公交车的调度问题模型建立

概述 本文利用某一特大城市某条公交路线上的客流调查运营资料,以乘客的平均抱怨度、公司运营所需的总车辆数、公司每天所发的总车次数以及平均每车次的载客率为目标函数,建立了的分时段等间隔发车的综合优化调度模型.在模型求解过程中,采用了时间步长法、等效法以及二者的结合的等效时间步长法三种求解方法,尤其是第三种求解方法既提高了速度又改善了精度.结合模型的求解结果,我们最终推荐的模型是分时段等间隔发车的优化调度方案.     

城市公交调度优化模型及算法研究

基于公交线路各站点的客流情况,同时考虑到公交公司的发车能力,建立适合于优化公交调度的数学模型。该发车间隔优化模型兼顾了乘客和公交运营公司的双方利益,将乘客的等待时间转化为乘客付出的广义费用来衡量乘客的利益,以运营公司全天的发车所需费用来衡量公交运营公司的利益,同时,以公交车平均满载率和全天总发车次数作为约束。所得优化结果,既减少了公交公司的运营成本,又节约了乘客的候车时间,能较好地兼顾乘客及运营公司的利益。     

基于公交客流不均衡性的调度分析

为提高公交运营的服务效率,考虑公交站点乘客需求集中性,以公交的发车间隔、满载率作为约束条件,建立以乘客出行时间成本和公司运营成本最小为目标的公交组合调度模型,并通过遗传算法求解。计算结果表明:单一调度模式中全程车的发车间隔为5 min;组合调度模式中全程车发车间隔为3 min,大站快车为10 min。通过对比这2种模式下的乘客出行与公司运营的总成本,组合调度可节省23.1%的成本,实施组合调度能有效降低系统总成本,提高公交服务水平。     

基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%～26%的线路总成本。     

基于人工免疫算法的公交车辆调度优化问题研究

公交车辆调度是公交运营组织中的关键环节.通过对大连市公交IC卡数据管理中心公交IC卡数据信息进行的采集和分析,构建了基于公交线路时段客流数据的公交车辆优化调度模型,并进一步提出了采用基于信息熵的人工免疫算法对模型进行求解的基本流程和方法.实验的结果表明,该方法能够快速地搜索得到全天不同时段的最优发车间隔,并可以在短时间内根据公交客流量的变化对公交车辆发车时刻表做出有效的调整.     

车联网环境下公交发车间隔优化方法研究

针对现有公交发车间隔模型忽略了智能调度对公交运营的影响问题,提出了车联网环境下的发车间隔设计方法.在考虑发车间隔、发车次数、车辆满载率约束条件下,对城市常规公交发车间隔进行了研究.在综合考虑约束条件的基础上,以乘客候车时间、乘客舒适度以及公交公司运营成本最小为目标函数,建立公交发车调度时刻表优化模型.最后以大连市公交101线路为例对该模型进行分析,利用MATLAB仿真软件进行求解,验证模型的有效性.     

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合理有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关键，因此，本文在分析现有模型的基础上，根据客流变化规律，对发车间隔采用分时段多目标组合优化处理的思想，建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度发车间隔模型，并采用广州市公交调查数据对该模型进行了验证，实验表明该模型可行。     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究。文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化。利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计算中具有更加趋近真实的等车时间;考虑到遗传算法良好的收敛性,以及发车频率易于二进制化编码的特征,文中设计相应的遗传算法对上述模型进行求解;以常州市B1路公交车线路高峰时段为例进行求解,得到最优发车频率为13.9,与三类经典发车频率确定方法进行对比分析,结果显示该模型的总成本相较于其他三种方法分别降低18.1%、1.5%、1.2%。以上研究结论表明,研究提出的发车频率模型通过协调乘客的等车时间成本、车内拥挤成本与公交运营的车辆购置成本、燃油成本,能够有效减少公交出行的整体成本。     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

冰雪条件下公交发车间隔优化研究

分析了冰雪对公交车辆运行影响的3个方面,建立了基于乘客等待费用最小化、公交线路效益最大化的发车间隔优化模型,研究冰雪条件下发车间隔的确定方法,为冰雪条件下公交线路的运营调度提供建议.结合实例分析了冰雪条件下公交线路调度方案的制定办法.     

