智能公共交通系统动态调度模型研究_W

1、第 28 卷第 3 期2007 年 3 月哈尔滨工程大学学报Journal of Harbin Engineering UniversityVol. 28 .3Mar. 2007智能公共交通系统动态调度模型研究冯岩 ,裴玉龙 ,徐大伟(哈尔滨工业大学 交通科学与工程学院 ,黑龙江 哈尔滨 150090)摘 要 :分析了影响车辆正常行驶的主要因素以及恢复车辆运营的调度方法 ,建立了一种动态调度的模型. 模型的思路是将延误到达的车辆在线路始发站不停车发出 ,中途站点载客 ,目的是减少车辆停车时间 ,恢复线路车辆的正常车头时距 ,避免车厢内由于大间隔造成的拥挤现象. 利用哈尔滨市公交 92 线数据进

2、行模型检验 ,采用高峰时间段车辆延误数据 ,分别对 1 辆车和 2 辆车延误进行调度调整 ,结果表明 ,该调度方法有效地减少了乘客等车时间 ,为车辆间距控制系统提供了有效的模型.关键词 :调度模型;动态调度;公共交通;放车调度中图分类号 : U491. 1 文献标识码 :A 文章编号 :100627043 (2007) 0320273204Dynamic schedul ing model for intelligent transportation systemFEN G Yan , PEI Yu2lo ng , XU Da2wei( School of Traffic Science an

3、d Engineering , Harbin Institute of Technology , Harbin 150090 , China)Abstract :The main factors affecting normal driving and an ordinary bus scheduling met hod after adjustment are analyzed so as to construct a dynamic scheduling model. In t his model , delay buses depart ure at t he be2 ginning s

4、tation wit hout stopping and passengers get on at t he midway stations , which help s to decrease t hebus stopping time , recover t he normal headway and eliminate t he compart ment congestion induced by large interval. Wit h statistical delay data in rush hour of No . 92 Bus in Harbin ,t he driving

5、 delay of one bus and two buses is adjusted , which proves t hat t he proposed met hod can diminish t he waiting time effectively and provide a usef ul auxiliary tool for t he control system of bus interval.Key words :scheduling model ; dynamic scheduling ; p ublic t ransport ; dispatch scheduling在公

6、交车辆行驶过程中 ,存在许多影响车辆正常运营因素 ,如交通阻塞、信号交叉口延误、交通事故、气候因素等. 每日高峰期间 ,车辆全部投入运营 , 车辆运营受上述因素影响 ,容易出现分布不均匀、串车等现象 ,从而造成公交站点乘客不能及时被运送走、等车时间增加或车厢内乘客拥挤等现象. 动态调度就是要将对影响运营的因素迅速做出反应 ,采取有效的动态调度措施 ,及时调整线路车辆停站次数 , 使车辆的行驶间隔合理 ,恢复车辆正常运营. 动态调度是调整车辆运行间隔的一种有效调度手段 ,动态调度问题就是决定要实施动态调度的车辆数量 ,计收稿日期 :2006209218 .基金项目 :黑龙江省科技攻关资助项目(

7、GC03A2111) .作者简介 : 冯 岩(1959 - ) ,女, 副研究员, 博士研究生, E2mail : fengy hit . edu. cn ;裴玉龙(1961 - ) ,男,教授,博士,博士生导师.算对动态调度的车辆不停车的车站数 ,使乘客的总等车时间成本最少 ,恢复线路中车辆的正常的行车间隔.公共交通系统调度问题一般包括静态调度和动态调度 1 ,静态调度主要是指发车时间表的安排,动态调度包括车辆调度、驾驶员调度以及对影响运营车辆进行调整和控制,恢复正常的公交运营. 公交车辆调度静态调度不能反映公交运营车辆实际运行环境动态变化特性 2 . 在运营调度过程中,公交车辆的行程时间是

