基于多目标规划的公交车调度方法研究

城市公交车辆调度算法优化研究

城市公交车辆调度算法优化研究随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出，公交车成为很多城市居民生活中不可或缺的交通工具。

然而，由于城市公交车辆数量有限，车辆调度问题成为制约公交系统运行效率的关键因素之一。

为了优化公交车辆调度，提高公交系统的运行效率和服务质量，各地研究人员开始致力于城市公交车辆调度算法的优化研究。

城市公交车辆调度算法优化研究的目标是在保证乘客出行需求满足的前提下，最大限度地提高公交系统的运行效率。

通过合理地进行公交车辆调度，可以减少公交车辆在路上的等待时间和空驶时间，提高运行速度，减少拥堵现象，提升乘客出行体验。

一种常见的优化调度算法是基于传统的规划算法进行改进。

传统的公交车辆调度算法通常采用固定的线路和发车时间表，忽视了公交车辆实时的运行状况和乘客流量情况。

而现代的优化调度算法则结合了实时数据分析和智能算法，以根据实时交通状况和乘客需求进行灵活调度。

其中，一种常用的算法是基于模拟退火算法的公交车辆调度优化算法。

模拟退火算法是一种启发式算法，通过模拟物质退火的过程，寻找全局最优解。

在公交车辆调度优化中，模拟退火算法可以通过随机变换当前调度方案，再根据目标函数评估新方案的优劣程度，并以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优解。

通过多次迭代运行退火过程，最终可以找到一个较优的公交车辆调度方案。

另外，还有一种常用的算法是基于遗传算法的公交车辆调度优化算法。

遗传算法是模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，不断迭代调整待优化解的染色体结构，以逐步优化解的质量。

在公交车辆调度优化中，遗传算法可以通过定义适应度函数、选择操作和进化操作等步骤，不断生成新的调度方案，并筛选出更好的方案进行下一轮进化。

除了上述两种优化算法，还有一些其他算法也被应用于城市公交车辆调度优化，例如粒子群算法、蚁群算法等。

这些算法都以各自特点和优点著称，可以根据具体需求和场景选择适用的算法进行优化。

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

3. 3 约束条件的处理
由于模型具有约束条件 , 利用遗传算法进行求解时需要对其约束条件进行处理 , 本文对约束条件的处理采用了罚函数 [ 6 ] 。 1) 采用不符合约束条件的解即判定其不能参与下一次后代的繁殖 ,既 “死亡法” 时 ,发生了种群集体死亡的情况。这是由于对 f a > 120 人的解 , 不考虑 f a 超过 120 人的程度 , 均判定 v al = 0 , 算法无法区分解的优劣 , 有可能进化为符合约束条件的解也被判定 “死亡” , 导致进化停滞 , 算法终止时适值度为 0 , 无法找到 f a ≤ 120 时的解。 ) 2 采用乘数惩罚法 , 即当 f a > 120 人时 , 对
max K 14
K =1 j =1
P =
∑∑p
N总
w 0 Kj
( 5)
w 0 Kj
max K 14
要求 ,客流低谷时段乘客候车时间一般不要超过
10 min , 早晚客流高峰时段时一般不要超过 5 min ,所以在客流高峰时段 , 将等待 5 min 的满
P =
K =1 j =3
g1 为乘客等待满意度的权系数 ; g2 为公交公司载
客满意度的权系数 ; max 为最大值 ; v al 为目标函数值 ; f a 为最大载客量。
2. 2 评价函数的建立 2. 2. 1 乘客等待时间满意度 1) 等待时间满意度函数。根据运营调度的
营运效益集中表现在发出的公交车的平均载客率 ,营运要求满载率不应超过 120 % ,并且不要低于 50 % 。所以将车上载客人数在 100 ～ 120 之间时对应的公司满意度为 1 ; 在 50 人时为 0. 6 ; 空车时为 0 ; 有 : 0 . 012 w 0 ≤ w ≤20 ( 4) P = 0 . 008 w + 0 . 2 50 < w < 100 1 100 ≤ w ≤120 2) 公交公司载客满意度评价。将 1 个方向各个运营区间的载客满意度累加 , 然后比上 1 个方向总的区间个数 , 转化为平均 1 个区间里的满意度 ,将这个值作为全天 1 个方向的运营满意度评价值。上行、下行方向的表达式分别由式 ( 5) 与式 ( 6) 给出。

