基于充电策略的纯电动公交车辆调度优化

考虑充电区间、充电速率、电池核电状态、发车策略等综合因素,提出了以最小化车辆数为目标的单线路单充电站的纯电动公交车辆调度算法。该算法采用车队整体优化的方法,使得营运的车辆数最小,并达到每辆车发车次数的均衡。以东莞松山湖公交线路为例,分析了线路发车时刻、充电速率、车辆耗电对车辆数及单车发车次数的影响,并和常规公交车辆调度算法进行比较,结果表明:改进发车策略有效地减少了所需车辆数,且车辆利用率均衡,达到了最小化车队成本的目的。     

考虑财政补贴的电动公交车队置换优化模型

为解决公交车队置换问题,分析财政补贴政策对公交车队电动化的影响,本文考虑财政补贴、温室气体排放水平等因素,以公交车队生命周期成本最小为优化目标,建立公交车队置换的混合整数规划模型,使用CPLEX软件求解模型,获得最优精确解.以2017年北京市19路公交车队为算例进行计算,得出最优的车辆购置方案、充电桩购置方案、车辆淘汰...     

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。     

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%.     

多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法

“定制公交”作为一种基于需求响应的公交服务模式,被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式,其线路设计问题具有现实意义.首先,本文在已有理论的基础上,构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型,该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次,为求解模型,设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后,通过几组算例对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集,丰富了定制公交的运营模式,为定制公交的线路规划提供了依据.     

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.     

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.     

考虑多路径选择的定制电动公交线路优化

为提高定制电动公交系统运营效率,本文探讨了考虑多路径选择的定制电动公交线路优化问题.首先,构建描述该问题的混合整数规划模型,以实现线路与路径的双重决策优化.模型以运营总收益最大化为目标,在约束中考虑定制电动公交特性,如车容量,乘客出行时间窗,续航里程,访问站点数等.其次,为求解模型,设计新的自适应大邻域搜索算法,提出相...     

弱客流地区公交线路选择与运营模式分析

针对农村地区弱客流特性和地形分布复杂的特点,以及存在的公交线路运营模式体系不健全等问题,选择树状路网为研究对象。在假定车辆运营信息和需求信息已知的情况下,建立以公交运营成本与收益之差最小和乘客出行时间成本最小为目标的线路选择模型;通过仿真分析,得出在不同决策目标下的最优公交车辆发车间隔和适合弱客流地区的运营模式。结果表明,选择绕行线路模式会使得系统效用值降低。     

多车型纯电动公交车使用下的混合车队替换优化

针对不同能源公交车辆的运营特性差异,考虑城市公交电动化率限制和不同能源车辆间的替换率,以降低公交车队运营管理成本为优化目标,研究多车型纯电动公交车可供选择使用下的混合车队替换决策问题,以确定最佳车队替换计划.考虑规划期为10年,以青岛市公交系统为实例进行数值分析.结果表明:车型选择对车队替换计划和运营成本有显著影响,与...     

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.     

环形放射状城市常规与需求响应公交联合优化研究

针对环形放射状城市扩张过程中常规公交线网出现线网资源利用失衡、乘客出行时间过长的问题，本文设计一种常规公交与需求响应公交分层布局的双模式线网结构。基于连续近似方法，构建混合整数优化模型，以最小化公交平均运营和乘客平均时间成本之和为目标函数，根据乘客出行空间分布构建确定性的出行模式及路径选择细分方法，推导各项成本组成，求解常规公交线间距、站间距及双模式公交发车间隔等决策变量的最佳值。采用混合启发式算法对模型进行求解，并以成都市五环内环形放射状公交网络为例，验证所提双模式公交网络的有效性。优化结果表明：与单模式常规公交线网对比，双模式网络可以分别降低18.37%的乘客成本以及4.97%的公交运营成本，具体表现为减少常规公交31.85%的站点和线路建设成本以及24.36%的运营里程；系统各项成本随平均客流密度的增加呈幂指数下降并趋于稳定；同时给出不同客流密度分布条件下，系统关键设计参数的建议值。     

基于不确定理论的常规公交车辆调度优化

为提高公交车的利用效率，本文将公交车辆调度方案划分为高峰型和平峰型。在考虑乘 客候车时间与站间运行时间不确定的现实条件下，综合考虑不同车型的运营成本和乘客候车成 本；基于不确定理论建立混合车型下的双重不确定多目标规划模型，并通过遗传算法的python编 码求解。以南昌市211路公交上行为例，进行sumo仿真结果表明：在保证公交持续运营的前提 下，调整车辆调度方案有助于降低成本和提高运行效率；在高峰期，将发车间隔降低25%，公交车 统一使用纯电动客车，总成本降低5%，平均延误减少4%；平峰期，总成本降低10%，平均延误降 低3%。两组仿真结果发现，考虑不确定因素的公交车辆合理调度安排有利于充分利用公交车辆 资源和提高运行效率。     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。     

集送一体化电动物流车辆动态调度研究

由于传统燃油物流车辆消耗不可再生能源,并造成大气污染问题,电动物流车辆(electric logistics vehicle,ELV)日益受到政府和物流企业关注。为了降低ELV的集货和配送成本,提高电动物流车辆工作效率,提出了一种基于遗传算法的集送一体化ELV动态调度模型。在集货位置随机出现,配送位置和充电位置固定的情况下,考虑服务时间、时间窗、电池续航能力和载货重量约束,设计以总物流成本最优为目标的ELV车辆调度模型,采用遗传算法对模型进行求解,进而规划出ELV出车数量、集送路径和充电导航路径。仿真结果表明:考虑集送一体化的ELV动态调度方案能有效减小物流成本,并提高ELV工作效率。     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题,接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响,提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用,基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为,动态计算接驳公交实际出行需求;供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束,以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标,建立混合整数非线性规划模型,优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计,公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据,以及摩拜单车骑行数据,站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明,车辆总数为10,线路数量为2时,考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时,各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min,乘客平均等待时间是3.35 min;在线路数量为4时,各站点到地铁站的平均运行时间...     

考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明：可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。     

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。