商砼車輛調(diào)度是影響商砼混凝土運管系統(tǒng)運行效率和服務(wù)水平的主要方面,是智能商砼系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容,利用大數(shù)據(jù)對商砼車輛動態(tài)調(diào)度不僅節(jié)約人力資源,更能滿足混凝土配送需求,保證商砼車輛的滿載率。
為了實現(xiàn)商砼行業(yè)的智能化車輛調(diào)度,從商砼車GPS定位終端的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出發(fā),建立車輛到站點時間預(yù)測模型、站點混凝土量預(yù)測模型以及發(fā)車頻率優(yōu)化模型，將取最大值的目標(biāo)化為求最小值,三者通過加權(quán)求和,綜合計算目標(biāo)最優(yōu)。
合理安排商砼車輛發(fā)車頻率,通過建立目標(biāo)函數(shù)實現(xiàn)減少貨物扭轉(zhuǎn)和等待時間、提高商砼車?yán)寐?、增加商砼公司的盈?在有多種約束的情況下,通過加權(quán)得出最終目標(biāo)函數(shù),使用改進(jìn)遺傳算法得出最優(yōu)解。
然后從多個方面改進(jìn)了遺傳算法,包括精英協(xié)同進(jìn)化、自適應(yīng)概率、通過實例仿真將這些改進(jìn)逐步運用到商砼車發(fā)車時間安排上發(fā)現(xiàn)結(jié)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(yīng)度值也在降低。
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