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原文传递疫情影响下基于信息交互的公交调度方法

论文题名：	疫情影响下基于信息交互的公交调度方法
关键词：	公交调度;疫情防控;信息交互;遗传算法;精确插入算法
摘要：	城市公共交通运输具有覆盖面广、运载量大、成本低廉等特点，成为了解决道路交通拥堵问题的重要手段。在全球疫情频发的环境下，公交车具有高容量、高密度的显著特点，因此其成为了传播病毒的高效途径，便有部分居民会避免使用公共交通出行，出行需求降低，为减小营运成本，公交车服务也随之减少。与此同时，在人口密度低以及出行地点分散的低需求地区，若采用常规公交的运行模式会使得公交车辆的空载率高、在公交站点无效停靠，以及使得车内乘客乘车时间增加、在公交站点的乘客等车时间增加，造成乘客无效等车，这在一定程度上也限制了居民的出行。为在满足市民出行的基本需求、保障市民出行安全以及公共资源的成本节约间做好平衡，本文提出一种考虑疫情传播影响的基于车辆与乘客信息交互的预约式公交调度优化方法，建立静态调度模型与动态调度模型，分别用遗传算法与精确插入算法求解。本文主要研究内容如下：　　（1）建立了公交系统中传染疫情传播模型。为尽可能减少公交车内人与人之间的接触，本文用该模型计算乘客的感染概率，并在此基础上，将乘客出行的疫情安全成本考虑进总成本里，能更好保障乘客的出行安全，有效解决由于疫情传播导致乘客出行意愿大幅下降的问题，提升公交出行的吸引力，更好实施公共系统防疫措施。　　（2）构建了基于信息交互的预约式公交系统框架。目前通信技术的发展以及移动终端的普及能够为乘客与公交车的信息实时交互提供了手段，乘客可以在系统上进行提前预约或实时预约预计乘坐的公交车辆，公交车反馈接受或拒绝乘客的出行需求，可以有效降低乘客的等车时间，减少低需求区域公交车辆在站点无效停靠以及解决乘客等待时间过长等问题。　　（3）提出了一种面向疫情响应的公交客流OD精准获取方法。针对目前无法获取准确的客流信息问题，利用蓝牙检测器采集的相关数据来获取公交车辆的设备数，进行数据预处理和与公交IC卡数据结合后，能对公交客流OD进行较为准确的分析计算。历史客流 OD 数据虽然提供了一些经验数据，但不确定性仍然增加了公共交通运营组织和调度控制的难度。因此本文将历史 OD 数据与实际预约出行数据相结合起来，以此作为基础数据源，结合该两者客流数据进行综合计算处理，大大提高了乘客和公交车本次出行的确定性，从而提高了公共交通的整体运行效率。　　（4）建立了疫情影响下基于信息交互的公交调度模型。在常规公交行驶路线的基础上，不改变沿线的停靠站点，建立预约静态公交调度优化模型，尽量降低乘客乘坐公交车时被感染的可能性，并综合考虑乘客乘车成本、疫情安全成本和公交运营成本。然后建立预约动态公交调度优化模型，通过比较接受乘客需求的综合成本以及拒绝乘客需求的成本，判断是否响应乘客的实时请求。为乘客提供动静结合的双重预约式公交服务，能更好的提高公交车辆的服务质量。本文选取重庆市巴南区和南岸区外围的某公交线路作为研究对象，进行算例仿真分析，与常规公交的综合成本进行对比，结果表明该公交调度系统能有效降低乘客的感染概率，较大程度上减少疫情安全成本，降低加权总成本，说明了该疫情影响下信息交互的预约式动静结合公交调度方法的有效性和适应性。　　通过以上研究本文解决了疫情影响下乘客乘坐公交出行时的感染概率大的问题，通过预约乘坐的方式减小了乘客的无效等车时间，并优化了公交调度，整个疫情影响下基于信息交互的公交调度方法基本建成，是一种创新的公交调度模式，对传统公交起到了优化和补充作用。
作者：	徐艺梅
专业：	交通运输
导师：	胡兴华
授予学位：	硕士
授予学位单位：	重庆交通大学
学位年度：	2023