交通大数据背景下动态车辆路径问题研究

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随着社会快速进步和科学技术的飞速发展,交通信息化的程度也是越来越高。交通大数据在交通管理系统中的应用将成为解决城市交通拥堵问题的关键因素。货物运输是人类重要的生产活动之一,支持了其他经济活动的开展。目前,各个国家的货运成本都占据了其国内生产总值的15%左右。为了节约资源,提高货运系统效率,减少货运成本,各个国家开始对货运系统加以优化。货运系统是一个包含了多个对象,多种资源,涉及众多优化问题的复杂系统。这些问题从其影响长远性来说,可以被分为三个层次:战略层次问题,战术层次问题,以及运营层次问题。无论任何一个层次的问题得以优化,对整个货运系统都有着重大的意义。所以本文着重对运营层次上的一个问题进行研究——基于实时交通信息的动态确定性车辆路径问题,以探求货运系统的优化方法。车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,简称VRP)这一研究方向随着科技的发展逐渐加快。为适应科学技术的发展,通信中的道路及客户信息由静态向动态信息转换。故而针对车辆路径问题的探究也由以解决静态问题为主转向以解决动态问题为主。为了使物流企业实现规模效益最大化,同时使物流配送在城市路网上快速、安全的转移。本文在模拟的城市道路网上,根据交通大数据平台共享的实时交通信息,解决客户需求实时更新、多配送中心、存在车辆共享的软时间窗限制的开环VRP问题,利用本文设计的方法,可以较为快速、准确的解决此类问题。
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