公交车的调度优化研究

1、 公交车的调度优化研究李维明, 赵卫强, 贾丽芳, 位伟伟(中国矿业大学, 北京100083摘要:公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。依据石家庄市32路公交线路调查的客流数据, 建立了兼顾乘客和企业经营者双方利益的目标优化模型, 编排出适合其实际行车运营的调度表, 从而为车辆调度提供了可靠的依据。关键词:城市公共交通; 客流特征; 线路调度; 调度优化中图分类号:U491.1+7文献标识码:A文章编号:1008-5696(2007 01-0091-03R esearch on bus dispatching optimizationL I Wei 2ming ,ZHAO Wei 2qia

2、ng ,Jia Li 2fang ,WEI Wei 2wei(China University of Mining and Technology ,Beijing 100083,China Abstract :Public traffic dispatching is the key to transport the of data collec 2tion of the line 32, it offers a typical model that satisfies the , then lays out the time 2table for its actual dispatching

3、 , K ey w ords :urban public ; ; ; dispatch optimization 收稿日期:2006-10-17作者简介:李维明(1982 , 男, 硕士研究生, 研究方向:工业工程、交通运输及工程管理.132路是唯一一条连接东开发区和火车站的公交线路, 线路总长2200m , 上下行(环行 共45站, 拥有运营车辆36辆, 车辆运营单程(上下行 平均时间约为75min , 日客流量3万人左右。由于运距较长, 站点较多, 市区交通阻塞, 车辆实际运营时间经常超过80min , 导致高峰时段车辆超载率高, 车辆修理频繁又使得能正常运营的车辆减少, 客流端点间运输特

4、征明显, 乘客舒适度较差, 反映强烈。232路公交车的客流调查方法针对32路所采用的主要调查方法是线路客流调查, 是以客运线路为基础进行的, 主要有随车调查、驻站观测和票据法三种。根据32路的具体情况, 采用的是票据法和随车调查相结合的调查方法, 具体如下:每辆车配备2名调查人员, 记录车辆到达沿线各站点的时刻及沿线各站点上下车人数, 并在乘客上车时给其一张票据, 票据上标有上车站点记号, 乘客下车时, 调查人员收回票据, 整理并标明下车站点。332路公交车调度优化研究(根据假日32路客流调查数据3. 1模型假设1 乘客在任何时段内各站点上下客流情况及断面客流量已知。2 线路上的公交车为同一型

5、号, 公交车会按调度表准时到站和出站。3 同一时段内单位时间内的上下客车人数服从均匀分布。4 全程为单一票价。5 服务水平较高, 乘客不存在滞留情况。6 公交车辆在车道行驶过程中不受干扰, 运行状况良好。3. 2确定营运线路的基础数据1 路线长:44×500=22000m 。2 单程时间t n :它包括单程行驶时间t nt 和在各中间站的停站时间t ns , 即t n =t nt +t ns =22000/30074min 。3 首末停车站时间。在客流高峰期间, 为加速车辆周转, 车辆在首末站的停车时间, 原则不应大于行车时间间隔的23倍。在平峰期间首末站停车时间的确定, 需要考虑车

6、辆清洁、行车人员休息、调整行车间隔以及车辆例行保养等因素。通常可以单程时间为准, 按下式适当确定平峰期间首末站平均停站时间t , t =4+0. 11(10t n 40 min 或t =0. 21t n (10t n 100 min 。则有:t =0. 21×7416min 。4 周转时间t 0。对于环形路线, 周转时间即为线路运行时间, 为74min 。3. 3模型建立3. 3. 1计算主要运行参数1 通常确定线路车辆总数A , 依据客流高峰时间段最高路段客流量Q s 计算, 即A =Q s /(q 0s ×r 0s ×0s (辆 .式中:q 0s 为高峰时间段

7、车辆额定载客量(p ; r 0s 为高峰时间段的满载率定额(% ; 0s 为高峰时间段(I =s 的周转系数。2 营业时间内各时间段所需车辆数A i =f i /0i (辆. 式中的f i 与0i , 分别称为在线路营业时间内第时间段的行车频率与周转系数, 可按下述方法确定:f i =Q i /(q 0i ×r i (辆/h ; 0i =t i /t 0i . 式中:t i 为第时间段延续时间(h 或min ; Q i 为第时间段内营运线路高峰路段客流量; q 0i 为t i 时间内车辆额定载客量; r i 为t i 时间内最高路段的满载率定额; t 0i 为t i 时间内的车辆周转

