多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法设计

公交车辆与司机调度问题是智慧公交管理中的核心问题之一。针对我国人车固定作业模式下,相关研究中成本考虑不周全、算法通用性差和算法测试不充分等局限,设计了1个多目标公交车辆与司机调度问题元启发算法。算法支持电动车辆调度,适用于单线或跨线运营管理,满足人车固定或人车分离的调度模式,也支持灵活的车辆与司机相关参数设置。算法顾及车辆停车间隔、电池充电、司机休息与就餐等约束条件,优化目标包括车辆固定成本、车辆行驶成本、司机固定成本和司机津贴成本。算法首先生成初始解、再迭代使用班次链算子改进当前解,并通过群解、扰动和可变邻域下降等策略改进解的质量。使用62个单线案例和11个跨线案例进行算法测试,验证了算法的性能,并比较了不同运营模式下调度结果的差异。结果表明,使用续航里程150 km电动车辆取代燃油车辆,单线运营车辆数量增幅为0.8%,跨线运营增幅为1.6%;与单线运营相比,跨线运营所需车辆和司机数量分别减少4.6%和2.4%;与燃油车辆人车固定调度模式相比,人车分离能显著减少所需车辆,单线运营减少3.6%,跨线运营减少1.8%,所需司机数量基本保持不变,但司机需要换车驾驶,平均约为2次。      

一个公路视频GIS的设计与实现

提出了一个新概念:公路视频G IS。即将公路地理信息与视频影像集成,为公路管理提供空间位置与视频影像相融合的超媒体信息。该系统的基本思想是将地理位置(XY)、公路里程(M)、视频时间或帧(T/F)之间建立映射关系,实现影像播放、地理位置、文字属性的同步显示和交互操作。系统设计和开发实践表明:公路视频G IS的基本思路和技术方案是可行的,本文提出的地理空间与视频影像集成的数据模型具有应用价值。     

公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1 个工作日内驾驶同一辆车的“人车绑定”管理模式, 提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅 满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进 行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索 过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改 进,以获得最佳的司机排班方案.在13 条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算 法的有效性.