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    公共自行車高峰期提前調(diào)度研究

    2020-10-23 00:04:52李迎晨林福海
    黑龍江交通科技 2020年10期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化模型

    李迎晨,楊 靜,林福海

    (重慶交通職業(yè)學院,重慶 江津 402247)

    1 前 言

    隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展,居民私家車保有量急劇增加,給城市帶來了交通擁堵、空氣污染等一系列問題,大力發(fā)展城市公共交通系統(tǒng)顯得尤為重要。自行車擁有綠色低碳、節(jié)能減排、便捷健康的特點,可以作為輔助系統(tǒng),形成“自行車+公共交通+自行車”的新型城市交通體系,以解決當前地鐵、普通公交、BRT等公共交通方式無法覆蓋到的居民出行“最后一公里”問題。

    公共自行車系統(tǒng)PBS(Public Bicycle System),又稱自行車共享系統(tǒng)(Bike Sharing System),由一定數(shù)量的專用自行車、自行車租賃點、停車樁及其他相關(guān)設(shè)施組成。目前國內(nèi)公共自行車使用需求量日益增加,發(fā)展勢頭良好,但在實際運轉(zhuǎn)中仍存在許多亟需解決的問題,系統(tǒng)運營中的“借車難”與“還車難”問題尤為突出。具體來說,在實際運轉(zhuǎn)中,租賃點的自行車數(shù)量會隨著居民變化的自行車需求量而發(fā)生變化,當居民借車需求量較大于還車需求量時,租賃點的自行車數(shù)將持續(xù)減少,進而低于一個閥值,最終停車樁上空空如也,產(chǎn)生“借車難”現(xiàn)象;當居民還車需求量較大于借車需求量時,租賃點的自行車數(shù)將持續(xù)增加,進而高于一個閥值,最終停車樁停滿車,發(fā)生“還車難”現(xiàn)象。

    2 調(diào)度模型及算法設(shè)計

    2.1 調(diào)度流程優(yōu)化設(shè)計

    優(yōu)化思路:調(diào)度站搜集統(tǒng)計數(shù)據(jù),掌握各租賃點自行車使用信息后,找出需要調(diào)度的租賃點位和相應(yīng)的調(diào)度量,再根據(jù)調(diào)度需求,規(guī)劃調(diào)度路徑,找出經(jīng)濟效益與社會效益兼顧的路線,最后,安排適量的調(diào)度運輸車輛將自行車調(diào)入或調(diào)出各個租賃點,完成分配后返回調(diào)度站,如圖1所示。

    圖1 自行車調(diào)度流程圖

    2.2 租賃點判別標準設(shè)計

    在不考慮改變租賃點布局選址的情況下,對各個租賃點是否需要調(diào)度和量調(diào)度量進行計算分析。

    (1)租賃點是否需要調(diào)度

    存在調(diào)度需求的租賃點在完成調(diào)度后應(yīng)滿足:

    ①調(diào)度量接近于該點位還車數(shù)與借車數(shù)的差值;

    ②該點位車樁比在0.2~0.8范圍內(nèi)。

    車樁比是指某一時段內(nèi)該租賃點位所停放的公共自行車數(shù)量與本身車樁數(shù)量之比,計算公式如下:

    (1)

    式中:i是租賃點的編號;ki是某時刻車樁比;ai是某時刻可用自行車數(shù);bi是車樁數(shù)。

    (2)租賃點調(diào)度量的計算

    找到存在調(diào)度需求的點位后,判斷租賃點是否存在調(diào)度需求(借車需求M,還車需求N),判斷公式如下:

    (2)

    (3)

    出現(xiàn)上述情況后進行自行車調(diào)入(出)量,調(diào)度量根據(jù)下述經(jīng)驗公式隨機取值:

    1.5kmin≤zij≤0.9kmax

    (4)

    2.3 調(diào)度模型構(gòu)建

    (1)模型組成要素與符號說明

    模型組成包括公共自行車、租賃點、調(diào)度車以及調(diào)度車場,符號說明如表1所示。

    表1 模型符號含義

    (2)模型目標函數(shù)

    公共自行車系統(tǒng)調(diào)度總成本S=調(diào)度車固定成本S1+總行駛成本S2

    具體計算公式如下:

    (5)

    (6)

    (7)

    其中,(8)表示調(diào)度車裝載量必須低于本身容量;(9)表示調(diào)度車數(shù)量必須低于該區(qū)域調(diào)度站總車數(shù);(10)與(11)表示一個租賃點只由一輛調(diào)度車調(diào)度,且只調(diào)度一次。

    2.4 模型求解-遺傳算法

    公共自行車系統(tǒng)調(diào)度本質(zhì)上是一個車輛徑路問題(VRP問題),擁有眾多租賃點和自行車車數(shù)特征的公共自行車系統(tǒng)無疑需要的是求解速度快、全局求解的智能算法,經(jīng)排除,本文決定采用符合要求的遺傳算法。

