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原文传递多场景多模式公交调度优化研究

论文题名：	多场景多模式公交调度优化研究
关键词：	城市公交;优化调度;道路拥堵;客流集中;客流疏散;随机客流
摘要：	随着城市化进程的快速发展，机动车数量急剧增加导致的交通堵塞问题日益明显，倡导公交优先出行是缓解城市交通拥堵的有效手段。然而现有的公交优化措施大多没有从实际数据出发，不能与实际相结合，从而不能有效改善公交运行。因此，应用公交数据找到有效的公交优化措施成为关键。本文针对多场景多模式公交协同优化开展研究，分别针对串车现象与激增客流、随机客流场景，从公交公司与乘客利益角度出发，构建了基于不同决策准则的多模式组合调度方法，研究内容如下: 　　(1)面向串车现象的全程车与区间车组合调度方法　　针对道路拥堵与客流集中场景引起的公交串车现象，分析引发串车现象的拥堵路段，通过GPS与IC卡数据分析客流分布与站间时空运行时间。引入全程车与区间车组合调度策略缓解串车问题。针对道路拥堵场景建立了以最小化与既定时刻表偏差为目标的组合调度优化模型，通过线性转换后可直接通过CPLEX求解;针对客流集中场景建立了以最小化乘客等待成本、公交公司运营成本与串车惩罚成本为目标的组合调度优化模型，小规模算例可以通过CPLEX求解，大规模算例可以通过模拟退火算法求解。通过对北京祥龙客车有限公司北京运通111线路真实数据的案例分析，结果表明:在部分道路拥堵情况下，与现有时刻表相比该方法能够减少43.43％的时刻表偏差，从而有效缓解公交车串车现象，同时减少8.99％的乘客等待时间;在客流集中场景下，与现有时刻表相比该方法能够完全缓解串车现象，并减少4.72％运营成本。　　(2)面向激增客流的定制公交与出租车组合调度方法　　面向大型枢纽站激增客流场景的乘客疏散问题，分析乘客的历史总需求，并根据可调度车辆的限制，建立了以最小化调度成本与惩罚成本为目标的不同交通模式数量决策模型;基于定制公交的需求数量，建立了以最小化定制公交运营路线优化模型。考虑大规模算例不能运用现有的求解软件求解的问题，设计了基于需求可拆分的模拟退火算法进行求解。通过对北京首都国际机场晚间23:00至24:00点的滞留乘客信息的真实数据分析，结果表明:提出的组合调度策略可以在考虑乘客对于不同交通方式偏好的情况下能有效疏散滞留乘客，并优化定制公交线路。　　(3)面向随机客流的全程车与区间车组合调度方法　　面向随机客流场景引起的客流与车流不匹配现象，通过IC数据分析每组OD的客流分布，引入全程车与区间车组合调度方法，建立了以乘客等待时间最小与运行成本最小为目标的机会约束组合调度模型。通过对北京祥龙客车有限公司北京运通128线路真实数据的分析，结果表明:在随机客流场景下，与现有单一全程车运行相比，运行成本相同时，该方法能够减少24.99％的乘客等待时间，使得客流与车流得到更合理的匹配。　　本文的研究成果可用于指导城市公交企业制定有效的时刻表与改善组织计划，对于保持城市公交的健康可持续发展具有重要的现实意义。
作者：	田胜男
专业：	管理科学与工程
导师：	李想
授予学位：	博士
授予学位单位：	北京化工大学
学位年度：	2021