[发明专利]降低PCARP问题中车辆数的任务日程安排方法及电子设备

说明书

本发明涉及车辆路由技术领域，具体涉及一种降低PCARP问题中车辆数的任务日程安排方法及电子设备，包括以下步骤：S1将所有固定型任务分配依据日程安排到相应的日程里；S2在可重分配任务集合中选取符合要求的任务及服务日程安排；S3根据S2的选取更新各日程的需求量，同时更新可重分配任务集合并继续任务分配；S4计算各日程中所需要的车辆数和整个问题安排中所需车辆数；S5得到问题所需车辆数为单个日程所需车辆数的最大值，合理安排任务到相应日程中。本发明通过服务频率的划分，任务归类为固定型和多选分配型。首先安排固定性，然后根据各日程中的任务需求量，合理安排任务到相应日程中，以使得各日程中的任务需求量均匀分配。

技术领域

本发明涉及车辆路由技术领域，具体涉及一种降低PCARP问题中车辆数的任务日程安排方法及电子设备。

背景技术

限量弧路由问题(Capacitated Arc Routing Problem，CARP)，首先由Golden andWong提出，其有着广泛的实际应用背景，如邮件投递、街道清扫、垃圾回收、社区网络设计以及校园巴士等，所以CARP的研究具有广阔的实际应用价值。如今，这些与运输后勤密切相关的应用问题已成为工业界内最为重要的一环。例如，在冬季，为了防止街道结冰从而引发交通事故，英国每年消耗在给相关街道撒盐以预防其结冰的费用高达数百万英镑。CARP问题旨在研究对具有复杂结构的交通图，如何科学地进行车辆调度、合理地规划路径，在所有对象均被服务的前提下，实现车辆服务费用的最小化。

CARP可描述为在无向连通图G＝(V，E)上，寻找包含所有特殊边(存在服务需求边，亦称为任务)的路径集合，使得驻留在中心点的车辆能够以最小的费用服务这些路径，且路径上的任务总需求量不得超过对应服务车辆的容量，这里V和E分别表示顶点集和边集，存在服务需求的边称为任务。显然，CARP是一类典型的组合优化问题，且为NP-hard。

近年来，CARP受到了越来越多研究者的关注，并取得了一系列的研究成果，然而这些研究往往针对基本CARP，而实际生活中许多问题则是其模型的扩展，如周期性CARP(Periodic Capacitated Arc Routing Problem,PCARP)、多中心CARP等。例如，在城市垃圾回收问题中，有的区域垃圾量大，需要每天回收，而有的区域则垃圾量少，可周期性间隔处理。周期性CARP则应对此类情况而提出，其可描述为根据任务的服务需求量，在某一周期内设定其服务频率，合理安排服务日程，从而降低车辆的服务费用。相对于基本CARP，PCARP的目标有两个：(1)车辆数最少；(2)车辆费用最少。

对于基本CARP而言，通常的目标为车辆费用的最少化，包括车辆的行驶耗费、任务需求的服务费用。然而，对于PCARP，相关部门更关注的是车辆数，因为一个周期内有若干服务日程，较差的任务日程安排会导致某一日程中的任务堆聚，从而服务车辆数增加。车辆的投资费用高，且若某一日程的任务大量堆聚，导致的另一个结果是存在某些车辆在其他日程中闲置。所以，PCARP的目标两个目标中，车辆数的最优化为首要目标。

降低车辆数，最有效的途径是将一个周期内的任务需求量均匀地分配至各日程中。然而，这是很困难的问题，因为对于PCARP，存在众多需要服务的任务，而任意任务又会存在若干服务日程安排。所以，对所有任务选择合适的日程安排，使得任务需求量的均匀分布，然后进行确定车辆数的过程是非常复杂的。

关于PCARP，有众多学者提出了解决方法，如Lacomme等提出的进化方法EA，Chu等提出的散射搜索方法SS，Kansou等提出的蚁群系统方法ACS，Mei等提出的路径合并方法MARM以及Zhang等提出的路径分解方法MARD等。这些方法通常是随机地生成问题的初始解决方案，即任务的日程安排随机地产生，在后续的处理过程中关注车辆数的减少。如此，会降低问题的解决效率，影响最终问题解决方案的质量。