纯电动公交时刻表和车辆排班计划整体优化

研究单线路的纯电动公交车辆运营时刻表和车辆排班计划的整体优化方法,以发车间隔平滑、使用车辆数少和充电费用低为目标建立多目标优化模型,考虑包括不同时段发车间隔范围、可用车辆数量的限制和纯电动公交续航里程约束在内的多个约束.采用多目标粒子群算法进行求解,基于多目标优先级寻找模型的最优解集合.案例表明:和现有的运营计划相比,模型能够平滑发车间隔,减少使用车辆数,充分利用非高峰时段充电以降低充电费用.     

车联网环境下考虑续航时间约束的公交车辆行车计划编制

公交车辆的行车计划智能化编制是"互联网+交通"和公交优先战略的重要体现,也是提高公交吸引力和缓解城市交通拥堵的有效途径.在对现有行车计划编制模型进行研究的基础上,提出了燃料续航时间约束条件下的多场站行车计划编制模型,并依托车联网环境的信息交互,探讨了续航时间约束下的车辆调度问题与背包问题的对应关系,提出了一种应用贪婪算法求解该问题的方法.最后,通过算例验证了模型的有效性,并对比了参与调度车辆数目与续航时间约束对结果的影响.分析结果表明:在续航时间约束不变的情况下,增加调度车辆的数目,可以降低空驶时间和执行里程,但车辆执行时间的波动性增大,车辆间运行公平性降低;增加续航里程可以增加车辆的使用频率,提高车辆的使用效率.公交车辆的行车计划编制不仅要考虑费用,还需考虑车辆接受班次任务的均衡性,宜根据不同的续航时间约束条件来管理调度车辆.     

基于分时电价的纯电动公交的充电优化

合理规划电动公交线路备用电池数目,优化调度电池充电,能够降低公交线路投资与运营成本.在满足纯电动公交线路运输要求的约束下,基于分时电价机制,考虑了电池放电深度对电池寿命损耗的影响,在描述纯电动公交车辆数目、电池数目与电池每个时段充放电状态之间的关系基础上,提出了以充电费用和电池投资综合成本最低为目标的优化模型.该模型能够求解出最优电池数目,在满足运输需求的前提下,通过调度电池每一时段的充电状态将充电费用降到最低,并减小电池寿命损耗.仿真算例为5辆电动公交车的调度优化,利用CPLEX软件包对提出的整数规划模型进行求解.计算结果表明:10块电池为最优电池数目,充电费用与无序充电相比下降了11.7％,且电池寿命延长9.2％;所提出的换电模式下的充电模型可以有效地降低充电费用,延长电池寿命,并且能够得到合理的备用电池数目,降低投资成本.     

考虑路网拥堵状态的电动公交调度双阶段优化模型

为使公交到站时间符合计划时刻表,该文统筹考虑实时路网状态及客流需求,建立电动公交调度双阶段协同优化模型。路网轻微拥堵时,构建以提高公交服务水平与降低运营成本为目标,以电动公交续航里程与充电时间为约束的优化模型,运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,得出优化后发车间隔;路网严重拥堵时,构建全程车与区间车组合调度模型,运用模拟退火算法求解,得出组合调度发车时刻表。基于北京市361路运营数据对模型进行验证。结果表明,在满足客流需求且不增加运营成本的前提下,该文模型能够显著提升乘客满意度,公交准点率提高82.38%,乘客平均候车时间减少182.2 s。     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

考虑站场实时排班可行性的纯电动公交调度

近年来,中国纯电动公交车占比逐年提高,2019年已超过46.8％,北上广深等多个城市已实现100％.通过深入分析纯电动公交车行驶过程中的耗能组成,由此建立电能能耗成本函数;构建同时考虑乘客出行与公交企业运营成本的纯电动公交车调度排班模型;将公交场站车辆数作为约束条件引入模型,真实反映实际车辆运行情况;为严格做好疫情防控,将车辆满载率纳入模型约束以保证乘客安全距离;通过分析发现该模型属于NP-hard问题,提出利用遗传算法对其进行求解.利用广州市105路公交线路的运行和OD需求数据进行仿真验证,表明该模型和算法具有一定的有效性.     

基于成本最小的公交人员排班优化模型

为了优化公交人员排班问题,提高公交公司的运营效率和资源利用率,以车辆行车计划为基础、公交公司运营成本最小为目标,构建了公交人员排班问题理论模型,并利用遗传算法和LINGO优化软件分别进行实例求解。算例分析表明,该模型具有可行性和合理性。     

考虑换乘客流的城轨应急接运公交调度优化模型

针对突发运营中断下城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续问题,考虑换乘客流的脉冲性特征,提出应急接运公交时刻表和行车计划综合优化模型.首先,分析城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续关系,引入乘客容忍度判断接续是否有效.然后,建立双层规划模型,上层为时刻表优化模型,以换乘等车时间和换乘失败人数最小为目标,下层为行车计划优化模型,以公交运营成本最小为目标,并设计改进的模拟退火算法进行求解.最后,以上海轨道交通10号线进行算例分析.结果表明:与等间隔时刻表相比,提出的模型使总成本减少13.7％,乘客等车时间减少14.1％,换乘失败人数减少54.9％.     

动力能源差异下混合公交车队调度方案生成方法

为了实现电动公交与燃油公交混合车队运营调度优化,提出了一种平衡电动公交与燃油公交环境成本和经济成本的混合公交车队调度方法.首先结合不同动力能源公交车辆的运行特性给定约束条件,将碳排放和分时电价融入电动公交和燃油公交运营能耗及成本分析中;然后考虑混合公交运营系统的经济成本与环境成本,建立综合运营成本最小化模型;最后提出基...     

