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车辆优化调度不仅是运输或物流企业运输组织的核心内容，也是运输或物流系统的关键环节。对其的优化是交通运输和物流企业降低运营成本、满足客户需求从而减少社会总成本的重要技术与管理手段。在实时调度过程中，由于客户需求、路阻等环境变量的不确定性，如天气变化、道路拥堵、道路交通管制、新的客户需求等，计划的调度方案已经不是最优方案甚至不能实施，需要根据变化的各种实时信息不断地调整调度方案。因此，对动态车辆调度问题（DynamicVehicleSchedulingProblem,DVSP）的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。 本研究针对现代物流和运输企业的核心问题—车辆优化调度问题，考虑到智能运输系统和物联网（TheInternetofthings，IOT）技术的发展，将运输车辆调度置于交通信息不断变化的环境中，研究城际间或城乡间的满载车辆调度问题，在满足客户需求的条件下，最大限度的降低运输和物流成本。主要工作概括为以下方面： 1.在大量分析研究国内外相关文献的基础上，对研究问题进行了相关定义和描述，从工程实施的基本要求角度，对包括环境变量、子系统构成及系统目标等方面的动态交通信息的满载车辆调度系统进行分析。 2.对基于动态交通信息的满载车辆调度系统进行设计。在对其原理进行分析的基础上，设计了包括信息子系统、数据库、离线子系统、在线子系统等在内能满足基于动态交通信息的满载车辆的调度系统，并就各子系统的功能，各子系统间进行协同作业的内容探讨。 3.提出离线确定计划调度方案和在线调整调度方案的两阶段法的思想。第一阶段是车辆出发前根据历史统计数据和客户需求，对离线子系统进行设计，建立其相关的基于时间依赖网络的数学模型，采用改进的蚁群算法对模型进行优化求解，确定计划调度方案；第二个阶段是在计划调度方案执行过程中，基于采集到的道路网络动态信息，建立不断调整更新的调度方案数学模型，对该模型进行优化求解，按照求解结果调整实时车辆行驶方案。 4.仿真试验说明：应用本方法解决在交通拥挤的城际间或城乡间满载车辆调度问题，可以使运输车辆避开交通拥堵区段选择最短路径行驶，降低企业运营成本、满足客户需求从而减少社会总成本，具有很好的应用前景。