站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化研究

陸百川，黃鏡軼，張冬梅，李玉蓮

（1.重慶交通大學 交通運輸學院，重慶 400074；2.重慶交通大學 重慶山地城市交通系統(tǒng)與安全實驗室，重慶 400074）

針對低需求地區(qū)常規(guī)公交發(fā)車頻率與乘客等車時間之間的矛盾，國際上有學者提出了站點需求響應式公交，可以在常規(guī)線路運行的基礎上，偏離固定線路響應預約站點的乘客需求。該運行模式為解決低需求地區(qū)公交空載率高、站點無效?？康葐栴}提供了新思路，但其運營調(diào)度的實行受乘客、公交車和調(diào)度中心之間信息交互情況的影響，同時需要權(quán)衡乘客和公交運營者之間的利益成本。

隨著近年來車路協(xié)同技術、定位技術的快速發(fā)展，可以獲得更加實時、全面的乘客預約信息和車輛運行信息，為站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)的實施和優(yōu)化提供了技術支持。

在需求響應公交方面，國外學者Daganzo［1］首次提出并證明了需求響應式公交在低需求地區(qū)比常規(guī)公交更能滿足居民的出行需求。Quadrifoglio等［2］通過研究系統(tǒng)服務區(qū)域的形狀對系統(tǒng)服務能力的影響，對求解動態(tài)調(diào)度模型的插入式啟發(fā)式算法進行了參數(shù)靈敏性檢驗。Nourbakhsh等［3］以優(yōu)化系統(tǒng)成本為目標，對需求響應式公交系統(tǒng)的規(guī)劃進行了研究。韓博文［4］建立了靜態(tài)和動態(tài)兩階段調(diào)度模型，對固定目的地需求響應式公交的車輛調(diào)度方式進行研究。作為一種新穎的公交運營模式，目前國內(nèi)針對站點需求響應式公交調(diào)度技術的研究還不多，其運行方式與柔性公交類似。劉昱崗等［5］在分析夜間公交運行特征的基礎上設計了基于實時需求的柔性調(diào)度系統(tǒng)，考慮夜間公交服務水平和運營成本建立了多目標優(yōu)化模型。胡松等［6］構(gòu)建了面向低需求時空的實時預定公交動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，并驗證了系統(tǒng)可行性。以上研究主要聚焦在服務實時預約需求的車輛調(diào)度上，同時公交運營調(diào)度模式單一。

本文同時考慮提前預約需求和實時預約需求對站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)進行了優(yōu)化。以提前預約需求為服務對象，考慮提前預約乘客的上車時間窗、最大在車時間和公交運營成本等因素建立了靜態(tài)車輛調(diào)度模型，通過遺傳算法得到車輛的初始行車計劃；再以實時預約需求為服務對象，以乘客等車時間、額外在車時間以及公交運營成本為約束條件構(gòu)建了動態(tài)車輛調(diào)度模型，利用插入算法不斷調(diào)整車輛行車計劃；最后選取重慶市479路公交線路進行仿真實驗，驗證了優(yōu)化后的站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)的可行性。

1 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)設計

1.1 站點需求響應式公交運行方式概述

站點需求響應公交是以常規(guī)公交的運行線路和?？空军c為基準線路，同時在線路周圍預先設置若干需求響應站點，如果預設的響應站點有需求，公交車在運行過程中可以偏離基準線路去響應乘客的預約請求，完成響應后再回到基準線路運行。其運行線路如圖1所示。

圖1 站點需求響應式公交的車輛運行線路示意圖

公交車按照固定時刻表發(fā)車，如果需求響應站點沒有預約請求，公交車按基準線路行駛，其運行模式與常規(guī)公交類似；如果需求響應站點出現(xiàn)預約請求，公交車則根據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃的行駛方案運行。

1.2 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)主要通過調(diào)度中心、乘客和公交車三者之間的信息交互規(guī)劃公交車的行駛路徑，為乘客提供站點需求響應的公交服務，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

在系統(tǒng)中，乘客可通過手機APP、電話、短信和公交站牌等方式進行提前或?qū)崟r預約。當接收到乘客的預約請求（包括預約站點位置、乘客數(shù)量、目的站點）后，調(diào)度中心根據(jù)乘客的提前預約信息匹配出合適的公交車，制定靜態(tài)調(diào)度計劃，同時根據(jù)乘客的實時預約信息結(jié)合公交車的實際運行情況進行響應判斷，動態(tài)調(diào)整運行過程中的車輛行駛計劃，然后把車輛調(diào)度計劃發(fā)送至車載終端，并將車輛位置、到站時間、車牌號等信息反饋給乘客。

