基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

公交车辆智能调度系统开发及应用

以公交公司经济收益和乘客总时间收益最大化为目标函数,提出一种应用遗传算法进行求解的可变票价智能公交调度系统,用于决策车辆的最优行驶路径。     

车路协同环境下重叠线路公交车速诱导策略

为了防止公交车辆在线路重叠运行区间产生公交串车，在站点附近形成交通瓶颈，提出一种采用车速诱导策略来调整公交运行状态的动态调度模型。采用车路协同环境下的公交运营调度方式，结合各线路独自运行时的乘客需求和车辆车头时距规律，在避免重叠区站点公交串车的前提下，实现了各线路车辆最大程度地维持各自独立运行时车头时距的优化目标。提出的车路协同环境下的车速诱导调度策略，在引导各线路公交车辆间隔均匀地进入重叠区间后，根据乘客实时交通需求和道路交通状况，实现对车辆的实时调控。开发了一种启发式算法对车辆进入重叠区间的时刻进行求解，采用基于遗传算法的仿真过程求解了重叠区站点之间车辆的最佳运行速度，实现了重叠区间车辆动态调度过程。以哈尔滨市运行区间重叠的3条公交线路为实际案例进行仿真分析，对3条线路共计47辆公交车在重叠区12个站点之间的运行状况进行了优化调度。结果表明：采用提出的启发式算法进行调度后，车辆可以完全均匀地进入重叠区。通过对比采用动态调度优化前后的车辆运行状态发现，车辆串车现象由优化前的单站最多发生6次下降为0次，最大程度地实现了避免公交串车的目标。此外，车速诱导策略不仅避免了不同线路车辆在重叠区站点的串车现象，而且可以调整各线路上相邻两车之间的车头时距偏差，线路1的车头时距最大偏差从55%下降到了30%，线路2的车头时距最大偏差从25%下降到了13%，线路3的车头时距最大偏差从23%下降到了18%。     

基于集对分析的随机需求接驳公交调度模型

针对需求点的出行客流服从正态分布,基于集对分析理论,利用二元联系数刻画随机客流的确定和不确定部分,将其转化为带联系数的确定性数学模型,研究一类随机需求接驳公交调度模型,将乘客从需求点运输至轨道站点,追求总里程最少.同时,该模型集成了这些乘客的最大容忍在车时间对调度结果的影响.利用Cplex求解模型的精确解,结合实际算例,给出了不同车辆数的最优调度方案,比较了有无乘客在车时间限制的2种方案差异,并分析了客流的不确定程度对调度结果的影响.实验表明,随着客流的不确定程度逐渐增加引起需求点的上车人数变多,受车辆的额定载客量限制,这致使车辆偏好访问较远距离但不超过其额定载客量的需求点,因而总行驶里程也变大;考虑乘客的最大在车时间限制,这引导车辆提供"直达"服务,因而会增加总行使里程,但是满足了乘客的个性化出行需求.      

城市公交调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力.通过对公交调度影响因素和公交客流变化规律的研究,建立了城市公交调度模型,并采用事件步长法对该模型进行仿真求解,从而解决了现有公交调度无法兼顾公交公司和乘客两者利益、缺乏具体调度模型的问题.并结合成都市某条公交线路做了运用,取得较为满意的结果.     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

汽车租赁异地还车调度模型分析

许多汽车租赁公司采取异地还车的租赁方式来开拓市场,然而异地还车容易造成不同地区汽车分布不平衡的问题,这就需要租赁公司采取合理的车辆调度方案,以获取收益最大化,同时在一定程度上可以实现车辆的合理分配。文章采用建立数学模型的方法来解决车辆调度的上述问题。     

智能交通系统中的公交车辆动态调度研究

阐述公交车辆静态调度的局限性，据此提出公交车辆动态调度策略及其在线调整方法，并分析研究运营车辆出现意外事故，故障及延误等实际,财度管理人员应如何采取相尖的应急调度措施和方案。实验分析结果表明，实施公交车辆动态调度策略。可有效地解决公交车辆的静态调度不足，达到公交车辆指标调度自动化，以提高公交车辆的运营效率和服务质量，为公交车辆智能调度提供切实可行的调度方法。     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

公交区域调度的最大同步换乘模型

研究了用多目标优化模型来解决基于最大同步换乘的公交区域调度优化问题,并将该调度优化模型描述为混合整数规划问题。建立了以车辆相遇总次数最大为第1目标,以多辆车同时相遇的机会最大为第2目标的双目标优化模型。采用启发式算法对模型进行求解,得出具有最大同步性的发车时刻表。结果表明:该模型实现了同时到达网络中换乘点的公交车的数量最大,从而使乘客可以在最短的等待时间内在换乘点从一条线路转到另一条线路上。     

基于调度池的共享单车调度研究

针对共享单车供需失衡,共享率低等问题,以提高用车高峰期调度的及时性为,在调度结构中引入调度池,明确调度池的使用规则,提出共享单车四级调度结构.将基于调度池的共享单车静态调度问题描述为多车场车辆路径问题,考虑到节点的调度需求大于调度车的装载容量和多辆调度车共同满足单个节点的调度需求的情况,以调度总成本最小为目标,建立共享单车静态调度模型,根据模型特点,设计单亲遗传算法求解.算例表明,与未使用调度池的调度方案相比,调度车的行驶里程降低47.86%,变动成本降低47.73%,不考虑调度池的营运成本时,总成本下降9.81%,考虑调度池的营运成本时,总成本下降4.71%.使用调度池可提高调度效率并降低总成本.      

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

公共慢行系统的动态调度建模与滚动时域调度算法研究

针对公共慢行系统存在公共自行车在时间和空间上分布不均衡的问题,研究了公共慢行系统调度过程中租赁点需求的动态特性及其模糊时间窗的约束,以最大化租赁点的满意度为目标建立了公共慢行系统调度的模型,并用滚动时域调度算法对该模型进行求解,动态的获取调度计划,进而实现公共慢行系统的动态调度。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.      

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

模糊环境下的多目标非满载车辆调度问题

针对现实物流配送过程中存在的时间参数模糊化问题,采用梯形模糊数表征时间参数,给出了一种具有模糊时间窗和模糊配送时间,以最小化配送车辆数、提前/滞后惩罚以及配送里程为目标的多目标非满载车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入利用混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子...     

基于排队论的公交线路调度优化

在分析、总结现有调度模型的基础上,结合中国城市公交常用的调度模式,采用随机服务系统理论(排队论)针对公交线路调度问题进行了研究,建立了以客流需求为基础数据、兼顾公交企业和乘客利益为目标函数的公交线路发车频率求解数学模型.首先描述了模型目标函数的构建过程.接着引入了乘客满意度函数并确定了约束条件中各组成要素的计算方法.最后利用全国数学建模大赛提供的数据对模型进行了案例研究,并利用Matlab进行了模型的求解.结果表明:该模型在求解和适用性方面均具有很好的优势,在现实中对公交调度问题有很强的实用意义.     

基于MILP的飞机滑行排序的优化

提出了飞机滑行排序的优化问题,目的是最大限度减少滑行时间,提高机场运行效率.根据飞机在机场地面的运动规律,基于确定的滑行路径,考虑滑行路线冲突,建立了该问题的混合整数规划模型.讨论了该复杂优化问题的分解方法,给出了上海浦东机场地面网络的算例,验证了所做工作的实用性.