公交车调度问题数学建模论文设计
公交车调度问题的简便数学模型
（ ）５ ０ ，３０ ３ ０ ： ０ ２ ： ０时始 点 站 必 须 各 发 一 辆 车 ； （ ）每 辆 车乘 车人 数 不 超 过 １ Ｏ人 ； ４ ２
（ ）在 每 个 站 点 ， 客 在 当前 车辆 离 站 至 下 辆 车 到 站 的时 间 段 内均 匀 到 达 。 ５ 乘
２ 问 题 分 析
作 者 简 介 ：王 顺 凤 （９ ５） 女 ， 苏 宜 兴 人 ， 师 ， 士 生 ， 究 方 向 ： 算 数 学 １６ 一， 江 讲 硕 研 计
维普资讯
４６ ２
南 京 气 象 学 院 学 报
第 ２ ５卷
（ ）乘 客 平 峰 时 段 候 车 超过 １ ｉ ２ ０ｒ ｎ的人 数 尽 可 能 少 ； ａ
车人数 ， ＥⅢ表 示 第 ｋ时 段 第 ｉ 车 下 车 人 数 。则 当 ｔ （ ， 十 １ 时 ， 辆 ∈ ］
Ｆ（ ＝ ∑ Ｄ ）＝ ｆ ＝ Ⅲ十Ｄ ×［一 （ 十Ｋ 一１￣６， ｔ ５ ）／ｏ
（ ≤ ｉ １） ｏ ≤ ３。
设从开始 到 ｔ 时刻 在第 ｉ 的 累计 下 车 人 数 为 Ｘ ｆ 。则 当 ｔ （ ， 十 １ 时 ， 站 （） ∈ ］
王 顺 凤
（ 京气 象学 院 数学 系 ， 苏 南京 南 江 ２Ｏ ４） １ Ｏ ４
㈨
南 摘 要 ： 出公 交 车 调 度 问题 的 简便 数 学模 型 ， 对 多 目标 决 策 问题 的 非 劣 解 进 行 讨 给 并
论 气 ． 。 京 № ．
关 键 词 ： 学模 型 ； 目标 决 策 ； 劣 解 数 多 非
（ 一∑ Ｅ ｆ ） Ⅲ＋Ｅ ×Ｅ一 （ 十Ｋ一１３６ ， ｔ ５ ）／ｏ
由此 ， 问题 是一 个 多 目标 决 策 问 题 ｌ ， 策变 量 是 （ ， ， ， ） （ ｙ 一， ， 该 ＿ 决 】 ］ Ｘ ｘ … Ｘ 和 ｙ ， Ｙ ） 其 中 ｘ ｙ 分 别 表 示 上 、 行 线 第 一１辆 车 与第 辆 车 发 车 的 时 间 间 隔 （ ４ ， 下 １ ≤ ） 。从 乘 客 和公
数学建模-公交车调度问题
第三篇公交车调度方案得优化模型2001年 B题公交车调度Array公共交通就是城市交通得重要组成部分,作好公交车得调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司得经济与社会效益,都具有重要意义。
下面考虑一条公交线路上公交车得调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路得客流调查与运营资料。
该条公交线路上行方向共１4站，下行方向共13站，表3—1给出得就是典型得一个工作日两个运行方向各站上下车得乘客数量统计。
公交公司配给该线路同一型号得大客车,每辆标准载客１00人,据统计客车在该线路上运行得平均速度为20公里／小时.运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10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％。
试根据这些资料与要求，为该线路设计一个便于操作得全天（工作日)得公交车调度方案,包括两个起点站得发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样得程度照顾到了乘客与公交公司双方得利益；等等。
如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整得数学模型，指出求解模型得方法；根据实际问题得要求，如果要设计更好得调度方案,应如何采集运营数据.公交车调度方案得优化模型*摘要：本文建立了公交车调度方案得优化模型，使公交公司在满足一定得社会效益与获得最大经济效益得前提下，给出了理想发车时刻表与最少车辆数。
并提供了关于采集运营数据得较好建议。
在模型Ⅰ中，对问题１建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客得最少车次数４62次,从便于操作与发车密度考虑，给出了整分发车时刻表与需要得最少车辆数61辆。
模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司与乘客双方日满意度为（0、941,０、811)根据双方满意度范围与程度，找出同时达到双方最优日满意度（0、88０7,0、８807），且此时结果为474次5０辆;从日共需车辆最少考虑,结果为48４次４５辆。
公交车的调度问题的研究
公交车的调度问题的研究公交车的调度问题是指如何在规定的交通路线上合理地安排公交车的数量和发车时间，以满足乘客出行的需求，同时最大程度地节约公共资源和提高公交运营效率的问题。
本文将从调度问题的背景、存在的问题、解决方案等方面进行研究。
一、调度问题的背景随着城市化进程的不断加快，公共交通成为城市重要的组成部分。
而公交车是城市公共交通的主力军，在城市交通中占据着重要的地位。
然而，城市公交的规划与实施是一项复杂的工程，需要考虑诸多因素，其中之一就是公交车的调度问题。
公交车的调度与管理具有区域性、复杂性、非线性等特点。
因此，如何进行公交车调度和管理成为城市环境优化、实现可持续发展的关键问题。
二、存在的问题1. 车辆过多：在一些城市中，公交车的数量明显过多，往往导致车辆的空车率过高，资源浪费严重。
2. 运营不顺畅：由于车辆过多或车辆过少，公交车的运营效率往往受到影响，出现线路拥堵、车辆延迟、旅客滞留等现象。
3. 时间晚点：很多城市由于车辆数量过多或线路安排不当，导致公交车的行驶时间无法得到控制，公交车晚点的情况屡见不鲜。
4. 安全状况不佳：一些公交车可能由于人为因素、技术问题和天气影响，发生车辆状况异常，影响公交车的安全。
三、解决方案1. 采用车载GPS定位系统：在公交车上安装GPS定位系统，可以追踪每辆车辆的实时位置，实现公交车的动态调度。
2. 利用数据分析进行线路规划：根据乘客流量、行驶时间等数据分析，对公交线路进行合理规划，提高运营效率。
3. 实施公交公司内部管理制度：通过实施内部管理制度，可以规范车辆的发车时间、数量等细节，减少浪费资源，提高运营效率。
4. 制定应急预案：在公交车出现异常状况时，为规范应对措施，制定应急预案，保障公共安全。
总之，公交车的调度和管理对城市的可持续发展和环境治理有着重要的作用。
通过改进和完善公交车调度方案，我们可以提高公共交通的效率、减少能源消耗、提高城市居民的出行效率，促进城市可持续发展。
数学建模___车辆调度问题论文正稿
