车辆调度

摘要： 当前城市交叉口车流优化调度模型对于实时道路情况考虑不周,造成当前交叉口车辆调节后相邻道路拥挤的问题。为解决此问题,构建基于交通大数据的城市交叉口车流优化调度模型。利用大数据分析技术提取城市交通的车辆频率与时段特征,再结合城市道路信息,构建多目标调度函数。立足于车路协同原理与目标函数,使用奖励函数获取最优调度方案。使用仿真实验对交通大数据模型展开验证,实验结果表明交通大数据模型在多个角度的使用效果均优于常规模型,可推广使用。

摘要： 基于生灭过程和排队论理论建立公共自行车站点的状态概率分布模型,提出站点状态概率分布、服务强度、空桩期望计算公式;通过检验确定站点早、晚高峰期的借车(还车)间隔时间均服从负指数分布,在站点服务强度一定的前提下,利用站点状态概率分布确定站点早、晚高峰期的调度需求,以站点空桩期望作为参考制定车辆调度的启动阈值,讨论站点合理的车辆配置数量,为公共自行车站点车辆调度方案的制定提供定量依据。

摘要： 1.引言车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,VRP)最早由学者Dantzig和Ramser于1959年提出,其一般定义如下[1]:对一系列装货点和卸货点,组织适当的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件下,达到一定的目标。车辆调度的优化目标有很多,大致可分为两类:一类是有利于物流企业的目标,如配送路程最短[2]、配送成本最低[3]、配送车辆最少[4];另一类是有利于客户的目标,如延迟时间最短[5]、满意度最高[6]等。其中,配送成本和客户满意度是两个最根本、最重要的优化目标。送货的准时性是决定客户满意度的核心因素之一。

摘要： 电动公交车辆与传统公交车辆不同,该类车辆调度问题涉及到充电或者更换电池问题。由于电动公交车辆调度比较复杂,路径较多,加大了计算分析难度。尝试引入列生成算法,将受限主问题拆分为多个子问题,经过计算分析,得到最佳运营方案。应用测试结果显示,提出的优化调度方案较原计划调度方案的运营成本有所降低,应用效果较好。

摘要： 本文研究线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题。给定一个线型/圈型网络,若干客户分布其中。所有客户被划分成若干个子集,每个子集称为一个群。每个客户有一个释放时间和一个服务时间。给定一台车辆,其需要服务所有客户,且每个群内的客户连续服务。问题的要求是计算一个时间表,使得车辆能够按要求服务完所有客户并返回初始出发位置所花费的时间最少。针对该问题,就线型网络和圈型网络,分别给出一个7/4和一个13/7近似算法。

摘要： 为了解决传统模式下公路货运中信息不匹配、车辆空载的问题,货运O2O平台应运而生。其致力于解决的订单与车辆匹配的优化问题是学术界对车辆路径规划问题的典型应用。利用Anylogic仿真模拟软件对算例进行模拟研究,得出该算例的最优车辆匹配方案,在最大程度缩短送货时间的同时降低综合成本。

摘要： 铁路运输向来是工业制造企业物流运输的首要选择,对于铁路重车在到达企业内部之后的调度管理也是企业内部物流调度管理很重要的组成部分,铁路重车在企业内部的调度管理效率直接影响着企业内部物流调度的效率和运输成本,因此,铁路车辆在企业内部的运输调度管理对于分析和提升企业物流成本,实现提质增效目标具有重要意义。

摘要： 随着城市化建设的加快,渣土运输业兴起,这个过程中形成了众多规模不一的运输企业和车队,但远距离调度、成本不可控等问题仍未得到有效解决;为集约化管理各运输企业和车队的渣土车,研究实现了基于二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ,non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ)的渣土车调度系统,其主要功能如下:1)对工地、消纳场位置和调度成本等信息进行录入和管理;2)使用北斗终端实时获取车辆定位数据;3)使用当前系统内任务、定位、成本等数据,实现渣土车用车最少、完成任务最多、收益最高的多目标优化调度方案设计;系统研究为渣土运输节省了成本,并对城市渣土运输管理起着重要作用。