8、按经验确定的,在实际运行中可能发生变化;在公交车辆运行中,突发 、交通事故也时有发生,静态调度无法保证最优调度. 当车辆运行环境发生变化时,利用静态调度方法难以保证调度的实时性和环境的多变性. 目前认为有 3 种基本方法可提高公交服务的可靠性:公交优先、公交车辆控制和运营调 274 哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报第 28 卷度管理 ,公交优先方法是指从一般的交通车辆中分离题研究 , 式(2) 可采用如下方法计算 :出来的公交车辆给予优先权. 在动态调度研究方面,mkc北方交通大学黄溅华、张国伍教授研究公共交通实时放车调度方法 3 ,以乘客的总费用最小为目标函数, 研究了实时放车调度问题,重

9、点讨论了对一辆车实施放车调度问题的模型以及它的求解.1 基本假设实际车辆运行十分复杂 ,为使研究过程容易实现 ,做出如下假设:1) 忽略车辆在行驶的过程中司机的因素以及道路交通影响因素 ,这样不同的车辆在相同 2 站间的行驶时间是一样的;2) 车辆在车站的停车时间不受乘客人数的影响 ,每个站点乘客到达率是相同的 ,为常数.2 目标函数建立模型中出现的符号意义如下: 车站集 K K| K = 1 , 2 , , N ; 车 辆 集 Im = i , i + 1 , , i + m -1 , i m M, M 为提供调度的最多车辆数; dik 为车辆 i 从第 k 站的发出时间;为车辆到站或出站的

10、减速或加速时间 , min ; 如果车辆到站不停车即为车辆运行节约时间 , 此时= 0 ; c0 为车辆在车站的停车时间 , min ;为不停车节约时间 , min ,= c0 + 2.动态调度问题的目标函数是在研究需要实行调整的公交车辆 , 让所有车站的乘客等待这组车辆的时间最小 , 即模型目标为min ( W ) . 在时间段 hik 内乘2W = rk(h ik/ 2 + Pi- 1 k hik / rk ) .(3)i = 1 k = 13 模型建立由式(3) 计算乘客等车时间成本 , 建立对 2 辆车实施动态调度模型 , 即对第 i 和 i + 1 辆车实施动态调度 , 2 辆车始发

11、站不停车车站数分别为 n1 、n2 , n1、n2分别为第 i 和 i + 1 辆车不停车后节约的时间. 为了减少放车站(不停车站点) 的乘客等车时间 , 使线路上的车辆间隔分配均匀 , 一般情况下 , n1 n2 . 如图 1 所示 , 虚线表示没有实施调度的发车时间 , 实线为实施动态调度后的发车时间 , 放车时对乘客总成本有影响的车辆为 i 、i + 1 、i + 2 , W 1 、W 2 、W 3 分别为 0 n2 、n2 n1 、n1 N 站的放车调度等车时间成本和无放车调度时的等车时间成本差. 由以上假设 , 等车时间成本差计算过程如下 :图 1 动态调度模型图Fig1 1 Dyn

12、amic scheduling graphi由式(3) , 各站点放车前乘客等车成本为 ( h2 +客到达人数为 hikrk , 此时段内所有乘客平均等车时2hi + 12+ hi + 2) / 2 , 放车后乘客等车成本为 ( hi + hi + 1 +2间为 hik / 2 , 得到时间段 hik 内乘客在站 k 等待第 i 辆车的成本为rk h ik/ 2 , 如果 i - 1 辆车没有运送走全部乘客 , 时间段 hik 之前剩余乘客数 Pi - 1 k 等车成本为hikhi + 2 ) 2 / 2 , 由假设 , 各站点人数分布是均匀的 , 0 n2 站放车调度等车时间成本和无放车调度