公交线路车辆调度算法研究

公交线路车辆调度算法研究公交交通作为城市居民出行的主要方式之一，对于解决交通拥堵、减少环境污染和提高出行效率具有重要意义。

而公交车辆调度算法的优化研究，可以有效提高公交服务的质量和效率。

一、调度算法的意义与挑战在城市中，公交车辆的调度任务十分复杂。

其涉及到线路选择、车辆分配以及时间安排等多个方面。

而传统的人工调度方法往往效率低下且容易出错。

因此，研究一种高效的公交车辆调度算法变得非常重要。

现代调度算法采用了数学模型和计算机技术，通过分析大量的运行数据，来实现公交车辆的智能调度。

这对于提高运营效率、减少人力和资源成本具有重要意义。

然而，公交车辆调度算法研究仍然面临许多挑战。

首先，城市交通具有高度复杂性，公交车辆需要面对复杂的交叉路口、拥堵情况以及不可预计的事件干扰。

其次，公交线路之间的紧密关联使得调度问题具有很强的时空约束性。

最后，行驶速度的不确定性也增加了调度算法的复杂性。

二、常见调度算法研究1. 贪心算法贪心算法是一种简单但有效的调度算法。

它选择当前最优的解决方案，并不考虑全局最优。

在公交车辆调度中，贪心算法可以根据实时数据选取最短路线，并根据乘客需求进行车辆分配。

贪心算法具有计算速度快的优势，但是在处理复杂场景时可能出现局部最优的情况。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

它通过不断迭代求解问题并选择适应度更高的个体，来搜索最优解。

在公交车辆调度中，遗传算法可以用来自适应地分配线路和车辆，使得整体效益最大化。

遗传算法的优势在于可以在较短时间内找到近似最优解，但是其计算复杂度较高。

3. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。

它通过不断追踪当前最优解的位置，并结合个体和群体的信息来优化解决方案。

在公交车辆调度中，粒子群算法可以用来动态调整车辆的行驶路线和时间，以减少拥堵和提高效率。

粒子群算法具有快速收敛和全局最优解的特点，但是对算法的参数选择较为敏感。

三、未来调度算法的发展方向随着交通技术的进一步发展和数据的不断积累，公交车辆调度算法还有许多拓展的空间。

基于多目标规划的公共交通调度算法与仿真

!"
交通科技与经济
（总第 !! 期） !""# 年第 ! 期
（ 6+.3 ） !"#$%&’&() * +#&%&,) -% ./"01 &2 3&,,4%-#05-&%1 一个有价值，有效率并且效率高的车辆运行时刻表体现了乘客的舒适性和低成本的服务两方面的均衡。编制好的运行时刻表应很好地处理车辆的供给和乘客需求关系。在某一时段的配车数称为时段配车数。确定它的原则是既要保证足够的服务质量，又要保证时段配车数最少，已达到总运营目标最大。为了简便本文仅采用 /1""2)"3"" 五个小时为运营时段。根据前面的模型假设，根据公式计算结果见表 ) 、表 !。
模型假设即公交运营的一般规律乘客到达模式服从泊松分布乘客下车模式服从平均分布乘客上车模式服从排队论公交车在线路上作匀速运动公交车未达到最大满载率时乘客都愿意上车营运收益社会效益变化曲线经过仿真计算得出配车数范围在都为非劣解从而缩小了搜索空间
交通科技与经济
（总第 !! 期） !""# 年第 ! 期
图.
车辆配置对总目标的影响
由此的出车的最优配置 // 辆，可使总目标函数取最大值。此模型中，充分考虑到了在乘客稀少的情况下，乘客候车公共交通以社时间也不会超过 )" 分钟。与当先形势相吻合，会效益为先，将其权重取的大一些。
表)
0" 站发车时刻表 6)7 杨新苗 8 王炜 $ 基于准时信息的公交调度优化系统 697$ 交通与计
#"""数据的整理与分析