摘要： 随着公交车辆电动化进程的加快,中国电动公交车保有量迅速增加,已经成为中国城市规模最大的公交车型。科学的电动公交车辆运营管理对于降低公交系统碳排放以及公交企业运营成本具有重要意义。本文介绍了中国和主要西方国家的电动公交车辆发展历程,总结了当前实际运营管理存在的问题;给出了电动公交车辆运营管理的框架体系,从运行能耗估计、车辆调度、节能驾驶、系统资源配置以及效益评价等5个方面对当前的研究成果进行了概述,并对最新的运营管理技术与方法进行了梳理;系统总结了当前研究面临的问题与挑战,从电动公交系统线网规划、基于实际数据的电池寿命估计、智能化排班技术、引入新型供电与充电模式等4个方面对未来的发展趋势进行分析。

摘要： 物流和其连接的各方无不面临着个性化、多元化的需求冲击,不论是商贸流通,亦或是生产制造,均面临着各种挑战。为有效应对挑战,近年涌现出各类管理元素和新技术,横贯AI决策、自动化装备等技术,融入物流管理、配送、仓储等环节,而数字孪生技术的发展和应用进一步推动了物流配送调度的智能化,实现数字物流的目的。文章对数字孪生下的物流配送调度进行分析,从基于数字孪生的物流配送调度系统设计、问题描述和数字建模、实验和验证等方面进行分析。实践证实:基于数字孪生技术构建物流配送调度系统,可以有效解决物流配送中路况、车况问题带来的影响,在高效管理物流配送过程的前提下,保证物流配送过程的透明化,实现物流的精准、安全配送。

摘要： 跨区域多配送中心车辆调度是一个典型的NP难题,是当前运筹学领域的一个研究热点.本文采用边界分配法将该问题转化为单配送中心车辆调度问题,并结合遗传算法与蚁群算法求解跨区域配送最优调度方案.以贵州省黔东南州烟草公司物流中心卷烟配送为背景进行了仿真分析,结果表明了算法的有效性.

摘要： 随着新兴科技的日益普及,"智慧消防"的建设正稳步前进,立足于灭火救援指挥实现智能化的宗旨,智能化车辆调度指挥系统被提出,基于RFID的车辆定位技术代替了传统的GPS定位,不确定因素下消防车辆路径规划的模型被逐步完善,因此,指挥方式也将由"人-人"的指挥变为"人-车"的指挥.该系统以3D地图为依托将车辆调度指挥可视化,利用共享大数据对车辆调度指挥进行辅助决策,体现出智能化指挥的科学性和实效性.

摘要： 考虑低碳经济中碳排放对环境的影响,基于不确定理论,建立了考虑碳排放的不确定需求车辆调度模型.针对模型中的不确定测度的计算,分析了不确定变量为特殊和一般情况时求解模型的方法,并给出了当不确定变量为一般情况时求解模型的混合遗传算法.最后通过数值算例来验证模型和算法的有效性,并讨论了企业不同碳排放偏好对最优解的影响,为企业决策提供依据.

摘要： 按照中石油集团交通安全管理的要求，网络化，交通安全管理的科学化、数字化为确保“点多面广”的分散型企业实现车辆调度的统一管理，实现车辆路单的电子化、。保证车辆的电子调度和实时监控，特开发车辆调度审批管理系统。此系统主要包括用车申请管理、派车单管理、车辆信息管理以及驾驶员信息管理。车辆调度审批管理系统是采用先进的WEB开发技术和数据库技术,实现了车辆管理的网络化、科学化、电子化管理.该系统主要包括用车申请、车辆管理、驾驶员管理、派车单管理等功能,通过该系统实现了车辆的电子调度和实时监控,保障了车辆的合理调配和安全行驶.

摘要： 随着移动互联网技术蓬勃发展和共享经济兴起,汽车共享(分时租赁)模式蓬勃发展.现有研究对运营模式和运营管理等问题的认识和研究尚不全面.通过归纳汽车共享系统往返、单程、有预约、无预约的服务模式及特征,指出单程、无预约的服务模式是汽车共享系统运营模式的主流方向.该模式带来系统车辆分布的不均衡性,因此运营调度是关键.然后,综述汽车共享系统运营调度问题的现有解决思路和方法,并对有预约的运营模式、无预约运营模式下的车辆调度方法进行归纳.进一步指出,车辆调度工作受到调度人员制约,需要在未来的运营模式中引入新的调度方法来提升效益.