13、时的等车时间成本差 W 1 为Pi - 1 k , 乘客在站 k 等待第 i 辆车的成本 :W1 = ( hi + hi+1 + hi+2 ) 2 / 2 - ( h2 + h22+ hi+2) / 2 n2 =ii+1ikwik = rk h2 / 2 + hik Pi- 1 k .(1)( hi hi+1+ hi hi+2+ hi+1hi+2) n2 .(4)式中 : wik 为乘客在站 k 等待第 i 辆车的成本(人次 min) ; rk 为公交站 k 的乘客到达率 ( 人/ min) ; Pi - 1 k 为车辆 i 在站 k 剩余的乘客数(人) , 当没同理 , 可计算出 n2 n1

14、 、n1 N 等车时间成本差W 2 、W 3 为W 2 = ( hi + hi+1 - n2) 2 + ( hi+2 + n2) 2 -ii+有实施动态调度时 Pi - 1 k = 0 ; hik 为车辆 i 与车辆( h2 + h2 1 + h2 2 )i+ ( n1 - n2 ) / 2 =i - 1在站 k 发出的时间间隔 , min ; hi 为车辆 i 与车辆 i - 1 在任意一站发出的时间间隔 , min. 显然hik =dik - di - 1 k . 由式 ( 1) 容易得到线路中各站点乘客等( n1 - n2 ) ( n2) 2 + hi hi+1 +n2( hi+2 -

15、hi - hi+1 ) ,(5) W 3 = ( hi - n1) 2 + ( hi+1 + n1- n2) 2 +车成本为( hi+2 + n2) 2 - ( h2 + h2 1 + h2 2 ) mkcmkcii+i+W = w= ( r h2 / 2 + Ph ) . (2)( N - n1 - 1) / 2 = ( N - n1 - 1) ( n1) 2 +iki = 1 k = 1i = 1 k = 1k iki- 1 k ik( n2) 2 - n1 n2+ n1( hi+1 - hi ) +2由于假设乘客到达率是均匀分布的 , 为方便问n ( hi+2- hi+1) .(6)第

16、3 期冯 岩 ,等:智能公共交通系统动态调度模型研究275 线路所有站点放车调度前后的总等车时间成本差为 W ( n1 , n2 ) 为W ( n1 , n2 ) = W 1 + W 2 + W 3 .(7)由式 (4) (7) 得W ( n1 , n2 ) = ( hi hi+1 + hi h i+2 + hi+1 hi+2 ) n2 +续对多辆车实施动态调度 , 会使实施放车站点乘客等车时间过长 , 为了部分乘客利益 , 不应频繁采用该措施.表 1 调度优化求解122ii+12i+2in1 n2W ( n1 , n2 )/ 人次minW/人次 minW f c/ 人次minW ( n1 ,

17、 n2 )/ W83- 4011 81 29614894160131074- 3781 71 29614917170129273- 4121 21 29614884120131874- 3721 71 29614923170128740- 3481 51 29614947190126950- 3571 61 296149381801276( n - n ) ( n ) 2 + h h+ n ( h- h -Table 1 Scheduling optimal calculationhi+1 ) + ( N - n1 - 1) ( n1) 2 + ( n2) 2 -n1 n2+ n1( hi+1

18、 - h1 ) + n2( hi+2 - hi+1 ) .(8)式(8) 为对 2 辆车实施调度时的调度模型 , 在能预测车辆延误时间后 , 已知线路站点数 , 等车时间成本是放车站数 n1 与 n2 的函数 , 该模型采用多元函数优化算法求解 , 在 Matlab 语言中利用函数优化工具箱很容易得到最优解. 当 n2 = 0 时 , 该模型对 1 辆放车调度模型 , 此时的模型为W ( n) = nhi hi+1 + ( N - n - 1) n( hi+1 - hi + n) .(9)4 模型应用以哈尔滨市公交 92 线(河松小区 大方里) 为例 , 对上述模型进行检验 , 公交线路高峰时