专业资料2012年西南财经大学数学建模竞赛赛题车辆调度问题说明：1、竞赛于5月2日12:00结束，各参赛队必须在此时间之前提交打印论文及上传论文电子文档，2、请认真阅读“西南财经大学数学建模竞赛章程”、“西南财经大学数学建模竞赛论文格式规范”，并遵照执行，3、打印论文交给经济数学学院办公室（通博楼B302），电子文档发至邮箱gdsxkj@4、选拔参加建模培训的本科参赛队必须提交一份解夏令营问题的论文，各本科参赛队根据自己的校赛状况，提前做好准备，校赛成绩公布后提交：夏令营问题地址5、由于本题目计算量比较大，竞赛期间如果计算不完，也可以提交部分成果。
某校有A、B两个校区，因为工作、学习、生活的需要，师生在两校区之间有乘车需求。
1、在某次会议上，学校租车往返接送参会人员从A校区到B校区。
参会人员数量、车辆类型及费用等已确定（见附录1）。
（1）最省的租车费用为多少？（2）最省费用下，有几种租车方式？2、两校区交通网路及车辆运行速度见数据文件（见附录2）。
试确定两校区车辆的最佳行驶路线及平均行驶时间。
3、学校目前有运输公司经营两校区间日常公共交通，现已收集了近期交通车队的运行数据（见附录3）。
（1）试分析运行数据有哪些规律，（2）运输公司调度方案是根据教师的乘车时间与人数来制定的，若各工作日教师每日乘车的需求是固定的（见附录4），请你根据运行数据确定教师在工作日每个班次的乘车人数，以供运输公司在制定以后数月调度方案时使用。
4、学校准备购买客车，组建交通车队以满足教师两校区间交通需求。
假设：（1）欲购买的车型已确定（见附录5），（2）各工作日教师每日乘车的需求是固定的（见附录4），（3）两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间（见附录2）若不考虑运营成本，请你确定购买方案，使总购价最省。
5、若学校使用8辆客车用于满足教师两校区间交通需求。
假设：（1）8辆客车的车型及相关数据已确定（见附录6），（2）各工作日教师每日乘车的需求是固定的（见附录4），（3）两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间（见附录2），（4）车库设在A校区，客车收班后须停靠在车库内。
数学建模论文(乘公交看奥运)
第18组：李姣 张华军 李醒乘公交，看奥运摘要本文探讨的是北京市的公交线路选择问题，属于运筹学中的最短路问题。
我们建立了多目标线性规划函数，运用软件Matlab 并结合Floyd 算法，求出了最优的乘车路线。
在问题一中，当仅考虑公汽线路时，我们建立了依次以最少的换乘次数、最短的时间、最省的费用为目标函数的多目标线性规划模型一。
此时，引入01-决策变量()u s 并在约束条件的限制下，运用Floyd 算法编程求解得到最优线路：在问题二中，当同时考虑公汽与地铁线路时，在模型一的基础上更改目标函数和约束条件，再次建立依次以最小的换乘次数、最短的时间、最省的费用为目在问题三中，公汽、地铁、步行交叉混合使用时，我们建立了3个最优化模型：换乘次数最少的优化模型、花费时间最短的优化模型、全程费用最省的优化模型。
根据乘客的各种心理偏好，可以依情况选择最优路线。
关键词：多目标线性规划 Floyd 算法 01-决策变量 最优路线1、问题重述1.1问题背景2004年在雅典奥运会上使用的info2004信息服务系统，为奥运期间来访的各国运动员、旅游观光者以及本国居民提供了便利，同时也将“数字奥运”、“科技奥运”、“人文奥运”融为一体，向世界宣告了信息化的广泛普及以及科技竞争的日益加剧。
“数字奥运”作为奥运会的亮点，旨在建设各种与奥运相关的信息与基础通信设施和系统，营造良好的信息化环境，提供优质的信息服务，是“科技奥运”的时代特征，是“人文奥运”的弘扬手段，我国人民翘首企盼的第29届奥运会明年8月将在北京举行，届时有大量观众到现场观看奥运比赛，其中大部分人将会乘坐公共交通工具（简称公交，包括公汽、地铁等）出行。
这些年来，城市的公交系统有了很大发展，北京市的公交线路已达800条以上，使得公众的出行更加通畅、便利，但同时也面临多条线路的选择问题。
如何通过高科技信息手段，建立一个公交查询服务系统，充分体现“以人为本”和“科技奥运”的理念，同时，进一步推动首都信息化的长期发展，实现“数字奥运”和北京生活的信息化的双重目标，提高我国的国际竞争力和影响力，便是值得我们深思的问题。
数学建模公交线路规划问题
3． 我校教职员工、学生的出行特点：上班、上课我校师生往返两校区的首要需求，结合我校教职 员工、学生的居住分布特点，因此我校教职员工、学生的出行特点十分明显，表现为时间空间 上的集中，具体特征如下： （1） 时间特点：上下课、上下班时间段（沙河校区—清水河校区：7:20、9:10、13:20、 15:10 、 18:20 ；清水河校区 — 沙河校区： 10:30 、 12:20 、 16:30 、 18:20 、 22 ： 20）出行人数骤增，其他时间段出行人数较少，甚至没有。 （2） 路线特点：起点、终点绝大多数为清水河校区、沙河校区两站。 本着 “保障教学科研工作开展， 满足师生往返两校” 的原则， 利用快速公交系统 （Bus Rapid Transit ——BRT）的便利因素、技术特点，结合我校师生出行特点，统筹便利性、社会效益、经济效益， 兼顾公交公司利益，进行方案制定。 2.1 线路选择 本线路以服务科大师生往返新老校区为初衷，所以在选择线路时，要使往返新老校区的时间最 短。由于交管部门数据不足，本文忽略由路况产生的拥塞、限速等情况，即认为路径最短时间最短。 2.2 站点设置 对于选择好的公交线路，在普通时段，与普通公交相同，按既定站点运行。在我校师生集中出 行时段，采用线路组合，即线路组合这种调度方式。首先我们对线路调度进行说明。 2.2.1 线路组合 此调度方式从普通线路按既定站点运行，站站停靠的方式派生出来。线路组合分标准线路、大 站快线、直达线路 ，并根据客流情况选择不同的方式（标准线路、大站快线、直达线路） 。它适用 于客流量大且集中，同时适用于开发分散的市郊区域。 其次对标准线路、大站快线、直达线路三种调度方式进行说明。 （1）标准线路：与普通公交线路相同，每站都停。
摘要
为配合我校和成都市公交规划部门，开设往返新老校区的快速公交线路。以高效便捷地保障广 大师生往返两校的交通需求。 本文解决了该公交线路的路线走向、站点设置、运行时长，发车间隔等设计问题，分析了拟定 的方案对学校的校车运行方案的影响，并作为向公交公司提供的策划论证的技术材料。本设计运用 Dijskra 算法，寻找到最快捷的路线走向。引入站点选择向量，发车间隔两个变量，结合客流量 OD 矩阵和站点距离矩阵，从出行时间成本和线路运营成本两个方面建立目标函数，运用遗传算法，求 解使目标函数最小的站点选择向量和发车间隔。 设计方案为：路线走向，沙河校区，一环路、蜀汉路、蜀西路、土龙路、金辉路、西源大道至 清水河校区。设置站点：电子科技大学沙河校区、苏宁电器建设路店、萤门口立交桥、蜀西路、土 龙路、金辉路、电子科大清水河校区。运行时间：7:30 首发车，21：30 末班车，共 14 小时。发车 间隔：11.43 分钟。
