冷鏈城配車輛調(diào)度是影響冷鏈系統(tǒng)運行效率和服務水平的主要方面,是智能冷鏈系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容,利用大數(shù)據(jù)對冷鏈車輛動態(tài)調(diào)度不僅節(jié)約人力資源,更能滿足貨物配送需求,保證冷鏈車輛的滿載率。
為了實現(xiàn)冷鏈行業(yè)的智能化車輛調(diào)度,從冷藏車GPS終端的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出發(fā),建立車輛到站點時間預測模型、站點貨物量預測模型以及發(fā)車頻率優(yōu)化模型，將取最大值的目標化為求最小值,三者通過加權求和,綜合計算目標最優(yōu)。
合理安排冷鏈車輛發(fā)車頻率,通過建立目標函數(shù)實現(xiàn)減少貨物扭轉和等待時間、提高冷鏈車利用率、增加冷鏈公司的盈利,在有多種約束的情況下,通過加權得出最終目標函數(shù),使用改進遺傳算法得出最優(yōu)解。
然后從多個方面改進了遺傳算法,包括精英協(xié)同進化、自適應概率、通過實例仿真將這些改進逐步運用到冷鏈車發(fā)車時間安排上發(fā)現(xiàn)結果在不同程度上變好,在代數(shù)上逐漸降低同時，最優(yōu)適應度值也在降低。
轉自：互聯(lián)網(wǎng)