随机环境下公交调度问题双层规划模型与算法

提出一种以随机环境为基础并能适用于实际公交调度的优化方法.考虑公交线路运营环境下的随机因素,建立一个尽可能使乘客和企业综合满意度达到最大的双层规划模型,并通过智能算法进行求解.算例研究表明,模型和算法具有可行性和有效性.在车型、发车时间间隔、运营费用等因素组合情况下,以实际站点统计数据为基础,能够快速给出优化结果.      

常规公交组合调度优化研究

为满足公交企业管理运营和乘客二者共同的利益需求,达到资源合理配置,结合现场调查数据,借助Matlab进行公交OD客流量的反推计算,同时在确定大站快车开行的站点的基础上,分别得到大站快车和全程车调度的OD客流量,然后建立包含大站快车和全程车两种调度形式的发车间隔优化模型. 以北京某公交线路作为研究对象,选取平均运行速度、开行班次、停车次数、公交运营成本等指标进行敏感性分析. 结果表明,模型在满足乘客的需求的同时,降低了公交企业约25%的运营成本.     

考虑站场实时排班可行性的纯电动公交调度

近年来,中国纯电动公交车占比逐年提高,2019年已超过46.8％,北上广深等多个城市已实现100％.通过深入分析纯电动公交车行驶过程中的耗能组成,由此建立电能能耗成本函数;构建同时考虑乘客出行与公交企业运营成本的纯电动公交车调度排班模型;将公交场站车辆数作为约束条件引入模型,真实反映实际车辆运行情况;为严格做好疫情防控,将车辆满载率纳入模型约束以保证乘客安全距离;通过分析发现该模型属于NP-hard问题,提出利用遗传算法对其进行求解.利用广州市105路公交线路的运行和OD需求数据进行仿真验证,表明该模型和算法具有一定的有效性.     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

公交车调度优化模型

建立了关于公交车辆调度的优化模型，并给出了两个起点站的发车时刻表，既考虑了乘客的利益又兼顾了公交公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间和长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间的长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司间段上，各站点的上下车人数服从一定的概率分布，由此建立起关于发车时间间隔的动态模型，可以得到该线路所需总车辆为66辆，并且根据实际情况，制定出了一个便于操作的全天公交车辆调度方案，即起点站发车时刻表，为了设计更好的调度方案，也给出了一些收集数据的建议，并且在本模型所存在的不足提出了改进的方向。     

考虑小件快运的城乡公交运营调度优化分析

针对我国城乡公交发展面临诸如发车间隔过长、上座率低、盈利难,以及农村快递配送成本高、配送时效性差等问题,提出了考虑小件快运的城乡公交运营调度问题.首先,基于对农村小件快运需求与城乡公交供给的分析,提出了"城乡公交+小件快运"的运营模式,并深入分析了此模式的影响因素;其次,运用博弈论与多目标规划理论,综合考虑城乡公交公司...     

基于分时电价的纯电动公交的充电优化

合理规划电动公交线路备用电池数目,优化调度电池充电,能够降低公交线路投资与运营成本.在满足纯电动公交线路运输要求的约束下,基于分时电价机制,考虑了电池放电深度对电池寿命损耗的影响,在描述纯电动公交车辆数目、电池数目与电池每个时段充放电状态之间的关系基础上,提出了以充电费用和电池投资综合成本最低为目标的优化模型.该模型能够求解出最优电池数目,在满足运输需求的前提下,通过调度电池每一时段的充电状态将充电费用降到最低,并减小电池寿命损耗.仿真算例为5辆电动公交车的调度优化,利用CPLEX软件包对提出的整数规划模型进行求解.计算结果表明:10块电池为最优电池数目,充电费用与无序充电相比下降了11.7％,且电池寿命延长9.2％;所提出的换电模式下的充电模型可以有效地降低充电费用,延长电池寿命,并且能够得到合理的备用电池数目,降低投资成本.     

考虑充电约束的电动公交区域行车计划编制

随着燃油车辆对环境污染的日益加剧以及公共交通对乘车舒适性的愈加重视,电动车辆以其低污染、高舒适性等优良特性被广泛使用.然而因其续航里程及充电需求的约束,其行车计划制定更为复杂.本研究在多场站区域调度模式的前提下,充分考虑充电任务的发生和执行,以电动公交车辆及其配套设施在内的总固定成本和总运营成本之和为优化目标,建立了电动公交区域行车计划编制模型,并基于遗传算法和贪婪算法设计出复合求解算法对模型进行求解.以北京市大兴区部分线路运营为例验证模型效果,并与传统公交行车计划编制方法进行对比,结果表明,总运营成本降低18.20%.     

