《油品配送車輛調度問題基於數據流的線上智慧型建模方法》是依託大連理工大學,由孫麗君擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：油品配送車輛調度問題基於數據流的線上智慧型建模方法
- 依託單位：大連理工大學
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：孫麗君
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
針對油品需求突變而引發的配送車輛實時調度難題，以實現油品按需、精準、主動、及時配送為目標，融合情景感知、知識表示及運籌學最佳化理論方法，提出油品配送車輛調度問題基於數據流的線上智慧型建模方法，主要研究：多源數據流的處理與分析方法、配送需求情景的表示及車輛調度知識的表示方法、基於情景及知識的線上實時模型構建與求解方法，開發基於數據流的油品配送車輛調度軟體原型系統，並結合中石油天然氣運輸公司大連分公司的加油站油品主動配送業務，開展套用研究。.該項目研究成果有利於提高油品主動配送車輛調度方案生成的實時性、科學性和智慧型性，提出的線上智慧型建模方法有利於實現配送需求情景驅動的模型自動生成與求解，提高油品配送車輛調度系統的效能；有利於促進物聯網技術、運籌學、人工智慧、知識工程等學科理論的交叉與滲透。
結題摘要
針對油品需求突變而引發的配送車輛實時調度難題，以實現油品按需、精準、主動、及時配送為目標，提出了油品配送車輛調度問題基於數據流的線上智慧型建模方法，主要進行了以下研究：（1）針對多源數據流的實時分析難題，提出了基於聚類和非參數回歸的加油站油品需求預測方法；（2）針對油品配送需求情景的分析與捕捉難題，進行了油品配送情景知識表示與實時感知研究；（3）針對現有的模型算法不適合中國油品配送實踐問題，開發了分別考慮司機工作量均衡的、多種橫向轉運配送方式下以及能夠同時解決多車型指派、多車艙配載的油品配送最佳化模型與快速求解算法。本研究開發了油品配送車輛調度軟體原型系統，並結合中石油天然氣運輸公司大連分公司的加油站油品主動配送業務，開展套用研究。項目研究成果的貢獻在於：（1）提出的基於聚類和非參數回歸的加油站油品需求預測方法，提供了處理數據多源異構性和連續湧入性的新思路；（2）提出的成品油配送系統中典型情景與庫存-路徑問題的知識表示方法，為實現配送系統科學、高效的智慧型化建模與求解提供了重要保證；（3）提出的物聯網環境下加油站成品油的供應可能不足時刻點實時感知方法與庫存動態監測預警方法，可以實時感知油品供應可能不足時刻點，並及時觸發後續的油品配送車輛調度進行補貨，為配送系統典型情景的實時感知、智慧型化建模奠定了基礎；（4）開發的多種成品油配送方案最佳化方法，結合了中國成品油配送方式的特徵，為中國成品油配送調度實踐提供了實用而有效的工具，提高了問題求解的效率和結果的實用性。結合本項目的研究，已錄用和發表期刊論文14篇，已公開發明專利1項，其中，SSCI及SCI已收錄1篇，EI已收錄9篇；國家自然科學基金委員會認定的國內A刊論文5篇。本項研究為油品配送車輛調度基於數據流的線上智慧型建模問題開闢了新的途徑。
