论文总字数：34835字

摘 要

由于IT技术的日新月异，物联网得到了快速发展。车联网技术作为物联网技术在智能交通领域的集中应用，可以很好的解决城市物流配送问题，通过利用车联网技术，可以帮助我们获取动态的车辆位置、道路交通状况等信息，从而做出科学合理的规划方案，实现对车辆的动态调度；这对物流智能配送的发展具有重要的现实意义。

本文首先阐述车联网技术和车辆调度问题的研究现状，在此基础上针对城市物流车辆调度问题的特征，考虑交通运行状况、动态需求、时间窗等约束条件，以最小化运营成本（路程成本、时间惩罚成本）为优化目标，建立车辆调度问题的混合整数规划模型；使用人工蜂群算法从静态、动态两个角度对问题进行优化求解，通过实验证明动态调度更加符合实际状况，是可以很好降低企业运作成本，提高企业运作效率。此外，文章最后针对实际需求设计基于车联网技术的城市配送调度系统。

关键词：车联网 车辆调度 人工蜂群算法 动态调度 配送系统

Research on vehicle scheduling problem based on VANET

Abstract

With the development of information technology, Internet of things got rapid development.Vehicle network technology as the Internet of things technology focused in the field of intelligent transportation applications can well solve the problem of city logistics distribution, through the use of vehicle network technology, It can help us to obtain the dynamic information such as the location of vehicle and road traffic, so as to make a scientific and reasonable planning and truly realize vehicle dynamic scheduling.It is of great importance to the development of intelligent logistics distribution.

Therefore, this article firstly describes the research status of the vehicle network technology and vehicle scheduling problem.On this basis, this article establish the mixed integer programminging model with the goal of minimizing operating costs (journey cost, time punishment cost) In view of the city logistics distribution vehicle scheduling problem by considering the traffic operation,dynamic demand and time window constraints.In this paper, we use artificial colony algorithm from the aspect of static and dynamic to solve the problem of the optimal solution, through the experiment proved that the dynamic scheduling more in line with the actual condition,It can be very good to reduce enterprise operating costs and improve the operational efficiency of enterprises.In addition, the article finally design urban distribution scheduling system for meeting the condition of the actual demand based on vehicle networking technology.

Key words : VANET; dynamic scheduling system; vehicle scheduling problem; the artificial colony algorithm; vehicle scheduling

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 - 1 -

1.1 论文背景及选题意义 - 1 -

1.2 论文研究的主要内容 - 2 -

1.3 论文的组织结构 - 3 -

1.4 本章小结 - 4 -

第二章 车联网技术和车辆调度问题的研究现状 - 5 -

2.1 车联网技术的发展现状 - 5 -

2.2 车联网的关键技术及应用介绍 - 6 -

2.2.1车联网体系介绍 - 6 -

2.2.2车联网的关键技术介绍 - 6 -

2.2.3车联网的应用 - 8 -

2.3车联网领域的相关学者研究成果 - 8 -

2.4车辆调度问题的研究现状 - 9 -

2.4.1 算法综述 - 9 -

2.4.2 VRP模型综述 - 10 -

2.5本章小结 - 12 -

第三章 城市物流配送车辆调度问题模型的建立 - 13 -

3.1 城市物流动态车辆调度策略 - 13 -

3.2城市物流配送相关问题建模 - 14 -

3.2.1物流问题描述 - 14 -

3.2.2建立模型 - 14 -

3.3 本章小结 - 17 -

第四章 基于人工蜂群算法的调度模型求解 - 18 -

4.1人工蜂群算法 - 18 -

4.1.1人工蜂群算法的背景 - 18 -

4.1.2人工蜂群算法的基本原理 - 19 -

4.1.3人工蜂群算法的运算步骤 - 20 -

4.2静态调度下的求解 - 21 -

4.2.1算法设计 - 21 -

4.2.2具体的求解步骤 - 24 -

4.2.3结果分析 - 24 -

4.3 动态调度下的求解 - 28 -

4.3.1 动态需求及动态交通状况解决策略 - 28 -

4.3.2算法设计 - 30 -

4.3.3具体求解步骤 - 31 -

4.3.4结果分析 - 31 -

4.4本章小结 - 36 -

第五章 城市物流配送车辆调度系统 - 37 -

5.1 车辆调度系统的管理概况 - 37 -

5.1.1 系统的服务范围概况 - 37 -

5.1.2 系统的组织模式设计 - 37 -

5.2 系统的需求分析 - 39 -

5.3 系统的逻辑结构设计 - 40 -

5.4 系统的功能结构设计 - 41 -

5.5系统的数据库设计 - 42 -

5.4.1 数据库设计 - 42 -

第六章 总结 - 45 -

参考文献 - 47 -

致谢 - 50 -

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