# 智能派车调度算法

**Repository Path**: dayangren/Dynamic-vehicle-dispatching-system

## Basic Information

- **Project Name**: 智能派车调度算法
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-25
- **Last Updated**: 2026-01-08

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 动态智能排车调度系统

基于 Python + FastAPI 后端和 Vue 3 前端的动态车辆调度演示系统。

## 功能特性

- **智能调度算法**：支持硬性约束（时间、位置、座位、车型）和软性约束（排放标准、车龄、品牌偏好）
- **成本优化**：综合考虑车费、空驶费、后续影响空驶费，实现最优分配
- **仪表盘可视化**：统计卡片、成本分布图、车辆使用率图表
- **甘特图展示**：直观显示各车辆的任务时间安排
- **任务管理**：支持任务的创建、编辑、删除和重新调度

## 项目结构

```
├── backend/                 # 后端代码
│   ├── main.py             # FastAPI 应用入口
│   ├── models.py           # 数据模型
│   ├── scheduler.py        # 调度算法核心
│   ├── constraints.py      # 约束检查
│   ├── cost.py             # 成本计算
│   ├── api.py              # API 路由
│   ├── mock_data.py        # 模拟数据
│   └── requirements.txt    # Python 依赖
├── frontend/               # 前端代码
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # Vue 组件
│   │   ├── views/          # 页面视图
│   │   └── api/            # API 封装
│   ├── package.json
│   └── vite.config.js
└── tec.MD                  # 技术设计文档
```

## 快速开始

### 1. 启动后端服务

```bash
cd backend

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
# 或 venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py
# 或使用 uvicorn
uvicorn main:app --reload --port 8000
```

后端服务将在 http://localhost:8000 启动。
- API 文档: http://localhost:8000/docs
- 备用文档: http://localhost:8000/redoc

### 2. 启动前端服务

```bash
cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev
```

前端服务将在 http://localhost:3000 启动。

## API 接口

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| GET | /api/vehicles | 获取车辆列表 |
| GET | /api/tasks | 获取任务列表 |
| POST | /api/tasks | 创建任务 |
| PUT | /api/tasks/{id} | 更新任务 |
| DELETE | /api/tasks/{id} | 删除任务 |
| POST | /api/schedule | 执行调度 |
| GET | /api/schedule | 获取调度结果 |
| GET | /api/schedule/stats | 获取统计数据 |
| POST | /api/reset | 重置数据 |

## 调度算法说明

### 调度流程图

```mermaid
flowchart TD
    A[输入任务/车辆数据] --> B[任务按开始时间排序]
    B --> C{逐任务挑选车辆}
    C --> D[遍历候选车辆]
    D --> E{硬性约束}
    E -->|通过| F{软性约束}
    E -->|不通过| D
    F -->|通过| G[计算成本指标<br/>车费/空驶/后续影响/预算匹配]
    F -->|不通过| D
    G --> H[评分加权<br/>成本/预算/目标完成率]
    H --> I{是否当前最佳}
    I -->|是| J[记录最佳车辆]
    I -->|否| D
    J --> K{候选遍历结束}
    K -->|有最佳| L[生成分配/更新车辆状态<br/>位置/可用日期/日程]
    K -->|无最佳| M[标记未分配任务]
    L --> C
    M --> C
    C -->|全部任务完成| N[局部交换优化]
    N --> O[输出调度结果/统计]
```

### 硬性约束
- 时间无冲突（车辆同一时间只能执行一个任务）
- 位置可达（考虑空驶距离和所需时间）
- 座位足够（车辆座位数 >= 任务需求）
- 目的地支持（车辆价格表中有对应条目）

### 软性约束
- 排放标准匹配
- 车龄限制
- 车型偏好
- 品牌偏好

### 成本核算
- 车费 = 日单价 × 服务天数
- 空驶费 = 空驶距离 × 空驶费率
- 总成本 = 车费 + 空驶费 + 后续影响空驶费

### 评分权重
- 成本权重: 50%
- 预算匹配权重: 20%
- 目标完成率权重: 30%

## 技术栈

**后端**
- Python 3.11+
- FastAPI
- Pydantic
- Uvicorn

**前端**
- Vue 3
- Vite
- Element Plus
- ECharts
- Axios
- Day.js