公交车数学建模
摘要本文是为了开发一个解决长沙市公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
在充分理解题意的基础上，我们从总体上把握，一致认为这是运筹学中的最短路问题。
我们所提供的这个系统，对于当乘客输入起始站和终点站，点击查询结果后，查询机就能很快地给出乘车路线及乘车所需要的最短时间，并且还可以给出相应的乘车费用。
也可以在有多个乘车站点的情况下，自主选择出最优乘车顺序以及相应的乘车最短时间和乘车费用。
公众的出行更加通畅、便利，但同时也面临多条线路的选择问题。
针对市场需求，我们设计了一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
其核心是线路选择的模型与算法，应该从实际情况出发考虑，满足查询者的各种不同需求。
对于问题一，在仅仅考虑公共汽车的换乘的时候，我们以最短的乘车时间和最优的乘车费用作为两个目标函数，建立相应的双目标规划模型：()Tmin和()Mm in。
对于问题二，在问题一的基础上，我们添加了排列组合模型，全列出所有的乘车顺序情况，由问题一所建模型求出各种情况下的最优时间和最优路费，然后综合比较选出所有情况中的最优乘车顺序。
利用Dijkstra算法解出我们所需要的结果。
我们同样利用了双目标函数的统筹规划原理，在Dijkstra的算法下，解决了在公共汽车换乘的问题，求得最短时间问题，找到了最合适的公交路线，均为最短的乘车时间和最优的乘车费用，从而更加完善了我们的公交系统。
本文的特点是在建立模型和算法的基础上，进行编程，使其具备系统查询功能，克服了人工查询数据的繁杂过程，使得到的结果更为准确，同时，此程序可以进行推广使用，为解决日常生活中最优路径的选择问题提供了方法，给人们的出行带来方便。
关键词：最短行程双目标网络模型 Dijkstra算法排列组合一、问题重述公共交通作为长沙市交通网络中的重要组成部分，由于公共交通对资源的高效利用，使得通过大力发展公共交通，实行公交优先成为缓解日趋严重的道路交通紧张状况的必然选择。
然而，面对迅速发展和不断更新的长沙市公共交通网，如何快速的寻找一条合理的乘车路线或换乘方案，成为长沙市居民和外地游客一个比较困惑的问题。
公共交通车辆调度算法研究
公共交通车辆调度算法研究公共交通在现代都市生活中扮演着重要角色，它为人们提供了高效便捷的出行方式。
而公共交通车辆调度算法的研究，则是提高交通运行效率和优化乘客出行体验的关键。
本文将探讨公共交通车辆调度算法的研究现状、挑战以及未来的发展方向。
一、算法研究现状随着智能交通系统的兴起和交通数据的快速积累，公共交通车辆调度算法的研究也取得了显著进展。
例如，纽约市交通部门正在开展一项基于大数据的公共交通车辆调度实验，通过分析乘客出行的历史数据和实时信息，优化车辆的调度策略，以实现更好的路线安排和车辆利用率。
另外，基于人工智能的公共交通车辆调度算法也逐渐得到了应用。
一些研究人员开发了能够根据交通流量和路况等信息，自主调整车辆的行进速度和路线的智能调度系统。
这些智能系统通过不断学习和优化，能够提高交通网络的鲁棒性和抗干扰能力。
二、挑战与问题在公共交通车辆调度算法的研究过程中，也面临着一些挑战和问题。
首先，交通拥堵和不可预测的事件对车辆调度造成了很大的影响。
如何在复杂的交通网络环境中，进行实时的调度决策，是一个亟待解决的问题。
其次，乘客行为的不确定性也是一个困扰研究人员的问题。
乘客的上下车地点、候车时间以及乘车数量等因素会影响车辆的调度策略。
如何在不准确信息下，准确预测乘客的出行需求，并为其提供合适的服务，是一个具有挑战性的任务。
此外，公共交通车辆的能源消耗也应该作为算法研究的一个重要考虑因素。
如何在保证车辆运行效率的同时，降低能源消耗，减少对环境的影响，是一个迫切需要研究的问题。
三、未来发展方向未来，公共交通车辆调度算法的研究将朝着以下几个方向发展：1. 多模态调度：随着共享单车、电动汽车等新型出行工具的出现，未来的公共交通系统将更加多样化和灵活。
因此，未来的算法研究应该考虑整合不同交通模式的调度，实现更高效的出行体验。
2. 区域协同调度：城市的公共交通系统往往是由多个运营商组成，各自独立运营。
未来的研究应该探索区域协同调度算法，实现车辆之间的信息共享和优化，提高整体运作效率。
43公交车的调度问题朱志祥和裴文涛
43公交车的调度问题朱志祥和裴文涛安徽工程大学数学建模（选修课）课程论文题目:关于公交车的调度问题摘要：本文主要是研究公交车调度的最优策略问题。
我们建立了一个以公交车的利益为目标函数的优化模型，同时保证等车时间超过10分钟（或者超过5分钟）的乘客人数在总的等车乘客数所占的比重小于一个事先给定的较小值首先，利用最小二乘法拟合出各站上（下）车人数的非参数分布函数，求解时先用一种简单方法估算出最小配车数43辆。
然后依此为参照值，利用Maple优化工具得到一个整体最优解：最小配车数为48辆，并给出了在公交车载客量不同条件下的最优车辆调度方案，使得公司的收益得到最大，并且乘客等车的时间不宜过长，最后对整个模型进行了推广和评价，指出了有效改进方向。
关键词：公交车调度；优化模型；最小二乘法队员1：朱志祥（化工101、学号3100404109）队员2：裴文涛（化工101、学号3100404145）指导老师：周金明成绩：完成日期：2022．11．7一、问题重述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10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%。
二、问题的假设1）该公交路线不存在堵塞现象，且公共汽车之间依次行进，不存在超车现象。
2）公共汽车满载后，乘客不能再上，只得等待下一辆车的到来。
3）上行、下行方向的头班车同时从起始站出发。
4）该公交路线上行方向共14站，下行方向共13站。
5）公交车均为同一型号，每辆标准载客100名，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。
6）客车在该路线上运行的平均速度为20公里/小时，不考虑乘客上下车时间。
7）乘客侯车时间一般不超过10分钟，早高峰时一般不超过5分钟。
数学模型描述城市公共交通运行优化的研究进展
数学模型描述城市公共交通运行优化的研究进展随着城市化进程的加快，城市公共交通的运行效率和服务质量成为了人们关注的焦点。
为了优化城市公共交通的运行，研究者们利用数学模型来描述和分析公共交通系统的运行情况，并提出相应的优化策略。
本文将介绍数学模型在城市公共交通运行优化方面的研究进展。
一、网络流模型网络流模型是研究城市公共交通运行的重要数学工具之一。
该模型将公共交通系统看作是一个网络，站点和线路之间的运输量可以用网络中的流量来表示。