1.3 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)模塊及功能

站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)是集GPS定位技術、地理信息技術、視頻監(jiān)控技術、互聯(lián)網(wǎng)技術、數(shù)據(jù)處理技術和數(shù)據(jù)存儲技術于一體的綜合調(diào)度系統(tǒng)，主要由監(jiān)控調(diào)度模塊和外部應用模塊組成，其模塊結(jié)構(gòu)如圖3所示。

1）監(jiān)控調(diào)度模塊分為監(jiān)控中心、信息中心和調(diào)度中心3個子模塊。監(jiān)控中心負責監(jiān)測系統(tǒng)中車輛位置、車上乘客數(shù)量和車頭時距等車輛信息，同時接收乘客的預約請求。信息中心負責對監(jiān)控中心收集的車輛信息進行處理和存儲，并將乘客的預約信息傳輸至調(diào)度中心。調(diào)度中心根據(jù)乘客的預約請求和車輛信息，分別制定靜態(tài)和動態(tài)調(diào)度計劃，并將調(diào)度信息發(fā)送到車載終端和乘客終端。

2）外部應用模塊分為公交站牌、車載終端和掌上公交3個子模塊。公交站牌不僅能顯示公交線路信息，還具備公交查詢和預約的功能。車載終端負責將車輛的實時信息傳輸至監(jiān)控中心，并接收調(diào)度中心的調(diào)度信息。掌上公交是一款集查詢、預約、反饋等功能的手機應用軟件，負責實現(xiàn)乘客和調(diào)度中心之間的信息交互。

圖3 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)模塊及功能框圖

2 站點需求響應式公交調(diào)度優(yōu)化模型

2.1 站點需求響應式公交車輛調(diào)度優(yōu)化方法

在公交車發(fā)車前，調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)提前預約信息進行乘客客流分配和車輛初始行駛路徑規(guī)劃；在公交車發(fā)車后，調(diào)度系統(tǒng)根據(jù)實時預約請求進行響應判斷和車輛行駛路徑動態(tài)調(diào)整。站點需求響應式公交的具體調(diào)度工作流程如圖4所示。

針對提前預約信息的車輛靜態(tài)調(diào)度，首先根據(jù)站點乘客請求數(shù)量和公交發(fā)車時間安排分配客流乘車班次，然后以時間窗懲罰成本和公交運營成本為目標函數(shù)規(guī)劃公交車輛行駛路徑。

針對實時預約請求的車輛動態(tài)調(diào)度，首先在車輛初始行駛路線的基礎上搜索距實時請求站點距離最近且方向一致的公交車輛；然后根據(jù)時間窗約束和乘客在車時間實時判斷是否響應乘客的預約請求；最后以乘客時間窗懲罰成本、乘客額外在車時間成本以及公交運行成本為目標函數(shù)動態(tài)調(diào)整響應車輛最優(yōu)行駛路線。

圖4 站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)工作流程框圖

2.2 站點需求響應式公交車輛調(diào)度模型構(gòu)建

站點需求響應式公交在運行過程中會受乘客、道路、環(huán)境等諸多因素影響，為方便模擬其對預約乘客需求進行響應的過程，該調(diào)度模型的構(gòu)建是基于公交車的單向行駛方向，且不考慮固定站點的服務時間。

2.2.1 基于提前預約信息的靜態(tài)調(diào)度模型

提前預約信息下的車輛靜態(tài)調(diào)度可分兩步進行：乘客匹配和路徑規(guī)劃。首先公交調(diào)度系統(tǒng)對提前預約乘客的請求信息進行篩選，將符合響應條件的預約乘客分配到合適的班次；然后以乘客時間成本和公交運行成本為約束構(gòu)建目標函數(shù)，為響應車輛制定最佳行駛路線。

1）乘客客流匹配方法

乘客提前預約請求主要包含出行區(qū)間和上車時間窗等信息。假設乘客嚴格按照時間窗進行乘車，且公交受乘客在車時間、松弛時間等條件限制。當系統(tǒng)接收到乘客的提前預約請求時，按式（1）（2）（3）選取時間差最小且滿足約束條件的車輛響應乘客請求，否則拒絕該預約請求。