城市交通规划中的公交车辆调度问题的优化研究

城市交通规划中的公交车辆调度问题的优化研究引言：城市交通是现代城市运行的重要组成部分，而公交车作为城市交通的重要组成部分，对于城市的发展和居民的出行起着至关重要的作用。

然而，随着城市人口的不断增加和交通需求的不断增长，公交车辆调度问题也日益凸显。

如何优化公交车辆调度，提高公交系统的效率和服务质量，成为了城市交通规划中的一个重要研究课题。

一、公交车辆调度问题的背景和意义城市交通规划中的公交车辆调度问题，是指如何合理安排公交车辆的运行路线、班次和发车间隔，以满足城市居民的出行需求，提高公交系统的效率和服务质量。

公交车辆调度问题的优化研究，对于改善城市交通拥堵、减少环境污染、提高公共交通的市场竞争力具有重要意义。

二、公交车辆调度问题的挑战和困境在城市交通规划中，公交车辆调度面临着一系列挑战和困境。

首先，城市交通需求的复杂性使得公交车辆调度变得复杂多样，需要考虑到不同时间段、不同区域和不同乘客群体的出行需求。

其次，公交车辆调度还需要考虑到城市道路的拥堵情况、交通信号灯的配时以及公交站点的分布等因素。

最后，公交车辆调度还需要满足公交公司的经济效益要求，使得调度方案既能提高服务质量，又能降低运营成本。

三、公交车辆调度问题的优化方法为了解决公交车辆调度问题，提高公交系统的效率和服务质量，研究者们提出了许多优化方法。

其中，最常用的方法包括数学规划方法、仿真模拟方法和智能算法方法。

数学规划方法是一种基于数学模型的优化方法，通过建立数学模型来描述公交车辆调度问题，然后利用数学规划算法求解最优解。

这种方法的优点是能够得到较为准确的优化结果，但是缺点是需要大量的计算和数据支持，对问题的建模和求解要求较高。

仿真模拟方法是一种基于计算机仿真的优化方法，通过建立公交车辆调度的仿真模型，模拟不同调度方案下的运行情况，评估各种方案的优劣，并选择最优方案。

这种方法的优点是能够模拟真实的运行情况，考虑到了各种实际因素的影响，但是缺点是需要大量的计算资源和时间。

公交车车辆调度优化技术研究

公交车车辆调度优化技术研究一、前言公交车是城市交通中的重要组成部分，它承载了大量市民的出行任务。

通过优化公交车的车辆调度，不仅能够提高公交车的利用率，减少资源浪费，还能够减少城市交通拥堵现象，提高市民的出行效率。

因此，公交车车辆调度优化技术的研究具有极高的实际应用价值。

二、公交车车辆调度的优化目标公交车车辆调度的优化设计需要回答的主要问题是：公共汽车的何时出发，何时到达车站，何时离开车站？优化目标主要包括以下三个方面：1. 减少等待时间：为了提高出行乘客的满意度，公交车调度需要尽可能减少等待时间，保证公交车的及时到达，并且不会出现长时间等待的情况。