研究者们通过构建网络流模型，可以分析公共交通系统中的拥堵情况、乘客流量分布以及线路运行效率等问题。
同时，他们还可以通过调整网络中的容量、流量分配等参数来优化公共交通系统的运行。
二、优化算法优化算法在城市公共交通运行优化中起到了关键作用。
通过数学模型和优化算法的结合，研究者们可以确定最优的线路规划、调整班次和优化乘客分配等策略，以提高公共交通系统的效率和服务质量。
常用的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法等。
这些算法可以帮助研究者在考虑各种约束条件的情况下，找到最优的解决方案。
三、智能交通系统随着信息技术的发展，智能交通系统在城市公共交通运行优化中的应用越来越广泛。
智能交通系统利用传感器、通信设备和计算机技术等手段，实时监测和管理公共交通系统的运行情况。
通过数学模型和数据分析，智能交通系统可以提供实时的交通信息和预测，帮助决策者做出合理的调度和优化策略。
智能交通系统的应用不仅提高了公共交通系统的效率，还提升了乘客的出行体验。
四、多目标优化城市公共交通系统的优化问题往往涉及到多个目标，如最小化总运行成本、最大化乘客满意度等。
为了解决这些多目标优化问题，研究者们提出了一系列的多目标优化方法。
这些方法可以通过权衡不同目标之间的权重，找到一组最优解，以满足不同利益相关者的需求。
五、实例分析为了验证数学模型在城市公共交通运行优化中的有效性，研究者们进行了大量的实例分析。
他们选择了不同城市的公共交通系统作为研究对象，通过采集和分析大量的数据，建立了相应的数学模型，并进行了模拟和优化实验。
数学建模中的优化调度问题
数学建模中的优化调度问题在数学建模中，优化调度问题是一个重要的研究领域。
优化调度问题可以通过数学模型和算法来解决，以提高资源利用率、降低成本、提高效率等目标。
本文将介绍数学建模中的优化调度问题，并讨论一些常见的调度算法和应用案例。
一、优化调度问题的定义与形式化描述优化调度问题通常是指在有限的资源和约束条件下，如何合理安排任务和资源的分配，以达到最佳的结果。
优化调度问题可以用数学模型来描述，常见的形式化描述包括：1. 作业调度问题：如何合理安排作业的执行顺序和时间，以最小化总执行时间或最大化作业的完成数量。
2. 机器调度问题：如何安排机器的任务分配和工作时间，以最小化总工作时间或最大化机器的利用率。
3. 运输调度问题：如何合理安排货物的运输路线和车辆的调度，以最小化运输成本或最大化运输效率。
二、常见的调度算法优化调度问题可以借助多种算法来求解，以下是一些常见的调度算法：1. 贪心算法：贪心算法通过每一步的局部最优选择来构建整体最优解。
例如，在作业调度问题中，可以按照作业的执行时间或紧急程度进行排序，然后按顺序进行调度。
2. 动态规划：动态规划通过将问题分解为子问题并记录子问题的最优解，再根据子问题的最优解来求解整体问题的最优解。
例如，在机器调度问题中，可以使用动态规划来确定每个任务在不同机器上的最优执行顺序。
3. 遗传算法：遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，通过模拟自然界的进化过程来寻找问题的最优解。
例如，在运输调度问题中，可以使用遗传算法来优化货物的运输路径和车辆的调度计划。
三、优化调度问题的应用案例优化调度问题广泛应用于生产制造、交通运输、资源分配等领域。
以下是一些优化调度问题的应用案例：1. 生产制造：在工厂生产过程中，如何合理安排设备的使用和任务的执行，以最大化生产效率或最小化成本。
2. 铁路调度：如何安排列车的行动计划和车次的分配，以最大化铁路运输能力和减少列车的延误。
3. 资源分配：如何合理分配有限的资源，如人力、设备和原材料，以最大程度地满足需求和降低成本。
数学建模-2001年的公交车调度问题
第三篇公交车调度方案的优化模型2001年 B题公交车调度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，表3-1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10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。
站名A13 A12 A11 A10 A9 A8 A7 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0 站间距(公里) 1.6 0.5 1 0.73 2.04 1.26 2.29 1 1.2 0.4 1 1.03 0.53 5:00-6:00 上371 60 52 43 76 90 48 83 85 26 45 45 11 0 下0 8 9 13 20 48 45 81 32 18 24 25 85 57 6:00-7:00 上1990 376 333 256 589 594 315 622 510 176 308 307 68 0 下0 99 105 164 239 588 542 800 407 208 300 288 921 615 7:00-8:00 上3626 634 528 447 948 868 523 958 904 259 465 454 99 0 下0 205 227 272 461 1058 1097 1793 801 469 560 636 1871 1459 8:00-9:00 上2064 322 305 235 477 549 271 486 439 157 275 234 60 0 下0 106 123 169 300 634 621 971 440 245 339 408 1132 759 9:00-10:00 上1186 205 166 147 281 304 172 324 267 78 143 162 36 0 下0 81 75 120 181 407 411 551 250 136 187 233 774 483 10:00-11:00 上923 151 120 108 215 214 119 212 201 75 123 112 26 0 下0 52 55 81 136 299 280 442 178 105 153 167 532 385 11:00-12:00 上957 181 157 133 254 264 135 253 260 74 138 117 30 0 下0 54 58 84 131 321 291 420 196 119 159 153 534 340 12:00-13:00 上873 141 140 108 215 204 129 232 221 65 103 112 26 0 下0 46 49 71 111 263 256 389 164 111 134 148 488 333 13:00-14:00 上779 141 103 84 186 185 103 