首页 知乎知学堂 等你来答 知乎直答 土耳其断绝与以色列的关系 ​ 提问 ​99+ 消息 ​62 私信 ​ 创作中心 点击打开微尘-黄含驰的主页 有什么车辆调度算法的最新研究，比如用强化学习的方法？ 已关注​写回答 点击打开微尘-黄含驰的主页 人工智能 交通 深度学习（Deep Learning） 运筹与控制论 强化学习 (Reinforcement Learning) 强化学习 （Reinforcement Learning） 有什么车辆调度算法的最新研究，比如用强化学习的方法？ 也可以谈谈车辆调度仿真等。显示全部 ​ 关注者 265 被浏览 143,247 他们也关注了该问题爱吃西瓜的yh王源Johnson Chow三天哥 已关注​写回答 ​邀请回答 ​好问题 15 ​添加评论 ​分享 ​修改问题 ​ 10 个回答 默认排序 三天哥 三天哥 74 人赞同了该回答 自答一波。这边所说的车辆调度算法，可能涉及的场景，我认为可以分为To B和To C两类。 To B更多的是工业制造业，物流等企业的车辆调度，主要相关的技术偏运筹学，如VRP等，主要的场景是 （1）先基于实际业务场景生成路线，路线属性和车辆属性进行匹配（有时候还要考虑司机，路线和车辆三者的匹配），主要应用于寻找外包车辆和司机。 （2）车辆已知，根据车辆上所装的货物情况，进行规划。这类调度更像是短期规划，比如有了前置信息，进行提前半小时，1小时的规划，实时性相对更没那么高。 第二类场景相关研究比较多，比较经典的是UPS建立ORION优化它的派送路径。Paper如下： To C的车辆调度就是打车类软件，如滴滴，Uber，Lyft等，数据量大，实时性要求高，且车辆调度的范围大。需要考虑的问题就是，当订单来了，从长期利益考虑，分给哪一个司机为好。复杂的场景涉及Uber Pool或者滴滴拼车。主要的思路在于，训练一个订单和司机之间的weight，这个weight考虑很多因素，然后用匹配算法进行分配。训练的思路参考用强化学习。滴滴的订单调度发了很多相关的论文： A Taxi Order Dispatch Model based On Combinatorial Optimization 一种基于组合优化的出租车订单调度模型 E icient Large-Scale Fleet Management via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning 通过多智能体深度强化学习实现大规模车队管理 Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing Platforms: A Learning and Planning Approach 按需网约车平台中的大规模订单调度：一种学习和规划方法 如有其它相关的，欢迎交流。 发布于 2019-03-21 14:08 ​已赞同 74​ ​16 条评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ 白苏苏 白苏苏​​知乎知识会员 中科大人工智能学院博士，阿里通义千问实验室实习ing 63 人赞同了该回答 文章发表于ICLR2020,是普林斯顿和蚂蚁金服的合作文章，目前引用70+，ICLR的openview地址：A Learning-based Iterative Method for Solving Vehicle Routing Problems 之前调研了GNN+强化学习和图transformer的文章，所以对于transformer+强化学习也很好奇，尤其是其中attention机制的设计。 问题背景 本篇文章主要解决组合优化中的车辆调度问题— vehicle routing problems (VRP) 一种变体， Capacitated vehicle routing problem (CVRP)。不同于一般的机器学习算法仅能在求解速度上超过传统算法，本文提出的L2I方法，可以在求解质量上超过CVRP问题上的sota方法——LKH3[1]——一种基于罚函数对经典启发算法 Lin-Kernighan heuristic的改进算法。 CVRP问题简介 图一 CVRP问题 如图所示，经过一个operator后，车辆调度的路由路线发生了变化 给定一个仓库Depot和N个顾客，每个顾客 i 有其需求 d_i , 一个车辆每次从仓库出发，去满足一些顾客的需求（需求和不超过该车辆的负载capacity），在节点 i,j 之间的traveling cost是 c_{i,j} 。 