2. 缩短行车时间：为了提高公交车的通行效率，公交车调度需要尽量缩短行车时间，减少在路上耗费的时间和能源。

3. 提高运营效率：为了降低运营成本，公交车调度需要最大程度地提高运营效率，减少车辆和人员的浪费，提高公交车的满载率。

三、公交车车辆调度的优化策略1. 线路规划在公交车车辆调度中，线路规划是非常关键的一步。

需要考虑以下因素：1）城市道路的交通状况。

2）市民的出行需求。

3）车辆和人员的投入。

通过科学的线路规划，可以提高公交车的路线覆盖率，减少运营成本，提高公交车的使用率。

另外，还可以将公交车的运行路线与其他交通运输方式有机结合起来，提高公交车的出行效率。

2. 车辆调度车辆调度是指如何将有限的车辆分配到不同时间段和路段的指定位置，以达到路线规划的最佳效果。

现代车辆调度系统可以使用高科技技术进行车辆的实时定位和监控，以便及时删除信息和修改路线优化。

车辆调度技术的成功应用不仅可以大大提高公交车的运作效率，而且减轻了司机和调度员的工作量。

3. 定时调度公交车的定时调度是对公交线路定时安排的一项工作。

通过对公交车的定时调度，不仅可以提高公交车的运行速度，还可以缩短市民等待时间，提高市民的出行效率。

现代公交车调度系统可以进行实时校正，优化计划方案，以达到最佳的运营效果。

公共汽车运营的调度方法研究

公共汽车运营的调度方法研究公共汽车是城市公共交通的重要组成部分，为城市居民出行提供了重要的便利。

而公共汽车的调度，则是公交系统中的重要环节。

公交车辆运行的时间、数量、线路和站点的选择及其路径规划等，都需要精细地安排和调度。

公交车辆的调度与公交线路规划密切相关。

在现代城市中，随着城市人口不断增多，城市公共交通需求不断增加，公交线路越来越复杂，线路之间相互交织，共用车道的现象日益增加。

这需要城市交通部门对公共汽车的调度进行更加精准地管理。

对于公交车辆的调度，一般需要考虑以下方面的问题：一、运行时刻表公交车辆的时刻表需要合理安排。

运行时刻表的安排既要满足市民的出行需求，保证公交车辆的及时到站，也要考虑车辆的自动化驾驶和交通灯的协同控制，以及客流高峰期间公交运力的适度流动性，确保实现城市公共交通系统的高效运转。

二、班次规划班次规划是实现公交车辆调度的重要依据。

班次安排的好坏，直接影响到公交车辆的运力和服务水平。

一方面，需要精确测量城市公共交通的客流量，根据流量调整公交车辆的班次，提高公交车辆的运力。

另一方面，需要关注城市公共交通的政策和法规，对公交车辆的行车时间和行驶路线进行精确规划。

三、车辆调度引入合适的车辆调度模型，来准确估算公交车辆的运营成本和可达性，是解决目前公共汽车调度问题的关键。

对于公共汽车调度问题，一般采用约束规划等多种方法来解决，亦可引入智能化调度软件，以实现更加精准的车辆运营和出行路线的管理。

四、客流管理客流管理是指通过科学测算和数据分析客流量，采用预测、调节、分流等手段，对城市公共交通系统的客流进行有序处理的一种方法。

对于客流管理，管道调控和限流措施是两种常见手段。

管道调控通过途中调整公交车辆及其运营计划，控制公交客流。

限流则是通过减少机动车通行，开放自行车道，引导市民骑行步行等方式，减少城市公共交通中的客流量。

五、信息服务信息服务是帮助市民更好地了解公共汽车动态信息，提高公共汽车调度质量和运营效率的手段。

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。

公交车调度的运作模型

公交车调度的运作模型【摘要】由题可知，本问题是多目标规划求解问题。

该问题要求我们设计一个公交车调度方案，同时照顾公交公司和乘客的利益。

我们首先对基本数据进行分析，得出上下行方向可独立优化，并通过立方插值找到了各站乘客到达的分布。

载客率和乘客等待时间是其核心，载客率与公交公司利益相关，乘客等待时间与乘客利益相关。

（合理大胆的假设的重要性）我们将其作为两个目标分解形成多目标规划。

通过分析各客车运行状态，推导出了平均载客率和平均乘客等待时间的准确计算公式，从而得到原问题的一个明确、完整的数学模型，按多目标规划的方法求解，即化多目标为单目标求解。

在数值求解中我们用非线性规划中的网格法和模矢法原理找到了本客车调度问题的满意解。

其典型解的有关指标为：载客率为：82.5%；平均等待时间为：2.55分；所需客车为57辆。

思维分析：公交车的调度问题，我们的切入点是尽量使乘客和公交公司双赢。

对数据的处理：先取出上行数据进行分析，下行可以通过同理可得↓1)乘客到达的分布――连续性2)乘客下车的分布――离散型对离散型数据进行进一步的分类，分析↓考虑平均载客率→公交公司的满意度：↓考虑平均等待时间→乘客的满意度：↓建立综合模型：上行＋下行↓模型的检验↓编码一．问题的提出：（已知条件）上行方向共14站，下行方向共13站，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。