211 173 66 108 97 23 0 下0 39 41 70 103 221 197 297 137 85 113 116 384 263 14:00-15:00 上625 104 108 82 162 180 90 185 170 49 75 85 20 0 下0 36 39 47 78 189 176 339 139 80 97 120 383 239 15:00-16:00 上635 124 98 82 152 180 80 185 150 49 85 85 20 0 下0 36 39 57 88 209 196 339 129 80 107 110 353 22916:00-17:00 上1493 299 240 199 396 404 210 428 390 120 208 197 49 0 下0 80 85 135 194 450 441 731 335 157 255 251 800 557 17:00-18:00 上2011 379 311 230 497 479 296 586 508 140 250 259 61 0 下0 110 118 171 257 694 573 957 390 253 293 378 1228 793 18:00-19:00 上691 124 107 89 167 165 108 201 194 53 93 82 22 0 下0 45 48 80 108 237 231 390 150 89 131 125 428 336 19:00-20:00 上350 64 55 46 91 85 50 88 89 27 48 47 11 0 下0 22 23 34 63 116 108 196 83 48 64 66 204 139 20:00-21:00 上304 50 43 36 72 75 40 77 60 22 38 37 9 0 下0 16 17 24 38 80 84 143 59 34 46 47 160 117 21:00-22:00 上209 37 32 26 53 55 29 47 52 16 28 27 6 0 下0 14 14 21 33 78 63 125 62 30 40 41 128 92 22:00-23:00 上19 3 3 2 5 5 3 5 5 1 3 2 1 0 下0 3 3 5 8 18 17 27 12 7 9 9 32 21站名A0 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 站间距(公里) 1.56 1 0.44 1.2 0.97 2.29 1.3 2 0.73 1 0.5 1.62 5:00-6:00 上22 3 4 2 4 4 3 3 3 1 1 0 0 下0 2 1 1 6 7 7 5 3 4 2 3 9 6:00-7:00 上795 143 167 84 151 188 109 137 130 45 53 16 0 下0 70 40 40 184 205 195 147 93 109 75 108 271 7:00-8:00 上2328 380 427 224 420 455 272 343 331 126 138 45 0 下0 294 156 157 710 780 849 545 374 444 265 373 958 8:00-9:00 上2706 374 492 224 404 532 333 345 354 120 153 46 0 下0 266 158 149 756 827 856 529 367 428 237 376 1167 9:00-10:00 上1556 204 274 125 235 308 162 203 198 76 99 27 0 下0 157 100 80 410 511 498 336 199 276 136 219 556 10:00-11:00 上902 147 183 82 155 206 120 150 143 50 59 18 0 下0 103 59 59 246 346 320 191 147 185 96 154 438 11:00-12:00 上847 130 132 67 127 150 108 104 107 41 48 15 0 下0 94 48 48 199 238 256 175 122 143 68 128 346 12:00-13:00 上706 90 118 66 105 144 92 95 88 34 40 12 0 下0 70 40 40 174 215 205 127 103 119 65 98 261 13:00-14:00 上770 97 126 59 102 133 97 102 104 36 43 13 0 下0 75 43 43 166 210 209 136 90 127 60 115 309 14:00-15:00 上839 133 156 69 130 165 101 118 120 42 49 15 0 下0 84 48 48 219 238 246 155 112 153 78 118 346 15:00-16:00 上1110 170 189 79 169 194 141 152 166 54 64 19 0 下0 110 73 63 253 307 341 215 136 167 102 144 425 16:00-17:00 上1837 260 330 146 305 404 229 277 253 95 122 34 0 下0 175 96 106 459 617 549 401 266 304 162 269 784 17:00-18:00 上3020 474 587 248 468 649 388 432 452 157 205 56 0 下0 330 193 194 737 934 1016 606 416 494 278 448 1249 18:00-19:00 上1966 350 399 204 328 471 289 335 342 122 132 40 0 下0 223 129 150 635 787 690 505 304 423 246 320 1010 19:00-20:00 上939 130 165 88 138 187 124 143 147 48 56 17 0 下0 113 59 59 266 306 290 201 147 155 86 154 398 20:00-21:00 上640 107 126 69 112 153 87 102 94 36 43 13 0 下0 75 43 43 186 230 219 146 90 127 70 95 319 21:00-22:00 上636 110 128 56 105 144 82 95 98 34 40 12 0 下0 73 41 42 190 243 192 132 107 123 67 101 290 22:00-23:00 上294 43 51 24 46 58 35 41 42 15 17 5 0 下0 35 20 20 87 108 92 69 47 60 33 49 136公交车调度方案的优化模型*摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。
