基于多agent 物流车辆调度系统探究

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1、基于多Agent物流车辆调度系统探究　　摘要：互联网和信息技术的高速发展推动物流行业的快速发展，物联网等新技术应用于物流调度将物流车辆调度系统与存储管理信息系统等进行数据交换，并协同完成车辆调度，使得物流的效率最大化。该文从物流车辆调度策略及优化算法，多Agent的物流车辆调度系统，物流车辆调度系统的实现等三个方面展开了研究，综合C-W算法和启发式调度算法以及他们在物流调度策略的作用，提出了自己的物流调度策略。利用多Agent技术的成果，设计出基于多Agent的物流调度系统的业务逻辑、应用逻辑、

2、基础接口和智能代理四大部分，完成多Agent的物流调度系统的体系结构。关键词：物流调度；多Agent；调度策略；C-W算法；启发式算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）32-7248-0514伴随物流行业的发展Agent技术[1]也在不断发展，在许多领域取得非常多的应用成果。在现代物流集约化和一体化的发展趋势中，车辆优化调度的效率已经影响到消费者，优化货运车辆的调度，科学管理货运组织对货运车辆调度理论与方法进行系统研究有着极为重要的意义，是建立智能交通运

3、输系统，现代物流调度系统的基础。车辆优化调度的核心在于优化车辆线路，因此目前国内外大部分的研究在于优化车辆配送线路。Dantzig和Ramser于1959年首次提出车辆优化调度问题，许多学科专家运用不同的算法，运用不同的技术开始研究这个领域，比如运用人工智能，神经网络等技术对车辆优化调度问题开展了大量的实验模拟和理论研究，取得了大量的研究成果。该文运用现代物流理论以及信息技术等方面的研究成果，设计了物流车辆调度策略及优化算法，构建了基于多Agent的物流车辆调度系统，并以此为基础设计并实现了该物

4、流车辆调度系统，结合C-W算法和启发式调度算法以及他们在物流调度策略的作用，提出了物流调度策略。1多Agent技术与物流车辆调度理论1.1多Agent技术简介14Agent的概念起源于20世纪70年代的分布式人工智能，在计算机领域，Agent又称为软件智能体[2]。它一般具有自主性、交互性、反应性和主动性的特征。实际上，Agent的概念在分布式系统自身的管理应用已经非常广泛了。例如，在80年代Agent技术就开始应用于基于TCP/IP的互联网络管理技术的SNMP模型中。在该模型中，Agent是运

5、行在被管理单元上的具有自我意识的程序段，它能够响应管理单元发来的管理命令，对被管理单元上的相关事件做出反应等。然而直到今天，人们才开始重视Agent技术在分布计算领域的应用，因为它对解决当今分布式应用的一些问题具有很好的效果[3-5]。1.2物流车辆调度理论方法简介国外车辆优化调度研究已广泛用于生产、生活的各个方面，如快递邮件投递、物流配送、车辆载货等等。在过去的几年里车辆优化调度取得不少成果，除在物流行业应用外，在工业管理、计算机应用等领域也广泛的应用，还用于各种行业计划安排、发货单的计划与控

6、制等各个领域[6]。1）启发式算法启发式算法是计算机算法分析与设计中一种常用算法，主要用来计算最优值或者寻找出最佳方案，我们将这种算法运用于物流调度的多Agent系统中，主要是用来寻找出在车辆调度中的最佳运输路线方案。2）C-W算法C-W算法是一种非常常见的启发式算法，利用前人的经验来提升模型的精确度，通过跟踪校正过程逐步找出满意解[7]。14算法开始先设计由一个配送中心和N个零售商组成数学模型中，配送车辆的路线安排变得非常困难，这个数学模型适合采用启发式算法。节约量公式描述为：首先将配送中心用

7、数学模型表示为[P0]，N个零售商用数学模型表示为[P1，P2，....，PN，]，已知任意节点PI和Pi的距离我们表示为公式[Pij（i，j=1，2，...，N）]，我们假设外对任意零售商Pi和Pj的分别取合并送货和分离送货两种方式，前者比后者节约的运输距离为：[Sij=d0i+d0j-dij]j。根据三点的位置关系可以计算出节约量[Sij≥0]。1.3一般运输调度问题的数学模型车辆优化调度问题的数学模型我们将做以下定义为：在物流调度模型中，我们随即设计一连串装货点和卸货点，然后在满足货物需求

8、量、货物的发送量、客户要求交发货时间、车辆载重、车辆行驶里程限制、送货时间等约束条件，对各点之间构建行车线路，使车辆根据调度策略通过这些装卸点，完成既定目标（如降低费用等）[8]。物流调度的核心问题就是车辆与运输调度问题，运输调度问题描述为是，假设某种货物有m个产地[A1，A2，.......，Am]。其中各个产地的货物产量值分别是[a1，a2，......，am]，再假设货物有n个销地[E1，E2，.....，En]，销地的销量分别是[b1，b2，....，bn]。假定从产地[Ai（i=1，2