公交调度优化研究
公交车调度优化研究
公交车调度优化研究公共交通是城市交通体系中的重要组成部分，为人们出行提供了便利，也对城市的发展和建设起到了重要作用。
公交车作为公共交通的标志性车辆，其运营管理质量的好坏直接关系到公共交通系统服务水平和市民的出行体验。
因此，针对公交车调度管理中存在的问题，研究调度优化的方法和技术，建立一套科学合理的调度管理模式，对于提升公交车运营效率和服务水平具有重要的意义。
一、公交车调度管理存在的问题公交车调度管理的核心问题是如何通过规划、安排、监督和控制等手段，使公交车能够按照一定的时刻表和路线准确、及时地运营，并满足市民的出行需求。
但是，在实际的运营过程中，公交车调度管理面临着以下几个方面的问题：1. 车辆调度不合理。
公交车调度的质量依赖于运营规模、线路布局、时刻表编制、调度方法和监督管理等方面。
但是，在一些城市中，由于运营规模不足、线路布局不合理、时刻表编制不科学等原因，导致车辆调度不合理，车辆容易集中拥堵，服务质量也相应下降。
2. 司机素质参差不齐。
公交车调度的运营质量还依赖于司机的驾驶技术、服务态度等因素。
但是，在现实的运营过程中，由于人员招聘不到位、培训不充分等原因，导致公交车的驾驶员素质参差不齐，不仅会影响车辆的运营质量，还会影响市民的正常出行。
3. 车辆维护不规范。
公交车的运营质量还要依赖于车辆的维护保养和及时检修等方面。
但是，由于一些城市中公交车的维修保养和检修等工作不规范，导致车辆故障率高，运营效率降低，甚至会危及市民人身安全。
4. 数据信息不够准确。
公交车调度的许多管理决策都需要依赖于准确的数据支撑。
但是，在现实的运营过程中，由于车辆调度中涉及到的数据庞杂、采集方式简单等原因，使得数据信息的准确性和实时性受到了一定的影响，影响了调度管理的决策质量。
二、公交车调度优化的方法和原则为了有效地解决以上问题，提高公交车调度管理的效率和质量，需要采取一些优化方法和原则，具体如下：1. 合理规划、调整和优化线路布局。
公共交通系统的调度与优化
公共交通系统的调度与优化一、引言公共交通系统作为城市交通运输的重要组成部分，承担着大量人员的运输任务。
对于如何合理调度和优化公共交通系统，提高运输效率和服务质量，一直是交通管理部门和研究者们关注的焦点问题。
本文将深入探讨公共交通系统的调度与优化方法。
二、公共交通系统概述公共交通系统包括公交车、地铁、有轨电车等。
其主要特点是多个车辆间协调合作，为乘客提供快捷、安全、舒适的出行服务。
公共交通系统亦面临诸如车辆运力配置、运输能力利用率等问题，需要进行调度与优化。
三、公共交通调度原则1. 系统整体性：调度方案应考虑整个公共交通系统的运行情况，避免片面追求单一线路或车辆的高效。
2. 平衡稳定性：合理安排车辆的运行间隔，避免车辆拥堵和运力过剩，保持运输服务的稳定性。
3. 乘客个体需求：针对不同需求的乘客群体，制定差异化的调度方案，提供更好的出行体验。
四、公共交通调度方法1. 车辆调度(1) 基于规划模型的调度：利用数学规划和优化算法，构建车辆调度模型，确定最优调度方案。
例如，可以考虑乘客上下车需求、车辆到站时间和停车时长等因素。
(2) 实时调度：通过实时监控乘客流量和车辆运行状况，实时调整车辆行驶路线和车辆间距，最大限度地提高运输效率。
2. 乘客调度(1) 站点间距优化：根据乘客流量和站点间距，合理规划站点设置和线路布局，减少乘客等待时间和换乘次数。
(2) 乘客信息管理：通过乘客票务系统、手机APP等手段，收集乘客出行需求信息，并实时提供乘车指引和信息更新，提高乘客出行体验。
五、公共交通系统优化1. 基础设施建设优化(1) 增加车辆数量：根据乘客需求和运输能力，适时增加公共交通车辆，缓解运力压力。
(2) 更新车辆设备：采用新能源车辆、自动驾驶技术等，提高运输效率和环境友好性。
2. 运行管理优化(1) 智能调度系统：建立机器学习和数据分析模型，通过实时优化调度算法，提高运输效率和准确性。
(2) 智能导航系统：利用定位技术和交通数据，为司机提供最佳行驶路线，减少拥堵和延误。
城市公交车辆调度与优化研究
城市公交车辆调度与优化研究在现代城市中，公交车是人们生活不可或缺的一部分。
作为城市公共交通系统的重要组成部分，公交车的调度和优化问题一直是研究的热点之一。
这篇文章将围绕城市公交车辆调度与优化展开讨论。
一、现状与挑战随着城市人口的持续增长和交通需求的不断增加，公交车在城市交通中的重要性越来越凸显。
然而，由于城市道路容量的有限性和交通拥堵问题，公交车的运营效率面临着挑战。
许多城市存在公交车拥堵、车辆不均匀分布等问题，给市民的出行带来了不便。
二、调度优化的意义城市公交车辆的调度优化可以最大程度地提高公交系统的效率和服务质量。
合理的调度方案可以减少车辆拥堵，提高运行速度，减少排队等待时间。
此外，调度优化还可以降低能源消耗，减少排放，从而为城市实现可持续发展作出贡献。
三、调度与优化方法1. 数据分析与预测在公交车辆调度与优化过程中，数据分析和预测起到关键作用。
通过收集和分析历史数据以及实时数据，可以了解公交车辆的运行情况和客流需求。
基于数据预测，可以合理安排车辆的发车间隔，以满足不同时段的客流需求。
2. 算法模型与优化调度优化需要建立相应的数学模型，并利用优化算法进行求解。
常用的算法包括线性规划、整数规划、遗传算法等。
这些算法可以帮助确定最优的发车时间、路线和车辆数量，以最大化运营效率和服务水平。
3. 智能交通技术的应用智能交通技术的发展为公交车辆调度与优化提供了新的机会和方式。
例如，利用GPS定位和通信技术，可以实时监测公交车辆的位置和动态信息，从而及时调整车辆运行策略。
此外，智能交通系统还可以预测交通拥堵状况，为调度决策提供更准确的参考。
四、案例分析以某城市为例，该城市公交车辆调度与优化工作取得了一定的成果。
通过数据分析和模型优化，该城市成功减少了公交车拥堵状况，提高了运行效率。
此外，智能交通技术的应用进一步优化了公交车辆的调度方案，并提供了更多便利性和可靠性。
五、面临的问题与展望虽然城市公交车辆调度与优化取得了一定的进展，但仍然面临许多挑战。
城市公交车辆调度系统的优化研究
城市公交车辆调度系统的优化研究城市公交车辆调度系统是现代城市交通中重要而复杂的一环，它负责着公交车辆资源合理分配，确保公交线路覆盖面、服务效率，保障乘客的日常出行。
