TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2025140001Article基于车载IoT 数据的城市智能运输调度与效率提升研究https://artdesignp.com/journal/TACS/2/14/10.61369/TACS.2025140001康智冬20252142025-07-28随着城市交通需求的快速增长，传统的静态调度方法难以满足实时性与效率需求。本文提出一种基于IoT 车载数据的动态运输调度框架，结合实时交通状态、车辆载重与能耗信息，实现多目标优化。该框架构建“感知- 融合- 优化-反馈”的闭环体系，采用动态车辆路径问题（DVRP）模型，以运输时间、成本及能耗为核心优化目标，设计遗传算法与强化学习相结合的混合优化算法动态更新交通权重。实验结果表明，该方法在包含30辆车、500+ 订单的一周真实数据集上，相比Dijkstra 算法、传统VRP 及单一遗传算法调度策略，平均运输效率提升12%，能耗降低8%，车辆利用率提升15%。研究验证了车载IoT 数据驱动调度方案的可行性与优越性，为城市智能交通系统的优化升级提供了理论支撑与实践参考。物联网（IoT）,城市智能交通,动态调度

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