任务目标是找到一个路由计划，使得能够在不违背capacity约束的条件下满足孤苦的需求，且代价和最小，formulate为数学形式为： \begin{aligned} \min _{x_{i, j}} & \sum_{i \in V} \sum_{j \in V} c_{i, j} x_{i, j} \\ \text { s.t. } & \sum_{i \in V} x_{i, j}=1, \forall j \in V \backslash\{0\} \\ & \sum_{j \in V} x_{i, j}=1, \forall i \in V \backslash\{0\} \\ & \sum_{i \in V} x_{i, 0}=K, \\ & \sum_{j \in V} x_{0, j}=K, \\ & u_{i}-u_{j}+C x_{i, j} \leq C-d_{j}, \forall i, j \in V \backslash\{0\}, i \neq j, \text { s.t. } d_{i}+d_{j} \leq C \\ & d_{i} \leq u_{i} \leq C, \forall i \in V \backslash\{0\}, \\ & x_{i, j} \in\{0,1\}, \forall i, j \in V, \end{aligned}\\\\ \begin{aligned} \min _{x_{i， j}} & \sum_{i \in V} \sum_{j \in V} c_{i， j} x_{i， j} \\text { s.t. } & \sum_{i \in V} x_{i， j}=1， \forall j \in V \反斜杠\{0\} \\ & \sum_{j \in V} x_{i， j}=1， \forall i \in V \反斜杠\{0\} \\ & \sum_{i \in V} x_{i， 0}=K， \\ & \sum_{j \in V} x_{0， j}=K， \\ & u_{i}-u_{j}+C x_{i， j} \leq C-d_{j}， \forall i， j \in V \backslash\{0\}， i \neq j， \text { s.t. } d_{i}+d_{j} \leq C \\ & d_{i} \leq u_{i} \leq C， \forall i \in V \反斜杠\{0\}， \\ & x_{i， j} \in\{0,1\}， \forall i， j \in V， \end{aligned}\\\\ x_{i,j}=1 则表示节点 i,j 间有车辆轨迹， K 是车辆的数目，N是顾客的数目（这里考虑 K=N ）。 方法介绍 分层模型 给定一个问题实例，本文的算法首先生成一个可行的解，然后用基于RL（强化学习）的控制器选择的改进算子或基于规则的控制器选择的扰动算子迭代更新解。经过一定数量的步骤后，我们在所有访问的解决方案中选择最好的一个。分层框架的规则很简单，通过一个meta-controlller对当前的解进行评估，然后选择Improvement controller或Perturbation controller，这两种controller分别会使用improvement operator和perturbation operator对当前solution进行更新，具体的operators见图二。（说实话，我看到这里一堆operators到底是干什么的，一头雾水，有点看不下去了w(ﾟДﾟ)w）我们主要还是关注一下其中的强化学习部分吧。 图二 improvement operators和perturbation operators 强化学习部分： Improvement controller and operator 本文的强化学习算法其实是简单的policy gradient，我们主要focus一下作者的MDP元素设计与策略网络的设计。 状态设计 状态包括了当前问题的特征，当前解，与求解过程。具体地， 图三 状态特征 动作设计 动作空间即为图二中的improvement operator，所以强化学习组件的控制功能在于针对不同的状态，采取不同的operator进行solution的更新。只是作者根据动作的目的不同，又进行了分类， 图三 常见的improvement operator 奖励函数设计 作者设计了几种奖励函数进行实验，最简单的第一种，如果当前operator对于解的更新有提升，则 r=1 ，否则 r = -1 。 第二种奖励相对复杂，以问题实例在第一次改进迭代中所获得的总距离作为基线。对于每个后续迭代，在此迭代中应用的所有操作符都获得的奖励（ r ）等于迭代期间获得的距离与基线之间的差异。 