不过，城市公交车辆调度系统也面临着很多问题，例如效率低下、拥堵严重、路况不稳定等，这些问题不仅影响着公交车辆运行，也使得乘客体验下降。
因此，优化城市公交车辆调度系统已经成为城市发展中亟待解决的问题。
在本文中，我们将讨论几种常见的优化方法及其效果，并探讨区块链技术的应用。
一、常见优化方法1. 时间片调度法时间片调度法是一种基于时空坐标的调度算法，通过对公交车辆到站时间、交通流、驾驶员车速等参数进行计算，可以在开启模拟程序之前预测车辆到达时间、行驶距离等信息，从而预测线路拥堵情况，及时调配公交车辆以避免拥堵。
该方法基于数据模型，可以根据到站时间、天气因素、车速等参数对公交车辆进行综合评价，使分配系统更加合理、高效。
同时，时间片调度法还可以根据特定时间段、交通流等将城市交通划分成不同的区域，进一步削减拥堵状况。
2. 动态调度法动态调度法是一种基于实时获取的数据进行调度的算法，通过对车速、公交车辆到站时间、乘客流等数据模拟分析，可以在公交车辆运行中动态调度，解决线路堵塞等问题。
该方法通过对车速、乘客流量等参数的获取，建立一个完整的实时数据集合，从而可以实现对公交车辆运行效率的动态调整。
在乘客上车时，系统可以根据上车人数实时调整公交车辆速度及停靠路线，降低拥堵现象，并且能够适时响应突发事件或交通事故等紧急情况。
3. 智能调度法智能调度法是一种基于人工智能和机器学习思想的调度算法，通过对公交车辆、乘客、交通流等数据采集和分析，建立模型，实现对于公交车辆的动态调度。
该方法采用无人员干预的方式，通过机器学习和数据挖掘，建立公交车辆动态行驶模型，实现预测及分析路况趋势等，从而立即调整停靠站点以避免拥堵。
从而大大提升了公交车辆的运营效率和乘客出行体验。
二、区块链技术的应用除此之外，还有新的优化方法——运用区块链技术提高公交车辆调度的效率和数据安全。
公交调度问题的运筹优化研究
公交调度问题的运筹优化研究公交调度是一个复杂而关键的问题，它直接影响着城市的交通运输效率和居民出行体验。
为了提高公交调度的效率和准确性，运筹学方法被广泛应用于优化公交调度问题。
本文将探讨公交调度问题的运筹优化研究，并提出一些可行的解决方案。
一、公交调度问题的背景与挑战公交调度问题的目标是在给定的时间段内，合理安排公交车的班次和发车间隔，以最大程度地满足乘客出行需求，并避免拥堵和延误。
然而，由于城市交通的复杂性和不确定性，公交调度问题面临着以下挑战：1. 乘客流量不确定性：城市公交运输是一个动态的系统，乘客的出行需求会随时间和地点的变化而变化。
因此，准确预测乘客流量是公交调度的关键之一。
2. 调度规模庞大：城市公交系统通常包含大量的车辆和线路，调度这些车辆和线路需要考虑到交通状况、站点之间的运行时间和车辆的使用费用等因素，规模庞大的问题给调度带来了巨大的挑战。
3. 资源有限性：公交调度过程中，需要合理分配车辆和司机资源，以确保每条线路的运行效率和乘客的乘坐体验。
然而，资源的有限性使得调度优化更加困难。
二、公交调度问题的运筹优化方法运筹学是一种通过数学模型和优化算法来解决复杂的决策问题的方法。
在公交调度问题中，运筹学方法可以帮助决策者找到最佳的调度方案。
1. 乘客流量预测：乘客流量的准确预测对于制定合理的调度方案至关重要。
运筹学方法可以通过建立统计模型或机器学习算法，分析历史数据和相关因素，预测不同站点和时间段的乘客数量。
2. 车辆调度优化：在考虑当前交通状况和车辆使用费用的前提下，通过运筹学方法，可以确定最佳的发车间隔和车辆数量，以最大程度地满足乘客需求并优化系统运行效率。
3. 路线优化：运筹学方法可以帮助优化公交线路规划，包括站点选择、线路长度和线路走向等，以减少行驶距离和缩短乘客的平均等待时间。
三、公交调度问题的解决方案在公交调度问题的研究中，已经提出了一些有效的解决方案和优化算法。
以下是其中一些常用的方法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
城市公共交通线路优化调度
城市公共交通线路优化调度城市公共交通是城市重要的基础设施之一，对于城市的运行和人民的日常生活有着至关重要的作用。
城市公共交通的线路优化调度，对于提高乘客的出行体验、减少城市交通拥堵及节约能源等方面都有着非常重要的意义。
本文将从以下几个方面进行探讨：一、城市公共交通线路设置城市公共交通线路设置是优化公共交通线路调度的基础。
城市公共交通线路应该根据市民的出行需求进行设置。
考虑到市区大多数的人都是上班族，因此，在市区的主干道上应该设置多条直达地铁或公交车线路，减少其需要换乘的次数。
此外，市区郊区需要考虑到固定的时刻表，让常使用公共交通的人能够节省等待的时间。
二、优化公共交通线路的班车时间优化公共交通线路的班车时间对市民的出行需求尤为重要。
根据政府发布的调查报道，人们离家出行的最早时间往往是6:30左右，而上班人群多数是在7:00左右上班，因此，公共交通的班车时间应该晚于6:30，为人们赶上工作之前的忙时提供方便。
同时，考虑到市区中心的人群会在晚上高峰期集中回家，为了让他们能够及时地回家，班车时间也应该尽量延迟至晚上10:00左右。
三、优化公共交通线路的班车频率班车频率是指单位时间内公共交通车辆通过站台的数量。
优化公共交通线路的班车频率可以使公交车的运行效率得到提高，同时也可以让乘客在等待公交车的时间上得到大幅度改善。
通常来说，班车频率应尽量保持在10到20分钟之间，并且在日常高峰时期，班车的总数应相应地增加，以满足市民的出行需求。
四、应当考虑环保因素优化公共交通线路还应当考虑到环保因素。
公共交通是相对环保的交通方式，所以，在优化公共交通线路时，应当尽量避免过多的车辆等待，采用更环保的电动车或混动车辆等，减少汽车尾气对环境的危害，为城市的未来营造一个更加美好的环境。
五、智能化管理的发展由于高科技信息技术的不断进步，城市公共交通也面临了智能化发展的挑战。
智能公共交通管理系统可以使公共交通线路的调度更加智能化、精确化。
公交车辆调度动态优化策略研究
公交车辆调度动态优化策略研究公交系统作为城市交通的重要组成部分，承担着大量的乘客出行任务。
为了提高乘客的出行体验和效率，公交车辆调度动态优化策略成为了研究的热点之一。
本文将探讨公交车辆调度动态优化策略的研究现状、挑战与解决方案。
一、现状分析当前，公交车辆调度大多基于静态的时刻表安排，未能很好地适应乘客的需求变化和路况的影响。
