商品车运输动态调度技术研究及应用

发布时间：2020-06-16 07:54

【摘要】：现今社会,车辆已然成为人们的主要代步工具,人们对于车辆的需求急剧上升。目前,商品车的运输更多采用的是公路运输方式,公路运输方式由于其运输周期长使得在运输过程中存在了许多无法预料的风险,因此,对商品车入关、质检、运输及交付全过程的监管是提高物流企业运输效率和运输安全的重要保障。为此,本文以东泽国际物流企业实际需求为背景,设计了商品车定位与运输调度系统的总体框架,深入研究了系统中运输车辆的动态调度优化和商品车辆定位等关键技术,并完成了系统主要功能。本文主要工作如下:(1)本文首先介绍了课题的背景和意义,之后,研究了一些国内外常用的调度算法,如禁忌算法(TS)、遗传算法、蚁群算法及动态调度等,同时阐述了常用的定位算法,其中包含基于测距的定位算法(AOA、TOA、TDOA、RSSI)和基于非测距的定位算法(DV-Hop、质心算法),并结合不同算法的优点,选出本文所需要的算法并加以改进。(2)针对商品车运输动态调度优化问题,本文基于企业对车辆调度总体流程的要求,对路况、待运输商品车数量及物流运输效率等约束条件的考虑,提出了一种基于路径函数化的路径调度优化算法。此算法将运输路径调度优化视为一个进程调度,将车辆进入路径开始行驶视为进程的开始,车辆返回总站点视为进程的结束。通过寻找最优化路径以及合理调度分配来达到节省调度时间、计算短路程、减少耗油量的目的,最终实现提高运输的效率。在路径调度优化算法生成运单信息的基础上,为了提高停车场的使用效率,设计了一种商品车停车场预排调度方法。(3)针对商品车在车库中的定位问题,本文提出了一种结合正反馈机制、蚁群算法、改进的Chan算法及RFID技术的商品车无线定位方法。算法首先利用覆盖模型对实验环境进行网格划分与RFID阅读器的放置;其次,通过正反馈机制与蚁群算法在空间中找出最优解作为初始解集;然后,以初始解集为基础运用改进的Chan算法得到初始解集对应的矩阵并获得多组商品车的测量位置,再根据WLS计算得到商品车的准确位置;最后,以求解位置与商品车的实际位置距离差值来判断算法优劣并完成了实验验证,实验结果显示本文方法求解的定位精确度高。(4)本文的最后完成了商品车定位与运输调度系统的设计与实现,并对于系统需求进行分析,给出了系统的总体框架与功能,设计了系统的实现流程,实现了系统的关键技术,将运输动态调度优化和车辆定位关键技术应用于实际中,取得了良好的效果。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;U492.22
【图文】：

覆盖模型

南京航空航天大学硕士学位论文空间决定是否即可提取车辆。在实验中，需要让 RFID 的考虑覆盖模型的选择问题。时，可以因为覆盖对象的不一样而选择不同的方法[59]，在此，可以选择区域覆盖[60]。在一个封闭的环境中，区域覆感知而不会对 RFID 阅读器的个数产生过高的要求。如图形区域完全被多个 RFID 的阅读器的覆盖区域半径包括在，基本不存在覆盖漏洞。

仿真环境,算法改进,测量误差

仿真环境根据上述实验，可以得到结果如图4.5，4.6所示：

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