策略网络及更新 策略学习这一块本文采用了经典的REIFORCE算法，其目标函数梯度为 \nabla_{\theta} J(\theta \mid s)=\mathbb{E}_{\pi \sim p_{\theta}(. \mid s)}\left[(L(\pi \mid s)-b(s)) \nabla_{\theta} \log p_{\theta}(\pi \mid s)\right]\\ 大家可以参考的书，或是看我之前的笔记， 策略网络的射界相对较有意思， 图四 策略网络 在attention network出来后concatenate了history actions and effect是作为修正，我个人觉得思路有些像Graphormer中的将spatial encoding和edge encoding加到attention的相似度矩阵中的操作，但作者对于网络设计并未详细阐述。 实验 性能实验 图五 性能实验 L2I在20，50,100节点的CVRP问题上均达到sota。 ensemble 分析 值得注意的是，作者采用了训练多个策略网络来做决策的ensemble方法，对于这一点，也做了相应的实验。 六个策略网络在不同instance上表现各有千秋，这也是作者做ensemble 的motivation。 [1] Keld Helsgaun. An extension of the Lin-Kernighan-Helsgaun TSP solver for constrained traveling [1] 凯尔德·赫尔斯冈。Lin-Kernighan-Helsgaun TSP 求解器的扩展，用于约束行驶 salesman and vehicle routing problems. Technical report, Roskilde University, 2017. 销售员和车辆路径问题。技术报告，罗斯基勒大学，2017 年。 发布于 2022-04-13 15:41 ​赞同 63​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ Johnson Chow Johnson Chow 始终保持对未知事物的探索热情 64 人赞同了该回答 多谢您在我2016年的提问中解答，深度学习或强化学习在组合优化方面有哪些应用？ 目前是2019年了，下面我说说我的一些想法，我的初心还是用机器学习的方式去寻找到一个模型，这个模型可以根据输入的调度问题，快速直接的给出一个调度方案，或者间接的给出一个求解问题的启发式方法，因为动态调度对于时间性能要求较高。 这三年里面我尝试了强化学习去做车间调度，但是由于门槛较高放弃了。但是从我的师弟的实验结果来看，效果并不好。目前的设想是强化学习的基础是马尔科夫过程，在已知它所处的状态的条件下，它未来的演变不依赖于它以往的演变。但是车间调度可不是这样，这个领域有一个共识就是前20%的调度方案影响了后80%的调度结果，就是说前面安排不好的话，后面再怎么补救也没有用。因此，车间调度是一个环环相扣的过程，尤其是FJSP的调度问题！ 中间尝试了BP神经网络去做车间调度，但是结论如同zephyr所说的“但是这条思路最大缺陷就是问题稍有变化原来的神经网络的性能就变差了，也就是方法的可扩展性不强。另外，特征选择也是一个很大的问题，因为我们在用机器学习模型的时候，选择特征通常是根据我们自己理解。然而组合优化问题的最优解往往是我们无法理解的；” 最后尝试了超启发式算法，本质就是用元启发式算法去寻找求解问题的方法，我是用genetic programming做的，用多目标协同进化的GP算法求解了FJSP问题，获得了启发式知识用于在线调度。实验验证方面是在商用的APS中嵌入了我的算法库，用于了中国航发集团某车间的调度系统，最后也是发了几篇文章。具体文章有兴趣可以参考下面这篇文章，欢迎指导，转发，评论！ Multi-Agent Based Hyper-Heuristics for Multi-Objective Flexible Job Shop Scheduling: A Case Study in an Aero-Engine Blade Manufacturing Plant 用于多目标灵活作业车间调度的基于多智能体的超启发式算法：航空发动机叶片制造厂的案例研究 ​ieeexplore.ieee.org/document/8635479 目前我认为超启发式算法只能算是一个折中方案，只是通过预先设定的调度场景下模拟出大量样本训练获得启发式知识，然后当遇到类似调度场景拿来用就行了。但是依然涉及到启发式知识的选择问题（神经网络，SVM等），场景相似度匹配问题（Case based resaoning）等等这些问题需要继续做研究。 