在高峰期，乘客需求集中，公交车辆往往与乘客需求不匹配，导致拥挤和等待时间过长。
而在低峰期，公交车辆资源闲置，造成资源的浪费。
二、挑战分析1. 乘客需求预测困难：乘客的出行需求难以准确预测，受多种因素影响，如季节、天气、学校、商业区等。
缺乏精准的乘客需求预测模型，给调度工作带来了困难。
2. 路况变化复杂多样：城市道路的交通状况随时在发生变化，拥堵、事故、修路等情况时有发生。
如何根据实时的路况信息调度车辆，提高出行效率成为一大挑战。
3. 调度策略短板：传统的车辆调度策略采用固定时刻表和固定线路，无法灵活应对实际情况。
如何构建动态调度策略，根据乘客需求和路况实时调整车辆运行计划，是目前亟需解决的问题。
三、解决方案探讨1. 乘客需求预测：通过大数据分析和机器学习技术，建立准确的乘客出行需求预测模型。
结合历史数据和实时数据，将天气、节假日等因素纳入考虑，提高预测的准确性。
同时，公交公司可以通过用户调查等方式获得更多的乘客需求信息，为调度决策提供依据。
2. 实时路况监测：利用现有的交通监控设备和智能手机数据，实时获取道路拥堵和事故信息。
借助地理信息系统（GIS）技术，将路况信息与公交车辆调度系统进行整合，为调度员提供路况分析报告，从而及时做出调整。
3. 动态调度策略：基于乘客需求和路况信息，采用优化算法对车辆调度进行动态优化。
通过计算最短路径、最小换乘次数等指标，实现车辆的最优调度。
同时，考虑车辆数量、载客能力等限制条件，进行合理的资源分配。
四、优化效果评估为了评估优化策略的效果，可以采用模拟仿真的方法进行实验。
智能交通中公交车调度系统的研究与优化
智能交通中公交车调度系统的研究与优化随着城市交通的日益发展，智能交通系统逐渐成为一个新兴领域。
而在这个领域中，公交车调度系统是其中一个非常重要的组成部分。
公交车调度系统主要负责公交车的排班、路线规划、进出站点的判断等等。
这些问题都需要通过一系列的算法和模型来解决，从而用最佳的方式来管理和调度公交车的运营。
因此，如何对公交车调度系统进行研究与优化也成为了现实中需要解决的一个问题。
一、现实中公交车调度系统的问题我们都知道，城市中的公交车是非常重要的交通工具。
但是，常常会出现公交车拥堵、车站排队等问题，这些问题都说明了现实中公交车调度系统存在的问题。
具体可以分为以下几个方面来讨论：1、排队系统不科学排队系统不科学是当前公交车调度系统中的一大瓶颈，因为公交车班车过多，往往导致排队车辆加班，而片区内道路服务设施及车道数不能及时扩建和改善，更增加了公交车堵车、排队拥堵等现象。
这些问题都需要通过一系列的算法和建模技术来解决。
2、缺乏信息反馈机制在现实中，公交车调度系统的信息反馈机制非常不完善。
因为公交车调度系统没有及时的信息更新和反馈机制，导致了乘客等待时间过长，不便于公共服务的持续开展。
这也成为现实生活中的一大难题。
3、交通拥堵严重随着城市规模的增大，交通拥堵也成为了当前公交车调度系统中的一大问题。
公交车调度系统需要加快速度和精细化运作，以走出目前的瓶颈。
二、公交车调度系统的研究与优化针对现实中公交车调度系统的问题，需要对其进行针对性的研究与优化。
根据现实情况可以采取多种优化措施进行处理。
1、建立精细化的排队系统建立一套精细化的排队系统是解决公交车调度系统排队现象的重中之重。
在此基础上，公交车调度系统还需要与城市交通部门紧密联系，共同研究解决公交车调度系统的优化问题。
2、完善信息反馈机制完善公交车调度系统的信息反馈机制，对于缓解公交车调度系统的瓶颈有很大的帮助。
公交车调度系统需要建立更加科学的公交车运行信息采集系统，以及精准的数据分析与计算模型，以此来提高整个调度系统的精细化程度与效率。
公共交通系统运营调度优化策略研究
公共交通系统运营调度优化策略研究随着城市化的不断发展，公共交通系统的运营日益突出。
优化公共交通运营调度策略，能够提高交通系统的效率和服务质量，解决城市交通拥堵等问题，对于改善居民出行体验，提升城市形象至关重要。
一、现实问题与挑战1.城市交通拥堵问题：城市人口持续增加，道路建设相对滞后，导致交通拥堵现象日益严重。
公共交通系统运营调度不合理，进一步加剧了交通拥堵的情况。
2.高峰期人员流动呈现尖峰化：上下班高峰期人员大量集中在公共交通系统中，导致交通系统承载能力不足，乘客出行体验较差。
二、公共交通系统运营调度优化策略1.智能信号灯控制：合理设置信号灯时间，通过搜集实时交通数据，使用智能调度系统，对信号灯进行智能调整，以减少交通拥堵。
2.提升公交司机素质：加强对公交司机的培训，提高他们的专业技能和服务意识。
公交司机开车平稳、礼貌待客，能够提升乘客的出行体验。
3.建立运营计划模型：根据人流情况、线路负荷等因素，建立科学的运营计划模型。
通过模型来规划班次和发车间隔，提高公交线路的运营效率。
4.多式联运：多种交通方式之间的协同配合，能够提高整个交通系统的运行效率。
通过合理的换乘设计和信息共享，能够提供更加便捷的出行服务。
三、存在的问题与改进方向1.数据共享问题：目前各个交通运营主体之间存在信息壁垒，数据共享不够充分。
需要推动交通数据的共享与整合，为优化调度策略提供更充分的数据支持。
2.运营衔接问题：公交、地铁等不同交通方式之间的衔接问题也是一个需要解决的难题。
合理规划换乘场站，设计方便的换乘线路，能够提高出行效率。
3.调度实时性问题：调度决策往往是静态的规划，无法及时应对突发情况。
引入实时数据和智能调度算法，能够使调度策略更加灵活和高效。
四、未来发展方向1.智能交通技术的应用：随着信息技术的不断发展，智能交通技术在公共交通运营调度中的应用将越来越广泛。
例如，利用大数据和人工智能技术，建立精细化的调度模型和预测模型，实现精确的运营调度。
公交车调度优化方法研究
公交车调度优化方法研究以下是一些常见的公交车调度优化方法：1.乘客需求分析：通过乘客流量数据和调查统计数据，分析不同时间段和区域的乘客需求特点，包括高峰期、低谷期和不同地区的需求差异。
根据需求特点，合理安排车辆数量和发车间隔，以满足乘客出行需求。
2.车辆调度算法：通过车辆调度算法，合理分配车辆资源。
常用的算法包括最优化调度算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法可以考虑到多个因素，如车辆利用率、平均等待时间和运营成本等，以求得最优的车辆调度方案。