数学建模-2001年的公交车调度问题教学内容
数学建模-2001年的公交车调度问题第三篇公交车调度方案的优化模型2001年 B题公交车调度Array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，表3-1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10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。
公交车调度方案的优化模型*摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。
并提供了关于采集运营数据的较好建议。
在模型Ⅰ中，对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客的最少车次数462次，从便于操作和发车密度考虑，给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。
模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为（0.941，0.811）根据双方满意度范围和程度，找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807)，且此时结果为474次50辆；从日共需车辆最少考虑，结果为484次45辆。
车辆调度问题的数学模型-精选文档
车辆调度问题的数学模型车辆调度是公交公司、旅游公司、企事业单位等经常遇到的问题，在分析乘车人数、时间、地点等因素的基础上，如何购置车辆使得成本最低，如何合理安排车辆以满足乘客需要，如何使车辆运营费用最省，这些问题都可通过数学建模的方法加以解决.下面以某学校的车辆调度为例进行研究：1.在某次会议上，学校租车往返接送参会人员从A校区到B 校区.参会人员数量见附表1，车辆类型及费用见附表2，请你研究费用最省的租车方案.2.学校准备购买客车，组建交通车队以满足教师两校区间交通需求.假设各工作日教师每日乘车的需求是固定的（见附表3），欲购买的车型已确定（见附表4），两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间35分钟.若不考虑运营成本，请你确定购买方案，使总购价最省.附表1参会人员数量二、问题二模型的建立与求解1.问题分析由于两校区间车辆单程运行时间为35分钟，往返则需70分钟，因此，若不同校区之间的发车时间小于35分钟，或同一校区的发车时间小于70分钟的话，车辆是不能周转使用的，据此便可确定某一时段的乘车人数.通过观察A校区与B校区的18个发车时间，可以看出有两个乘车高峰时段，第一个高峰时段是早上7：30至8：15（即早高峰时段），乘车人数为188人.第二个高峰时段是下午17：15至17：45（即晚高峰时段），乘车人数为222人.从乘车人数看晚高峰时段要多于早高峰时段，而且晚高峰时段的发车时间较为分散，显然只要按晚高峰时段购买车辆，便可满足教师乘车需求.2.模型的建立与求解为建立模型的需要，我们将A校区的发车时间17：15，B校区的发车时间17：15，17：30，17：45依次按1，2，3，4编号.设xij为第i个发车时间点需购置的j型车的数量，（i=1，2，3，4；j=1，2，…，6），cj为购置（包括购置税10%）第j型车的单价，j=1，2，…，6.目标函数是使购车总费用最小.约束条件：满足晚高峰时段各个发车时间点的乘车需求.设z表示购车总费用，在不考虑运营成本的情况下，建立整数线性规划模型如下：minz=∑41i=1∑61jcjxij。
数学建模的公交车调度问题
第三篇公交车调度方案的优化模型2001年 B题公交车调度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，表3-1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10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。
公交车调度方案的优化模型*摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。
并提供了关于采集运营数据的较好建议。
在模型Ⅰ中，对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客的最少车次数462次，从便于操作和发车密度考虑，给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。
模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为（0.941，0.811）根据双方满意度范围和程度，找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807)，且此时结果为474次50辆；从日共需车辆最少考虑，结果为484次45辆。
公交车排班问题数学建模
公交车排班问题数学建模
公交车排班问题可以用数学建模来解决。
以下是建模步骤：
1. 确定时间段和班次：首先，需要确定公交车公司的营业时间段以及规划的班次数目。
2. 收集数据：收集历史乘客流量、不同时间段的平均载客量、行车路线、拐点等数据，以这些数据为基础进行排班计划。
3. 建立模型：根据收集到的数据建立排班数学模型，如线性规划模型或整数规划模型。
4. 优化计算：通过计算机模拟或数学优化软件，寻找最优排班方案。
5. 调整和验证：根据实际情况对模型进行调整和验证，不断优化排班计划。
需要注意的是，公交车排班问题还涉及车辆维护、司机轮换等因素，需要考虑多种因素进行综合优化。
因此，在建模过程中需要综合考虑各种变量和约束条件。
公交车调度的数学模型
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维普资讯
第 ７ 卷
第 ４期
哈 尔 滨 理 工 大 学 学 报
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２０ ０ ２年 ８月
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公交车调度数学模型