最后，祝你科研顺利，成果丰硕！ 编辑于 2019-03-22 09:19 ​已赞同 64​ ​22 条评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ Kent Zhang Kent Zhang 程序猿,攻城狮,专注APS,基于OptaPlanner引擎. 15 人赞同了该回答 不请自来。 其实这类场景是一种典型的VRP。目前很多需求器都支持这种问题的建模求解。 目前比较成熟的两个开源求解器都有相应的解决方案。 分别是OptaPlanner,它支持实时规划，可以实现实时调度变更。 约束求解器 (Java ™, Open Source) ​www.optaplanner.org/localized/zh/index.html www.optaplanner.org/localized/zh/index.html 动图封面 另一个是Google的OR-Tools，它的社区比较活跃。 https://developers.google.com/optimization/ ​developers.google.com/optimization/ 发布于 2020-01-14 12:13 ​赞同 15​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ PasMotive PasMotive Fight for what's worth for 为值得的东西而战 13 人赞同了该回答 这方面还是要看滴滴，滴滴在2018，2019的KDD的论文看下。 找了两个链接： 滴滴 KDD 2018 论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型 ​www.leiphone.com/news/201808/7ZbAz8REosn3L8kT.html AI科技评论：滴滴KDD 2019 论文详解：基于深度价值网络的多司机智能派单模型 47 赞同 · 2 评论文章 当然，配合原始论文食用效果更优 发布于 2020-02-17 11:21 ​赞同 13​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 码丽莲梦露 码丽莲梦露 运筹优化领域工作者 爱吃西瓜的yh 等 4 人赞同了该回答 车间调度和码头集装箱的调度中都可见车辆/AGV的调度，一般用的比较多的是启发式算法、精确算法和最近比较火的强化学习算法，比如DQN、AC等。 以下给出一个自研小项目，这是用多智能体强化学习求解的AGV和车间的联合调度，欢迎指正： 码丽莲梦露：Tensorflow2.0实现|用Python实现多智能体强化学习（MARL）求解两AGV流水车间联合（Two-AGV-FSP）调度问题 10 赞同 · 4 评论文章 发布于 2021-12-11 10:55 ​赞同 4​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ Jung Shen Jung Shen 汽车研发 3 人赞同了该回答 非专业同学讲一下自己的想法。 最近在思考城市智能化共乘系统的一些问题。 这个是丰田e-palette无人概念车，是不是很眼熟？这就是目前汽车界最火的无人驾驶小巴的原型。丰田的想法是能通过智能调度系统使乘客在整个出行过程中可以就近上下车，而不需要走一段路到车站，做到门到门的出行。但是所产生的问题是如果按照一辆车最多可以搭乘19位乘客，那么如果都做到门到门出行，期间必然会增加许多绕路的路程和时间。这样反而会增加整个出行的时间，最后得不偿失。 我看过一些论文提到基于客户的行程起始点、目的地和车辆实时状态（包括附近所有车辆的乘客行程信息）来计算一个weight值，并且指派给weight最小的那辆车。如果从微观上讲，这个算法没有什么问题，但是从宏观上讲，如果一直寻求的是当前最优解，很有可能系统需求发生突变（比如堵车，或者上下班高峰）的时候无法及时处理或者处理超时。所以，系统似乎应该考虑的是在顾客可接受范围内的次优解，通过大数据去学习预测可能发生突变的区域进行车辆rebalancing，而不是只有当车辆无订单时才开始rebalancing。 我觉得，这个问题的难不是难在如何去寻找一个最优解，找最优解的方法多种多样。但是我认为最优解会使整个系统失去弹性，从而无法应对特殊状况。如何去找到一个次优解和系统弹性之间的平衡，这个是需要数据积累和学习的地方。 班门弄斧，还希望各位大神轻拍。 