3.基于GPS的调度系统：利用GPS技术，实时监控车辆位置和交通状况，以便及时调整车辆行驶路线和发车间隔。
通过GPS系统，可以准确掌握车辆的运行状态，及时解决交通拥堵和故障问题，提高公交系统的运行效率和可靠性。
4.动态换乘站点设置：根据乘客换乘需求，灵活设置换乘站点。
根据实时乘客流量和换乘情况，动态调整换乘站点的位置和数量，以提高换乘效率和减少乘客的等待时间。
5.公交车优先通行措施：通过改善公交车道和信号灯控制，提高公交车的运行速度和通行优先权。
这可以减少公交车的运行时间和停车等待时间，增加车辆的运营效益。
6.多模式联运：通过公交系统与其他交通方式的无缝衔接，提供便捷的出行方式。
例如，与地铁、轻轨、出租车和共享单车等互联互通，提供联票和一体化的出行服务。
这可以提高乘客的选择性和便利性，减少乘客出行不便和换乘的成本。
总而言之，公交车调度优化涉及多个方面的问题，需要综合考虑乘客需求、车辆资源和道路状况等因素。
通过分析需求、优化调度算法、应用GPS技术、设置换乘站点、改善通行条件和推行多模式联运等措施，可以提高公交系统的效率和服务质量，为乘客提供更好的出行体验。
城市公共交通调度优化方法研究
城市公共交通调度优化方法研究随着城市人口的不断增长和交通需求的不断增加，城市公共交通调度优化显得尤为重要。
公共交通系统的高效运行不仅能提高城市居民的出行效率和生活质量，还能减少交通拥堵、降低环境污染。
因此，研究城市公共交通调度优化方法具有重要的意义。
一、动态调度方法动态调度是基于实时数据和即时信息进行交通调度，使得交通系统能够更加灵活、高效地应对各种交通需求。
动态调度方法可以根据实时交通流量和旅客需求进行实时决策，从而优化路线、提高站点布局、减少交通等待时间。
通过引入智能调度系统，城市公共交通公司可以根据实时数据对车辆进行动态调度，降低拥挤程度和等待时间，提高公交系统的整体服务水平。
二、线路优化方法线路优化是指在保证交通服务覆盖的前提下，根据交通需求和道路条件对线路进行合理布局和优化。
线路优化方法可以基于交通数据和旅客需求进行分析和评估，提出合理的线路规划方案。
在线路优化中，可以通过分析旅客出行特征和乘客流量，确定最佳的站点位置、线路长度和线路布局，从而提高交通效率、减少乘客的出行时间。
三、车辆调度方法车辆调度是指对公交车辆进行调配，使得车辆能够合理、高效地覆盖交通需求。
车辆调度方法可以通过优化车辆的调度策略和调度算法，实现车辆的最优调度和资源的最佳利用。
其中，可以通过最短路径算法、动态规划算法和遗传算法等方法，对车辆进行调度和路径规划，从而实现车辆的高效运营和乘客的快速到达目的地。
四、换乘优化方法换乘优化是指在不同交通方式之间进行衔接和转换，从而减少乘客的出行时间和出行成本。
换乘优化方法可以通过分析不同交通方式之间的联系和换乘规律，优化换乘的时间和空间，减少乘客的等待时间和换乘次数。
通过合理设置换乘站点和提供换乘信息，可以提高乘客的出行体验和乘坐公交的便利性。
五、信息技术应用信息技术的应用在城市公共交通调度优化中起到了关键的作用。
通过使用智能交通系统和大数据分析技术，可以获取准确的交通信息和旅客需求，实现实时调度和决策。
浅谈公交优化调度问题
Author: by Fabian Cevallos & Fang Zhao
这篇论文基于遗传算法，提出了解决公交系统内换乘时间最优化问 题的系统性方法。主要是通过调整现有时刻表，找到最优解决方案。 文中所提出的方法用到了现有时刻表和所有换乘站点的乘客资料，并 考虑了车辆到达的随机性。基于Broward County Transit 公交公司所 提供的调度资料，计算了系统目前状况下的总换乘时间，以及用本文 所介绍的方法对系统现有时刻表进行调整，所得推荐系统的总换乘时 间，结果表明该算法可以在很大程度上节约公交系统的总换乘时间。
任传祥，张海,范跃祖在文章《混合遗传-模拟退火算法在公交智能调度中的应 用》中，兼顾企业与乘客的利益建立了公交车辆行车计划模型，将遗传算法与 模拟退火算法相结合，组成混合遗传――模拟退火(GA-SA)算法，对公交行车调 度进行优化。
Ceder Avishai and Ofer Tal.在文章Timetable Synchronization for Buses中， 提出了一种启发式算法，基于同时到达换乘站点的车辆数最多求得最优解，研 究了车辆同步性问题。
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二、国内外研究情况综述
查阅国内外有关公交优化调度方面的文献，可以看出， 已有众多学 者对公交运营设计中的运行线路、时刻表、以及车辆路径等问题分别 进行过有益的探索，给出了解决复杂运营设计、时刻表优化等问题的 模型、算法等，而且基于不同目标函数、不同约束条件给出了问题的 解决方案，这对于该领域的进一步研究工作提供了极为可贵的借鉴意 义。
公共交通调度的优化研究
公共交通调度的优化研究一、引言公共交通的调度优化是一个既复杂又关键的问题。
公共交通作为城市交通体系的重要组成部分，其质量和效率不仅影响城市交通流量的快速通畅，也对城市的经济、文化、民生等方面产生深远影响。
因此，优化公共交通的调度是当前城市交通优化的重中之重。
二、公共交通调度优化概述1. 公共交通的调度问题公共交通的调度问题就是指在市内不同路线公交车的动态调度问题。
传统公共交通系统的特点是以公交站台为中心，固定在时刻表上规划公交车的到达和离去时间，在班车到来的时刻让乘客上车，不管行人的流量和乘客的需求大小。
但现实情况却是不这样的，城市中的路况、交通流量、人口流动等均具有极大的不确定性，不规则且动态的需求使得传统的公交车动态调度成为一项困难而复杂的任务，需要依赖大量的人力、物力来进行车辆和路线的运转管理。
2. 公共交通车辆的调度优化车辆调度的主要工作是根据路线需求的流量和运行路段的实际情况来决定公交车的数量及其运行时间表，使得运营效益最大化。
常用的调度技术有：遗传算法、神经网络算法、粒子群算法等。
3. 公共交通线路的优化公共交通的线路优化是指为了满足需求量而制定更加科学、高效的线路。
其目标是为了缩短乘客的行车时间和方便出行，而减少线路长度和计算过长的停靠时间。
线路优化的主要考虑因素包括：乘客的出行需求、班车的行驶速度、交通拥堵程度等。
