快速公交车辆调度组合及发车间隔优化研究

交通运输系统工程与信息 ›› 2008, Vol. 8 ›› Issue (5): 61-67 .

快速公交车辆调度组合及发车间隔优化研究

孙传姣;周伟^*;王元庆

长安大学公路学院, 西安710064

收稿日期:2008-04-11 修回日期:2008-06-26 出版日期:2008-10-25 发布日期:2008-10-25
通讯作者: 周伟
作者简介:孙传娇（1980-），女，山东人，博士生。
基金资助:
教育部新世纪优秀人才计划（NCET040946）；教育部博士点基金（20050710006）。

Scheduling Combination and Headway Optimization of Bus Rapid Transit

SUN Chuan-jiao;ZHOU Wei;WANG Yuan-qing

Highway college of Chang’an university, Xi’an 710064, China

Received:2008-04-11 Revised:2008-06-26 Online:2008-10-25 Published:2008-10-25
Contact: ZHOU Wei

摘要/Abstract

摘要： 快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面。为了提高快速公交的运营调度质量，研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合，通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型，考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合，以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件。给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法，并给出数值算例。结果表明：优化结果最多可以节省69.92%的成本，敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下，都可以通过合理的配置车辆的形式，减少整个系统的出行成本。具有良好的科学性和可操作性。

关键词: 公交运营, 快速公交, 调度, 遗传算法

Abstract: The flexibility in Bus Rapid Transit scheduling and operation is the great difference with ordinary buses. In order to improve the quality of BRT operation, the headway and scheduling combination form of Bus Rapid Transit vehicles was studied. Models based on minimizing passengers’ travel costs and transit vehicles’ travel time cost models were established. In addition, three different schedules from normal, zone and express schedules were adopted. Constraints including passenger volume, time and frequency were considered. The genetic algorithm of variable-length coding was used to solve the model and the numerical case was given. The result indicates that the optimization results can educe 69.92% cost mostly, which shows that the method is scientific and feasible.

Key words: transit operation, bus rapid transit, scheduling, genetic algorithm

中图分类号:

U491.17

孙传姣,周伟,王元庆. 快速公交车辆调度组合及发车间隔优化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2008, 8(5): 61-67 .

SUN Chuan-jiao,ZHOU Wei,WANG Yuan-qing. Scheduling Combination and Headway Optimization of Bus Rapid Transit[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2008, 8(5): 61-67 .

导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX

链接本文: http://www.tseit.org.cn/CN/abstract/abstract17710.shtml

http://www.tseit.org.cn/CN/Y2008/V8/I5/61

参考文献

[1] 范秋生,潘纹. 遗传算法在智能交通系统车辆调度中的应用研究[J]. 计算机与数字工程, 2007,35(5):34-35.[FAN Qiu-sheng, PAN Wen. Application research of genetic algorithm in intelligent transport systems scheduling of vehicle[J]. Computer and Digital Engineering, 2007,35(5):34-35. (in Chinese)]

[2] 童刚. 遗传算法在公交调度中的应用研究[J]. 计算机工程,2005.31(13):29-31. [TONG Gang. Application study of genetic algorithm on bus scheduling [J]. Computer Engineering., 2005.31(13):29-31. (in Chinese)]

[3] 戴连贵, 刘正东. 公交调度发车间隔多目标组合优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息,2007.7(4):43-46.[DAI Lian-gui, LIU Zheng-dong. Research on the multi-objective assembled optimal model of departing interval on bus dispatch[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2007.7(4):43-46. (in Chinese)]

[4] Avishai Ceder. Urban transit scheduling: framework, review and examples [J].Journal of Urban Planning and Development. 2002,128(4):225-243

[5] Prabhat Shrivastava, Dhingra S L. Development of coordinated schedules using genetic algorithms [J]. Journal of Transportation Engineering. 2002, 128(1):89-96.

[6] 邹迎. 公交区域调度行车计划编制方法研究[J].交通运输系统工程与信息, 2007.7(3):78-82.[ZOU Ying. Study on bus regional scheduling travel plan organizing method[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2007.7(3):78-82. (in Chinese).]

[7] 任传详, 张海, 范跃祖. 混合遗传-模拟退火算法在公交智能调度中的应用[J]. 系统仿真学报. 2005.17(9):2075-2077. [REN Chuan-Xiang, ZHANG Hai, FAN Yue-zu. Optimizing dispatching of public transit vehicles using genetic simulated annealing algorithm[J]. Journal of System Simulation. 2005.17(9):2075-2077. (in Chinese).]

[8] 滕靖, 杨晓光. APTS下城市公交枢纽调度问题的实用优化方法研究[J]. 系统工程. 2004.22(8):78-82.[TENG Jing, YANG Xiao-guang. A study on optimizing method for dispatching problem of public transit hub under the condition of APTS[J]. Systems Engineering. 2004.22(8):78-82. (in Chinese)]

[9] 白子建, 贺国光, 赵淑芝，等.快速公交车辆调度优化的禁忌算法涉及与实现[J]. 计算机工程与应用，2007,43(23):229-232.[BAI Zi-jian, HE Guo-guang, ZHAO Shu-Zhi, et al. Design and implementation of tabu search algorithm for optimizing BRT Vehicles dispatch [J]. Computer Engineering and Application, 2007,43(23):229-232. (in Chinese).]

[10] 玄光男,程润伟. 遗传算法与工程优化[M].北京：清华大学大学出版社，1999.

[1]	徐猛, 刘涛, 钟绍鹏, 姜宇. 城市智慧公交研究综述与展望[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 91-108.
[2]	刘忠波, 王淇娴, 郑红星. 海空协同的远海岛礁战储物资供给优化模型与算法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 268-279.
[3]	周勇, 张杰, 钟祾充, 李文锋, 王国栋. 铁路集装箱中心站多轨道吊柔性协同调度优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 133-141.
[4]	靳志宏, 焉红, 王小寒, 邢磊, 徐奇. 滚装甩挂运输牵引车调度优化及作业模式类比分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 142-151.
[5]	薛运强, 郭军, 钟蒙, 安静. 基于不确定理论的常规公交车辆调度优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(6): 115-122.
[6]	蒋阳升, 吴佳媛, 胡路. 考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(6): 145-152.
[7]	珠兰, 马潇, 刘卓凡. 时间依赖型绿色车辆路径问题研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(6): 187-194.
[8]	吕彪, 管心怡, 高自强. 地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(5): 198-205.
[9]	刘昊翔, 吴啊峰, 龙建成, 周珏. 基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 211-220.
[10]	楚金华, 李俊鹤, 王春娟, 陈超. 排放控制区下集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 230-238.
[11]	赵旭，张汇妍，黄瑞. 节点中断与需求不确定下的港口供应链整合[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(3): 34-39.
[12]	徐智勇. 铁路电分相布设及纵断面协同优化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(3): 170-175.
[13]	刘显贵, 王晖年, 洪经纬, 郝雷. 网联环境下信号交叉口车速控制策略及优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 82-90.
[14]	汪茜，柏赟，李佳杰，朱巧珍，冯旭杰. 城市轨道交通地下线车站选址与平面线形优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 119-125.
[15]	赖元文，张杰. 基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(1): 183-189.