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    西安市公交協(xié)同調(diào)度優(yōu)化研究

    2018-06-25 08:16:30李嘉鳴
    汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2018年11期
    關(guān)鍵詞:線網(wǎng)換乘公交

    李嘉鳴

    (長(zhǎng)安大學(xué) 汽車(chē)學(xué)院,陜西 西安 710064)

    前言

    目前,在公交的運(yùn)營(yíng)管理方面,西安市以單線運(yùn)營(yíng)調(diào)度為主,即定線、定人、定站、定時(shí)的調(diào)度方式。單線調(diào)度時(shí),線網(wǎng)中各條線路的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃相互獨(dú)立,線路之間協(xié)同性差,造成公交公司的運(yùn)營(yíng)效率低,乘客候車(chē)時(shí)間長(zhǎng)[1]。

    為了解決上述問(wèn)題,本文嘗試將線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度的概念應(yīng)用于西安市公交調(diào)度的優(yōu)化過(guò)程中。即將傳統(tǒng)的以疏散某條線路在高峰時(shí)段的最大客流量為目標(biāo)編制單線調(diào)度時(shí)刻表,改為編制以實(shí)現(xiàn)乘客在線網(wǎng)中總的換乘時(shí)間最短為目標(biāo)的公交線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度時(shí)刻表。

    1 公交換乘客流調(diào)研

    1.1 調(diào)研內(nèi)容

    由于人力有限,本文選擇西安市36路、103路公交部分路段作為研究對(duì)象展開(kāi)調(diào)研,并將運(yùn)行時(shí)間指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)化,以車(chē)輛從始發(fā)站到換乘站總的運(yùn)行時(shí)間為研究對(duì)象[2]。調(diào)研內(nèi)容如下表1,表2所示:

    表1 線路基本情況

    表2 線路運(yùn)行情況

    1.2 調(diào)研時(shí)間

    為充分體現(xiàn)不同交通流量對(duì)換乘客流量模型的影響,調(diào)研時(shí)段應(yīng)包含高峰時(shí)段和平峰時(shí)段,故將調(diào)研時(shí)段定為下午5至7時(shí)。為了使調(diào)研數(shù)據(jù)具有較高的一致性,將調(diào)研日期統(tǒng)一為工作日,共三天。

    1.3 調(diào)研方法

    由于西安市公交為上車(chē)刷卡購(gòu)票,沒(méi)有配備乘客自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng),所以采用人工調(diào)研。其中,線路基本情況和發(fā)車(chē)間隔時(shí)間Hk通過(guò)詢問(wèn)調(diào)度人員和互聯(lián)網(wǎng)搜索來(lái)獲得,線路運(yùn)行情況采用駐站調(diào)查法。

    2 調(diào)度時(shí)刻表優(yōu)化模型

    2.1 運(yùn)行時(shí)間模型和換乘客流量模型

    為了計(jì)算方便,將下午5時(shí)規(guī)定為0時(shí)刻,對(duì)相關(guān)時(shí)刻進(jìn)行改寫(xiě)。將得到的數(shù)據(jù)利用Matlab軟件的smooth函數(shù)進(jìn)行平滑處理,然后取整。

    計(jì)算每一班次車(chē)輛在其路段的運(yùn)行時(shí)間:

    式中:Dik:線路k上第i班公交在起點(diǎn)站的發(fā)車(chē)時(shí)刻;

    Hk:線路k的發(fā)車(chē)間隔;

    Tikn:線路k上第i班公交從起點(diǎn)站到換乘站點(diǎn)n的運(yùn)行時(shí)間;

    Aikn:線路k上第i班公交到達(dá)換乘站點(diǎn)n的時(shí)刻。

    最后,為了數(shù)據(jù)的一致性和代表性。將三天的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)相加后取平均值并取整,得到最終用來(lái)建立模型的數(shù)據(jù)。

    利用Matlab軟件的曲線擬合工具箱,通過(guò)比較不同擬合類型下,和方差和確定系數(shù)這兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值的大小,得到運(yùn)行時(shí)間模型和換乘客流量模型。

    2.2 線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度模型

    2.2.1 模型假設(shè)

    作如下假設(shè),以便對(duì)研究問(wèn)題進(jìn)行簡(jiǎn)化[4]:

    (1)研究周期為120min;

    (2)運(yùn)行時(shí)間服從運(yùn)行時(shí)間模型,換乘客流服從換客流量模型;

    (3)每發(fā)一趟車(chē)的運(yùn)營(yíng)成本為80元。

    2.2.2 參數(shù)定義

    (1)線網(wǎng)符號(hào)

    M:公交線路總條數(shù);

    N:換乘站點(diǎn)總個(gè)數(shù);

    k,q:公交線路標(biāo)記;

    n:換乘站點(diǎn)標(biāo)記。

    (2)決策變量

    Sk、Sq:線路k,q上首班車(chē)發(fā)車(chē)時(shí)刻的調(diào)整值。

    (3)狀態(tài)變量

    Fk、Fq:線路k,q理論發(fā)車(chē)次數(shù);

    Qkqn、Qqkn:在換乘站點(diǎn)n處線路k和q之間換乘的乘客數(shù);

    Djq:線路q上第j班公交在起點(diǎn)站的發(fā)車(chē)時(shí)刻,表示為:

    Hq:線路q的發(fā)車(chē)間隔;

    Tjqn:線路q上第j班公交從起點(diǎn)站到換乘站點(diǎn)n的運(yùn)行時(shí)間;