公交车调度数学模型编者按:木文依据题意和数据进行分析与抽象，建立了车辆的满载率, 乘客的等待抱怨程度和拥挤抱怨程度三个目标函数的多目标规划数学模型。
基于多目标规划加权分析法，进行数值计算，结果合理。
但加权分析时所取权系数只有一组，最好多取几组权系数进行比较。
虽然, 文中最后提及灵敏度检验，但并没有实质性进行分析，缺乏理论指导。
摘要:本文利用多目标优化方法建立了公交车调度的数学模型。
首先通过数据分析，并考虑到方案的可操作性，将一天划分为早高峰前, 早高峰，早高峰和晚高峰之间，晚高峰及晚高峰后5个时段;引入车辆的平均满载率，乘客的等待抱怨程度及拥挤抱怨程度作为三个目标函数, 建立了三目标优化模型;通过加权,将三个目标函数合并为一个目标函数。
运用MATLAB数学软件计算出了上行、下行各个时段发车的时间间隔:上行各时段时间间隔分别为5、2、4、3、25,下行各时段时间间隔分别为10、2、5、3、&单位:分钟）;所需总车辆数为52辆,共发车534次，公交公司的平均满载率为82.094%,抱怨顾客的百分比为0.91%. 通过模型检验得出所求模型较为稳定。
最后，通过对原始数据的分析和处理，得出在进入和离开乘客高峰时期，局部缩短采集数据时间间隔是改善调度方案的有效方法.关键词:公交车调度;数学模型;多目标非线性规划二、正文1模型假设1）假设表上所给数据能反映该段线路上的H常客流量；2）车辆上行或下行到达终点站时,所有的乘客必须全部下车；3）乘客无论是上行还是下行，无论经过几个站，车票价为定值；4）各公交车为同一个型号，公交车会按调度表准时到站和出站；5）在同一个时间段内，相邻两辆车发车时间间隔相等；6）车上标准载客人数为100人，超过此数将会造成乘客抱怨；7）早高峰时乘客等待时间不超过5分钟,正常时不超过10分钟，否则乘客将会抱怨；8）早上5:00上下行起点站必须同时发车；9）不计乘客上下车所花费的时间，公交车在行驶过程中速度保持不变；10）假设每辆车经过各个车站时不会留有乘客。
关于公交排班方案的模型建立及研究
关于公交排班方案的模型建立及研究关于公交司机排班方案的数学模型建立及研究摘要一、问题重述目前，随着南昌市经济进一步的发展，道路变得越来越多，公交线路也随之越来越多。
但相应的问题也相应的问题也层出不穷，例如：有的线路司机不足、有的线路司机每天需要开车的时间太长以至于给交通造成安全隐患、还有的线路经常堵车打乱了线路的运行计划等等。
为此创建公交轮班问题的数学模型，并依据数学模型得出各种问题的优化方案就具备关键的现实意义。
本题就是基于公交轮班精心安排的问题。
问题1：根据公交车运行线路及五月份具体情况，求当月总班次的最小值。
通常，公交公司按月给司机轮班。
而为了使公司的运转成本最高则必须综合分析公交线路的运行状况、公交车停靠站的频率，并且这两个因素又随着五月份每天相同的状况（工作日、节假日）展开变化。
因此必须先分析五月份工作日以及节假日不同时段公交车运行的情况，找出其内在的规律。
以公交线路的发班的间隔、车辆在线路中的运行情况、车辆的运行时间的可控性为参量建立数学模型。
问题2：根据对于司机工作情况的具体内容规定，创建模型解五月份该线路的司机轮班方案。
公交公司对于司机排班的规定主要有：（1）司机每天上班时间不超过8小时；（2）司机连续开车不得超过4小时；（3）每名司机至少每月完成120班次。
五月份有20个工作日，11个节假日。
因此为了对司机展开五月份的轮班就必须化解以下问题：（1）使轮班合乎公交公司得出的条件；（2）各个条件之间的关系，满足条件应该遵守的顺序；（3）公交司机轮班必须必须合理，并且参予轮班的人数为最轻。
问题3：假如规定每个司机每周连续工作五天，休息两天。
求出每周需要司机的人数以及排班方案。
公交司机每周已连续工作五天，歇息两天。
须要优化司机的人数，这就是在问题二的司机日工作时间规定的基础上减少了司机周工作时间的掌控条件。
对本反问展开答疑主要就是必须厘清司机日工作时间的与周工作时间的关系，以轮班司机人数最少的前提下对司机展开轮班。
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2011年数学建模论文——对公交车调度问题的研究摘要：本文根据所给的客流量及运营情况排出公交车调度时刻表，以及反映客运公司和乘客的利益有多个指标，建立了乘客的利益及公司利益两个目标函数的多目标规划数学模型。
基于多目标规划分析法，进行数值计算，从而得到原问题的一个明确、完整的数学模型，并在模型扩展中运用已建的计算机模拟系统对所得的结果和我们对于调度方案的想法进行分析和评价。
首先通过数据的分析，并考虑到方案的可操作性，将一天划为；引入乘客的利益、公司利益作为两个目标函数，建立了两目标优化模型。
通过运客能力与运输需求(实际客运量) 达到最优匹配、满载率高低体现乘客利益；通过总车辆数较少、发车次数最少表示公司利益建立两个目标函数。
应用matlab中的fgoalattain进行多目标规划求出发车数，以及时间步长法估计发车间隔和车辆数。
关键字：公交车调度；多目标规划；数据分析；数学模型；时间步长法，matlab一问题的重述：1、路公交线路上下行方向各24站，总共有L 辆汽车在运行，开始时段线路两端的停车场中各停放汽车m辆，每两车可乘坐S人。
这些汽车将按照发车时刻表及到达次序次发车，循环往返地运行来完成运送乘客的任务。
建立数学模型，根据乘客人数大小，配多少辆车、多长时间发一班车使得公交公司的盈利最高，乘客的抱怨程度最小。
假设公交车在运行过程中是匀速的速度为v。
1路公交车站点客流量见下表1 已知数据及问题的提出我们要考虑的是市的一路公交线路上的车辆调度问题。
现已知该线路上行的车站总数N1 ( = 24 )，下行的车站总数N2 ( = 24 )，并且给出每一个站点上下车的人数。
公交线路总路程L（=L）；公交行驶的速度V=20km/ h；运营调度要求,车辆满载率不应超过r= 120 % ,一般也不要底于r= 50 %。
现要我们根据以上资料和要求,为该线路设计一个公交公司发车时间的调度方案、一共需要多少辆车、公交车道路行驶过程中的速度以及公交车车型的选择的方案。
并给出刻划乘客和公交公司双方利益、满意程度的指标,进行评估等。
2准备工作我们首先来看一下上、下行线的有关客流量数据。
由给出数据对数据进行处理，可简化模型求出每分钟的平均客流量。
请注意这个表格是对数据的简单处理，剔除、修正一些不合理的数据,并且以人/分钟为单位保留一位小数进行四舍五入。
需要注意：下车平均客流量是将在每个站点的下车人数进行时间划分，是在以无论等多长时间乘客都不会离开的前提下假设的；表格中出现的0不是说此站没有人，而是客流量太小可以忽略不计。
然后将各站的上车平均客流量和下车平均客流量之和进行比较,大于或等于3.0人次每分钟的定为大站,认为在该站上下车需耗时2 分钟,即Δt i = 2 ;1.0人次每分钟至3.0人次定为中等站,消耗1分钟；上下车耗时1 分钟小于5000 人为小站,上下车耗时0.5分钟。
