公交车调度方案的优化设计

公交调度方案的优化设计摘要：本文利用某大城市某公交线路客流调查运营资料，建立了以乘客平均投诉度、公司运营所需总车辆数、公司每日总车辆数、平均车辆装载率为目标函数，按时段等间隔发车的综合优化规划模型。 在模型求解过程中，采用时间步长法、等效仿真法及两者结合的等效时间步长法三种求解方法，特别是第三种求解方法提高了速度和精度。 结合模型的求解结果，我们最终推荐的模型是按时间段等间隔开发的最佳规划方案。在建立模型时，我们首先进行了一些必要的假设和分析，特别是对乘客投诉程度这一模糊性指标进行了合理定义。 在考虑乘客投诉度和等待时间长度的关系的基础上，不同时间段的投诉度对等待时间的感受性不同，也就是说，不同时间段的乘客等待相同时间的投诉度可能不同。主要思想是通过逐步改变发车时间间隔，用计算机模拟各时间段的系统运行状态，确定最佳发车时间间隔，但是计算量过大，对初始值的依赖性很强。 等效模仿是基于先到先得的总等待时间和后到先得的总等待时间相等的原理，通过使问题与后到先得的情况相等，巧妙地利用“滞留人数”这一概念，大幅度简化了原始数据。 按照指定的发车间隔的平均等待时间和按照指定的平均等待时间的发车间隔，可以很快且方便地求出，但这种方法只能按时间段进行处理。 结合上述两种方法的优点提出等效时间步长法。 也就是说，通过全天考虑整体目标，利用等效仿真向时间步进法提供初始值，分阶段求精度，全天一起优化。 通过对模型计算结果的分析，发现高峰时乘车人数在所有站点都急剧增加，具有延误车辆调度的效果，提出调度方案根据情况只推进适当的时间。 在模型的进一步探讨和推广中，还探讨了运行数据采集方法的优化、公交线路通行能力、上下方向发车的均衡性等。求具体发车时刻表时，利用等效时间步进法，根据问题提示的数据，快速设计考虑乘客和公共汽车公司利益的公共汽车规划方案，提出两个出发站的发车时刻表(参照表2 )，共需要49辆车，共发行440辆早峰期等待时间超过5分钟的人占早峰期总人数的0.93%，非早峰期等待时间超过10分钟的人占非早峰期总人数的3.12%。 引入随机干扰因子，使各单位时间内等待的人数随机变化。 在不同的随机干扰水平下，对推荐的调度方案进行仿真计算，平均投诉度相对于10%的随机干扰水平只变化了0.53%，因此该方案对随机变化非常适应，是实际调度的需求1 .问题的重新陈述公共交通是城市交通的重要组成部分，公交安排对改善城市交通环境，改善市民流动状况，提高公交公司的经济和社会利益具有重要意义。 其次，考虑公交线路的公交安排问题，其数据是来自我国特大城市公交线路的客流调查和运营资料。该线路的上行方向为14站，下行方向为13站，问题显示了典型的一个工作日两个运行方向的各站下车的乘客流量统计。 公共汽车公司分配给同一路线的同一型号公共汽车，一台标准乘客100人，据统计公共汽车在同一路线上运行的平均速度为20公里/小时。 按照运行时间表要求，乘客的等候时间通常不得超过10分钟。 早上高峰时间通常不得超过5分钟。 车辆满载率不得超过120%。 通常不能低于50%。根据这些资料和要求，试着为这条线路设计一整天(上班日)方便操作的公共汽车计划方案，包括两个起点站的发车时刻表在内共需要多少辆车？这个方案对乘客和公共汽车公司的利益都有多大考虑？2 .模型的前提和说明1 .主题给出的一个工作日客流量统计数据具有代表性2 .平日每天相同时间的乘客流量大致相等3 .任何时候车辆人数不得超过120人4 .所有乘客严格遵守先到先得的上车规则5 .公共汽车路线上所有车辆始终正常通行，不考虑交通堵塞、交通事故等意外情况6 .不考虑公共汽车在各站的停车时间，也就是说乘客的上下车瞬间完成公共汽车在道路上行驶的速度在任何地方都一样，都等于主题给出的平均速度3 .符号系统T(I )-第I期(I=1，218 )A(J )-第二个公共汽车站(j=1，215 )P(I )-第期间内的调度量L(I )-第期间客流量g(I)-第I期内满载率s(I)-第I期间乘客等待时间的期望值V-总线在这条线路上运行的平均速度l (j ) -从第j-1个公共汽车站到第j个公共汽车站距离T(I)-第I时间段相邻两辆车的发车间隔时间L-收发站间距离四.问题分析和模型的建立模型1 :平滑法模型采用确定公交调动中发车间隔的方法，求出最佳发车间隔时间，进而求出线路总体最小调度数，制定了比较实用的车辆运行时间表。(一)发车间隔具体计算方法的探讨决定发车间隔的原则是正确处理车辆供应与乘客需求的关系：要保证充分的服务质量，最小化调度数。应用于计算的具体公式：Pi=Di/(ki*C)=Di/Ni (*1)Pi=Hi/(ki*C)=Hi/Ni (*2)Pi=maxQi/(E(G(i)*C*L )，Hi/C)=maxQi/(Ni*L )，Hi/C (*3)这里，Pi:i时间段调配数(车次)Di:i期间内日最高流通量Hi:i时段内的时间最高流量c :车最大容量E(G(i): i期间内的预期满载率Ni: i期间的预期占有量(人)Qi: i时间段内乘客旋转量(人km )第一步：我们从主题给出的典型平日两个运行方向的各站下车的乘客人数统计表，变成了我们容易计算的基础数据表。 (将几个时间段作为分析样品的结果如下表所示)注：表1中的截面客流量Li计算公式：(上行) Li=maxRi，0 (下行) Li=max(Ri，0 )Ri=R(i-1) ui-di； Ri=R(i 1) ui-di第ri-I站断面客流量r (I-1 ) -第I-1站截面客流量Ui-第二个站点的来宾数di :第I个站点的来宾数基础客流量数据表(下行)车站间距离(km )车站名06:0007:00073365000083365000083365000093733650000933650001033365000A07952328270615561.56A28682414281416031a3.a39952985314817770.44A4系列10392752322318221.2A510062462287716470.97A69892317253714442.29A79031740201411081.3A8893153818309752A9930149518179740.73A10866117715097741A11系列844105014257370.5A12系列75272214355451.62A13号/旋转量(人公斤)12628.57266327.5430514.1117445.41平均截面通过量(人)866.21828.32092.91196.5汽车容量(人)120120120120期待满载率96%99.5%99.8%98.75%预期占有率(人)115.4119.7119.7119.5表2步骤2 :决定时间带调配数Pi (车次)、间隔Hd(min ) (上行数据)时间带方法1方法2方法3Pi高清(min )Pi高清(min )Pi高清(min )06:0007:006.00106.00105.8410.2707336500008336500023.922.5242.524.522.450833650000937336500041.091.43421.4342.121.4310:0011:0021.642.73222.7322.542.66表3步骤3 :确定相邻时段的间隔从表面数据可见，两个相邻时段之间有一定的联系，其目标是找到相邻时段(例如，5:006:00和6:007:00 )之间的转换时段内的发车时间。基本想法：在相邻的两个时间段，在前一时间段发车的乘客可能会乘坐在后一时间段的乘客，如果某个时间段是1小时，在这么长的时间段，发车时间接近时间段的上限值(例如，5:006:00中，6:00为上限值，发车时间为5:50则接近6:00 )，则该车仍然行驶基本原理：确定了两个相邻时段发车次数与发车时间的相互影响，平均间隔法是最简单、最粗略的方法，计算结果表明，一条运行路线可能过度拥挤，或者车辆利用率不足。 采用平滑法。 平滑法适用于步骤2的计算结果。 根据在步骤2计算出的时间段的调配数，决定前一时间段的最初车辆的发车时刻，在相邻时间段间的转换区间综合考虑前后的2种调配数，设定平均希望占有量而不是平均间隔。例如，在7:00833364000、833364000933364000两个时间段(假设第一辆车发车733364000，根据表3，两个时间段的调车数和发车间隔分别为23.92次、2.5 min； 42车次，1.43 min .上一个时间所需的调度数的0.92车次被保留在7:57，与下一个时间段的0.08车次结合。 因此，0.92次预测占有量为116.8人，0.08次预测占有量为120.35，下一时间的每分钟的需求调配数(斜率为42/60 )对应的0.08次运转为0.08 /(42/60)=1.15 min。 因此，确定第一车辆在后一时间段内的发车时间是8:02。有几种不同的间隔决策方法方法1 :公式(*2) :Pi=Hi/(ki*C)=Hi/Ni方法2 :采用公式(*3)，同时增加了限制时段内通过量大于Pi*C的线路长度Pi=max Qi/(E(G(i)*C*L )，Hi/C)=max Qi/(Ni*L )，Hi/C方法3 :综合运用法：这个方法的特征是将不同的方法应用到不同的时间段，以确定时间段的调度数。 最大的好处是可以根据情况灵活地动态调度。 例如，可以根据峰值时刻和峰值时刻到来的时间段和流动量的多少，选择不同的方法来确定理想的调配数。型号2 :基于基本假设14，着手构筑总调配量A=(Pi Pi) (I=118 )的优化模型1 )决定变量Pi可用作模型的决策变量，但请注意以下事项Pi=60/T(i ) (*5)Pi=60/T(i ) (*6)这里，T(i )是上行线路I的区间内的发光间隔时间(单位：分钟)T(i )是下行线路I的区间内的发车间隔时间(单位：分钟)。因此，可以等价地将T(i )作为决策变量。2 )确定目标函数问题(1)的目的在于，在满足乘客和巴士公司双方的一定利益的情况下，为了寻找总调度量A=(Pi Pi )的最小值，代入(*5) (*6)式，总调度量a如下a= 60 /t (I ) 60 /t (I ) (I=1 18 )3 )制约的确定1首先，乘客的候车室时间通常不得超过10分钟，早上高峰时间通常不得超过5分钟。 根据假定条件4，当乘客到达满足均匀分布时，在第I个时间段流通的