4. 公共交通调度技术趋势目前，公共交通调度技术正经历着快速发展，主要表现在以下几个方面：（1）车队管理技术的智能化：利用自动化技术，监控车辆行驶状态，实时统计乘客数量，以便更好的组织公交车队，提高其运营效率。
（2）线路设计技术的高效化：借鉴数据科学及人工智能的相关技术，对传统线路进行优化，建立更加科学的公交线路，为乘客提供更加方便快捷的出行方案。
（3）传统搜索技术的替代：利用机器学习、人工智能、自然语言处理等技术，加速公共交通调度过程，有效提高调度效率。
三、公共交通调度的优化实践1. 调度人员的专业化和现代化在公共交通调度中，调度人员的操作水平、技术水平和管理水平将直接影响公共交通运营的效率和乘客的出行质量。
城市公共汽车调度策略优化研究
城市公共汽车调度策略优化研究1.调度策略的优化目标公共汽车调度策略的优化目标主要包括以下几个方面：-降低公共汽车的运行成本。
通过科学有效的调度策略，减少空驶率和等车时间，提高公共汽车的运行效率，从而减少燃料消耗和维护成本。
-提高公共汽车的运行速度和准点率。
通过合理安排公共汽车的班次和路线，减少公共汽车的拥堵和停顿时间，提高公共汽车的平均运行速度和准点率。
-提高公共汽车的运输能力和服务水平。
通过优化调度策略，合理配置运力，提高公共汽车的运输能力，减少乘客的候车时间，提高公共汽车的服务水平。
-减少排队等车时间和乘客拥挤程度。
通过合理安排班次和站点，减少乘客的排队等车时间和交通拥挤程度，提高乘客的出行体验。
2.调度策略的优化方法公共汽车调度策略的优化方法主要包括以下几种：-基于智能算法的调度优化。
利用智能算法，如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等，对公共汽车的调度策略进行优化，以降低运行成本、提高运行速度和准点率、提高运输能力和服务水平。
-基于数据挖掘的调度优化。
通过对公共汽车的运行数据进行挖掘，了解公共汽车的运行规律和客流情况，根据客流预测和需求分析，优化公共汽车的调度策略。
-基于仿真模拟的调度优化。
通过建立公共汽车的仿真模型，模拟不同调度策略下的运行效果，评估不同策略的优劣，选择最优的调度策略。
-基于实时监控的调度优化。
通过实时监控公共汽车的运行情况，及时调整公共汽车的班次和路线，以应对突发事件和交通拥堵，提高公共汽车的运行效率和服务水平。
3.调度策略的优化实践公共汽车调度策略的优化实践需要综合考虑城市的交通状况、客流需求和公共汽车运营情况，有针对性地制定调度策略。
具体实践包括以下几个方面：-合理配置班次和路线。
根据客流需求和行车距离，合理安排公共汽车的班次和路线，充分利用公共汽车的运行能力。
-设立智能调度中心。
建立智能调度中心，监控公共汽车的运行情况，及时调整调度策略，提高公共汽车的运行效率和服务水平。
城市公交车排班与调度优化研究
城市公交车排班与调度优化研究城市公交车是城市交通中的重要组成部分，而公交车的排班与调度对于提高公交运营效率和满足乘客需求至关重要。
本文将探讨城市公交车排班与调度优化的研究。
一、排班与调度的重要性城市公交车的排班与调度决定了公交车的数量、车辆间隔以及线路覆盖范围，直接影响到乘客的用车体验和出行便利性。
合理的排班与调度能够最大程度地减少等车时间和拥挤状况，提高公交车的运行速度和稳定性，促进城市交通的绿色可持续发展。
二、传统排班与调度存在的问题传统的公交车排班与调度往往以静态模型为基础，只考虑到公交车站点之间的距离和乘客需求，无法适应城市交通复杂多变的特点。
车辆间隔的不均匀、乘客需求的变化以及线路冗余等问题导致传统排班与调度效率低下，无法满足乘客的需求和提高公交运营质量。
三、优化排班与调度的方法为了解决传统排班与调度存在的问题，需要采用先进的优化方法和技术来进行排班与调度的优化。
以下是一些常用的优化方法：1. 数据分析与预测：通过对历史数据的分析和模型建立，可以准确预测乘客的需求量和变化趋势，进而优化排班与调度方案。
基于乘客的实时位置和出行意愿，可以提前调度公交车辆，以减少等车时间和拥堵。
2. 交通流动模型：利用交通流动模型可以模拟城市交通的运行情况，通过计算和优化不同路段的交通状况，可以合理安排公交车的行驶路线和停靠站点，从而提高运行效率。
3. 人工智能技术：应用人工智能技术，可以通过机器学习和优化算法来分析和处理大量的实时数据，从而实现自动化的排班与调度。
例如，通过智能运算和优化算法，可以动态调整车辆间隔和线路覆盖范围，以适应乘客需求的变化。
四、优化排班与调度的效果和挑战优化排班与调度可以提高公交车的运行效率和乘客满意度，有效缓解城市交通拥堵问题。
然而，要实现优化排班与调度，面临着以下几个挑战：1. 数据获取和处理：优化排班与调度需要大量的实时数据支持，包括乘客需求数据、车辆位置数据和交通状况数据等。
城市公共交通调度系统优化方法研究
城市公共交通调度系统优化方法研究概述：城市公共交通是现代化都市生活的重要组成部分，为人们提供便捷、高效的出行服务。
然而，随着城市人口的不断增加和交通量的日益繁忙，城市公共交通系统也面临着诸多问题，如运力不足、拥堵、不合理路线等。
因此，可以通过优化公共交通调度系统来提高交通效率，减少拥堵，提升市民出行体验。
一、调度系统的现状分析为了更好地了解城市公共交通调度系统的现状，我们可以从以下几个方面进行分析：1.1 运力不足城市人口的快速增长，使得公共交通运力无法满足市民的需求。
此外，某些地区的公交车运营时间较短，导致交通拥堵的高峰期内运力不足。
1.2 路线拥堵由于部分道路狭窄、车辆停靠点不合理布局等原因，城市公共交通面临着频繁拥堵的问题。
这不仅影响了市民的出行时间，还增加了能源的浪费。
1.3 不合理的发车间隔目前，公交车辆的发车间隔通常按照固定时间进行，而无法根据实际需求进行灵活调整。
这导致了交通高峰期的运力集中，而低峰期则运力不足。
二、城市公共交通调度系统的优化方法为了解决上述问题，我们可以采取以下优化方法来改进城市公共交通调度系统：2.1 引入智能交通技术利用智能交通技术，如GPS定位、交通监控系统等，来实时监控交通流量和车辆位置，从而实现公交车辆的智能调度。
通过精确计算运力需求，在高峰期增加公交车数量，提高出行效率；在低峰期减少公交车数量，降低运营成本。
2.2 优化运行路线通过对城市道路网络进行深入分析，重新规划公共交通线路，优化运营路线。