3 问题的初步分析及基本假设制定公交车调度方案需要考虑的因素非常多,且很多因素都是随机的。
为了抓住重点,简化模型建立及求解,必须作一定的简化假设和设定。
1) 汽车从起点站发车后,都能在额定的时间里到达终点站;2) 汽车行驶过程都看做匀速行驶；3) 乘客在规定的时间都可以乘车;4) 乘客的满意程度只以他所乘的车的拥挤程度来衡量;5) 在车站等待的人绝大多数不会离去。
6) 公交站点确定，距离的调整不考虑特殊情况7) 根据给定数据客流量是一个平均值，则考虑调度问题只需考虑一个时间段即可。
8）车辆上行或下行到达终点时，所有的乘客必须下车；9) 在同一个时间段，相邻两辆车发车时间间隔相等；10）对全天而言客车公司基本把所有的顾客运完；4 模型的建立4. 1 符号说明:N 某时段发车次数（注：由于数据给定为平均客流量只需考虑在一个完整的周期的车次，即从始发站到终点站的这段时间）B 某时段的平均满载率T=L/v+ Σti 一辆公交从始发站到终点站的整个时间ai 第i站上车平均客流量R =T*ΣaiB= R / ( c ×N) R 为某时段的总上车人数, c = 100 人/ 车次α供求匹配比α= ( ΣV) / ( ΣQ)k 控制参数Q 某时段运客能力(人×公里)Q = 某时段发车次数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公里; 下行时, L公里V 某时段的需要运客量(人×公里)V = Σj( xj-yj)*T* Lj j ∈(24 ,12 ...,1 ,0) , 上行方向; j ∈(0 ,2 ,3 , ...24) , 下行方向。
其中, x j 为某时段A j 站的上车人数; yj为某时段A j 站的下车人数L j 为A j 站距该单程方向上终点站的距离。
问题一:发车次数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 ( Q ×B - V )^ 2Ⅱ各时段的发车车次均最小min{ N}约束条件: ①各时段的平均满载率限制0、5 ≤B ≤1、2②供求匹配比限制α≤k4、2 目标函数说明:目标函数Ⅰ使某时段的运客能力Q 与运输需求(实际客运量) V 达到最优匹配,β反映满载率高低的影响。
目标函数Ⅱ使所需的最大发车次,在满足约束条件下尽可能少, 以使总车辆数较少。
4、3 约束条件说明:条件①是限制满载率满足运营调度要求,是考虑了程客的利益。
条件②是限制供求匹配比α小于常数k。
补充约束条件: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ΣN2 i = N1. 在增添约束条件ΣN2 i = N1之后,用二次规划求得各时段发车次数N1 i 和N2 i 。
问题二：发车数量及发车间隔的确定(1)发车间隔的确定在这部分,我们采用时间步长法,根据假设一个时段发车间隔时间t i 相等,则t i 可由N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,搜索最优调度方案解。
(2) 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A 23站和A 0 站分别有车场A 和B ,从车场中不断有车发出,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。
(3)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。
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:平均满载率上行方向B01 = ( ΣkΣj1B( k , j1) / ( N1 ·J1)下行方向B02 = ( ΣkΣj2B( k , j2) / ( N2 ·J2)满载率分布可以由B( k , j) 确定。
平均候车时间上行方向T1 = ( ΣkΣj1T ( k , j1) / ( N1 ·J1)下行方向T2 = ( ΣkΣj2T ( k , j2) / ( N2 ·J2)符号说明:D ( k , j) 第k 次车到第j 站时上车与下车的人数之差; (已知)C( k , j) 第k 次车离开第j 站时站台上的滞留人数; C( k , j) = C( k - 1 , j) + D ( k , j) -(120 - B ( k , j - 1)B ( k , j) 第k 次车离开第j 站时车上的人数; B ( k , j) = B ( k , j - 1) + D ( k , j) + C( k -1 , j) - C( k , j)T ( k , j) 为第k 次车离开第j 站时站台上滞留者的滞留时间; T ( k , j) = C( k , j) ·t iβ( k , j) 为第k 次车离开第j 站时的满载率,β( k , j) = B ( k , j) / 100 ; N1 , N2 为一天单程所发的车次总数; J1 , J2 为单程站台总数;4.4试验过程及数据处理程序一x=[11;0.5;0.2;0.5;0.7;-1;1;0.3;0.6;3;2;0.5;0.6;-2;0;-2.4;0;-0.1;-0.5;-2;-2;-5;-7;10];l=11.500:-0.5:0;T=67;V=T^2*l*x程序二function output=myfun(n)output=zeros(2,1);output(1)=(ni*c*l*bi-vi)^2;output(2)=ni;%其次在命令窗口中输入如下语句;A=[0,1;0,-1];b=[1.2;-0.5];options=optimset('MaxFunEvals',1000000,'MaxIter',1000000,'TolX',0.1);n=fgoalattain(myfun,[3,1],[10,10],[-10,-10],A,b) ;4.5模拟结果及统计指标分析设全程的长度为L=12km,车的平均速度为v=20km/h，假设站点间的距离为等距的。
根据大小站及距离得出上行方向需要的时间为67分钟，下行方向需要的时间为66.5分钟，上行方向乘客需求量V= 189 下行方向乘客需求量V=90 。
根据程序得上行N= 10 ,B= 1 。
下行N= 9 ,B= 1。
上行平均每5分钟发一辆车，下上行平均每6分钟发一辆车5调度方案:认为在该路线上运行的总车数固定不变,形成序贯流动的车流,依照“按流开车”和“先进先出”的原则,按发车时刻表发车。
6 模型的进一步讨论1) 关于采集运营数据的讨论由于我们假设在一个时段乘客到站服从均匀分布, 而实际中乘客到站时间不可能都服从均匀分布。
特别是数据给出的是一个公交车在每一站的经验值就会使模型结论误差较大。