基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条 公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同 时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。 列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中, 主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车 路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描 述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设 计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。     

公交线路车辆排班模型及算法研究

针对公交运营调度系统中的车辆排班问题,以公交车辆的线路安排为对象,在不考虑线路一车辆匹配约束的条件下,建立起公交线路车辆排班模型,从而达到排班车辆最少的优化目标。首先,分析公交车辆在典型工作日内不同时间段的排序特征;然后,深入剖析组合最优化理论中的固定工件排序问题,并将其应用于建立公交线路车辆的排班模型,进而提出排班模型的求解算法;最后,结合10条公交线路的到发时刻表对该模型作了具体的应用,并通过Gantt图直观显示公交线路车辆的最优调配安排．     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

基于公交数据挖掘的时刻表排班协同换乘优化

为实现公交换乘协同排班,减少乘客出行换乘时间,本文对公交信息系统的IC卡数据及车辆GPS数据进行数据挖掘,提取换乘信息并对现有的发车排班进行优化.首先,构建了公交运行状态信息提取模型,提取现有的公交运行状态信息.在此基础上,设计了邻域搜索的公交时刻排班优化算法,得到最佳发车排班时刻表.为验证所提出方法的有效性,选取了成都市的56路和3路公交线路的实际数据进行案例验证.结果表明:通过优化排班的方法,在不改变现有的公交供需条件的前提下,可以有效实现协同换乘;与原有的公交服务相比,优化之后的公交服务能够更加贴近出行需求,提升线路之间的换乘衔接效率,从而提高公交服务质量.     

融合客流大数据和成本最优化的公交动态排班方法

为提高公交排班效率和准确性,提出一种基于客流OD数据的动态排班模型。首先,模型将影响公交车辆排班的因素划分为静态因素、可变因素和动态因素,给出每日客流变化情况下动态影响因素计算方法;其次,以满足乘客需求减少公交企业运营成本为目标,探索多目标最优排班方案求解方法,实现公交运营效益最大化;最后,以广州560路公交线路为例进行模型仿真验证。仿真结果表明:模型求解结果可以在不降低乘客服务质量的同时有效减少车辆使用量,提升车辆满载率,工作日减少车辆13.3%,非工作日减少车辆26.6%。在满足社会效益的情况下节约企业运营成本。     

基于NSGA-Ⅱ的接运公交线路与时刻表协调优化方法

在公交规划研究中,常将公交网络规划问题分解为公交路线设计和行车时刻表设计,并尝试运用非传统优化方法解决,但对于多种公交模式换乘背景下的公交线路与时刻表协调优化问题的研究较为缺乏.文中以直接服务于轨道交通的接运公交为研究对象,在实现接运公交与轨道交通的有效衔接条件下,构建接运公交的路线选择与时刻表协调优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多目标优化算法对模型进行求解,实现接运公交路线与时刻表的协同编制,并通过实例分析检验模型.     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

片区城乡公交时刻表编制与车辆调度综合优化

通过构建双层规划模型,综合优化片区城乡公交时刻表编制与车辆调度.其中,上层片区城乡公交车辆调度问题以公交企业综合运营成本最小为目标,实现多线路多车辆多车场的车辆时序指派,采用禁忌搜索算法求解;下层片区城乡公交时刻表优化问题为实现线路在所有换乘节点的换乘总时间及换乘失败惩罚最小,同时确保换乘节点的时刻表协同先后次序,采用运行图与枚举法进行求解;选用慈溪南片城乡公交线路进行实例应用.结果表明,该方法能较好地应用于工程实践中,直观反映片区线路组织的运行计划,进一步满足乘客便捷换乘需求与企业车辆资源的有效配置.     

片区城乡公交时刻表编制与车辆调度综合优化

通过构建双层规划模型,综合优化片区城乡公交时刻表编制与车辆调度.其中,上层片区城乡公交车辆调度问题以公交企业综合运营成本最小为目标,实现多线路多车辆多车场的车辆时序指派,采用禁忌搜索算法求解;下层片区城乡公交时刻表优化问题为实现线路在所有换乘节点的换乘总时间及换乘失败惩罚最小,同时确保换乘节点的时刻表协同先后次序,采用运行图与枚举法进行求解;选用慈溪南片城乡公交线路进行实例应用.结果表明,该方法能较好地应用于工程实践中,直观反映片区线路组织的运行计划,进一步满足乘客便捷换乘需求与企业车辆资源的有效配置.     

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.     

单线纯电动公交车辆柔性调度优化

为解决纯电动公交车因充电错过最佳接续发车班次使公交车数量增加的问题，以公交车辆运营总成本最小为目标，构建允许存在误时发车的纯电动公交车辆柔性调度优化模型，通过最大可能地增加一辆公交车可执行班次的数量，减少车辆使用数量及运营成本. 设计遗传算法求解模型，为提高求解效率，将时刻表按班次发车顺序进行排序，以减少染色体数量. 数值实验结果表明：与纯电动公交车辆刚性调度相比，柔性调度能够极大地减少车辆使用数量；误时上限的取值对公交运营成本影响较大.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

考虑运行能效的公交区域时刻表优化

为准确计量公交区域时刻表优化过程中,客流出行与企业运营博弈产生的社会效益,构建兼顾随机客流需求和时刻表运行能效的双层规划模型。从公交乘客出行量与质的角度,分析随机客流需求与时刻表之间的互动关系;依据出行性质将客流需求分层细化,作为下层弹性需求交通网络流模型的输入;考虑客流需求、乘客出行效率及企业运营成本间的波动关系,设计公交区域时刻表运行能效作为上层模型的优化目标;采用Dial-MSA与遗传算法求解双层规划模型。实例计算结果表明,优化后的公交区域时刻表运行能效提高了7.3%。可见,优化后的公交区域时刻表更能满足客流需求,有效地提高时刻表运行能效,更好地实现动态适应性。     

考虑容量限制的多公交车型运行计划优化模型

车容量限制是公交运行计划编制的重要约束.以单条公交线为研究对象,综合考虑了不同公交车型的技术经济性能、车容量大小、车辆数限制和客流需求的时变特征等因素,建立同步优化公交车型和时刻表的规划模型,以确定线路的发车时刻表和选择车型的最优组合.建立了以公交企业运营成本和公交乘客出行成本最小为目标,带有0-1决策变量的非线性整数规划模型,针对该模型多目标函数的求解特点,采用枚举法求解每辆车的发车时刻,应用遗传算法求解车型选择的序列.最后以北京市某公交线为案例进行分析,优化后的发车时刻表和车型配置方案具有较好的运营效果.算例结果表明,采用多车型方案较传统的单一车型方案更具经济性,乘客的出行成本可减少13.9%,企业的运营成本可减少3.5%.     

基于运行图的快速公交系统运营组织研究

借鉴列车运行图的理念,对快速公交系统基于运行图的运营组织进行了研究。首先分析了快速公交系统基于运行图运营组织的系统构成和系统条件。然后设计了快速公交运行图的图解表示和编制流程,确定了运行图的主--素。最后,以济南BRT1号线为例,根据客流特征进行了高峰小时运行图的编制。结果表明,如果快速公交能够按图运营,能提高旅行速度、节约运用车辆,这为BRT的运营组织管理提出了新的思路,具有一定的指导意义。