計算每輛車到達響應站點m的時間，以及到達后續(xù)各個站點的時間，計算公式為：

式中：ts，n表示車輛n到達站點s的時間；tc，（s，n）表示車輛n到達站點s的初始時間；M表示需求響應站點集合，M=1，2，3，…，m；v表示車輛的行駛速度；Δl表示車輛經(jīng)過站點s額外行駛的距離；ts-1，n表示車輛n到達站點s-1的時間；表示車輛從站點s-1駛?cè)胝军cs所用的平均時間；E（s，n）表示整數(shù)化約束，若車輛n經(jīng)過站點s，則E（s，n）=0，若車輛n不經(jīng)過站點s，則E（s，n）=1。

計算乘客預約時間與車輛到站時間的差值，計算公式為：

式中：Δtn，i，s表示車輛到達站點s的時間與乘客預約上車時間的差值；ti，s表示第i個乘客在站點s預約的上車時間；T表示公交車輛n到達各個站點s的時間，T=［T1，T2，T3，…，Ts］，Ts=［ts，1，ts，2，ts，3，…，ts，n］T，S=1，2，3，…，s，N=1，2，3，…，n。

若某公交車到達響應站點的時間在提前預約乘客能接受的時間窗內(nèi)，同時能夠滿足車上乘客的最大在車時間和車輛松弛時間，則公交車輛響應該乘客的預約請求并更新車輛到達各站點的時間T。設置的約束條件如式（3）所示：

式中：ti，a表示第i個乘客預約的最早上車時間；ti，b表示第i個乘客預約的最晚上車時間；tn，u（p）表示預約乘客的上車時間；tn，d（p）表示預約乘客的下車時間；hmax表示乘客的最大在車時間；j表示固定站點；tn，j-1和tn，j分別表示車輛到達固定站點j-1和j的時間；ts表示車輛在固定站點j-1和j之間響應需求的松弛時間。

2）靜態(tài)調(diào)度路徑規(guī)劃模型

對于公交出行者而言，能在預約時間內(nèi)盡快完成出行，即車輛到達時間跟乘客預約上車時間越接近越好，同時車上乘客乘車時間和額外等待時間越短越好；對于公交運營公司而言，能在較短的時間內(nèi)服務越多的乘客越好。因此，引入時間窗懲罰函數(shù)來約束公交車的到達時間，其表示式如（4）所示：

式中：y（i，x）表示時間窗懲罰成本函數(shù)；tx，s表示第x個實時預約乘客的預約時間；r1表示車輛提前到達時，在車乘客等待時間的價值系數(shù)；qn，s，u表示第n輛車到達站點s時車上的乘客數(shù)；r2表示車輛延時到達時，在站乘客等車時間的價值系數(shù)；qi，s表示第i個提前預約乘客提交的上車人數(shù)；qx，s表示第x個實時預約乘客提交的上車人數(shù)。

以乘客時間窗懲罰成本和公交運營成本最小化為目標函數(shù)，構(gòu)建站點需求響應式公交的靜態(tài)調(diào)度路徑規(guī)劃模型：

式中：ω1、ω2分別表示乘客出行的時間成本權(quán)重系數(shù)和公交車輛的運行成本權(quán)重系數(shù)；α表示公交車輛單位運營成本；I表示提前預約乘客集合，I=1，2，3，…，i；ls，s+1表示站點s與站點s+1之間的距離；P表示提前預約和實時預約乘客的集合，P=1，2，3，…，p；Sp，u表示第p個預約乘客的上車站點；Sp，d表示第p個預約乘客的下車站點。變量k（n，s）用于判斷是否有公交車輛經(jīng)過站點s，k（n，s）=1表示公交車輛n經(jīng)過站點s，k（n，s）=0表示公交車輛n不經(jīng)過站點s；k（n，Si，u）和k（n，Si，p）都為1時，表示車輛經(jīng)過乘客預約的上下車站點。

2.2.2 基于實時預約請求的動態(tài)調(diào)度模型

實時預約請求下的車輛動態(tài)調(diào)度也可分兩步進行：響應判斷和路徑調(diào)整。首先根據(jù)時間窗約束和乘客在車時間實時判斷是否響應乘客的預約請求；然后以乘客時間窗懲罰成本、乘客額外在車時間成本以及公交運行成本為目標函數(shù)動態(tài)調(diào)整響應車輛最優(yōu)行駛路線。