可变线路式公交的两阶段车辆调度模型

针对可变线路式公交设计了一种可同时处理预约需求和实时需求的两阶段车辆调度模型.第1阶段模型以预约需求为服务对象,建立了以乘客出行成本和车辆运营成本最小为目标的路径优化模型,采用模拟退火算法对模型进行求解,获得车辆初始行驶路径方案.第2阶段模型以实时需求为服务目标,在原定行驶路径方案上利用启发式插入算法将4类乘客排入车辆行车计划中.基于实例的仿真试验验证了两阶段车辆调度模型的可行性,结果表明:通过提高乘客预约出行比例的方式可提升系统性能,本例中当乘客需求量达到25人/h、预约出行比例达到70%时,系统整体性能相较于纯动态需求条件下提升近10%.     

基于客运需求的城乡公交动态路径问题研究

通过对城乡公交发展现状的研究,针对农村客运存在的问题和居民出行特征,将动态路径公交服务应用于城乡公交。在动态车辆路径问题研究的基础上,考虑车辆数限制、车辆载客容量限制、车辆由客运中心出发再回到客运中心的约束,建立了以总运营成本最小为目标函数的车辆路径优化模型。经过分析,采用商业数学规划软件Lingo120进行模型求解。最后,以留史镇为例验证了模型的有效性,结果表明该模型能在满足客运需求的前提下为车辆安排最佳运行路径,降低运营成本。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

接运公交车辆配置和发车频率的优化模型

为满足绿色公交节能减排的需求,在分析乘客出行行为、整合企业运营成本和量化污染气体排放量的基础上,构建了多车型接运公交车辆配置和发车频率的优化模型.采用确定式算法和计算机多重迭代模拟相结合的方法,求解非线性整数规划模型.计算结果表明：优化后的混合多车型方案,乘客出行成本、企业运营成本和CO₂当量排放量较单一的柴油车方案分别减少4.1%,1.1%和21.5%,证明了模型和算法的合理性和有效性.     

考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求，同时缓解路网过饱和问题，提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则，标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数，以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标，建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解，以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明，定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果，模型和算法具有一定的可行性。     

有人与无人驾驶车辆交叉口驾驶博弈模型

针对有人与无人驾驶车辆在交叉口存在冲突时的协调控制问题,引入智能网联车辆的设计思想,将交叉口存在交互行为的决策个体建模为博弈中的参与者,以冲突车辆的速度改变方案为博弈策略,构建双方的收益矩阵,而驾驶收益采用行车安全收益、行车效率收益和行车舒适性收益来计算,求解博弈模型的纳什均衡,作为双方的最优驾驶策略组合,完成交叉口多车冲突的协作优化.模型加入驾驶员类型的多样性模拟,基于Matlab对提出的算法进行验证,结果表明无人驾驶车辆会根据对方驾驶员行为调整自身的行为策略,与基于冲突表的协作算法对比,本算法的冲突消解所用时间更短,在确保安全的同时提高了冲突车辆通过路口的效率.      

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

基于加速度干扰的圆曲线上行车舒适性的研究

车辆速度的变化影响到行车舒适性,而加速度干扰正是对车辆速度变化的描述,因此加速度干扰可作为行车舒适性的定量评价指标.选择平面线形中三要素之一的圆曲线上的行车舒适性进行研究,将车辆的加速度按水平和竖直方向进行分解,结合加速度干扰理论,分别建立2个方向的分加速度干扰模型.根据人体对不同振动方向的敏感程度不同,给予不同的计权系数,建立了圆曲线上合加速度干扰模型.最后,选用实际圆曲线道路进行实例仿真,并分析加速度干扰值的变化过程及行车舒适性,分析结果表明圆曲线半径和行车速度均对行车舒适性有较大影响.新模型既可为全面准确评价行车舒适性提供定量的计算表达式,又可在圆曲线道路设计时提供一定的参数设计依据.     

考虑公交车内拥挤的区间公交优化设计

为满足公交客流走廊集聚的需求,研究了全程车和区间车形成的多服务模式公交优化设计问题.针对公交走廊需求特征,利用公交客流起止点(OD)数据,建立了双层优化模型,上层模型以发车频率和公交座位数为主要输出参数的公交设计研究模型,下层模型为经典的随机选择(SUE)模型,应用序列二次规划(SQP)算法求解模型.最后结合相关案例给出了优化算例,案例结果表明,模型具有较强的实用性,能够较好地反映公交车内拥挤对乘客出行成本的影响,能有效地提高公交走廊的运营效率.同时,模型通过输出不同站点上车在各站点能找到座位的概率,优化乘客选择不同公交出行的行为,均衡了公交客流,提高了车辆服务质量.     

基于随机需求的接运公交时刻表的鲁棒性优化方法研究

接运公交需求的随机性会对接运公交时刻表的编制与投入运营产生扰动影响. 为降低此不利影响,基于鲁棒性思想研究了随机需求下接运公交时刻表的优化方法. 随机接运公交需求的每一组实现为一个情景,情景目标值综合考虑乘客成本与运营成本的最小化. 以接运公交需求为随机变量,建立了接运公交时刻表的鲁棒性优化模型,模型综合考虑情景的期望值与偏差期望值最小化. 模型具有组合优化与随机规划特性,选用遗传算法进行求解. 最后给出算例验证了模型与算法的有效性. 算例结果表明随着偏差权重系数的提高,鲁棒性模型更倾向于降低随机需求带来的扰动.