙壤土。先年秋天进行预整地，整地时施入腐熟有机肥40 000 kg/hm2、硫酸亚铁粉末750 kg/hm2，耕作深度不得低于30 cm，耙平后，整成高床，宽1 m，长视地形而定，床间留40 cm宽的步道，也可兼用排水。
2.2 节约算法
节约法是构成启发式算法的经典，其本质是根据节省值从大到小安排，在车辆容量限制的情况，根据顾客点排入路径，直至将所有的顾客都排入路径为止。这种算法可以有效地节省距离，极大地降低路线成本。
2.3 最短路径算法
临床采用颅脑外伤开颅血肿清除加去骨瓣减压术治疗,手术风险较大,并且术后并发症较多,因此围术期实施舒适护理干预对患者具有重要作用。
2.4 遗传算法
在诸多算法中，启发式算法相对精确算法更具工程实用价值，因而启发式算法能够在合理的时间内取得最优解，又能够满足工程需求。另外随着人们对VRP 问题的深入研究，人们在算法中融入主观判断，以提高解的质量，并结合顾客库存制定运输策略，未来在实际发展应用中具有巨大的潜力和实用价值。
最短路径算法顾名思义，就是解决最短路径问题，其中由迪杰斯特拉提出的Dijkstra算法是最短路径算法的代表。
随着定位导航技术、数据通讯技术、图像分析技术、互联网信息技术等的快速发展，企业车辆调度问题备受广泛的关注和重视。其中智能交通系统在企业车辆调度中的应用，提高车辆调度的智能化，基于遗传算法，采用最小费用作为目标函数，考虑车辆的配置、时间、运营效率及资源利用等因素，得到最优调度排序方案，快速解决车辆调度问题。
3 企业车辆调度算法的应用对策
企业车辆调度优化在理论上属于一个复杂的组合优化问题，关于VRP 算法的应用，我们主要从以下方面介绍。
3.1 企业车辆调度算法的发展方向
遗传算法受生物进化论的启发，在1975 年这一概念被提出和建立，主要是借鉴大自然生物进化论中“适者生存”的思想，通过对产生的解，通过复制、交叉和变异的操作，产生新的解，如此反复迭代，最终收敛到一个适应环境的新个体，从而得到最优解的过程。
3.2 智能交通系统在企业车辆调度中的应用
例如，为了帮助学生理解“有丝分裂保证了遗传信息在亲代和子代细胞中的一致性”的重要概念，根据课标要求，需要开展“制作和观察根尖细胞有丝分裂简易装片或观察其永久装片”的实验，这个实验能否达成预期效果的关键在于学生能否从视野中辨别出有丝分裂各时期的典型图像，并能正确读图。这一问题正是该实验教学中的重点与难点。为此，利用数字化显微镜观察技术，同步呈现不同学生所观察到的正确典型图像与错误图像，也可利用教师的智能手机的拍摄功能，同步传输、呈现学生观察到的典型图像，为学生创造丰富的观察学习情境。由于这些图像来自学生，更易吸引学生的观察、分析与讨论，从而有效支撑学生生成抽象概念。
3.3 物流管理在企业车辆调度中的应用
企业车辆调度中，物流管理的研究是一个重要内容，通过选取适当的车辆路径，加快对客户需求的相应速度，提高服务质量，增强客户对物流环节的满意度，进而降低企业和服务商的运作成本。
3.4 动态车队管理
优化组织货物运输作业，是降低运输成本、提高运输效率的关键。货物运输过程中，货运车辆是最直接的载体，也是运输作业中最重要的一个支配资源。合理安排车辆资源，制定科学的组织运输方案，消除运输过程中对流、迂回等不合理现象，实现车辆的优化组合与配置，以最少的资源投入，获得最优经济效益。对车队科学有效的管理，有助于提高车辆的利用率，实现货物运输的科学化，同时构建高效的货物运输组织体系，推动实现物流的集约化、智能化发展。
“2+2”模式煤泥水处理工艺包括精煤泥系统和尾煤泥系统两个部分。精煤泥系统为煤泥两次浮选、精煤泥两段脱水；尾煤泥系统为尾煤泥水两段浓缩、尾煤泥两段回收。
4 结束语
随着我国社会经济的快速发展，物流行业快速发展，降低运输成本成为企业获得利润的又一个选择。对此，企业车辆调度问题成为运输研究领域的重点工作。本文分析企业车辆调度和车辆调度算法，并就如何应用提出具体的对策，以实现企业车辆调度的最优化，降低成本投入，提高运营率，为企业带来经济效益。
参考文献 ：
[1]于天骥.物流企业车辆调度优化问题的研究与应用[D].杭州：浙江海洋学院，2015.
[2]阎冰.现代物流运输车辆的调度优化问题研究[J].内燃机与配件，2018(14):197-198.
基金项目 ：黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目（KYYWF10236190204）；绥化学院大学生创新创业训练计划资助项目（shxy201915）。
作者简介 ：李作山（1977-），男，黑龙江绥化人，硕士，讲师。
（收稿日期： 2019-08-36）