基于云计算神经网络物流车辆调度算法研究

Ｓ ＯＮＧ ， Ｙｕ ＨＥ ａ Ｘｉｏ—ｌ ＨＥ Ｘｉ ｎ—ｂ ， ｉ ， ａ ｏ ＺＨＡＮＧ ｎ Ｇａ ｇ—ｙ ａ ｕｎ
（ ．ＳｃｕｎＵ ｉｅｓｙｏ ｃ ｎｅ＆ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ Ｚｇｎ ｉ ｕｎ６ ３ ０ Ｃ ｉａ １ ｉｈ ａ ｎｖｒｉ ｆ ｉ ｃ ｔ Ｓｅ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ｉｏｇＳｃ ａ ４０ ０， ｈｎ ； ｎ ｉ ｈ
优化 的项 目， 为单 目标 优化问题和多 目标优化问题两种 。 分 然后在实际的操作流程 中， 物理的调度优 化 问题是 不单
．
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＜ Ｃ ａ ｔ，
。
Hale Waihona Puke ，≥．．
。
其 中， ≤ ０ ≤１ Ｃ ， 表示 系统 能够 提供 的第 ｎ个 资 源服 务
进行优化车辆调度 。实验结果表 明， 改进算法不仅能满足用户 的多种需求 ， 提高 了用户的满意度 ， 同时也提高了资源调度率
和系统资源 的利用率 。 关键词 ： 云计算 ； 物流 ； 车辆调度 ； 用户满意度 ； 神经 网络 中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ
Ｓ ｕｄｙ ｏ ｈ ｇ ｓｉｓＶｅ ｉ ｌ ｃ ｄ ｉ ｓ ｄ ｏ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｌｏ ｉｔｃ ｈ ｃｅ Ｓ ｈｅ ｕｌ ｎｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｌ ｕｄ Ｃｏ ｐｕ ｉ ｇ ａ ｄ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｏ ｍ ｔｎ ｎ Ｎｅ ａ ｔ ｒ
经网络进行优化车 辆调度 。最后 利用 Ｃｏｄ ｉ ｌ Ｓｍ对提 出的云 ｕ
， 当前值为 ｂ 则归一 化后表 ，
示 为 ：
计算算法进行 了仿 真 ， 验结 果表 明 ， 算法 不仅 能满足 用 实 该 户的多种需求 ， 高 了用 户 的满意度 ， 提 同时也 提高 了资源 调
度率和系统资源 的利用率 。
ｃ ｌｕ ａｅ ｔ ｅ ｕ ｅ ｎ ｖ ｒ ｕ ｅ ｏ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ａｉｆｃｉ ｎ，ｔ ｓ ｉｎ ｔｓ ｓ ｔ ｅ ｈ ｅ ｄ ｆｕ ｅ ｓ ａｃ ｌ ｔ ｈ ｓ ｒｉ ａ ｉ ｓｒ ｓ ｕ ｃ ｓｏ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｓ ｔｓ ｔ ｏ ｈ ａ ｏ ｏ ａ ｓｇ ａ ｋ ｏ ｍｅ ｔｔｅ ｎ ｅ ｓ ｏ ｓ ｒ
２ ｈｎ ｓ Ｎ ｒ ｌ ｎｖｒ ｔ， ａｃｏｇＳｃ ｕｎ６ ７０ ， ｈｎ ） ．Ｃ ｉａＷｅｔ ｏ ｉ ｓｙ Ｎ ｎｈｎ ｉ ａ ３ ０ ２ Ｃ ｉａ ｍａ Ｕ ｅ ｉ ｈ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： ｂ ｔａ ｔ ｈ ｔ ｄ ｆ ｌｇｓｉｓ ｖ ｈｃ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｐ ｏ ｌｍｓ Ｆ ｒ ｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｇ ｔｓ Ａ ｓｒ ｃ ：ｔ ｅ ｓ ｙ ｏ ｏ ｉｔ ｅ ｉｌ ｃ ｅ ｕ ｉ ｐ ｉ ａ ｉ ｒｂ ｅ ． ｏ ｌｕ ｏ ｕ ｉ ａ ｋ ｕ ｃ ｎ ｍｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｄ ｅ ｏ ｏ ｓ ｅ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｏ ｅ ｖ ｃ ｕ ｌ ｙ ａ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｓ ｔ ｆ ｃｉ ｎ ｐ ｏ ｌｍ ，ｐ ｔｆｒ ｃ ｅ ｕ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｓｎ ｔ ｎ ｉ ｒｔ ｃ ｅ ｕ ｉ ｆｓ ｒ ｉ ｅ ｑ ａｉ ｎ ｕ ｔｍｅ ａ ｉ ａ ｔ ｒｂ ｅ ｎ ｉ ｃ ｄ ｈ ｎ ｔ ｓ ｏ ｕ ｏ － ｗ ｒ ｉ ｄ ｏ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌｕ ｏ ｕ ｉ ｇ ａ ｄ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｇ ｓ ｃ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ａ ｋｎ ｆ ｗ ａ ｅ ｎ ｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｏ ｉ ｉ ｇ ｌ ｉｔ ｓｓ ｈ ｄ ｌ ｌｏ ｔ ｍ．