采用智能导航系统，实时调整公交车行驶路线，避开拥堵路段，提高运行效率，缩短市民的出行时间。
2.3 合理设置站点合理设置站点是优化公共交通调度系统的重要环节。
根据市民出行需求和道路布局，设立合适数量的站点，并且考虑到站点之间的距离合理布局。
这有助于减少交通拥堵和乘客上下车的时间，提高运行效率。
2.4 动态调整发车间隔通过分析历史数据以及实时交通情况，结合智能交通技术，动态调整公交车辆的发车间隔。
公共交通车辆调度时间优化研究
公共交通车辆调度时间优化研究公共交通是现代城市运输系统的重要组成部分，也是人们出行的重要选择之一。
为了提高公共交通的效率和服务质量，在车辆调度方面的时间优化研究显得尤为重要。
本文将就公共交通车辆调度时间优化进行研究，并提出一些方案和建议。
首先，我们需要了解公共交通车辆调度的目标。
车辆调度的主要目标是降低乘客的等待时间和行程时间，提高运营效率，并且保证车辆运行的安全和顺畅。
基于这些目标，我们可以提出一些优化方案。
其一，合理的运行时刻表设计。
运行时刻表是车辆调度的基础，它需要在既定的时间范围内，根据乘客的需求确定车辆的发车时间和到站时间。
为了达到时间优化的效果，我们可以通过调整发车间隔时间、优化车辆的运行速度和路线等方式来减少乘客的等待时间和行程时间。
其二，科学的车辆调度算法。
车辆调度的核心是如何合理地安排车辆的运行路径。
传统的调度算法主要以人工经验为基础，没有考虑到实际情况的变化和复杂性。
因此，我们可以引入一些新的算法和技术来优化车辆的调度。
例如，可以利用人工智能技术和大数据分析来预测乘客的出行需求，进而进行智能化调度，实现车辆的动态优化。
其三，合理利用交通信息技术。
交通信息技术的快速发展为公共交通车辆调度提供了新的思路和方式。
通过车载终端设备、智能交通信号控制系统等，可以实现车辆之间的通信，从而实现车辆的协同调度。
此外，利用交通信息技术，还可以进行实时的交通状态监测和分析，及时调整车辆的运行路径，避免拥堵和延误，提高车辆的调度效率。
其四，改善车辆排队和候车环境。
为了减少乘客的等待时间，我们还可以通过改善车辆排队和候车环境来提高车辆调度的效果。
例如，可以安装实时公交到站信息显示屏，在候车区域设置座椅和遮阳设施等，为乘客提供更好的候车体验，减轻等待时间的焦虑感。
除了以上的方案和建议，公共交通车辆调度时间优化还需要政府和相关部门的支持和协调。
政府可以加大对公共交通的投入，提供更好的设施和资源，为车辆调度创造良好的环境。
城市公共交通调度与运营优化研究
城市公共交通调度与运营优化研究城市公共交通调度与运营优化是指通过调度和优化公共交通系统的运营，使其更加高效、便捷和节能。
城市公共交通是城市居民的重要出行方式，对于缓解交通拥堵、减少尾气排放、改善城市环境等方面具有重要作用。
因此，对城市公共交通的调度与运营进行研究和优化具有重要意义。
城市公共交通调度主要包括线路规划、车辆调度和乘客配载等方面。
线路规划是指通过分析城市的交通流量分布和人口密度分布等因素，确定公交线路的布局和长度。
车辆调度是指确定公交车辆的发车间隔和起点终点站等因素，以确保公交车能够按时、按需地运行。
乘客配载是指根据乘客出行的需求和公交车的载客能力，合理地安排乘客上下车的站点和次序。
城市公共交通运营优化主要包括优化公交车辆的运行速度、乘客的等待时间和换乘时间等方面。
优化公交车辆的运行速度可以通过调整信号灯的配时、设置专用公交道路等措施来实现。
减少乘客的等待时间和换乘时间可以通过增加公交站点和提高换乘设施的便捷性来实现。
城市公共交通调度与运营优化研究涉及到大量的数据分析和模型建立。
通过分析公共交通系统的使用数据，可以了解乘客的出行需求和行为特征，为公共交通的调度和运营提供数据支持。
同时，可以建立数学模型和仿真模型，模拟公共交通的调度和运营过程，评估不同策略的效果，并找出最优方案。
城市公共交通调度与运营优化的研究还需要考虑到多种因素的综合影响。
例如，要考虑到交通拥堵、乘客需求的季节性变化、不同运行时段的人流变化等因素。
此外，还需要考虑到不同的城市特点和发展阶段，因为不同城市之间的交通问题和需求可能存在差异。
在实际应用中，城市公共交通调度与运营优化的研究可以帮助城市交通管理部门制定公共交通的发展规划和政策，提高公共交通的服务水平，推动城市可持续发展。
总之，城市公共交通调度与运营优化研究对于改善城市交通状况、提高居民出行质量具有重要意义。
通过合理地调度和优化公共交通系统，可以提高公共交通的效率和便捷性，减少交通拥堵和尾气排放，改善城市环境和居民生活质量。
城市公共交通智能调度优化研究
城市公共交通智能调度优化研究随着城市化进程的不断推进，城市公共交通成为现代社会不可或缺的一部分。
为了提高城市公共交通的效率和便利性，智能调度优化成为了研究的重点之一。
本文将探讨城市公共交通智能调度优化的研究现状、挑战以及应对策略。
城市公共交通智能调度优化是指利用现代信息技术和人工智能等技术手段，对城市公共交通系统进行优化调度，以实现更高效、更经济、更便捷的运营效果。
目前，已经涌现出许多基于大数据、人工智能、云计算等技术的调度优化方法，取得了不少成果。
首先，大数据技术在城市公共交通智能调度优化中的应用不断扩展。
通过收集和分析乘客出行数据、交通流量数据、公交车辆运行数据等大数据，可以更准确地预测乘客出行需求，优化公交车站的布局和公交线路的设置，减少等车时间和乘车拥挤程度。
同时，大数据还可以用于公交车辆的实时定位和调度，实现更加精确的车辆运行监控与调度。
其次，人工智能技术在城市公共交通智能调度优化中起到了重要作用。
通过建立智能交通控制系统，可以实时监控路况和交通流量，并根据实时情况调整信号灯的时序，减少交通拥堵情况。
同时，基于人工智能的优化算法可以通过学习和优化，提高公交车辆的运行效率和乘客出行的便利性，减少等车时间和乘车时间。
另外，云计算技术在城市公共交通智能调度优化中的应用也逐渐被研究和应用。
通过利用云计算平台，可以实现公交车辆的远程监控和调度，减少人工成本和提高调度的效率。
同时，云计算还可以将城市的出行需求数据和公交车辆运行数据进行分析和整合，为公交系统的优化调度提供更准确的决策依据。
然而，城市公共交通智能调度优化面临着一系列的挑战。
首先，数据安全问题是一大难题。
在数据收集和处理过程中，如何保护乘客隐私和确保数据的安全性，是亟待解决的问题。