19、间发车间隔为4 min ,有2 辆车延误到达 , 经预测 , 4 辆车预计到达首站的时间分别为 7 :00、7 :09、7 :10 、7 :12 , 即到达时间为 d1 = 0 、d2 = 9 、d3 = 10 、d4 = 12 , 线路上共有 N = 30 个停车站 , 平均车辆停靠站时间 c0 = 014 min , 车辆到站加减速时间= 0115 min , 得= c0 + 2= 01 7 min , h2 = d2 - d1 = 9 min , h3 = d3 - d2 = 1 min , h4 = d4 - d3 = 2 min. 将数值代入式 ( 8) , 用 Matlab 语言优

20、化工具箱编程得到对 2 辆车实施放车调度时的最优解 : n1 = 71522 , n2 = 31604.同一问题如果对 1 辆车实施放车 , 由式(9) 得到最优解 n = 4184 , 此时 W ( 4) = - 34815 , W ( 5 ) =- 3571 6 , W (5) W (4) 得到放车车站数 n1 = 5. 优化结果如表 1 所示. 由表 1 可知当对 2 辆车实施放车 , 当 n1 = 7 , n2 = 3 时 , 即第 1 辆车首站发出后 7 站不停车 , 第 2 辆车 3 站不停车 , 线路乘客总延误最小 , 乘客等车时间减少了 4121 2 min , 所有乘客延误减

21、少3118 %. 对 1 辆车实施放车调度时 , 乘客等车时间减少 3571 6 min , 所有乘客延误减少了 271 6 %. 经过放车调度后得到的车辆运行间隔如表 2 所示 ( 用车头时距表示) .实际的运营管理中 , 在高峰时间发车间隔较小或者延误车辆到达时间较接近时 , 可以采用 2 辆公交车动态调度 , 对车辆实施调度时应考虑调度车站段乘客的等车时间来确定采用的调度形式 , 如果连表 2 优化前后车头时距Table 2Headway of orignal and scheduled车头时距I0 / minI1 / minI2 / min理想车头时距444实施调度前9122 放车调度

22、4133317531921 放车调度517341451182以上方法是在假定已知车辆实时信息条件下完成的 ,若实现该研究方法并进行应用 ,还要以下相关技术帮助实现:1) 公交车辆都装有 AVL 定位装置 , 通过AVL 技术可以预测车辆晚点到达的时间 ,利用行程时间预测理论 ,得到准确的延误时间 ,以实施提前控制;2) 公交车辆驾驶员和调度中心可实现双向通讯 , 以便对做出的调度方案快速 给驾驶员.5 结束语通过对车辆行驶特征的分析 ,建立了一种动态调度数学模型. 从模型应用可以看出 ,在线路车辆不足条件下 ,运用该模型进行车辆调度 ,可以大大减少乘客的总等车时间成本 ,并且恢复公交线路车辆正

23、常的车头间距 ,实际应用时 ,选择 1 辆车和 2 辆车的调度控制 ,最后说明动态调度方案实现还需要通讯 276 哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报第 28 卷技术的支持. 综上 ,该方法在公交调度中有很强的实用价值.参考文献 : 1 杨兆升 ,胡坚明. 中国智能公共交通系统框架与实施方案研究J . 交通运输系统工程与信息 ,2001 ,1 :39 - 43.YAN G Zhaosheng , HU Jianming. Research on the archi2 tecture and implementary siheme of intelligent public t ransporta

24、tion systems in China J . Communication and Transportation Systems Engineering and Information , 2001 ,1 :39 - 43. 2 ODell S W , WIL SON N H M. Optimal real2time controlstrategies for rail t ransit operations during disruptions M . Computer2Aided Scheduling , Springer2Verlag , 1999. 3 黄溅华 , 张国伍. 公共交通实时放车调度方法研究J .系统工程理论与实践 ,2001 ,3 : 36 - 39.HUAN G Jianhua , ZHAN G Guowu. Study on the real2 time deadheading in