编辑于 2020-12-12 12:12 ​赞同 3​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ 洪尔摩斯 洪尔摩斯​知乎知识会员 专业投资者、YNWA 在上一篇 OPT-175B是如何炼成的中，我提到了Stanford MLSys Seminar 这个系列。 2022年5月5日的64期讲座 How Uber Predicts Arrival Times Using Deep Learning，他们邀请了Uber的Xinyu Hu 和 Olcay Cirit 介绍如何预测到达时间。 到达时间ETA（Estimated Time of Arrival）的预测准确性非常重要，这不仅影响用户的体验，还影响内部调度程序，带来的相关机会成本高达数以十亿美元。比如ETA不准确的话，Uber就错误分配一辆车，用户可能因为等得不耐烦而取消订单。 传统方法的缺点 传统方法是用一个Routing Engine 预测到达时间。具体方法是在地图上寻找起始点和终点之间的一条路径，根据实时交通情况，计算这条路径的耗时。 然而，这里讨论的ETA不是固定路线之后的ETA，这个模型要猜的东西还挺多的！以下因素都会影响ETA准确率： 不按照推荐路线行驶 找停车位的耗时 送外卖（Uber有外卖服务）和坐车的区别 模型架构 于是Uber采取了一种Hybrid Approach来改善精确度，如下图所示： Hybrid Approach 中间这个ML Model是精华，它预测的是实际值与Routing Engine的预测值之间的差值（Residual） 即 实际ETA = Routing ETA + Residual Uber尝试了7个神经网络预测Residual，包括MLP、TabNet、Transformer、Linear Transformer等。最后采用了下面的架构： ML Model 架构图 Feature Encoding 特征编码 Feature包括Continuous Features和Categorical Features，需要分别处理。具体Features包括minute of day, day of week, begin location, end location, real-time speed, historical speed等等... Feature包括Continuous Features和Categorical Features，需要分别处理。具体Features包括minute of day， day of week， begin location， end location， real-time speed， historical speed等等... Calibration Features主要指服务类别，比如是外卖还是坐车？路程是长还是短？是顺风车还是专车？ 提升预测速度 Uber的实时访问量很大，需要提升模型的预测速度。主要采用两种方式，一是使用Linear Transformer取代传统的Transformer；二是减少模型的总层数，增加Embedding层。因为他们发现整个模型的巨量参数中，每次预测只使用到其中的0.25%参数，所以他们加强筛选输入数据，每次预测精确选择需要的Embedding，避免触发其他参数。 Q&A 环节 Q: 现实中路况经常发生变化，比如某条路临时被封了，模型如何应对这种情况？ A: 我们的features里有real-time speed，通过接收到的实时速度的变化，模型能够应对突发情况。 Q: 你们这个模型的发展过程中，一开始必然是从很简单的想法开始，中途是如何一步一步进化成现在这个样子的？ A:（之前一直是Xinyu Hu在介绍，这个问题Olcay Cirit抢答）: 一开始Uber用了很多初级的树模型，基于每个城市来训练，但是效果不佳。于是我（Cirit）要求他们增加树的深度，但很多手下反对。我认为不能无限增加树的数量，所以必须增加树的深度。经过不断的推动，我们最终增加了树的深度，果然改善了模型效果。由于地理信息分布非常不均匀，信息很分散，我们开始转向深度神经网络。最后我们发现Transformer在提取Features中的信号这方面表现更佳。 Q: 模型投入生产后有没有遇到什么问题？ A: 我们转向深度学习模型时遇到很大阻力。有人说你可以用深度学习模型，但是必须保证在使用相同数据集、具备相同服务延迟的条件下，比传统的树模型有更好的预测准确度。深度模型在准确度方面能够轻易胜出，但是在效率上比较差，我们在改善性能方面花了很多功夫，前面的PPT里也介绍了。有时仅仅为了减少百万分之一秒的延迟，我们都做了大量的工作。 Linear Transformer论文出来的时候，我们还抱着怀疑的角度，这真的比传统Transformer性能更好吗？会不会在其他地方有性能损失？