其次，公众信任度和接受度也需要考虑。
智能调度系统的上线需要公众的信任和接受，否则将难以发挥其优势。
此外，技术链条的完善和创新也是一个挑战，需要不断推动科技创新，提高技术的可靠性和先进性。
城市交通问题综合调度与优化研究
城市交通问题综合调度与优化研究随着城市化的不断推进和交通工具的不断发展，城市交通问题日益突出，如交通拥堵、交通事故、环境污染等，已经成为制约城市发展和居民生活的一大难题。
因此，解决城市交通问题已经成为了城市管理的头等大事。
为了解决这些问题，需要进行综合调度与优化研究，本文将从几个方面进行探讨。
一、公共交通的调度与优化公共交通是城市交通运输的重要组成部分，也是服务城市居民出行的重要方式。
因此，公共交通的调度与优化也是城市交通问题综合调度的一个重要方面。
首先，公共交通需要解决的问题是客流预测和运力安排。
在客流预测方面，需要利用数据分析等手段，对公共交通各线路的客流进行分析，以预测各线路的客流量，从而安排运力。
在运力安排方面，需要根据客流预测结果，采取合理的运力安排措施，如增加车辆、调整班次等。
这样可以提高公共交通的准确性和效率，最大程度地满足市民的出行需求。
其次，公共交通需要优化运行路线。
通过对公共交通路线的调整和优化，能够更加合理地分配设施资源和交通流量。
例如，可以对一些公共交通线路进行调整，或新开发公交线路，以缓解城市中心区域的交通拥堵。
最后，公共交通需要加强调度管理。
对公共交通线路进行管理和调度，需要采用先进的信息技术和管理方法。
同时，需要制定相关法规，引入更多的民间资本进行公共交通线路的建设和管理。
二、道路交通的调度与优化道路交通是城市交通体系最基础的组成部分之一，其调度和优化，在交通拥堵和安全行驶方面发挥着重要作用。
首先，需要对道路交通拥堵进行优化处理。
拥堵问题主要由于城市车辆数量增加、道路通行能力不足、交通信号灯设置不合理等原因。
为减少道路交通拥堵，需要依靠技术手段和城市规划来解决。
例如，对繁忙的路段加设红绿灯或者增设道路，对道路公交优先道等进行安装和改造等。
其次，需要对道路交通安全进行调度。
道路交通事故是城市交通体系中最常见的问题。
因此，对道路交通安全的管理产生了更高的要求。
一方面，需要强化监管，对违反交通规则的驾驶员进行惩罚。
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公交调度优化研究张矢宇武汉理工大学交通学院,（430063）E-mail: syzhang@摘 要：已有的公交调度研究提出了多种确定配车次数和发车间隔的方法，但都没有考虑不同车型的情况，即假设线路上只运行一种车型的车辆。
而现实中同一条线路上运行两种以上车型的情况大量存在，不同车型的车容量和乘载率往往存在较大差异。
在本文中，我们提出了一个考虑车型结构的公交调度规划模型，既能确定合理的配车次数和发车间隔，又能优化运力结构。
并针对车辆运行的跨时段问题，提出了一种更符合实际的确定车辆运行时刻表的方法。
关键词：公共交通;车辆调度;运力结构;规划模型;车辆运行时刻表1. 问题的提出确定合理的时段发车次数是公交调度中最关键的问题。
它是确定发车间隔以及配置线路所需车辆数（运力）的依据。
已有的研究 [1][2][3][4]提出了多种确定配车次数的方法，但都没有考虑不同车型的情况，即假设线路上只运行一种车型的车辆。
而现实中同一条线路上运行两种以上车型的情况大量存在，例如，一条线路上既有普通车型又有空调车。
不同车型的车容量和乘载率存在较大差异，如果不分车型按同一车容量和满载率确定车次数，会导致车辆乘载要么过分拥挤，要么乘载率不足。
在本文中，我们提出了一个考虑车型结构的公交调度规划模型，该模型既能确定合理的配车次数和发车间隔，又能优化运力结构，并给出了模型的求解算法。
论文还针对车辆运行的跨时段问题，提出了一种更符合实际的确定车辆运行时刻表的方法。
2. 优化车次数和运力结构的数学模型2.1 模型的建立不同的时段由于客流量不同，使得各时段的车次数不同。
因此，我们以一个时段（一般为1小时）为范围确定车次数和车型。
针对全日每一个时段应用此模型，就可以得到全日每一时段的发车次数和发车间隔，并计算出线路应配置的运力数和车型结构。
在此基础上，就可以确定车辆运行时刻表以及不同车型车辆和人员生产作业计划。
2.1.1 确定时段不同车型车次数的模型目标函数： Min C = y x c K i i i µ+∑=1约束条件：M y x K i i i i =+∑=1θγ - 1 -N x Ki i ≥∑=1 0=i x i =1,2,…,K0≥i x ；； i =1,2,…,K0≥y 2.1.2 确定时段车次数、发车间隔和线路配车数的模型时段车次数为： ；∑==Ki i x 1η时段发车间隔为：ητt= ，t 为时段时长；相邻的两个时段之间的转换段内的（一个）发车间隔可以用平滑法[1][3]确定。
这种方法简单易行，也是实际操作中最常用的方法。
公交线路全日客流分布一般表现为高、平、低峰的起伏，通常情况下，有早、晚两次高峰，一次高峰持续时间为2——3个时段，即2——3个小时。
能够满足高峰期的配车就能满足其它时间的车辆需求，所以，线路应配备的车辆数β为满足高峰期（一般为早高峰）客流的车辆数。
高峰期车型i 的车次数为：h hi i x )(∑=λ ，h 为高峰期时段数；线路上车型i 的配车数为：T i i i λδα⋅= ，T 为高峰期时长；线路上配车总数为： 。
∑==Ki i 1αβ模型中有关符号的含义见2.2节。
2.2 符号、参数和模型说明x i ：决策变量，车型i 的时段发车次数；y ：决策变量，线路上未承运的客运量（人次）；c i ：车型i 的每车次营运成本；γi ：车型i 在时段内的期望满载率；θi ：车型i 的车容量（人），θi = 车型定员 + 最大允许站人数；µ：平均单位乘客（每人次）损失的收入，它是不同车型单位乘客票价的加权平均值，其计算公式为：∑∑===K i ii i K i ii i i x x 11θγρθγµ；其中，ρi 为车型i 的单位乘客（每人次）票价；K ：可使用的车型数量；M ：时段客流量（人次）。
通常情况下，M 应取值为时段内的最高断面的通过量，因为满足了最大客流的发车间隔和配车就能满足其它时间的需求。
