本程序针对动态车辆调度问题展开仿真(dynamic vehicle routing problem，DVRP)研究，该问题是运筹学和组合优化领域中的热点研究问题，该问题是在静态车辆调度问题的基础上，针对实际的行驶时间往往会受到交通事故、天气变化和高峰期的影响不停变化， 如图1所示，找到最短路径或最短行驶时间的车辆路线。
1、模型描述
以Sioux falls网络（如图2所示）作为作为仿真网络
其中d(x,y)表示从站点x到站点y的时长，通过设置客户的分配和访问顺序使得车辆的总路程最短。
2、算法流程
主要采用的
（1）dijkstra算法
（2）遗传算法
（3）DynaSearch算法
3、算法仿真结果
在模拟过程中考虑 4 类不同的更新机制． 分别为: 不更新( 机制 1) 、只在顾客处更新( 机制 2) 、每隔一段时间更新 ( 机制 3， 时段分别设置为 5min、10 min 和 15 min) 、以及在网络关键点更新( 机制 4) ．
4、总结
本程序对DVRP问题进行了仿真，通过采用 GA算法和问题得到初始路线安排，并采用 Dynasearch 算法求对路线进行实时调整，文中对 Sioux Falls 网络进行了数值模拟分析，模拟结果表明新更新机制下产生的解比采用其他更新机制得到的解更好， 且采用 Dynasearch 算法能够在非常短的时间内快速优化路线． 若交通网络越不稳定， 采用新策略更体现其优越性。