公交车调度优化模型

提出了制定一条公交线路车辆调度方案的优化数学模型，该模型计算了乘客在车站等候的时间内所可能创造的财富——社会效益，并将乘客因候车而丧失创造该财富的机会看成一种社会成本，对车辆调度方案的评估时，不仅考虑了公司运营成本，而且考虑了相应的社会成本，因此，该模型制定的调度方案兼顾了公司利益和社会效益，最后将实际的统计数据带入模型，给出一个车辆调度发车时刻表的优化方案。     

考虑不均匀发车间隔的高铁接运公交时刻表与车辆调度优化

提出一种不均匀发车间隔的公交时刻表,主要用于优化高铁站的接运公交时刻表.首先,考虑高铁到达客流的分布情况,采用正偏态分布的威布尔分布拟合乘客的换乘走行时间和后续等待时间构成的乘客换乘总时间.其次,分别以乘客换乘总时间最少、使用公交车辆总数最少为目标,考虑最大可用公交车辆数、公交最大发车间隔、公交最小发车间隔等刚性约束条件,建立了时刻表与公交车辆调度系统优化模型,并利用带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)求解公交系统优化模型.最后,通过案例分析验证了模型的有效性,将不均匀发车间隔与均匀发车间隔时刻表进行对比.结果表明:在使用接运公交数量相同的情况下,与均匀发车间隔时刻表相比,不均匀发车间隔时刻表最多可使乘客换乘总时间降低9.7％,并且可以根据模型求解结果提出多种合理的时刻表与车辆调度方案供决策者进行选择.     

考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求,同时缓解路网过饱和问题,提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则,标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数,以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标,建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解,以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明,定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果,模型和算法具有一定的可行性。     

考虑运营与服务平衡的公交时刻表优化研究

发车时刻表的编制是公交运营调度中的重要工作,为简化公交公司设计发车时刻表的过程与难度,平衡发车运营过程中公交公司与乘客的利益,提出了考虑运营与服务平衡的单线公交时刻表优化方法,将时刻表的制定流程简化为每班车发车时刻的确定.分别建立模型计算发车运营成本与期望服务价值,模型中对各站点乘客累计等待时间的计算考虑了车辆到达各站...     

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.     

纯电动公交时刻表和车辆排班计划整体优化

研究单线路的纯电动公交车辆运营时刻表和车辆排班计划的整体优化方法,以发车间隔平滑、使用车辆数少和充电费用低为目标建立多目标优化模型,考虑包括不同时段发车间隔范围、可用车辆数量的限制和纯电动公交续航里程约束在内的多个约束.采用多目标粒子群算法进行求解,基于多目标优先级寻找模型的最优解集合.案例表明:和现有的运营计划相比,模型能够平滑发车间隔,减少使用车辆数,充分利用非高峰时段充电以降低充电费用.     

考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型

针对城市公交发车间隔优化时对公交运行过程描述不够全面、未充分考虑乘客时间成本的问题,提出了考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型.首先,在详细分析能够体现公交车辆运行特征的不同时段与站间的运行速度、站点停站时间、上车人数、下车人数、滞留人数以及新增候车人数等变量或参数基础上,建立车辆运行约束和乘客人数约束,将包含等候时间和在车时间的乘客平均出行时间作为出行成本、车辆平均满载率作为公交企业载客成本,以乘客出行成本与公交企业载客成本之和最小为目标建立发车间隔优化模型.然后,使用软件Pycharm中scikit-opt代码库调用遗传算法求解模型.最后,以北京市848路公交上行线路早高峰8:00—9:00时段为例,求解其理论最优发车间隔,结合运营实际确定实际最优发车间隔及总成本.研究结果表明：考虑乘客时间成本后的发车间隔较实际发车间隔,乘客平均出行成本降低9.09%,公交企业载客成本上涨0.57%,乘客与企业总成本下降约3.01%,提出的模型可行有效.     

考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

智能公交动态调度优化模型

利用先进的技术和设备实现公交的优化调度,充分满足人们的出行需要,是智能公交系统发展的目标.然而近年来中国智能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题.结合中国智能公交系统现状,通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析,在GPS定位、通信、计算机等技术的支持下,将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合,将智能化算法引入到公交运营调度中,建立了基于实时动态数据,兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型.并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab程式化的解法.结果表明,该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次,优化调度效果明显.     

改进遗传算法在公交车优化调度中的应用

公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益.通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型.然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程,既加快了进化速度又具有抗早熟的优点,得到比较合理的公交车发车时刻表.     

公交调度优化模型及其解法研究

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。文章从公交乘客利益和公交企业利益角度出发,建立了以客流需求为基础数据,以乘客候车满意度、车上舒适度和企业满意度为目标的公交调度多目标优化模型,采用幂加权和法将多目标问题转化为单目标问题,并用改进遗传算法对问题进行求解。介绍了模型候车乘客流分布函数、下车概率函数的处理方法和各组成要素的计算方法以及问题的转化和解法的具体步骤,最后结合邯郸市公交实例进行了优化计算。     

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.