1）響應判斷條件

公交車輛在運行過程中，當調(diào)度系統(tǒng)收到實時預約請求時，首先搜尋距請求站點最近且運行方向一致的公交車輛，然后根據(jù)式（1）求得插入請求后各車輛的到站時間，并以提前預約乘客的時間窗、乘客在車時間和車輛松弛時間為條件判斷是否響應預約請求，其響應判斷條件如下：

式中：W表示未服務的提前預約乘客集合，即W=1，2，3，…，w；tw，a表示第w個提前預約乘客預約的最早上車時間；tw，b表示第w個提前預約乘客預約的最晚上車時間。

2）動態(tài)調(diào)度路徑規(guī)劃模型

在保證提前預約乘客出行時間成本最小的前提下，根據(jù)站點實時預約信息對車輛行駛路徑進行動態(tài)調(diào)整。因此，以乘客時間窗懲罰成本、乘客額外在車時間成本以及公交運營成本最小化為目標函數(shù)，構(gòu)建公交車輛行駛路徑動態(tài)規(guī)劃模型：

式中：ω3表示乘客時間窗懲罰成本的權(quán)重系數(shù)；ω4表示公交運營成本的權(quán)重系數(shù)；ω5表示乘客額外在車時間成本的權(quán)重系數(shù)；tn，c（p）表示第p個預約乘客在車輛無繞行情況下的在車時間；tn，r（p）表示第p個預約乘客的實際在車時間；tp，s表示第p個預約乘客到達站點s的時間；β表示車輛行駛時，乘客在車時間價值系數(shù)。

2.3 站點需求響應式公交車輛調(diào)度模型求解

2.3.1 基于遺傳算法的靜態(tài)調(diào)度模型求解

由于提前預約乘客數(shù)量的增加會使模型求解的復雜度呈指數(shù)式增長，而遺傳算法（genetic algorithm，GA）具有隨機搜索、全局優(yōu)化、并行計算等優(yōu)勢，能夠縮小解空間，降低求解難度，因此選擇遺傳算法對靜態(tài)調(diào)度模型進行求解，得到車輛的初始最優(yōu)行駛路徑。具體求解步驟為：

步驟1初始化種群規(guī)模N，染色體長度L，最大進化代數(shù)G，迭代計數(shù)參數(shù)g=0，交叉概率Pc，變異概率Pm。設置公交線路距離矩陣J、提前預約乘客客流矩陣Pk和公交車輛運行時刻表Ts。

步驟2根據(jù)式（2）確定響應提前預約需求的車輛班次Ni。

步驟3隨機生成初始種群，并采用實數(shù)編碼，染色體長度等于最大車輛班次數(shù)n。

步驟4適應度函數(shù)的表達式為：

式中：f為適應度函數(shù)；z1為靜態(tài)調(diào)度路徑規(guī)劃模型的目標函數(shù)；U表示懲罰值。

步驟5選擇操作，對群體根據(jù)適應度大小進行排序，進行輪盤賭選擇，產(chǎn)生新一代種群。

步驟6交叉操作，根據(jù)交叉概率Pc隨機選擇2條染色體作為父代染色體，采用兩點交叉將2條染色體對應序列的基因進行交換。

步驟7變異操作，根據(jù)變異概率Pm隨機選擇染色體，采用單點變異隨機生成新個體。

步驟8判斷是否達到最大進化次數(shù)，若g=G則輸出最優(yōu)解，否則返回步驟5。

步驟9解碼，將染色體轉(zhuǎn)化為車輛的初始行駛路徑。

2.3.2 基于插入算法的動態(tài)調(diào)度模型求解

動態(tài)調(diào)度模型是在初始行駛路徑的基礎上，根據(jù)乘客的實時預約請求進行響應判斷和動態(tài)路徑規(guī)劃，而在服務動態(tài)請求時會增加車上乘客的乘車時間和站點乘客的等待時間，為降低對系統(tǒng)中現(xiàn)有乘客的影響，本文中采用插入算法動態(tài)調(diào)整車輛的行駛路徑，算法流程見圖5。

