基于云计算的车辆调度系统_濮阳.pdf
本文的主要研究内容是基于云计算的车辆调度系统。该系统旨在解决物流配送中的车辆调度问题，通过改进蚁群算法和构建客户优先级模型，以提高效率、降低成本并提升客户满意度。
首先，论文阐述了研究背景和意义，分析了物流行业对车辆调度的需求，以及群智能算法在解决该问题上的优势。之后，介绍了云计算技术、群智能算法（尤其是蚁群算法）和车辆调度问题的相关背景知识，并对国内外相关研究现状进行了综述。
核心研究内容集中在改进的蚁群算法和车辆调度模型的构建。论文提出了一种混合自适应蚁群算法（LACO），该算法融合了蚁群算法和布谷鸟搜索算法的优势，并加入了自适应参数调整机制，以增强算法的全局搜索能力和收敛速度。通过多维测试函数和物流配送路径优化算例，验证了 LACO 的有效性和优越性。
在构建车辆调度模型时，论文考虑了客户的优先级，并引入了客户重要度因子，将客户划分为不同优先级，从而实现了对不同客户的差异化服务，同时，以最低的配送成本为目标。
论文还设计并实现了一个基于云计算的车辆调度系统。该系统包括注册登录、信息管理、路径规划和车辆调度等模块，并详细介绍了各模块的功能实现。通过测试，验证了系统的各项功能均能正常运行。
总而言之，本文通过改进算法、构建模型和实现系统，为解决物流配送车辆调度问题提供了一种有效的解决方案，并为提升物流效率和服务质量提供了技术支持。
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