最后证明Linear Transformer确实性能更佳。而由于我们的模型投入生产后表现优异，公司也投入越来越多的资源给我们，形成了良性循环。 Q: 你之前提及预测ETA的困难包括诸如找停车位这样的难以预测的事情，模型怎么预测这些有巨大不确定性的因素？ A：像找停车位或者道路突然封闭这种事情确实很难搞。我们通过增加一些historical 和 real-time features来捕捉这些特殊事件。比如上一个司机在周一的某段路找停车位找了很久，那么模型通过观察历史速度，可能能够感知这个困难，于是在下周一预测ETA时会增加一些耗时。 Q：你们预测实际ETA的差值，那么可否把预测结果反馈给Routing Engine，并训练它，使得它更准确？比如反馈给Google Earth，使得Google Earth计算两点之间的驾驶时间更准确？ A：两者的目标不一样。Routine Engine的目标是选一条最短时间的路线，我们的目标是整个服务的完成时间，路线只是服务的其中一部分，因此我们关心的Features和Routine Engine不太一样。 Q：我经常无视导航的建议路线，自己自作聪明选一条新路线，你们的模型如何应对司机的这种突发奇想？ A：解决路线不确定性是我们模型的主要目标。一般有两种方法解决，一是生成一批潜在路线，让它们互相消除不确定性（没说怎么消除，估计是取均值之类的）；二是像我们这样，采用大量数据训练模型，无视中间的路线。 Q：你们的模型是基于Routine Engine，如果Routine Engine的输出结果有重大改变，你们的模型是不是就失效了？ A：对，如果Routine Engine的输出有重大变化，我们需要重新训练我们的模型。不过实践中我们可以标记数据，只需要微调训练，不需要重新生成整个模型。 Q：你们提及这个模型的一个优点是可以服务于Uber其他的领域，我比较好奇在一个新城市，模型是否需要重新训练？还是说模型里面某些模块可以重复使用于不同的领域？ A：我们的数据是全球化的数据，比如地理信息，这部分可以通用。 Q：你们的模型是部署在客户手机上的还是自家服务器上的？ A：部署在自家服务器上，手机发请求到服务器，服务器计算出结果之后返回给手机。一个请求需要算很多ETA，比如不同的车型有不同的ETA，服务器要算很多次，所以对模型延迟很敏感。 Q：你们的模型有没有实时更正的机制？比如某个城市发生突发事件，你们的模型会实时修正ETA吗？ A：我们有实时修正系统。一个简单的做法是实时监视实际到达时间与模型给出的到达时间的差异，如果差异过于巨大，我们的系统会自动修正模型给出的ETA。这在遇到重大节日等突发时间时非常有效。 Q：你们觉得哪个城市是最难预测的？（预测准确度最低） A：Xinyu Hu说我们用的是全球数据，全球作为一个整体来预测，各个城市的准确度都差不多。Cirit补充到，在一些地图信息不完善，相对不怎么发达的小城市，预测准确度会差一些。 Q：你们的ETA模型已经非常完善，后续还有什么发展大计吗？ A：目前这个ETA模型有专门的团队维护，同时我们每周都组织头脑风暴，大家聚集在一起看看有什么新点子，然后就做一些有潜力的新模型并运行，说不定某天就会脱颖而出取代现在的模型。 发布于 2023-07-22 22:53 ​赞同​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ 物流琅琊阁 物流琅琊阁​​知乎知识会员 教师资格证持证人 2 人赞同了该回答 来源 | 物流琅琊阁(ID:wuliu56lyg)，作者 | 物流小花 “很多物流运输企业在面对车队管理和运输管理时都非常头痛，这一直是物流管理的难题。如何才能做好车辆调度工作呢？” 传统车辆调度经验 目前很多物流企业的车辆调度工作主要依靠的是人工调度方法。 调度是车队的核心工作。调度员就像项目的总指挥。调度员掌握和指挥车队的三大资源：司机、车辆和运输计划，而车队的其他任务，如维护、财务、安全、物流，都要围绕调度工作来进行。一个好的调度员需要掌握四个工作要领： (一)要熟悉整个车队的车况 如果有二三十辆车，记住每辆车的数量可能不难，但是如果有一百多辆车，就有点难了。仅仅记住车号是不够的，还要对每辆车的大小、载重、体积、状况了如指掌。只有这样，才能很好地安排。 (二)要熟悉整个车队的司机 比记车辆还难。对于长途货运，一辆车通常有两个司机。需要了解每个驾驶员的姓名、工作能力、对道路的熟悉程度、身体状况等条件（是否饮酒、驾驶经验、驾驶技能、保养技巧和家庭条件)。为什么呢？重要而艰巨的任务当然必须由称职的司机来完成；如果是两个人，当然一个优点和一个缺点要很好的匹配。调度100人的车队远比指挥1000人的工厂困难。 (三)要熟悉全国路况 排班不仅仅是安排人和车辆，还要安排行车路线。有些车队的行驶路线可能相对固定，但有些则需要随时改变。根据运输任务，临时安排运输路线。 去时要安排走哪条公路，回来要安排走哪条国道。此外，我们需要知道每条线路的往返时间。这时候有三件事要做：一是多和司机沟通，司机对路况非常清楚；第二是地图；第三是时不时跟着车跑。 (四)要认真分析运输计划，及时与任务部门沟通 如果是内部运输，通常是销售部门分配任务；在第三方物流公司的情况下，调度任务来自客户。无论哪种方式，接到任务后，仔细分析任务的时间、方向、大小，然后结合车辆、装卸地点、货物种类、人员。另外，如果有什么情况，比如是否可以增加一些商品或者减少一些商品，要及时和任务部门沟通。这项工作的效果完全取决于对车辆、人员、路线和任务的掌握以及工作能力，没有固定的模式。 调度员在进行车辆调度管理时，还需要考虑以下的因素并制定合理的车辆调度方案： 1、车辆数量 2、货物种类和数量 3、道路状况 4、司机和员工可用性 5、运输时间限制 6、燃油消耗和成本 7、货物安全和保险 8、突发事件应对 另外，调度员在进行车辆调度管理时，需要遵循以下流程： 1、规划运输路线和时间 2、分配货物和车辆 3、监控运输过程 4、处理异常情况 5、评估效果并进行优化 车辆调度相关知识 如何科学进行车辆调度管理，让我们一起来了解相关的知识： 车辆调度的模型方法 除了调度员的工作经验、车辆调度理论外，实际在车辆调度工作中还可以通过搭建算法模型来提升效率： 一、车辆调度 车辆调度是车辆调度管理系统的重要功能之一。它的主要目的是合理安排车辆的使用，保证车辆的正常运行和安全运行。车辆调度可以根据不同的需求进行调整，比如调整车辆的数量、调整车辆的使用时间、调整车辆的出发时间等。 车辆调度的具体实现可以通过车辆调度算法来实现。常见的车辆调度算法有贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。这些算法都可以根据不同的需求来优化车辆调度方案，以达到更好的效果。 在车辆调度过程中，还需要考虑到车辆的状态、路线以及交通状况等因素。这些因素都会对车辆调度的效果产生影响，需要在车辆调度算法中进行综合考虑。 二、路径规划 路径规划是车辆调度管理系统中的另一个重要功能。它的主要目的是找到最短、最优的路径，为车辆提供最佳的行驶路线。路径规划的优化可以减少车辆的行驶距离、缩短行驶时间，从而降低成本和提高效率。 路径规划的具体实现可以通过路径规划算法来实现。常见的路径规划算法有Dijkstra算法、A*算法、深度优先搜索算法等。这些算法都可以根据不同的需求来寻找最佳路径，以达到更好的效果。 在路径规划过程中，还需要考虑到车辆的状态、道路状况、交通状况等因素。这些因素都会对路径规划的效果产生影响，需要在路径规划算法中进行综合考虑。 以上物流车辆调度的要点及知识的你掌握了吗？ 发布于 2023-06-27 08:55 ​赞同 2​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ 收起​ 学长带你飞 学长带你飞 微信公众号【学长带你飞】：思维碰撞智慧的火花。坚持终身学习！ 多目标求解车间调度丨NSGAII算法：以算例MK01为例 1083 播放 视频活动 人文知识大作战 多目标算法求解的最好框架： 发布于 2022-01-08 19:25· 293 次播放 ​赞同​ ​添加评论 ​分享 ​收藏 ​喜欢 ​ ​写回答 广告 广告 相关问题 车辆调度与路径优化问题是不是就是车辆调度问题啊，大佬们？ 2 个回答 车辆调度问题与线路优化问题有什么区别？哪个更难更复杂？ 1 个回答 帮助中心 知乎隐私保护指引 申请开通机构号 联系我们 举报中心 涉未成年举报 网络谣言举报 涉企侵权举报 更多 关于知乎 下载知乎 知乎招聘 知乎指南 知乎协议 更多 京 ICP 证 110745 号 · 京 ICP 备 13052560 号 - 1 · 京公网安备 11010802020088 号 · 京网文[2022]2674-081 号 · 药品医疗器械网络信息服务备案（京）网药械信息备字（2022）第00334号 · 广播电视节目制作经营许可证:（京）字第06591号 · 互联网宗教信息服务许可证：京（2022）0000078 · 服务热线：400-919-0001 · Investor Relations · © 2024 知乎 北京智者天下科技有限公司版权所有 · 违法和不良信息举报：010-82716601 · 举报邮箱：jubao@zhihu.com 本站提供适老化无障碍服务 Alt + O O for Outline -- 提取（或取消）当前页面的最佳大纲