圖5 動態(tài)調(diào)度算法流程框圖

由圖5可知，動態(tài)調(diào)度算法的具體步驟為：

步驟1初始化，輸入初始行車計劃和乘客實時預約需求。

步驟2根據(jù)車輛與需求位置的距離將公交車輛依次排列，并將乘客實時預約需求插入車輛行車計劃中。

步驟3計算車輛到站時間，并根據(jù)式（11）對車輛進行響應判斷，滿足判斷條件則進入步驟4，否則拒絕乘客請求。

步驟4根據(jù)遺傳算法求解各車輛的行駛路徑，以及車輛運行成本。

步驟5對比各車輛的運行成本，選取運行成本最小的車輛進行響應。

步驟6輸出結(jié)果，包括調(diào)整后的車輛行車計劃、乘客服務等信息。

3 仿真分析

3.1 公交運行線路選取及參數(shù)設置

首先，選取重慶市479路公交線路作為本文站點需求響應式公交優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的仿真實驗對象，該線路位于重慶市大渡口區(qū)外圍地區(qū)，全長約6 km，從起點陳家壩站到終點竹園小區(qū)站總共途徑9個站點；同時，該地區(qū)居民住宅、商業(yè)區(qū)稀少且分散，常規(guī)公交線路較少且發(fā)車頻率較低，符合低需求地區(qū)的特點。

其次，通過多次實地調(diào)研，采集了居民住宅分布、線路途徑交叉口、沿線用地功能等基本信息，得到479公交線路行駛線路，如圖6所示，C1-C9為線路原始固定站點，圖中標記的D1-D4附近有居民小區(qū)、工業(yè)園區(qū)、度假山莊，且其附近道路行駛條件良好，可供公交車輛出入，因此將這4處設為需求響應站點；同時，收集了479線路公交的乘客歷史乘車信息，如表1為479線路公交在2019年4月24日09∶00—10∶00期間某一班次的客流信息，包含了9個站點的乘客上下車人數(shù)、站間行駛時間、站間行駛距離等，綜合所有調(diào)研數(shù)據(jù)可分析得到乘客到達率、乘客出行OD分布等信息。

圖6 479路模擬站點響應式公交的線路

表1 重慶479路公交線路客流

續(xù)表（表1）

然后，根據(jù)站點、交叉口的位置及間距、車輛行駛方向、道路物理概況等信息，對需求響應站點與固定行駛線路間的行駛路線方案具象化，得到站點需求響應式公交運行線路，如圖7所示?？芍?，在設立的響應站點D1-D4中，站點D4與固定行駛線路間僅有一個道路節(jié)點G15，表明車輛響應站點D4時的路線是固定的；但站點D1-D3與固定行駛線路間存在多個節(jié)點，表明車輛響應站點時需要規(guī)劃出一條最優(yōu)行駛路徑。

圖7 公交運行線路以及道路節(jié)點示意圖

最后，由于居民在不同時間段的工作性質(zhì)、日常生活等個性化需求的不同，其乘坐公共交通出行的需求也會發(fā)生變化，因此同樣選取工作日的上午09∶00—10∶00時間段進行站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)仿真。同時，根據(jù)乘客上下車站點的不同，可將乘客出行分為4類：A1類型為乘客在固定站點上車，在固定站點下車；A2類型為乘客在響應站點上車，在響應站點下車；A3類型為乘客在固定站點上車，在響應站點下車；A4類型為乘客在響應站點上車，在固定站點下車。根據(jù)表1中常規(guī)公交的客流情況，結(jié)合對需求響應站點附近乘客的出行OD分布、步行到站時長等信息的實際調(diào)查及分析，合理設置站點需求響應式公交的預約類型比例、預約站點及上下站等情況，再分別根據(jù)提前、實時預約乘客需求情況設置車輛調(diào)度模型的基本參數(shù)，表2為調(diào)度系統(tǒng)的乘客公交出行需求情況。該調(diào)度系統(tǒng)的參數(shù)設置如下：1）乘客的到達率為30人/h，提前、實時預約的乘客數(shù)比例為2∶1，4類乘客的比率A1∶A2∶A3∶A4=4∶1∶1∶4；

2）提前、實時預約乘客能預約的最大乘車人數(shù)均為1人；

3）上車時間窗的跨度設置為10 min，即上車時間可提前或延后5 min；

4）公交車的行駛速度v=30 km/h，單位運營成本α=2.6元/km，發(fā)車間隔為15 min；

5）車輛響應預約請求的松弛時間ts為10 min；

6）乘客的最大在車時間為hmax=40 min；

7）根據(jù)文獻［5］中時間價值系數(shù)的設置方法，結(jié)合實際調(diào)查數(shù)據(jù)，將時間價值系數(shù)設置為：在車乘客等待時間價值系數(shù)r1=12.64元/min；在站乘客等車時間價值系數(shù)r2=16.86元/min；乘客在車時間價值系數(shù)β=8.43元/min；

