公交车调度问题的研究

公交车调度问题的研究

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1、公交车调度问题的研究董强,刘超慧,马熠指导教师:吴孟达(国防科技大学,长沙410073)编者按:该论文建立了两个多目标规划模型,尤其是选择运力与运量的平衡作为目标函数有新意。寻找最小车辆数的方法正确。单车场模型作为双车场模型的补充,虽然简单,也有自身特点。运行发车时刻表切实可行,接近最优解。摘要:本题为带软时间窗的单线路单车型的公交调度问题,针对其多目标、多变量的动态特点,我们为满足不同的实际需求建立两个多目标规划模型:双车场模型和单车场模型。双车场模型的主要目标是使运客能力与运输需求(实际客运量)达到最优匹配,单车场模型的主要目标是使乘客的平均不方便程度和公交公

2、司的成本达最小,其目的都是为了兼顾乘客与公司双方的利益。两个模型的主体都是采用时间步长法,模拟实际的运营过程,从而得出符合实际要求的调度方案:静态调度和动态调度方案。关键字:公交车调度;软时间窗;满载率;时间步长法一、问题分析我们分析该问题为一带软时间窗的单车型运输问题。由已知条件无法确定是单车场问题还是多车场问题,故我们分别建立两个模型:双车场模型和单车场模型。其中,双车场模型认为车站A13和车站A0分别有车场A和B存车,即均可作为始发站和终点站,上行和下行路线独立运行;单车场模型认为A0同时为上行终点和下行起点,它有转运能力但没有存车能力,这样实际上可将单车场

3、方式理解为环线行驶。二、模型假设(略)三、模型的建立与求解㈠双车场模型⒈模块一:发车时刻表的确定依据前面的分析,兼顾乘客与公交公司双方的利益,分别对单程的上行路线和下行路线建立如下的多目标规划模型:目标函数Ⅰ 供求的最优匹配min∑(Qi×βi-Vi)2    Ⅱ各时段的发车车次均最小min{Ni}约束条件①各时段的平均满载率限制0.5≤βi≤1.2    ②供求匹配比限制α≤k符号说明:Ni第i时段发车次数βi第i时段的平均满载率βi=Ri/(c×Ni)Ri为第i时段的总上车人数,c=100人/车次α供求匹配比α=(∑Vi)/(∑Qi)k控制参数Qi第i时段

4、运客能力(人×公里)Qi=第i时段发车次数Ni×每辆车标准载客量c×单程(上行或下行)总运行距离L其中,上行时,L=14.58公里;下行时,L=14.61公里Vi第i时段的需要运客量(人×公里)Vi=j∈(13,12…,1,0),上行方向;j∈(0,2,3,…13),下行方向。其中,xji为第i时段内Aj站的上车人数;yji为第i时段内Aj站的下车人数第7页(共7页)Lj为Aj站距该单程方向上终点站的距离。即认为上车乘客的运载距离为正,下车乘客的运载距离为负。1.2目标函数说明:目标函数Ⅰ使第i时段的运客能力Qi与运输需求(实际客运量)Vi达到最优匹配,βi反映满

5、载率高低的影响。目标函数Ⅱ使高峰期所发车次,即单位时段所发的最大车次,在满足约束条件下尽可能少,以使总共需要的车辆数较少。1.3约束条件说明:条件①是限制满载率满足运营调度要求,是考虑了乘客的利益。条件②是限制供求匹配比α小于常数k。我们根据参数k的变动量分别进行模拟,从而筛选最恰当的k值。注:为使始发站车场的每天起始时刻的车辆数保持不变,需使总发车次数与总收车次数相等,即必须使单程车次总数达到匹配(N1=N2),而N1不能减少(受满载率限制),因此我们在求解下行方向的Ni时增加约束∑Ni2=N1.在增添约束条件∑Ni2=N1之后,用二次规划求得各时段发车次数Ni

6、1和Ni2.⒉模块二运营过程的模拟在这部分,我们采用时间步长法,根据假设一个时段内发车间隔时间ti相等,则ti可由Ni确定,从而得到发车时刻表。按此发车时刻表模拟实际运行过程,目标是确定满足时刻表的最小车辆数n,统计各项运营指标,搜索最优调度方案。2.1模拟子程序一:确定最小车辆数目n根据“按流发车”和“先进先出”的原则,对起点站,在发车时刻应至少有一辆车可以发出(处于等待发车状态)。若有多辆车,则先进站者先发车,其余车辆“排队”等候;若无车可发,则出现“间断”。完整的运营过程应保证车辆严格按时刻表发车,不发生间断。设A13站和A0站分别有车场A和B,从车场中不断

7、有车发出,同时接受车进场,则车场中的车的数目是随时间变化的状态量。用Na和Nb来描述车场A和车场B中要满足车流不间断所需的最小数目,分别搜索其在运行过程中的最大值,则所需最小车量数目n=Na+Nb。模拟子程序二:统计各项运营指标确定各项运营指标,采用模拟统计的计算方法,对不同的运营指标进行定量计算,主要功能是通过定量分析运营指标来检验方案的可行性,以确定方案调整。注:由于车次与发车时刻一一对应,而车辆的队列顺序是不发生改变,因而对所需车辆进行统一编号,则对每一车次,与其对应的车辆编号是确定的,故我们直接对第k次车进行考察。我们统计的指标及其定义如下:平均满载率上行

8、方向β01

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