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，车辆满载率一般50%~~120%。

二．基本假设：（理想状态下）1：乘客上车是按先到先上车的原则。

2：汽车到达终点站后排队等待发车，乘客上下车时间不计（可认为该时间已并入客车正常时速）。

3：客车在各站准点发车，客车平均时速为20km/h。

4：车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。

5：所给原始数据是在车辆宽松的情况下得到的，能很好的反映乘客来去的规律。

6：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。

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨时代汽车基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型张荔1　冯鑫鑫1　王会龙1　张国增1　张汝峰2　刘昕伟２1.河北农业大学渤海学院河北省沧州市 0611002.北京交通大学海滨学院河北省沧州市 061199摘要：结合地区公交现状制定合理的公交调度机制，对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。

本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数，考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数，构建城市公交调度模型。

然后采用遗传算法进行求解，并以黄骅市6路公交进行模型检验。

研究表明，优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。

关键词：遗传算法　多目标优化　公交调度　调度优化1　引言当前我国的公交系统逐步完善，然而公交系统依然存在票价不合理、乘客满意度较低、乘客等车时间过长等问题，因此亟需构建适合地域特点的公交调度模型，实现统筹调度。

本文从乘客和公交公司双重角度出发，建立多目标优化模型，并通过遗传算法进行模型求解。

最后根据沧州市渤海新区地区特点、公交现状，对黄骅市6路公交车调度进行优化检验。

2　多目标优化模型建立2.1　模型假设由于在公交调度优化过程中需要考虑众多因素，因此对模型构建做出如下假设[1]：(1)公交车的车型统一；(2)公交车的行驶速度恒定；(3)所有公交车全程使用统一票价；(4)公交车运行过程中不考虑上下车换乘的时间。