摘要： 本文对神州专车进行了简介，指出了安全、效率、增长三大核心问题。分析了该系统的总体架构。对司机行为与效率、供需预测与车辆调度、用户数据分析平台进行了详细分析。最后总结了数据处理心得。

摘要： 德力公司是专业危化品物流服务商。目前德力的零担配送网络已完整覆盖珠三角地区.线路全程合规运行（转运中心、提货、干线、配送）.其跨区整车调度平台将不同区域、不同企业的闲置运力，回程运力通过互联网平台，实现车货匹配，有效降低空驶率.

摘要： 德力公司是专业危化品物流服务商。目前德力的零担配送网络已完整覆盖珠三角地区.线路全程合规运行（转运中心、提货、干线、配送）.其跨区整车调度平台将不同区域、不同企业的闲置运力，回程运力通过互联网平台，实现车货匹配，有效降低空驶率.

摘要： 德力公司是专业危化品物流服务商。目前德力的零担配送网络已完整覆盖珠三角地区.线路全程合规运行（转运中心、提货、干线、配送）.其跨区整车调度平台将不同区域、不同企业的闲置运力，回程运力通过互联网平台，实现车货匹配，有效降低空驶率.

摘要： 德力公司是专业危化品物流服务商。目前德力的零担配送网络已完整覆盖珠三角地区.线路全程合规运行（转运中心、提货、干线、配送）.其跨区整车调度平台将不同区域、不同企业的闲置运力，回程运力通过互联网平台，实现车货匹配，有效降低空驶率.

摘要： 公开了车辆调度系统、自主驾驶车辆以及车辆调度方法。车辆调度系统响应于来自用户的车辆调度请求提供自主驾驶车辆的车辆调度服务。车辆调度系统包括：调度车辆位置估计单元，其基于通过安装在调度车辆中的传感器获取的周围环境识别信息与预先存储的周围环境存储信息的比较来估计调度车辆位置；用户设备位置估计单元，其被配置成估计用户设备位置；周围图像生成单元，其被配置成基于周围环境识别信息或周围环境存储信息来生成调度车辆的周围图像；以及显示处理单元，其被配置成在用户设备上显示将调度车辆位置和用户设备位置叠加在周围图像上的叠加图像。

摘要： 本发明公开了一种自动驾驶车辆调度方法、车辆调度服务器及自动驾驶车辆，属于计算机技术领域。方法包括：接收乘车请求；根据乘车请求和管理范围内各个自动驾驶车辆的行驶信息，在多个自动驾驶车辆中确定至少一个第一候选车辆；根据每个第一候选车辆的当前位置信息、当前路况信息和已规划路线信息，计算每个第一候选车辆到达乘车目的地所需的第一时间；根据每个第一候选车辆对应的第一时间，在至少一个第一候选车辆中，确定最终候选车辆，最终候选车辆至少满足期望到达目的地时间；将乘车请求下发至最终候选车辆。本发明至少根据乘车请求和各个自动驾驶车辆的当前位置信息、当前路况信息和已规划路线信息进行车辆调度，调度精准率高。

摘要： 本发明的调度车辆抽取服务器、调度车辆抽取单元、调度车辆抽取方法以及调度车辆显示终端计算从用户位置到用户与调度车辆会合的会合地点的用户的移动时间、以及从自用户进行车辆调度请求起到乘上调度车辆为止的时间减去用户的移动时间而得到的用户的等待时间，基于移动时间和等待时间来抽取调度车辆。

摘要： 车辆调度控制装置(20)在设定了包括下车地在内的第一行驶路线之后，在检测到车辆内的遗失物的情况下，计算车辆沿所设定的第一行驶路线行驶而抵达下车地的第一时间，设定至少一个与第一行驶路线不同且经由存放遗失物的设施的第二行驶路线，计算车辆沿第二行驶路线行驶而抵达下车地的第二时间，将第一行驶路线变更为第一时间与第二时间的时间差为允许时间以下的第二行驶路线。