    TRqkn:換乘站n處,乘客從線路q到線路k的換乘時(shí)間;

    TRkqn:換乘點(diǎn)n處,乘客從線路k到線路q的換乘時(shí)間;

    Hmink、Hmaxk:線路k發(fā)車(chē)間隔的上下限;

    Hminq、Hmaxq:線路q發(fā)車(chē)間隔的上下限;

    A1:每名乘客每分鐘的折算損失;

    A2:每發(fā)一趟車(chē)的折算運(yùn)營(yíng)成本。

    2.2.3 模型建立

    約束條件:

    2.3 改進(jìn)的遺傳算法

    由于遺傳算法的并行化處理功能和較高的尋優(yōu)效率的優(yōu)點(diǎn),本文根據(jù)線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度的特點(diǎn),設(shè)計(jì)改進(jìn)的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解。

    改進(jìn)算法流程圖:

    圖1 問(wèn)題的優(yōu)化流程圖

    2.3.1 初始化種群

    根據(jù)線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn),采用 crtbp函數(shù)創(chuàng)建任意離散的隨機(jī)種群。

    2.3.2 優(yōu)化算法

    (1)染色體編碼:

    將模型中的變量Sk、Sq轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制字符串,要求的精度是保留到整數(shù)位。

    (2)初始種群:

    令NIDN=100,即初始種群具有100個(gè)體,由電腦隨機(jī)產(chǎn)生。

    (3)適應(yīng)度函數(shù):

    由于本文是求解最小值問(wèn)題,所以將目標(biāo)函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)。使用Matlab中ranking函數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度值的分配。另外,將約束條件作為懲罰函數(shù)進(jìn)行處理。

    (4)算子:

    選擇:使用select函數(shù)實(shí)現(xiàn)隨機(jī)遍歷采樣。

    交叉:本文采用xovsp函數(shù)來(lái)進(jìn)行個(gè)體之間的單點(diǎn)交叉,交叉概率取0.7,交叉后使用recombin函數(shù)進(jìn)行重組,得到新的個(gè)體。

    變異:本文的決策變量為整數(shù),變異概率取0.01,采用函數(shù)mut實(shí)現(xiàn)變異操作。

    種群選取:采用 ranking函數(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)體目標(biāo)值由小到大的排序,并返回一個(gè)包含個(gè)體適應(yīng)度值的列向量。

    (5)終止條件:

    本文將最大遺傳代數(shù)作為終止條件,當(dāng)遺傳代數(shù)達(dá)到500次時(shí)終止進(jìn)化。

    3 實(shí)例分析

    表3 線路基本情況

    利用調(diào)研數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證前面章節(jié)中模型及算法的可行性與有效性。

    調(diào)研得到的線路基本情況如表3。

    根據(jù)調(diào)研的線路運(yùn)行情況,得到研究時(shí)段內(nèi)的運(yùn)行時(shí)間模型和換乘客流量模型。

    以字母k表示103路,q表示36路。將Hk、Hq依次取值 2min,3min,4min,5min,6min,計(jì)算不同Hk、Hq對(duì)應(yīng)的發(fā)車(chē)次數(shù)Fk、Fq。

    式中:G:2016年人均GDP。

    經(jīng)計(jì)算 A1=0.53元/分鐘;A1,A2為整數(shù),所以將 A1,A2同乘以100進(jìn)行替換,這么做不影響目標(biāo)函數(shù)意義的表達(dá)。

    將它們帶入線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度模型中,運(yùn)用遺傳算法計(jì)算出Sk、Sq以及目標(biāo)函數(shù)的最小值。經(jīng)過(guò)比較分析,當(dāng)Sk=1,Sq=0,且當(dāng)Hk=2min,Hq=2min時(shí),目標(biāo)函數(shù)最小。

    進(jìn)而得到優(yōu)化后的線網(wǎng)協(xié)同發(fā)車(chē)時(shí)刻表如下:

    表4 優(yōu)化后的發(fā)車(chē)時(shí)刻表

    4 結(jié)論

    本文通過(guò)對(duì)西安市36路和103路兩條線路進(jìn)行調(diào)研,利用回歸分析得到兩條線路的運(yùn)行時(shí)間模型和換乘客流量模型,進(jìn)而建立了公交線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度模型。而后進(jìn)行了實(shí)證分析,利用優(yōu)化的遺傳算法對(duì)調(diào)度模型進(jìn)行求解,得到不同發(fā)車(chē)間隔下各線路首班車(chē)發(fā)車(chē)時(shí)刻的調(diào)整值和目標(biāo)函數(shù)值,進(jìn)行分析比較得到優(yōu)化后的協(xié)同調(diào)度時(shí)刻表。

    [1] 蘇彩艷.基于運(yùn)行時(shí)間可靠性的公交線網(wǎng)協(xié)同調(diào)度問(wèn)題研究[D].湖南:中南大學(xué),2012.

    [2] 顏建新.基于換乘的公交區(qū)域調(diào)度與乘客出行路徑優(yōu)化方法[D].南京:東南大學(xué)2010.

    [3] 李臻.城市公交車(chē)輛智能調(diào)度優(yōu)化研究[D].山東:山東科技大學(xué),2010.

    [4] 戴帥,陸化普,胡啟洲.基于一體化的多層次公交線網(wǎng)優(yōu)化研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011, 41(1):85-93.

    [5] 覃運(yùn)梅.城市公交調(diào)度優(yōu)化方法研究[D].安徽:合肥工業(yè)大學(xué),2006.

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