关于公交车调度的数学模型.doc

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1、公交车调度关于公交车调度的数学模型摘要:本文根据典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计,首先探讨了如何利用平滑法来确定一个有价值并且效率高的车辆运行时刻表,使其满足乘客的舒适性和公交公司低成本的服务;接着,又利用最优化的基本思想,对此问题进行了进一步的讨论,得到了最小配车辆的数量,然后针对满意度的评价水平问题,建立了几个良好刻画公司以及乘客满意度的满意度函数并求出了乘客与公交公司双方的满意度。最后,我们对新提出的模型进行了模型的评价和模型改进方向的讨论,并对如何采集公交车客运量的数据,提出了几个中肯的建议,完成了对关于公交车调度

2、问题的较为详细而合理的讨论。(一)问题重述公共交通是城市交通的重要组成部分,作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,第3-4页给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过1

3、0分钟,早高峰时一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低于50%。试根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调度方案,包括两个起点站的发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益;等等。如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,指出求解模型的方法;根据实际问题的要求,如果要设计更好的调度方案,应如何采集运营数据。(二)定义与符号说明1、T(I)------第I个时段(I=1、2……18)2、A(J)------第J个公交车站(J=1、2……15)3、

4、P(I)------在第I个时段内的配车量4、L(I)------在第I个时段内的客流量5、G(I)------在第I个时段内的满载率6、S(I)------在第I个时段内的乘客候车时间期望值7、V---------客车在该线路上运行的平均速度8、ΔL(J)---第J-1个公交车站到第J个公交车站之间的距离1、ΔT(I)------第I个时段内相邻两辆车发车间隔时间2、L-----收、发车站之间的距离(三)模型的假设基本假设:1、乘客在各个时段内到达公交车站的时间均服从均匀分布2、乘客上车的时间可以忽略不计。3、公共汽车在每个时段内发车的时间

5、间隔相同4、公共汽车始终以大小为V的速率匀速前进5、公交车和乘客的到来都是随机现象。被调查的线路上的客流量不会受到其它线路上客流量的影响。6、如果产生拥挤现象,那么仅可能是在车站发生。(四)模型的分析1、数据的特征分析为了加深对数据变化情况的了解,我们对数据进行了插值,并绘出“公交车上行客流量数据总图”(图一),由图中我们可以直观地看到:1)对于不同的车站A(J)(J=1、2…14),在T(3)时段(7:00~8:00)处,均达到客流量的最高峰。2)对于不同的车站A(J)(J=1、2…14),在T(13)时段(17:00~18:00)处,均达

6、到客流量的次高峰3)在其余时段内,客流量分布较为平缓。图一2.模型的初步分析由于编制车辆运行时刻表的复杂性,传统的时刻表一般是采用经验法。即参考路线的客流量情况和路线计划配车数,确定运行时间,周转时间及间隔。以下是应用于计算的理论公式:运行时间=(运行线路长度/车速)*60*2周转时间=运行时间+规定站停站时间(=0)行车时间=小时/小时通过的车次配车数=一次周转时间/行车间隔发车间隔=周转时间/配车数通过以上的计算公式计算出各个参数,然后考虑早晚高峰,首末班车的发车时间,路上行车的实际情况等若干因素,并结合以往丰富的经验确定行之有效的运行时

7、刻表(五)模型的建立与求解模型1:平滑法模型采用确定公交调动中发车间隔的方法来寻求最优的发车间隔时间,进而求得整条线路的最小配车数,编制出一套较为实用的车辆运行时刻表。(1)发车间隔的具体计算方法讨论确定发车间隔的原则是:正确处理好车辆的供给和乘客的需求关系:既要保证有足够的服务质量,又要保证配车数最小。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=max{Qi/(E(G(i)*C*L),Hi/C)=max{Qi/(Ni*L),Hi/C}(*3)其中:Pi::i时段内的配车

8、数(车次)Di::i时段内的日最高流通量Hi::i时段内的小时最高流通量C:车的最大容量E(G(i)):i时段内的期望满载率Ni:i时段内的期望占用量(人)Qi:i

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