Ｔ ｅａ ｇ － ｎ ｎ ｏ ｉ ｎ ｉ ｈ ｌｏ ｒ ｈ ｔ ｋ ｓｆ ｌ ａ ｃ ｕ ｔｏ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｏ ｅ ｖｃ ａｉ ｎ ｕ ｔｍｅ ａｉｆｃ ｉｎ，ｅ ｔｂ ｉｈ ａ ｐ ｒｍｅｒ ｄ ｌ ｉ ｍ ａ ｅ ｕ ｌ ｃ ｏ ｎ ｆｔ ｃ ｅ ｕ ｉ ｆｓ ｒ ｉｅ ｑ ｌ ｙ ａ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｓ ｔ ａ ｔ ｔ ｈ ｎ ｕ ｔ ｓ ｏ ｓａ ｌ ａ ａ ｔ ｃ ｍｏ ｅ ， ｓ ｉ
能力 的大小 ； 表示 用户对 第 ｎ个 系统 资源所 需要 的服 务 ｃ 能力 的大小 。 用户在各个资源上 的综合满 意度 ：
单只是上面叙述的其 中之一 ， 而是将 这些 问题综 合起来进 行
调度的优化 ， 也就可 能变成是装 卸混载多 目标 优化 的调度 问
ｓ＝∑ｔ ｉ ｆ ｏ￣ ｊ ｄ
在 ［ ，］ ０１ 的范围 内。在 归一化参 数后 ， 以通过 以下公 式来 可
计算不同用户在不 同资源上 的满 意度 ：
ｄｉ
，
下面几 类 ： 、 一 运输 任 务 ， 根据 在运 输途 中的装货 和 卸货 问 题 ， 为纯装 问题 ， 分 纯卸问题和装卸混 合问题 三种 。二 、 车辆 载货状况 ， 根据 在运输途 中货 运量 的多少 ， 为满 载 问题 和 分 非满载问题两种 。三 、 化 的 目标数 量 ， 优 根据 运输途 中需 要
ｔｅ ｕｉｉａ ｉｎ ｏ ｙｓｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ｈ ｔｌｚ ｔｏ ｆｓ ｔｍ ｅ ｏ ｒ ｅ ．
Ｋ Ｙ ＯＲ Ｓ：ｌｕ ｏ ｐ ｔ ｇ Ｌｇｓｃ ； ｅｉ ｅｓｈ ｄｌ ｇＵ ｅ ａ ｓ ｃ ｏ ； ｅｒ ｅ ｏｋ Ｅ Ｗ Ｄ Ｃｏｄｃｍ ｕｉ ；ｏ ｔ ｓＶ ｈｃ ｃ ｅｕｉ ； ｓｒ ｔｆ ｔ ｎ Ｎ ｕａ ｎ ｔ ｒ ｎ ｉ ｉ ｌ ｎ ｓ ｉａ ｉ ｌ ｗ
第２卷 第 期 ９ ４
文 章 编 号 ：０ ６— ３ ８ ２ １ ０ １０ ９ ４ （０ ２）４—０ ６ ０ ３ ７— ４
计
算
机
仿
真
２１年４ ０ ２ 月
基 于 云计 算神 经 网络 物 流 车辆 调 度 算 法 研 究
宋 钰 何 小利 何 先 波 张刚 园 ， ， ，
（ ．四川理工学院 ， １ 四川 自贡 ６ ３ ０ ； ４ ０ ０ ２ ．西华师范大学 ， 四川 南充 ６７ ０ ） ３０ ２
ａ ｄ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ｓｔ ｃ ｉｖ ｅ ｅ ｉ ｂ ｕ ｒ ｓ ｕ ｃ ｏ ｘ ｃ ｔ ｎ，ｆ ａｌ ｓ ｇ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｎ ｕ ａ ｎ ｋ ｈ ｙ ｔ ｍ ｅ ｏ ｒｅ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｑ ｌ ｒ ｍ ｅ ｏ ｒ ｅ ｆ ｒｅ ｅ ｕ ｉ ｈ ｕ ｉｉ ｏ ｉ ｌ ｙ ｕ ｉ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｒ ｎ ｎ ｌ ｎ ｔ ｒ ｏ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｏ ｅ ｉｌ ｉｐ ｔｈ ｎ ．Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｏ ｎｙ ｍｅ ｔ ｅｗｏ ｋ ｆｒ ｏ ｔ ｍｉａｉ ｆｖ ｈ ｃｅ ｄ ｓ ａｃ ｉｇ ｏ ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｎ ｔｏ ｌ ｅ ｓ ｉ ｈ ａｉ ｕ ｅ ｄ ｆ ｃ ｓｏ ｒ ，ｉ ｒ ｖ ｕ ｔｍｅ ａｉ ａ ｔ ｔｅ ｖ ｒｏ ｓ ｎ ｅ ｓｏ ｕ ｔ ｍｅ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｓｏ ｒｓ ｔ ｆｃ ｉｎ，ｂ ｔａｓ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｒ ｔ ｆ ｒ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｕ ｉｇ ａ ｄ ｓ ｏ ｕ ｌ ｉ ｒ ｖ ｈ ａ ｅ ｏ ｅ ｏ ｒ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｎ ｏ ｎ
