基于任务均衡度的城轨乘务计划优化模型及算法研究

基于任务均衡度的城轨乘务计划优化

模型及算法研究

摘要：

城轨作为一种高效、快捷的交通工具，日益受到人们的重视。在城轨

运营过程中，乘务计划对运营效率和安全性具有决定性影响。本文针

对城轨乘务计划优化问题进行研究，提出了一种基于任务均衡度的优

化模型及算法。具体地，该模型以乘务人员的任务均衡度为优化目标，考虑了人员配备约束、不同任务耗时以及乘务人员的特点。针对该模型，我们设计了一种基于遗传算法的优化方法，并通过实验验证了模

型的有效性。实验结果表明，该模型可以有效地优化乘务计划，提高

城轨的运营效率和安全性。

关键词：

城轨，乘务计划优化，任务均衡度，遗传算法

引言：

城市轨道交通（城轨）是一种快速、高效、环保的公共交通工具，受

到了越来越多城市的青睐。在大多数城轨系统中，乘务人员扮演着重

要的角色，负责售票、驾驶车辆、维修设备等工作。为了协调各项任务，提高城轨的运营效率和安全性，需要进行乘务计划的优化。

乘务计划优化问题是一个复杂的组合优化问题，涉及到乘务人员数量、不同任务的耗时以及人员的特点等多个因素。现有的研究大多集中在

人员排班和任务安排等方面，较少考虑任务均衡度的影响。因此，本

文针对该问题进行了研究，并提出了一种基于任务均衡度的城轨乘务

计划优化模型及算法。

模型设计：

本文提出的城轨乘务计划优化模型考虑了任务均衡度的影响，将乘务人员的任务均衡度作为优化目标，同时考虑以下因素：

1. 人员配备约束：每辆列车必须配备一定数量的乘务人员，且不同类型的列车需要不同数量的人员。

2. 不同任务的耗时：乘务人员需要完成不同的任务，每个任务的耗时不同。

3. 乘务人员的特点：乘务人员具有不同的能力和特点，对任务的完成效率也有很大的影响。

具体地，本文将乘务计划抽象为一个有向图，其中每个节点表示一个任务，每个边表示任务之间的先后关系。基于该图，我们定义了任务均衡度指标，用于反映乘务人员完成任务的平衡程度。具体地，任务均衡度定义为：

$EB=\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}(\text{time}_{i}-

\overline{\text{time}})^2}{n}$

其中，$n$表示任务的总数，$\text{time}_{i}$表示完成第$i$个任务所需的时间，$\overline{\text{time}}$表示所有任务完成时间的平均值。

优化算法：

本文设计了一种基于遗传算法的优化方法，用于解决城轨乘务计划优

化问题。具体地，我们将乘务人员的任务均衡度作为目标函数，遗传

算法作为优化方法，通过不断迭代来寻找最优解。

遗传算法包括了选择、交叉和变异三个步骤。在选择阶段，根据适应

度函数（即任务均衡度指标）对不同解的质量进行评估，并选择较优

的个体进行交叉和变异。在交叉和变异阶段，通过对不同个体的基因

组合进行操作，产生新的后代个体。通过不断迭代优化，遗传算法可

以找到一个优化程度较高的城轨乘务计划。

实验与结果：

本文在某城轨系统中进行了实验，并比较了我们提出的优化模型和其

他方法的性能表现。实验结果表明，我们提出的乘务计划优化模型可

以有效地提高城轨的运营效率和安全性。与其他方法相比，我们的方

法可以更好地平衡不同任务之间的耗时，并缩短了城轨的运营时间。

同时，我们的方法也能够满足人员配备约束和人员特点等实际需求。

结论：

本文提出了一种基于任务均衡度的城轨乘务计划优化模型及算法。该

模型通过考虑任务均衡度的影响，有效地提高了城轨的运营效率和安

全性。与其他方法相比，我们的方法可以更好地平衡乘务人员的任务，满足不同任务的耗时需求。本文的研究有望为城轨乘务计划的优化提

供一定的参考。

未来研究方向：

本研究的优化模型和算法主要考虑了任务均衡度作为目标函数，但是

还有其他因素也会影响城轨乘务计划的质量，如人员成本、人员安全、车辆调度等。因此，未来的研究可以考虑将这些因素也纳入到优化模

型中，并综合考虑这些因素的影响。

此外，本研究使用遗传算法进行优化，并取得了一定的成效。但是，

遗传算法也存在一些缺点，如容易陷入局部最优解等。因此，未来的

研究可以探索其他优化方法，如模拟退火算法、禁忌搜索算法等，以

寻找更优的城轨乘务计划。

最后，本研究主要针对城轨系统进行优化，但是类似的优化问题在其

他交通运输领域也存在，如公交、航空等。因此，未来的研究可以将

本研究的优化模型和算法应用到其他领域，以提高交通运输系统的效

率和安全性。

另一个可能的研究方向是将人工智能技术应用于城轨乘务计划的优化。例如，可以探索基于深度学习的模型来预测城轨乘务任务的需求量，

以更好地分配人员和车辆资源。此外，可以利用机器学习技术来优化

城轨的运营计划，以适应日益变化的交通需求和城市发展情况。

另一个值得研究的领域是城轨乘务计划的实时调整。目前，城轨乘务

计划往往是一次性制定的，但是在实际运营中，由于各种不可预测的

原因，如天气、客流高峰期等，计划需要实时调整。因此，可以探索

基于实时数据的优化模型和算法，以便根据实时数据调整城轨乘务计划，提高城轨系统的效率和准确性。

最后，城轨乘务计划的优化需要不断更新和改进。未来的研究可以建

立长期可持续的优化系统，以确保城轨系统始终能够以最优的方式运营。除了优化算法本身，还可以考虑将智能监控、自动化计划生成等

技术应用到城轨乘务计划的优化中，以提高效率、降低成本。

此外，还可以考虑将社交网络分析技术应用到城轨系统中，在分析城

市交通需求和乘客出行规律的基础上，进一步优化城轨乘务计划。另外，可以使用虚拟仿真技术来设计和测试乘务计划，以减少现实中的

时间和成本投入。