    3 實例驗證

    以泉州市洛江區(qū)公共自行車系統(tǒng)早高峰期調(diào)度為例,通過模型應(yīng)用使調(diào)度中心站在早高峰到來之前將各個租賃點的公共自行車數(shù)分配好,讓高峰期間居民對自行車的使用需求得到最大化滿足。將調(diào)度時間設(shè)置在早高峰之前一個小時,即早上6∶00~7∶00。

    洛江區(qū)目前約有65個租賃點位,調(diào)度運輸車輛2輛,一個調(diào)度中心站(0編號表示)。

    3.1 租賃點信息搜集

    經(jīng)過數(shù)據(jù)搜集、統(tǒng)計計算后,找出了泉州市洛江區(qū)早高峰期間有調(diào)度需求的租賃點位,共計20個,同時,對這些租賃點進行自然數(shù)編號1~20。

    此外,用相關(guān)查詢軟件搜集資料,根據(jù)需要統(tǒng)計好各個租賃點的停車樁數(shù)量和該時段內(nèi)各個租賃點的借車數(shù)、還車數(shù),算出不同租賃點需要的調(diào)入、調(diào)出自行車數(shù)。其中,由于調(diào)度量分為調(diào)入量和調(diào)出量,本處將其用正負數(shù)字區(qū)別,調(diào)度量大于零說明該租賃點車樁比高于80%,擁有過多自行車,需要將多出來的調(diào)到別的租賃點;而調(diào)度量低于零的說明該租賃點車樁比低于20%,自行車數(shù)保有量不足,需要從別處調(diào)來適量的自行車進行補充。有調(diào)度需求的不同站點具體信息如表2。

    表2 早高峰期有調(diào)度需求的租賃點信息統(tǒng)計

    再通過使用百度地圖的兩地行車距離測繪功能,統(tǒng)計這20個租賃點彼此間的間距以及與該區(qū)域調(diào)度車場的間距。其中,出于減少測量與計算量考慮,本文假設(shè)調(diào)度車場、各租賃點彼此間來往距離一樣,如從租賃點1到租賃點2的實際行駛距離與點2到點1的距離一樣。

    3.2 早高峰之前的調(diào)度模型使用

    (1)確定模型參數(shù)值

    表3 調(diào)度模型參數(shù)設(shè)置

    (2)確定遺傳算法的參數(shù)值

    表4 算法參數(shù)設(shè)置

    3.3 確定早高峰之前的調(diào)度路線

    通過軟件輸入數(shù)據(jù)與參數(shù)后,輸出近似最優(yōu)解,得到調(diào)度運輸車A、B的優(yōu)化行駛路線,如表5。

    表5 早高峰提前調(diào)度的優(yōu)化路線圖

    3.4 結(jié)果分析

    泉州市洛江區(qū)公共自行車調(diào)度目前主要是根據(jù)調(diào)度人員的自身經(jīng)驗來安排調(diào)度,缺乏科學機制,不可避免地會出現(xiàn)一些調(diào)度不合理問題,如安排調(diào)度車去到一些不需要調(diào)度的租賃點調(diào)度,或者一些有調(diào)度需求的租賃站點卻長時間沒有得到調(diào)度;同時也可能出現(xiàn)調(diào)度車停在某些租賃站點時,自身容量達到飽和或出現(xiàn)不足而無法進行有效調(diào)度的情況,導致某些站點調(diào)度量不足。由此可見,目前洛江區(qū)的調(diào)度手段不僅容易增加額外車輛成本,而且不能滿足調(diào)度站點需求。

    相比之下,經(jīng)本文分析后所設(shè)計的洛江區(qū)公共自行車調(diào)度路線,則能較大程度地改善問題,在節(jié)約成本的同時也能讓每個有需求的調(diào)度站點得到調(diào)度,當然,具體的優(yōu)化程度受數(shù)據(jù)搜集制約而無法進行對比得出。

    4 結(jié) 語

    (1)本文設(shè)計了公共自行車系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化流程,并針對調(diào)度需求點的尋找和所需調(diào)度量的確定,引入了朱彤等學者所提出的判別與計算公式。

    (2)基于總調(diào)度成本最低化的目標,假設(shè)相關(guān)模型條件和確定好約束條件后,設(shè)計了一個優(yōu)化的公共自行車系統(tǒng)調(diào)度模型。

    (3)基于模型的應(yīng)用,選用在求解公共自行車調(diào)度問題最優(yōu)的遺傳算法,進行算法思路與具體步驟的設(shè)置。

    (4)最后選取泉州市洛江區(qū)為例,優(yōu)化了其在早高峰期的調(diào)度路線,進行實例驗證,洛江區(qū)公共自行車系統(tǒng)在應(yīng)用模型進行優(yōu)化后,調(diào)度狀況能有較大程度地改善,節(jié)約成本的同時也能讓每個需要調(diào)度的站點得到足夠的調(diào)度量。

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