《储备仓库多目标多约束下的运输车辆调度算法》

技术简介：

考虑防汛救灾紧迫性、公平性和道路受损拥挤等情况，提出一种储备仓库多目标多约束的运输车辆调度算法(TVSA)。上述算法提出储备仓库车辆需求约束和物流中心车辆拥有上限约束，计算道路组合的拥挤因子，预测车辆总预测行驶时间，考虑多个储备仓库之间的竞争，建立每一个储备仓库的车辆调度优化模型。采用多目标遗传算法求解，即通过Pareto支配策略计算染色体之间的拥挤度和非支配等级，确定染色体被选择进行交叉变异的概率，采用精英保留策略和非支配等级进行筛选。通过迭代获得车辆最优调度方案。实验结果表明，TVSA算法可获得较优车辆运输调度方案，降低车辆平均调度预测时间，离规定救援时间的偏离度和偏离度方差，比SGA算法和MOPSO算法更优。

研发人员：孙萍;卢俊杰;陈友荣;赵克华;