基于运营数据的城市轨道交通客车调度方案研究

基于运营数据的城市轨道交通客车调度方案研究

1运营调度方案公共交通是城市交通的重要组成部分。做好公交工作，对于完善城市交通环境，提高公民的交通条件，提高公交公司的经济和社会利益具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量可以统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20km/h。运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10min,早高峰时一般不要超过5min,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低于50%。根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调度方案,包括两个起点站的发车时刻表、一共需要多少辆车、这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益,等等。如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,指出求解模型的方法,根据实际问题的要求,如果要设计更好的调度方案,应如何采集运营数据。2模型求解及分析a)问题中指出客车在线路上运行的平均速度是20km/h,而每个单程行驶都要经过12(或11)个中间站,这自然要考虑站上客车的停留时间,但现实中公交车每站停留时间较短,又所给平均速度较低,从而在本文中可假设,客车在中间站停留时间不计,这段时间可由行驶路段上提速补上。b)经统计每时段上车总人数和下车总人数不一致,甚至成倍悬殊,有时上多下少,有时下多上少,分析原因主要在于运输高低峰时期与乘车构成时差,从而导致上一时段大量上车人员而在下一时段才下车,致使不同时段上下车人数不等情况严重。这一现象对本模型求解及分析极为重要,要特别考虑。c)公交车发车一般具有规律性,又高低峰不同情况。本文假设在高峰时期和一般时期分别等时间间隔发车。按运营调度要求,候车时间一般超过10min,早高峰期不超过5min,故对发车时间间隔Δt限定为:一般期6≤Δt≤10;高峰期1≤Δt≤5。d)运营调度要求标准载客100人,满载率不应超过120%,一般也不低于50%,即车上平均人数50≤m≤120,这是公司对模型的客观要求。从而要假定乘客排队等候乘车,满120人后只能等下辆车。e)所建模型要综合考虑乘客和公交公司双方的利益。乘客希望候车时间越短越好,由于假定匀速行驶,从而正常运营后,候车时间取决于发车时间间隔Δt,乘客更希望等候的当次车能够坐上,这自然要求Δt越短越好。但发车过于频繁,对公交公司而言,即需配备大量的车辆,又得过多的投入资本(工人工资,油料等),双方利益要求互相矛盾。这就需确定一个合理的目标匹配关系,也就是该模型的关键之处。f)模型求解之后,要为该线路设计便于操作的全天公交车调度方案及发车时刻表。公交公司需配备的总车辆数为N,关键取决于高峰期的用车量。N应是高峰期发车间隔Δt的函数。g)考虑到以上各种因素,笔者会用到非线性规划知识。由于数据量庞大,自然要考虑到应用计算机仿真实验,得到不同时间发车、不同发车间隔、不同客流量下的载客人数、不能上车人数,以便综合考虑制定出较好的运营方案。3假设和符号3.1列车行驶顺序+列车通过顺序乘车,1)客车在线路上均匀行驶,忽略中间站点的停留时间。速度v=20km/h;2)每辆客车按照发车时刻表及到达次序顺序发车,循环往返地运行;3)客车在行驶途中不会出现塞车、抛锚等意外现象;4)第i时段第j站点上、下车人数服从均匀分布;5)各站点乘客排队等候乘车,乘客不会乘坐其他线路公交车;6)公交车工作日时间为5:00～23:00;7)客车饱和度为120人;8)高峰期和一般期分别等时间间隔发车。3.2第1市第j站列车情况Sj,j+1:第j站到j+1站的路程,Sj,j+1与Sj+1,j不一定相等;V:公交车的平均速度;S1:上行总路程;S2:下行总路程;Ci,j:第i时段第j站点上车人数;Di,j:第i时段第j站点下车人数;yi,j=Ci,j/60:第i时段第j站点平均上车的人数;yi,j¯¯¯¯¯=Di,j/60yi,j¯=Di,j/60:第i时段第j站点平均下车的人数;Δt:发车时间间隔;Δt1:高峰期发车时间间隔;Δt2:一般期发车时间间隔;T:单程行驶时间;T1:上行单程行驶时间;T2:下行单程行驶时间;aj:第j站相对要上车人数,等于等候上车人数减去下车人数;bj:第j站因车上人数饱和而当时滞留人数;Q=120人:客车饱和度;mj:第j站客车启动后车上总人数;Zi:第i辆客车的综合效益;sumc:单程各路段乘客平均数;sum:单程滞留总人数;N:配备客车总数。4模型的构建4.1启动时间间限制公交车调度方案因该便于操作,因而发车时间间隔Δt应具有规律性,且为正整数。又考虑到高峰期与一般期乘车人数的悬差,Δt如下设定:4.2下行方向的百分点由统计数据得上行方向的高峰期为6:00～9:00,17:00～18:00,下行方向的高峰期为7:00～9:00,17:00～19:00。每个方向有4个小时高峰期。4.3抗混合式结构以上行方向为例:yi,j=160Ci,jyi,j=160Ci,j;y,ij¯¯¯¯¯=160Di,jy,ij¯=160Di,j;aj=(yi,j−yi,j¯¯¯¯¯)×Δtaj=(yi,j-yi,j¯)×Δt。4.4smct的下行上行:sum=∑j=131bjsumc=113∑j=131mjsum=∑j=131bjsumc=113∑j=131mj下行:sumc=112∑j=012mjsum=∑j=012bjsumc=112∑j=012mjsum=∑j=012bj4.5单天开时间t的确定T1=S1/NT2=S2/V4.6mit的计算⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪maxZ=1n∑i=1nZiZi=f(sumci‚sumi‚Δt)=sumci−1kΔt⋅sumiΔt‚Δt1‚Δt2正整数‚k=14是车站个数。{maxΖ=1n∑i=1nΖiΖi=f(sumci‚sumi‚Δt)=sumci-1kΔt⋅sumiΔt‚Δt1‚Δt2正整数‚k=14是车站个数。5时间步长法仿真虽然Z是关于Δt的函数,但大量数据的处理必须借助计算机编程才能完成。按照原模型求解,就得用时间步长法去仿真一个工作日交通线路上车辆的运行情况,这样做在理论上是可行的。但在本文的假设前提下,造成大量过程的重复,又考虑到计算机的运行速度,又可能会死机或数据溢出,一个理想的方法是抽样仿真,改变时间步长,得出不同Δt下的目标值Z,然后取maxZ对应的Δt为最优解。6调度方案制定原则a)本文利用非线性规划、动态规划、计算机仿真等多种理论相结合的方法,建立模型并求解,是综合知识的运用。b)特殊的数据处理得出本