考虑实时需求的需求响应式公交调度方法研究

本文在车联网平台下进行需求响应式公交的调度方法研究,为出行者提供提前、实时双重预约模式下的高品质运输服务。首先进行调度目标和方法设计,然后平衡供给与需求两方的利益,充分考虑乘客多样化的出行需求,建立静态和动态两阶段的调度模型,分别运用遗传算法和精确算法对模型进行求解。最后,在实例分析中运用2种不同车型验证了所构建调度方法和模型的有效性。结果表明:载客量较大的车型所带来的综合效益较优,但载客量较小的车型能更好满足乘客的乘车时间要求。     

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。     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

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.     

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.     

疫情防控下城市常规公交与定制公交的协同优化

公共交通系统人流密集、交通工具内部空间狭小且封闭,是疫情扩散的高危环境,定制公交"一人一座"、"一站直达"的特点恰好与疫情防控要求相契合.因此,综合常规公交和定制公交优势,文中提出了疫情防控下城市常规公交与定制公交的协同优化方法,建立了考虑风险成本、运营成本和出行成本的总成本最小化模型,并设计了改进的列生成算法求解该模...     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

考虑充电需求和时间窗的多AGV调度优化建模

为了提高自动引导小车(automatic guided vehicle,AGV)在物流分拣中心的分拣效率,考虑采用纯电力驱动的AGV分拣过程存在电量消耗和充电需求的特性,提出了一种优化模型.在考虑AGV剩余电量和包裹时间窗等约束条件的基础上,建立了以最小化分拣作业周期为目标的混合整数规划(MIP)模型并提出了相应的约束...     

基于交通状况的道路停车时空管理方法研究

为科学制定道路停车管理方法,通过观测典型一幅路12 m路宽设置两侧停车条件下道路机动车和非机动车不同流量下的速度变化情况,探究机动车和非机动车混行时流量与速度的互动规律,根据影响程度提出设置道路停车的非机动车和机动车流量阈值;然后利用软件搭建仿真场景,探究了停车位数量的分组情况和每组停车带之间的距离对道路交通的影响大小。结果表明：当单向每车道非机动车流量大于420 bic/h的时候,机动车速度变化率较大,比自由流状态时降低了15%左右;当非机动车流量小于420 bic/h,机动车流量大于368 veh/h的时候,机动车速度变化较明显,速度降低了30%左右;当停车位数量分组为每6个一组且每组停车带之间的距离为18 m时,道路停车对交通状况的影响最小。因此得到停车位最佳的布置方式及流量阈值,即分别以非机动车流量420 bic/h、机动车流量368 veh/h作为道路停车管理时间层面的约束条件,不满足约束条件的时段不宜允许道路停车,以达到既不影响正常的交通运行又可以解决停车需求的目的。     

基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。     

随机需求下定制公交站点及路径动态优化模型

针对定制公交的站点及路径动态优化问题,分析定制公交特性,结合复杂网络理论与动态需求特征,对站点进行重要度评估,并按照重要度高低进行排序,筛选出前50%与前70%的站点作为路径寻优时考虑的停靠站点.以最大服务率和最小动态行程时间为综合目标,以最大载客量、运营成本、行程时间为约束,建立随机需求下的定制公交动态路径优化模型.对A~*算法进行改进,综合动态行程时间与乘客需求作为当前节点到达终点的估计代价求解目标函数.以福州市为例,检验模型和算法的有效性.结果表明,模型与算法能够在随机需求下对定制公交停靠站点按重要度进行动态筛选并优化动态路径,且按照站点重要度前50%进行筛选得到的路径结果优于前70%.     

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。本文针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于我国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验,结果表明：对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。