公交車調(diào)度方案


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公交車調(diào)度方案的優(yōu)化設(shè)計
摘要
本文利用某一特大城市某條公交路線上的客流調(diào)查運營資料，以乘客的平均抱怨度、公司運營所需的總車輛數(shù)、公司每天所發(fā)的總車次數(shù)以及平均每車次的載客率為目標函數(shù)，建立了的分時段等間隔發(fā)車的綜合優(yōu)化調(diào)度模型。在模型求解過程中，采用了時間步長法、等效法以及二者的結(jié)合的等效時間步長法三種求解方法，尤其是第三種求解方法既提高了速度又改善了精度。結(jié)合模型的求解結(jié)果，我們最終推薦的模型是分時段等間隔發(fā)車的優(yōu)化調(diào)度方案。
在建立模型時，我們首先進行了一些必要假設(shè)和分析，尤其是針對乘客的抱怨程度這一模糊性的指標，進行了合理的定義。既考慮了乘客抱怨度和等待時間長短的關(guān)系，也照顧了不同時間段內(nèi)抱怨度對等待時間的敏感性不同，即乘客在不同時段等待相同時間抱怨度可能不一樣。
主要思想是通過逐步改變發(fā)車時間間隔用計算機模擬各個時間段期間的系統(tǒng)運行狀態(tài)，確定最優(yōu)的發(fā)車時間間隔，但計算量過大，對初值依賴性強。等效法是基于先來先上總候車時間和后來先上的總候車時間相等的原理，通過把問題等價為后來先上的情況，巧妙地利用“滯留人數(shù)”的概念，把原來數(shù)據(jù)大大簡化了。很快而且很方便地就可求出給定發(fā)車間隔時的平均等待時間，和在給定平均等待時間的情況下的發(fā)車間隔，但該方法只能對不同時段分別處理。結(jié)合前兩種方法的優(yōu)點提出等效時間步長法，即從全天時段內(nèi)考慮整體目標，使用等效法為時間步長法提供初值，通過逐步求精，把整個一天聯(lián)合在一起進行優(yōu)化。通過對模型計算結(jié)果的分析，我們發(fā)現(xiàn)由于高峰期乘車人數(shù)在所有站點都突然大量增加，而車輛調(diào)度有滯后效應(yīng)，從而建議調(diào)度方案根據(jù)實際情況前移一段適當(dāng)?shù)臅r間。在模型的進一步討論和推廣中，我們還對采集運營數(shù)據(jù)方法的優(yōu)化、公共汽車線路的通行能力以及上下行方向發(fā)車的均衡性等進行了討論。
在求具體發(fā)車時刻表時，利用等效時間步長法，較快地根據(jù)題中所給出的數(shù)據(jù)設(shè)計了一個較好的照顧到了乘客和公交公司雙方利益的公交車調(diào)度方案，給出了兩個起點站的發(fā)車時刻表（見表二），得出了總共需要49輛車，共發(fā)440輛次，
早高峰期間等待時間超過5分鐘的人數(shù)占早高峰期間總?cè)藬?shù)的0.93%，非早高峰期間等待時間超過10分鐘的人數(shù)占非早高峰期間總?cè)藬?shù)的3.12%。引入隨機干擾因子，使各單位時間內(nèi)等車人數(shù)發(fā)生隨機改變。在不同隨機干擾水平下，對推薦的調(diào)度方案進行仿真計算，發(fā)現(xiàn)平均抱怨度對10%的隨機干擾水平相對改變只有0.53%，因此該方案對隨機變化有很好的適應(yīng)性，能滿足實際調(diào)度的需要。