市中如何保证物流 的正 常运行 ， 需要 各个方 面 的帮助 ， 不但
１ 引 言
城市 物流是现代城市正 常运转 的必需 品 ， 保证 了人们 日 常的生活 ， 它是 以在 城市 内运 送货 物为 主 ， 实 现物 品的转 来
要减少物流可 能带 来 的不 好影 响， 要提 升 自身 的工 作效 还
摘要 ： 研究 了物流车辆调度优化 问题 。针对云计算下任务调度算法没有考虑 调度的服务质量 和用户满意度 的问题 ， 特别是 在物流任务调度 问题 中存在复杂 的计算 网络 ， 造成计算率 降低 ， 了解决上述问题 ， 为 提出了一种新的有关云计算和神经网络
相结合 的物流作业调度算法 。算法充分考虑 了调度 的服务质量 以及用户满 意度 ， 建立一个参 数化 的处理模 型 ， 算用户在 计 各个资源上 的综合满意度 ， 再将任务分配 到满足用户需求 和使系统资源达 到均衡的资源上 执行 ， 最后采用 改进的神经 网络
率， 这是一个 非常需要 探讨 的问题 Ｊ 。
云计算 是网格 、 布式 和并行 三种计 算 的衍 生 ， 分 它提
交 ， 足城市发展 的需求 ， 在满 同时也带 来 了一 系列 的问题 ， 像
是城市道路 的拥 堵 ， 环境 的污 染等 ， 同时 随着 电子商务 的发 展… ， 库存的生产模式 和准 时交 货 的要 求 ， 低 递送 业 务 向小
ｍｉｂ ｎ ，Ｃ ｊ ｉ为标准化后 的参数值
，
针对 上述 问题 ， 本文提 出了一种新 的基于 云计算和神 经 网络 相结 合的物流作 业调 度算 法。算法 充分考 虑 了调度 的 服务质量以及用户满 意度 ， 建立 一个 参数化 的处 理模 型 ， 计 算用 户在 各个 资源上的综合满意度 ， 将任务分 配到满足 用 再 户需 求和使 系统资源达到均衡的资源上执 行 ， 用改进 的神 采
（ ｍ ｘ。≠ ｍｉｂ ） 当 ａｂ ｎ （ ｍ ｘ。＝ｍｉｂ ） 当 ａｂ ｎ。
ｉ＝ １２ ３ … ， ＋ｎｊ ＝ １２ ３ … ，。 ，，， ｍ ； ， ， ， 口 （） １
２ 物流 车辆调 度原 理
根据性质的不 同， 以将 物理 车辆的调度优 化问题分 成 可
显然 ， 上述算 式在 保证线 性关 系 的基础上 ， 其值 限定 将
是很 高。
要 对其 进行标准化 处理 。现 将各 个用户 任务 的用 户需 求和 所有资源 的服务能力组成一个 （ ｍ）× ｎ＋ ｏ矩 阵， ａ表示矩 ｂ， 阵中第 ｉ 的第 。列参数 大小 ］ 行 。 在不同的定义和实现 中 ， 同参数有着 不 同的表 达形式 不 和数值范 围， 为了进行综 合评 价 ， 需要 对参数 进行 归一 化处 理， 使得所有参数 取值在 ［ １ 之 间 。归一化 可采 用如 下线 ０， ］ 性 方法 ： 设在矩 阵中第 。 数值的最大值为 ｍ ｘ 最小值为 列 ａｂ，
（） ３
题等等 ， 这个 时候 问题 的难度 系数很高 ， 这种 问题 就属 于 Ｎ Ｐ 难题 ， 目前 ， 在 没有一种合适 的算法来解 决 ， 是用精确算 法 要
己的需要 ， 比较 偏商业 化 的操作 ， 而来达 到 了资 源 的 这种 从
合 理化 配置 ， 能够满 足多 方面 的要求 ， 并且 顾客也 能得 到相 对 应的服务 ， 满意度 一般都 是很 高 ， 在这个 过程 中就需 要一
・ －－— —
３ ７ ．— ６ － － —
个算法来满足 ， 普遍用的 比较多 的是资 源分配策 略和作业 调 度算 法 。传 统意义上的算 法虽然能大致满足顾 客的需求 ， 但 是在这个过程 中耗 费太 多的 资源 ， 利用率 不 高 ， 价 比不 性
供另一种服务， 将数据中心的数据打包成个资源提供给任何
需要 的顾客 ， 无论是谁 ， 只要需要就可 以购 买 ， 并且 遵循 自主 选 择的原则 ， 任一个顾 客都 可以向任 何一个云计算 来寻求 自
而繁的趋势发展 ， 带来 了空前 的效 率低下 ， 日常发达 的城 在
收稿 日期 ：０ １ ６—１ 修 回 日期 ：０ １— ７— ０ ２ １ —０ ０ ２１ ０ ２