2.2　问题分析在实际公交运营过程中，一方面，要在满足乘客的正常出行的情况下，最大程度上减少乘客出行成本，另一方面，则需要最大可能的减少公交公司的运营成本。

考虑乘客出行成本与公交公司效益，公交线路优化的具体步骤为：步骤1：模型假设。

根据公交现状数据，对模型进行初步假设，提出针对公交公司和乘客两者的分治策略；步骤2：建立模型。

基于统计数据，进行模型训练，进而构建多目标优化模型构建；步骤3：多目标优化设计。

城市公交车辆调度方法研究

城市公交车辆调度方法研究近年来，城市公交车辆的调度问题愈发凸显出来，尤其是在大城市拥挤的交通环境下。

公共交通是城市生活不可或缺的一部分，而公交车辆的调度是保障公共交通系统运行顺畅的重要环节。

本文将从不同角度出发，探讨城市公交车辆调度的一些方法与策略。

首先，优化车辆路线和班次的调度是提高公交系统效率的关键。

现代城市呈现出大面积的快速发展，导致城市交通路网变得错综复杂。

而没有合理的调度安排，公交车辆在路线上的通行就会出现拥堵和延误。

为此，可以借鉴一些先进的交通规划技术，利用模型和算法优化车辆的行驶路线，合理安排班次和站点，从而达到减少公交车辆之间的相互干扰，提高道路通行效率的目的。

其次，加强人工智能技术在车辆调度中的应用，也是一种有力的解决方案。

人工智能技术的快速发展为公交车辆调度提供了新的思路和途径。

例如，可以利用智能控制系统精确监控公交车辆的运行情况，根据实时交通状况动态调整车辆的行驶速度和路线，避免拥堵和堵塞。

同时，人工智能技术还可以通过大数据分析和预测，提前预判某个区域或路段的交通拥堵情况，为车辆调度提供准确的数据支持。

另外，公交车辆的调度还需要考虑乘客的需求和出行特点。

城市中的人口密集区、商业中心和住宅区的人流量差异明显，因此在不同的时间和地点，人们对公交车辆的需求也不同。

基于这一点，可以通过分析人口分布、出行数据等信息，进行精细化的调度安排。

比如，在高峰时段增加车辆班次和站点，提高运力满足乘客需求；在低谷时段适当减少车辆数量，降低成本，提高公交系统的经济效益。

另一方面，现代科技的发展也为公交车辆调度带来了新的机遇。

例如，利用智能导航和位置定位技术，可实现公交车辆的精确定位和实时监控。

通过将这些技术和车载系统相结合，可以及时掌握车辆的运行状态，提供准确的服务信息给乘客和调度中心。

同时，还可以实现车辆之间的联动协同，避免车辆之间的重叠和冲突，提高调度的灵活性和效率。

最后，为了更好地解决公交车辆调度难题，政府和相关部门需要加强对公共交通系统的监管和管理。

公交车调度问题的研究

表" 参数 ! !%& !%&’ !%( !%(’ 平均满载率!! )&%*1 *#%&1 *)%+1 &!%+1 模拟上行方向所得营运指标值平均候车时间 ’ $%&& $%&& +%#+ *%#$ 所需总车辆 0 )$ )$ )# )# 总发车次数 %" #*! #’’ #+$ #$"
综合考虑以上参数，当 ! " !%( 时，各项指标比较适当，平均满载率较高，平均候车时间较短，所需车辆与总发车次数适中，所以我们选取 ! " !%(。下面我们给出 ! " !%( 时的具体模拟结果及统计指标。结果：（见表 #） ! 各时段内单程发车次数总车次 % " " % # " #+$。
熠
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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，双车场模型认为即均可作为始发站和终点站，上行和下行路线独车站 ! !? 和车站 ! $ 分别有车场 ! 和 " 存车，立运行；单车场模型认为 ! $ 车站有转运能力但没有存车能力，这样实际上可将单车场方式理解为环线行驶。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ! ##
符号说明：（ !，（已知） ( # ）第 ! 次车到第 # 站时上车与下车的人数之差；（ !，（ !，（ ! * "，（ !，（"#! ) # ）第 ! 次车离开第 # 站时站台上的滞留人数； ) # ）" ) #） #） +( * （ !， # * "） * , （ !，（ !，（ !，（ !，（ ! * "， , # ）第 ! 次车离开第 # 站时车上的人数； , # ）" , # * "）+ ( # ）+ ) （ !， # ）* ) #）（ !，（ !，（ !，・ -. ’ # ）为第 ! 次车离开第 # 站时站台上滞留者的滞留时间； ’ # ）" ) #）（ !，为第 ! 次车离开第 # 站时的满载率，（ !，（ !， #） # ）" , #） $ "!! ； ! ! % "， % # 为一天单程所发的车次总数； & "， & # 为单程站台总数； # / $ 模拟结果及统计指标分析我们选取参数 ! " !%&，所得结论如表 "。（表中只给出上行方向 !%&’， !%( 进行模拟运行，值）：

数学建模论文-公交车调度问题

对公交车调度问题的研究作者：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莆田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。

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法
赵威
【期刊名称】《交通信息与安全》
【年(卷),期】2010(028)001
【摘要】针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟.仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略.该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法.
【总页数】6页(P79-83,89)
【作者】赵威
【作者单位】上海工商外国语职业学院计算机系,上海,201300
【正文语种】中文
【中图分类】U491;O141.4
【相关文献】
1.基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法 [J], 晏烽;广晓平
2.混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法 [J], 付亚平;黄敏;王洪峰;王兴伟
3.煤炭码头卸车调度问题多目标优化模型及算法 [J], 邰世文;商剑平
4.基于遗传算法的公交车调度问题 [J], 徐浩;吴海霞;李婷婷;白雪
5.基于分区法的2-RGV调度问题的模型和算法 [J], 陈华
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公交车辆调度优化方法研究