8）靜態(tài)調(diào)度模型中，乘客出行時間成本系數(shù)ω1為0.6，公交運營成本系數(shù)ω2為0.4；

9）動態(tài)調(diào)度模型中，乘客時間窗懲罰成本系數(shù)ω3為0.4，公交運營成本系數(shù)ω4為0.4，乘客額外在車時間成本系數(shù)ω5為0.2。

表2 乘客公交出行需求情況

3.2 公交運營調(diào)度仿真及結(jié)果分析

3.2.1 站點需求響應式公交運營調(diào)度仿真分析

1）基于提前預約信息的靜態(tài)調(diào)度方案計算

采用2.2.1靜態(tài)調(diào)度模型，選取具體GA參數(shù)：最大遺傳代數(shù)為200，染色體長度為30，種群規(guī)模為120，交叉概率為0.40，變異概率為0.09，適應度函數(shù)懲罰值U=100。根據(jù)實際情況假設的居民出行需求，利用乘客匹配方法對提前預約信息進行車輛班次分配，具體分配情況如表3所示。

由表3可以看出，站點需求響應式公交對10個提前預約信息進行了響應，考慮預約時刻和上下車站點將其配到4個車輛班次中，各班次響應提前預約需求占總乘客的比例分別為10%、13%、6%和3%。圖8為利用Matlab計算得到的班次1車輛初始行駛線路。

表3 車輛需響應的提前預約需求

從圖8可以看出，班次1公交初始行駛線路為C1-C2-C3-C4-G1-G2-G4-D1-G4-G5-C5-G6-G8-D2-G8-G9-G12-G13-C6-G15-C7-C8-C9。班次2公交初始行駛線路為C1-C2-C3-C4-G1-G2-G3-D1-G4-G5-C5-G6-G8-G9-G10-D3-G12-G13-C6-G15-D4-G15-C7-C8-C9；班次3公交初始行駛線路為C1-C2-C3-C4-G1-G5-C5-G6-G8-G9-G10-D3-G14-C6-G15-D4-G15-C7-C8-C9；班次4公交初始行駛線路為C1-C2-C3-C4-G1-G2-G3-D1-G4-G5-C5-G6-G8-G9-G12-G13-C6-G15-C7-C8-C9。班次1-4考慮提前預約需求，通過改變固定車輛行駛線路去響應需求站點，運營成本分別為20.28元、22.98元、17.47元、17.18元。其中，第2班次的運營成本最高，第3班次最低。

圖8 靜態(tài)調(diào)度的車輛行駛線路

2）基于實時預約請求的動態(tài)調(diào)度調(diào)整

靜態(tài)車輛調(diào)度模型以提前預約信息為服務對象，通過遺傳算法得到車輛的初始行車計劃；再以實時預約需求為服務對象，按照圖4的流程和2.2.2的動態(tài)調(diào)度模型進行不斷的信息交互—調(diào)度調(diào)整—實施，設置的求解動態(tài)路徑規(guī)劃模型的遺傳算法參數(shù)與靜態(tài)調(diào)度中遺傳算法的參數(shù)一樣。利用Matlab對車輛的動態(tài)調(diào)度進行仿真實驗，圖9為動態(tài)調(diào)度調(diào)整的班次1車輛行駛線路。