公交调度优化模型

本文研究了公交车调度的优化问题.以总收益最大为目标,以满载率和最大发车间隔为约束建立了优化模型,用计算机枚举的方法进行求解,给出了线路的发车间隔、评价指标及发车时刻表.既考虑了乘客等车的社会成本又兼顾了公交公司的利益.方法易于操作,具有较大的实际应用价值.     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

考虑运营收益与车厢空间感知的轨道列车发车间隔优化

轨道交通系统中运营收益与乘客车厢空间感知度是一种对立关系,通过研究该两因素对轨道发车间隔进行优化,能够实现合理收益范围内提升乘客车厢空间感知.考虑列车上下行两方向影响以及乘客候车时间、供需平衡、最大载客量、配备车辆数,列车运行安全间隔等方面的约束,建立发车间隔优化模型,采用遗传算法求解多变量非线性优化问题,得到不同子时间段的优化方案.应用模型对武汉市轨道交通4号线高峰期间不同时段优化计算,发现轨道发车间隔调整后,运营收益小幅度下降能够有效提升车厢空间感知度;并通过客流敏感性分析,研究客流量按一定幅度提升下轨道运营收益与乘客车厢空间感知度的变化规律,可为城轨列车运营决策提供参考.     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

基于公交客流分布特性的弹性发车间隔优化研究

基于客流分布的快速公交车弹性发车间隔优化,在以往文献和IC卡刷卡数据分析的基础上推算各个公交站点到站客流分布.同时考虑不同车型最大载客量对发车间隔的影响,以乘客在站等待时间最小和公交公司运营成本最小建立公交车发车间隔优化模型.并以大连市快速公交为研究对象,利用NSGA-Ⅱ算法对研究时段内的上下行两个方向的发车计划进行优化,并取解集中值与实际发车计划进行对比.最终得出优化后上行方向的发车计划可在运营成本几乎不变的情况下,减少乘客的在站等待时间;下行方向则在保持乘客等待时间有9.4%小幅上升的情况下,节约33%的运营成本.可见优化模型可以有效地安排线路上下行两种车型的联合发车计划,提高公交的运行效率.     

城市公交系统优化设计

公交调度是公交企业运营的核心内容,提高城市公交的运营调度水平是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。从调整发车间隔的角度出发,兼顾公交公司和乘客双方利益,建立以乘客和公交企业运营费用最小为目标的单目标优化模型,并以西安市5路公交线路的调查数据对模型进行求解和验证,实验表明该模型可行。     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题,在分析重叠区间特性的基础上,提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构,目标为使公交乘客总出行时间最小,变量为公交线路分配方案;下层模型代表运营商,目标为各运营商追求自身利润最大化,变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型,并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明,优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%,验证了模型的有效性.     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题，在分析重叠区间特性的基础上，提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构，目标为使公交乘客总出行时间最小，变量为公交线路分配方案；下层模型代表运营商，目标为各运营商追求自身利润最大化，变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型，并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明，优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%，验证了模型的有效性.     

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快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面。为了提高快速公交的运营调度质量,研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合,通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型,考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合,以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件。给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法,并给出数值算例。结果表明：优化结果最多可以节省69.92%的成本,敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下,都可以通过合理的配置车辆的形式,减少整个系统的出行成本。具有良好的科学性和可操作性。     

一种城市公交车发车频率的优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交车调度问题,建立了以公交车载客量最大为目标函数,乘客无滞留及等车时间有限为约束条件的公交车辆发车频率的非线性优化模型,兼顾了乘客和企业经营者双方利益。进一步结合哈尔滨市某路公交线路调查数据进行了优化计算,证明模型具有较强的实用性和有效性。