摘要： 一种车辆调度方法，使用能够与已被用户预约为调度车辆的第一车辆的通信装置以及能够调度到用户乘坐调度车辆的预定乘车地点的第二车辆的通信装置进行通信的控制器，来管理将第一车辆或第二车辆调度给用户的车辆调度，其中，在用户到达预定乘车地点之前，至少获取第一车辆的位置信息和第二车辆的位置信息，基于获取到的第一车辆的位置信息，来计算直到第一车辆到达预定乘车地点为止的第一预定到达时间，计算直到用户到达预定乘车地点为止的用户预定到达时间与第一预定到达时间的时间差来作为第一等待时间，基于获取到的第二车辆的位置信息，来计算直到第二车辆到达用户的预定乘车地点为止的第二预定到达时间，计算用户预定到达时间与第二预定到达时间的时间差来作为第二等待时间，判定第二等待时间是否比第一等待时间短，在判定为第二等待时间比第一等待时间短的情况下，将第二车辆决定为调度车辆。

摘要： 本发明涉及车辆调度处理装置、车辆调度方法和车辆调度程序。车辆调度处理装置，包括：调度指示部，在划分为多个分割区域并对每个分割区域分配规定台数的车辆的营业区域中，当发生了向多个分割区域中的第一分割区域内的调度位置的调度请求时，执行将分配给第一分割区域的空车状态的车辆调度到调度位置的第一调度模式或将存在于离调度位置最近的位置的空车状态的车辆调度到调度位置的第二调度模式；以及调整部，当在第二调度模式下将分配给与第一分割区域不同的第二分割区域的车辆调度到调度位置时，在第一分割区域与第二分割区域之间进行调整，使得分配给第一分割区域的车辆的每单位面积的台数减少，且第二分割区域的车辆的每单位面积的台数增加。

摘要： 公开了车辆调度系统、自主驾驶车辆以及车辆调度方法。车辆调度系统响应于来自用户的车辆调度请求提供自主驾驶车辆的车辆调度服务。车辆调度系统包括：调度车辆位置估计单元，其基于通过安装在调度车辆中的传感器获取的周围环境识别信息与预先存储的周围环境存储信息的比较来估计调度车辆位置；用户设备位置估计单元，其被配置成估计用户设备位置；周围图像生成单元，其被配置成基于周围环境识别信息或周围环境存储信息来生成调度车辆的周围图像；以及显示处理单元，其被配置成在用户设备上显示将调度车辆位置和用户设备位置叠加在周围图像上的叠加图像。

摘要： 本发明公开了一种自动驾驶车辆调度方法、车辆调度服务器及自动驾驶车辆，属于计算机技术领域。方法包括：接收乘车请求；根据乘车请求和管理范围内各个自动驾驶车辆的行驶信息，在多个自动驾驶车辆中确定至少一个第一候选车辆；根据每个第一候选车辆的当前位置信息、当前路况信息和已规划路线信息，计算每个第一候选车辆到达乘车目的地所需的第一时间；根据每个第一候选车辆对应的第一时间，在至少一个第一候选车辆中，确定最终候选车辆，最终候选车辆至少满足期望到达目的地时间；将乘车请求下发至最终候选车辆。本发明至少根据乘车请求和各个自动驾驶车辆的当前位置信息、当前路况信息和已规划路线信息进行车辆调度，调度精准率高。

摘要： 本发明提供车辆调度管理方法以及车辆调度管理装置。管理向用户(U)的车辆调度的车辆调度管理方法包含：推断因向用户提供服务而产生的能源消耗(S12)；推断上述服务车辆的伴随着向用户提供服务的性能劣化(S13)；以及考虑能源消耗以及上述性能劣化，来生成提供给服务车辆的运行计划(S14、S15)。

摘要： 本公开涉及车辆调度方法和车辆调度管理设备。该方法包括：获取目标停车围栏的围栏信息；获取目标停车围栏的第一目标特征信息，第一目标特征信息是目标停车围栏的与第一时间范围相关的特征信息；获取目标停车围栏的第二目标特征信息，第二目标特征信息是目标停车围栏的与第二时间范围相关的特征信息；第二时间范围根据第一时间范围确定；将围栏信息、第一目标特征信息、第二目标特征信息输入至分类模型，通过分类模型预测目标停车围栏在第一时间范围是否存在车辆淤积情况；在是的情况下，将围栏信息、第一目标特征信息、第二目标特征信息输入至预测模型，通过预测模型预测目标停车围栏在第一时间范围的车辆淤积数量。