8、时间(h 或min 。当t i 为高峰时间段时, r i =r s ; 当t i 为平峰时间段时, r i =r t ; (一般高峰期间车厢满载率定额r s 1. 2; 平峰期间车厢满载率定额r t 0. 50. 6 。3 计算时间段的行车间隔。行车间隔, 指正点行车时, 前后两辆车到达统一停车站的时间间隔I =t 0/A 或I =t i /A i . 式中:t 0为高峰期间的周转时间(min t i 为i 时间段的延续时间; A 为t 0时间内运行的车辆数; A i 为I 时间段内运行的车辆(次 数。4 行车间隔的分配。当行车间隔的计算值为整数时, 在周转时间内, 行车间隔的排列为等间隔排列

9、。当行车间隔的计算值为小数时, 为便于掌握, 可对之进行取整处理。可考虑将I 分解为数值相近的两种行车间隔,I 大、I 小; 按较大行车间隔I 大运行的车辆数A 大, 可利用以下公式计算:A 大=(t 0-A i ×I 小 /(I 大-I 小 (辆 。按较小行车间隔I 小运行的车辆数A 小=A i -A 大(辆 。因此, 在周转时间内, 行车间隔与车辆数的分配与排列的方案如下IA=I 大A 大+I 小A 小=t 0.5 行车间隔的排列。行车间隔的排列通常包括下列3种形式:由小到大顺序排列。主要用于早高峰后至平峰的过渡时间段及晚低峰其间。由大到小顺序排列。主要用于早低期间以及平峰与高峰

10、间的过渡时间段。大小相间排列。主要用于高峰或平峰期间, 此时, 在同一时间段(或周转时间 内, 应尽可能使各行车间隔镶嵌均匀。6 最多运行周期次数M 。记T 0为一个工作日的时间, T m =min T 0(i , 则M =(T 0×60 /T m 。3. 3. 2汇总计算结果在已确定车辆调度形式及线路原始数据基础上进行的运行参数计算, 是一个包括初值计算、数值调整和确定参数, 如表1所示。表1时间段序号起止时间Q i /r i 0r if i (/t 1T 0i /minA i (A c /辆行车间隔/min计算值A I调正值A i A n A w计算值I i分配与排列(车距、车数

11、 IS391. 92×31+1×859:0110:00603565700. 01010×63. 3. 3建立目标规划模型, 编排行车调度表目标:在早高峰之前, 使尽可能多的车尽可能晚出车, 而在晚高峰之后, 又使尽可能多的车, 尽可能早地下班。这样, 就在既能满足乘客乘车需求又兼顾企业效益, 达到双赢的目的。为此令K 1(S =min jj |s s , j 0, K 2(S =max jj |s s , j 0.第S 班车在第K 1(S 圈出车, 在第K 2(S 圈收车; 在记S 为同一圈、同一站上继第S 班车后所发的第一辆车的班次序号, 则有目标函数29交通科

12、技与经济第9卷 maxAS =1(K 1(S +(M -K 2(S ,|X s , j -X s , (j -1 |=t 0(i ,5X s , j 23, j =2, 3, M , S =1, 2, A.此模型可通过计算机模拟求解, 从而可制定出调度方案, 但是控制变量的个数很多, 算法非线性, 计算量很大。在实际编制中往往从高峰时段开始向后推算, 用手工较容易实现, 而且还可以微调, 下面采用人工模拟法并结合规划式算法进行分析。由于高峰时段客流量太大, 为了平衡车辆及线路负荷, 可采取开辟快车的调度形式。由调查数据可知:统计时间内沿线各停车站平均乘客集Q c =63780/451417(人

13、 。因此可知:第3、4、22、23、41、42及第43停车站超过平均站点集散量, 应考虑开设快车。根据数据具体编制快车调度如表2所示。表2快车调度表180711624374286177364869808547634211520开辟快车371082658968877466251167011865182729601000539678开辟快车44977087799524536915585919092009277737591575开辟快车根据经验, 站点集散量在19802500间开辟快车2辆, 25015000间开辟3辆, 5001辆, 12000间开辟5, 其, , 开辟快车的数量取较高值辆。4结论本文通过对石家庄32路公交线路实际客流调查数据的处理分析, 以现代系统理论为指导, 建立了公交车辆的调度优化模型, 为公交营运企业在保证满足客运需求的前提下, 提供了经济的调度方案。参考文献1李维斌. 公路运输组织学M .北京:人民交通出版社,1998.M .:同济大学出版社,D .北京:北方交通大学,2000.4崔实. 微机在公交调度管理系统中的应用J.微型机与应用,1997(6 .5RandolphHall , Maged Dessouky , Quart Lu. Optimal holding times at transfer stati