计算最高断面的通过量时，对于上行方向和下行方向分别计算，将每一时间段内每一站点的上车人 - 2 -数减去下车人数，得到该时间段内该站点净上车人数，然后从起始站点开始累加得到每一站点的时段通过量D j （时间段内第j 个站点的通过量），则M 的计算公式为：，n 是上行或下行方向的车站总数；)(max 1j nj D M ≤≤=N ：时段（时间区间）内的最少发车次数，N = t ／时段最大发车间隔；η：时段最优发（配）车次数；τ：时段发车间隔；t ：时段时长；λi ：高峰期车型i 的车次数；αi ：车型i 的配车数量；δi ：车型i 一个车次周转时间；β：线路配车（运力）总数；模型2.1的目标函数由两项组成，追求营运成本以及乘客损失最小。
第一项为营运成本；第二项旨在减少由于发车以及车辆配置安排不当而引起的收入损失。
模型2.1的约束条件有四个。
第一个是满足客流需求约束；第二个是时段最少发车次数约束，此约束是为了保证服务水平，使最大发车间隔不超过某一数值；第三个是线路车型约束，其意为受某种因素限制，某种（些）类型的车辆不能在线路上运行；第四个是决策变量非负约束。
2.3 模型求解的算法如果参数µ取常数，模型就是线性规划模型，但由于µ与x i 呈分式函数关系，且与变量y 相乘，使目标函数已不是线性函数式，给模型的求解带来困难。
我们采用文献[5]中提出的算法来求解，步骤如下：第1步 置L = 0，给出µ的初始值µ0 ；K K i i∑==10ρµ i =1,2,…,K记当μ给定后的模型为LP （µL ）；给定迭代结束判别准则εμ（εμ＞0）为所要求的精度。
第2步 求解线性规划问题LP （µL ），得最优解：K i L L y L i x ,,2,1L =⎟⎠⎞⎜⎝⎛µ，， ； 第3步 计算迭代因子µL +1，并进行判断；∑∑===+K i L i i i K i i L i i i L x x 111θγρθγµ i =1,2,…,K 若 µεµµ>−+L L 1 ；则令 L = L +1，转第2步。
否则转第4步。
- 3 -第4步 取()()K i L L L i K i i y x y x ,,2,1,,2,1***L L ==µµ，，＝，， 为最优解。
结束。
上述迭代算法的收敛性证明见文献[5]。
3. 车辆运行时刻表的制定方法制定车辆运行时刻表时应考虑车辆运行的跨时段问题，其主要原因在于：由于线路各站点存在空间上的距离，车辆运行到各站点需要时间，因此起始点上的发车峰值时段与线路上各站点的峰值时段存在时间差。
例如，某一线路上车辆单程（上行）总耗时为45 min ，早上05:00——06:00为低峰时段，发车6次，发车间隔为10min ，06:00——07:00为高峰时段，发车20次，发车间隔为3 min 。
如果05:00开始，每10 min 发一次车，则05:20发的车达到终点的时间为06:05，中途遇到了两个不同时间段（05:00——06:00的低峰时段与06:00——07:00的高峰时段）的客流，这两个时段的客流差异很大。
如果到06:00才按照3 min 的间隔发车，那么06:00以后还在行驶的05:00——06:00时段发的间隔为10 min 的车辆，就会遇到无法应付的客流。
因此，高峰发车时段不应该与高峰时段时间一致，而应该提前。
文献[2]中提出了一种在高峰时段的前一个时段就开始按照高峰时段的发车间隔发车的方法。
这种方法实际上加长了高峰发车时段的持续时间，增加了发车次数，会导致成本上升。
我们提出了一种峰段发车时间提前的方法，使所有峰段发车时间提前但并不增加峰段发车次数。
假设线路高峰时段的最高峰站点距离起点站的行车时间为m 分钟，第二个时段的起点时间提前m 分钟的时间为T （在第一个时段内），第二个时段的发车间隔为τ分钟。
若T 与前一趟车（假设其发车时间为T'）的间隔时间大于τ，则T 为第二个发车时段的起点时间；若T 与前一趟车的间隔时间小于τ，则T'+τ为第二个发车时段的起点时间。
其后的发车时段的起点时间都相应地前移。
而第一个时段内由于第二个发车时段的提前而减少的（按照第一个时段的发车间隔所发的）车次数，补充到最后一个时段（通常情况下，线路上一日的第一个时段和最后一个时段都是低峰时段，两者的发车间隔相同或差异不大）。
如果经过模型求解的各时段发车次数不是整数，则可以先按照平滑法[2][4]处理，再按照上述方法调整确定发车时刻表。
下面举一例说明，为简单起见，下例中各时段的发车次数和发车间隔都为整数。
假设经过求解，某一线路05:00——10:00的（上行）各时段发车次数和发车间隔见表1。
此线路单程（上行）总耗时为45 min ，线路上的最高峰站点距离起点站的时间为12分钟。
05:00开始按照每10分钟一趟的发车间隔发车，到05:40已发车5次。
由于05:48（06:00——07:00时段提前12分钟）与前一趟车即05:40所发的车相隔时间为8分钟，大于第二个时段的发车间隔3 分钟，所以第二个发车时段的起点时间为05:48，其余发车时段的起点时间相应前移动。
线路的车辆运行计划见表2。
表1 线路各时段应发车次数和发车间隔Table 1 Departure frequency and interval时段 发车次数（次）发车间隔（min ）- 4 -05:00——05:50 6 1006:00——06:57 20 307:00——07:56 15 408:00——08:54 10 609:00——09:50 6 10应发车次数总计57 /表2 线路的车辆运行计划表Table 2 Dus timetable发车时段发车次数（次）发车间隔（min）05:00——05:40 5 1005:48——06:45 20 306:48——07:44 15 407:48——08:42 10 608:48——09:48 7 10发车次数总计57 / 这种发车时刻的确定方法简单、易操作，而且更符合客流变化的实际情况。
4. 结语本文提出的公交调度优化模型简单易行，由于考虑了不同车型的情况，所确定的发车次数和发车间隔更合理，同时还解决了线路运力结构优化问题。
针对车辆运行的跨时段所提出的一种运行时刻表的制定方法，更符合客流波动的实际情况。
但此模型主要是从提高公交企业运营效益的角度考虑调度优化，没有考虑符合企业利益的调度方案是否影响乘客方的利益。
而公共交通是服务性行业，如何兼顾企业效益和社会效益，以确保公交企业的可持续发展，是值得进一步研究的。