随着科学技术的发展,车辆调度问题引起了社会各界的广泛关注,若不选择正确的车辆调度方法,可能会造成资源的浪费和经济损失,因此对显示生活中的多需求点车辆调度问题的研究至关重要。在传统的研究中,较少关注存在货物转运的状况,大多是货物从起始点直达终点,这样,有可能选择不合理的方案而使运输距离过长。因此有必要研究新的方法对车辆的路径进行科学的选择。本文在总结分析之前的研究成果的基础上,对多需求点车辆调度主要开展了以下三方面的研究工作。(1)提出多需求点货物转运车辆调度问题。在之前对车辆调度问题的研究中,并没有考虑货物转运的现象,所有的货物都是从起点直达终点。本文提出了一类基于货物转运的多需求点车辆调度问题,即并非所有货物都直达目的地,而是部分货物会在中途某节点发生转运换车的现象。(2)构建多需求点货物转运车辆调度模型。明确各个符号所表达的意义,采取线性规划的基本方法对车辆调度问题进行建模,并以行驶距离最小化为目标,明确约束条件。(3)用遗传算法、蚁群算法混合求解模型。首先,根据已经建立起的数学模型对其进行算法设计,明确遗传染色体的表达方式,并通过染色体的表达确定各个货物都由哪个车辆进行运送,并对各个货物的起始点、转运点、转运前后的运输车辆以及终点进行表达,此阶段主要完成货物和车辆的分配。其次,要对传统的蚁群禁忌表进行改进,应二维数组每一节点的访问状态,用来表达该节点是否经已经被访问,以避免重复访问而造成的低效率。这一阶段完成了对车辆路径的选择,实现目标函数最小化克服了传统算法难以实现全局最优的弱点,不容易陷入局部最优,提高了解的质量。本文提出的多需求点货物转运车辆调度问题的求解算法,为解决此类问题提供了新的可参考的方法或途径,为相关的研究奠定了基础,并能够帮助物流匀速行业选择合理的行车路径,减少由于低效率引起的运输资源与时间的浪费。