圖9 動態(tài)調(diào)度調(diào)整的車輛行駛線路

在實時預約乘客與公交企業(yè)交互過程中，表2中2號乘客需求插入到班次1路徑中，18號乘客需求插入到班次2路徑中，21號乘客需求插入到班次3路徑中，30號乘客需求插入到班次4路徑中。從圖9可以看出，車輛班次1實際行駛路徑更改為：C1-C2-C3-C4-G1-G2-G4-D1-G4-G5-C5-G6-G8-D2-G8-G9-G10-D3-G12-G13-C6-G15-C7-C8-C9；同樣，班次2車輛實際行駛路徑更改為：C1-C2-C3-C4-G1-G2-G3-D1-G4-G5-C5-G6-G8-G9-G10-D3-G14-G13-C6-G15-D4-G15-C7-C8-C9；班次3車輛實際行駛路徑更改為：C1-C2-C3-C4-G1-G1-G2-G3-D1-G4-G5-C5-G6-G8-D2-G8-G9-G12-D3-G14-G13-C6-G15-D4-G15-C7-C8-C9，班次4車輛實際行駛路徑更改為：C1-C2-C3-C4-G1-G2-G3-D1-G4-G5-C5-G6-G8-D2-G8-G9-G12-G13-C6-G15-C7-C8-C9。班次1-4的運營成本分別為23.82元、25.95元、27.68元、20.90元。相比于其他班次，班次3的車輛行駛路程最長，服務響應站點個數(shù)最多，運營成本最大。

3.2.2 公交服務水平及性能分析

為了驗證同時考慮提前預約和實時預約信息的公交調(diào)度方法的有效性，將其與純動態(tài)的站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)［6］、常規(guī)公交調(diào)度系統(tǒng)進行公交服務水平對比分析。根據(jù)公交運營成本F、人均在車時間tk和人均等車時間tw等基本性能指標計算調(diào)度系統(tǒng)整體性能指標：

式中：Y表示公交的系統(tǒng)整體性能指標，Y越小，表明公交系統(tǒng)整體性能越好；Q表示服務的乘客數(shù)；ρ1、ρ2、ρ3表示指標系數(shù)，根據(jù)文獻［7-11］中確定系統(tǒng)整體性能指標系數(shù)的方法，結(jié)合公交服務“以人為本”的思想，將權(quán)重系數(shù)設置為ρ1=0.2、ρ2=0.3、ρ3=0.5。

根據(jù)公交乘客出行需求（表2），基于Matlab平臺分別對本文的動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法、純動態(tài)調(diào)度方法以及常規(guī)公交調(diào)度方法重復仿真20次，得到3種調(diào)度方法的公交服務水平及系統(tǒng)性能指標，如圖10所示。

圖10 不同調(diào)度系統(tǒng)的性能指標直方圖

由圖10可知，在乘客拒絕率方面，由于常規(guī)公交無預約乘客，其乘客拒絕率為零，本文中提出的動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法的乘客拒絕率相較于純動態(tài)調(diào)度方法縮減了13.04%；在公交運營成本方面，動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法的運營成本大于純動態(tài)調(diào)度方法的運營成本，且由于這2種調(diào)度系統(tǒng)都提供了需求站點以服務固定行駛路線外的預約乘客，較之于常規(guī)公交系統(tǒng)其運營成本較高；在乘客在車時間方面，雖然動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法比其他2種方法的平均在車時間長，但總體上三者相差不大；在乘客等車時間方面，動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法較之于純動態(tài)調(diào)度方法，其乘客等車時間減少了50.32%，較之于常規(guī)公交減少了72.92%；在公交整體性能指標方面，動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法的系統(tǒng)整體性能相較于純動態(tài)調(diào)度方法提升了11.78%，相較于常規(guī)公交調(diào)度方法提升了45.95%，表明本文中提出的動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法的站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)對公交運營成本和乘客在車時間產(chǎn)生的影響不大，同時能較好地滿足乘客的需求、提高公交運營系統(tǒng)的調(diào)度效率，在低需求地區(qū)具有一定的可行性。

4 結(jié)論

本文同時考慮實時和提前預約請求，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息技術的優(yōu)勢對站點需求響應式公交調(diào)度系統(tǒng)進行了優(yōu)化。介紹了站點需求響應式公交的運行方式，設計了公交調(diào)度系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和模塊功能，分析了車輛調(diào)度系統(tǒng)的工作流程，再分別建立了服務提前預約乘客的靜態(tài)車輛調(diào)度模型和服務實時預約乘客的動態(tài)車輛調(diào)度模型，并采用遺傳算法和插入算法對調(diào)度模型進行了求解。最后，以重慶市479路公交線路進行仿真實驗，結(jié)果表明，與純動態(tài)調(diào)度方法、常規(guī)公交相比，動靜態(tài)結(jié)合調(diào)度方法的乘客拒絕率和等待時間有所降低，且公交系統(tǒng)的整體性能有所提升，本文提出的公交運行模式和調(diào)度方法能有效提高站點需求響應式公交的服務質(zhì)量和效率。