公交车辆调度优化方法研究公交车辆调度是城市公共交通系统中至关重要的一环。

通过合理的调度方法，可以有效提升公交线路的运营效率，减少乘客的等待时间，提升公交服务质量，进而促进城市交通的顺畅运行。

本文将研究公交车辆调度的优化方法，通过对调度策略和算法的探讨，提出一种科学有效的公交车辆调度优化方案。

首先，我们需要考虑的是公交车辆调度的目标。

一方面，我们希望乘客的等待时间能够尽可能短，最大程度地满足出行的需求；另一方面，我们也希望公交车辆的行驶距离和车辆的利用率能够尽可能少，以降低交通运营成本。

因此，合理平衡这两个目标是我们设计优化方法的关键。

其次，我们可以引入一些调度策略来达到优化的目标。

一种常见的策略是将公交车辆集中安排在高峰期，并降低非高峰期的车辆数量。

这样能够有效地缩短乘客的等待时间，提高交通系统的响应能力。

同时，在高峰期，我们可以考虑增加车辆的运行频率，以进一步减少等待时间。

此外，还可以根据不同的线路特点和客流情况，灵活调整车辆的站点停靠时间，这样可以有效平衡车辆运行的速度和乘客的上下车需求。

在调度算法方面，我们可以采用一些智能化的方法来提高调度效率。

例如，可以使用遗传算法、模拟退火算法等优化算法来求解最优的车辆调度方案。

这些算法通过对调度指标的适应度评估和迭代搜索，可以得到近似于最优解的调度方案。

此外，还可以结合实时数据和动态的乘客需求信息，利用动态调度算法来优化车辆运行的路径和时间安排。

这种方法可以根据实时的交通状况和人流情况进行调整，更加精确地满足乘客的出行需求。

另外，我们还可以考虑一些现代技术在车辆调度中的应用。

例如，可以利用GPS定位和地理信息系统来实时监控车辆的位置和运行状态，从而实现动态调度。

同时，利用智能交通系统的信息化平台，可以实现车辆调度的智能化和自动化管理，提高调度的效率和准确性。

此外，还可以采用预测分析的方法，通过历史的乘客出行数据和趋势分析，预测未来的客流情况，从而提前做好车辆调度的准备工作。

多模式公共交通系统的协同调度与优化算法研究

多模式公共交通系统的协同调度与优化算法研究1. 引言1.1 研究背景和意义在现代城市化进程中，城市交通问题一直是一个备受关注的话题。

随着城市人口和交通需求的快速增长，传统的公共交通方式已经无法满足日益增长的出行需求。

为了解决这一问题，多模式公共交通系统被提出，其通过整合不同的交通模式（如地铁、公交、自行车共享等）提供多样化的出行选择，从而提高交通效率和满足不同层次的出行需求。

然而，多模式公共交通系统的运营与调度面临诸多挑战。

不同交通模式之间的协同调度是其中的核心问题。

多模式公共交通系统涉及到多种交通工具的调度和路径选择，需要解决乘客需求的匹配、交通网络的拓扑分析以及调度算法的研究与设计。

因此，协同调度与优化算法的研究对于提高多模式公共交通系统的运营效率和服务质量具有重要意义。

1.2 研究目标和内容本课题的研究目标是探索多模式公共交通系统的协同调度与优化算法，以提高交通系统的运营效率和服务质量。

具体研究内容包括以下几个方面：1) 多模式公共交通系统的运营特点和调度需求分析；2) 多模式公共交通系统协同调度问题的数学建模；3) 基于协同调度需求的路径选择算法研究；4) 多模式公共交通系统的分时段调度算法研究；5) 优化算法在多模式公共交通系统中的应用研究；6) 算法性能评估与实验分析。

2. 多模式公共交通系统的运营特点和调度需求分析2.1 多模式公共交通系统的定义和组成多模式公共交通系统是指通过整合地铁、公交、出租车、自行车共享等不同的交通模式，为城市居民提供多样化的出行选择。

多模式公共交通系统的组成包括不同交通工具、调度中心、乘客服务设施等。

2.2 多模式公共交通系统的运营特点多模式公共交通系统的运营特点主要包括以下几个方面：1) 交通网络复杂：多交通模式之间存在复杂的网络连接关系，需要进行网络拓扑分析和路径选择。

2) 乘客需求多样：乘客有不同的出行需求，需要根据实际需求进行乘车规划和调度。

3) 调度决策复杂：多模式公共交通系统的调度决策涉及到不同交通工具的选择、路径规划和乘客需求的匹配等问题。

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。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产