《校车调度问题研究的国内外文献综述》5100字

校车调度问题研究的国内外文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u28903校车调度问题研究的国内外文献综述 110141.1仅决策发车间隔的调度研究 15（1）客流量均匀或确定下的发车间隔研究 14826（2）考虑乘客到达和乘客满意的发车间隔研究 14419（3）考虑交通系统特性与行为的发车间隔研究 2198341.2决策车型和发车间隔的调度研究 376571.3决策运营类型和发车间隔的调度研究 323314（1）国外学者关于运营类型与发车间隔的调度研究 37977（2）国内学者关于运营类型与发车间隔的调度研究 329131.4公共交通车辆能耗研究 423474（1）公共交通车辆能耗理论研究 412419（2）运营与能耗间关联研究 447881.5研究评述 529796参考文献 5公共交通系统调度始于20世纪60年代。Ceder在系统分析公共交通系统运行过程后认为，公共交通系统的调度与乘客到达情况具有密切关系，应由具有序贯性的运营线路的设计、发车时刻表的研究、车辆与车次排程和人员排班四个步骤构成。上层决策会作为下层决策的输入，影响下层决策的进行，从而影响系统整体的效率[3,16,17]。然而，由于系统的复杂性，整体的优化具有相当大的困难，因此常按以上步骤分别进行。其中发车时刻表研究作为重要一环，吸引大量学者基于均匀与非均匀发车间隔（headway），结合车型（size）、运营类型（form）等决策变量进行研究。1.1仅决策发车间隔的调度研究（1）客流量均匀或确定下的发车间隔研究发车间隔是运营时刻表研究的重要组成部分，早期研究多以发车间隔作为单一决策变量，并对客流量进行均匀假设，如Salzborn在可以确定乘客到达率的假设下，设立了所需的车辆数与乘客所需要的等待时间尽可能的小的双层目标函数，通过数学推导得到发车间隔[4]。Hurdel基于可以确定的客流，以车辆运营成本望低并乘客等待时间成本望小为优化角度，在考虑承载量约束等情况下求得单一车型最优发车间隔[5]。（2）考虑乘客到达和乘客满意的发车间隔研究而随着研究的深入，许多学者融合了多学科与领域研究中的成果，对乘客到达的假设、乘客满意度的感知等方面进行探讨，使模型更加具有全面性与系统性，如Koutsopoulos等考虑了拥挤对乘客体验的重要影响，研究区分时段的发车间隔，并将拥挤费用作为乘客成本一部分，结合乘客等待成本、运营者成本最小为目标，非线性规划优化了车辆发车间隔[6]。Shrivastava分析了公交线路和发车间隔对乘客搭乘、换乘等问题的影响，同时优化了线路长度与发车时间，有效降低了公交公司的运营成本和乘客损失[7]。国内学者如董超等在假设乘客均匀到达的基础上，创新性提出了“不浪费运力”的优化目标，平衡了发车班次与乘客等待时间之间的矛盾关系，使保持较低运营成本的同时，求解了保证所有乘客等待时间限制为10分钟的发车间隔[8]。牛学勤等基于效用理论，采用分段函数考虑等待时间与收益对乘客效用与运营者收益效用的影响，构建了拥挤、等待时间对乘客效用的影响模型，并给出单条线路的发车间隔[9]。黄海军等结合行为学方法，考虑通勤人员“早到”与“迟到”对其出行时间、拥挤感知的影响，将其量化进社会效益函数中，并以数值计算方法得出社会效益最大时的发车间隔[10]。戴连贵和刘正东认为公交车乘客可以忍受的等待时间具有阈值，当达到时间阈值时，公司将有损失成本。基于此假设构建了发车间隔、满意度与公司收益的量化模型，并在一定约束下求解收益最大时的发车间隔[11]。（3）考虑交通系统特性与行为的发车间隔研究近年来，随着交通运输功能的快速发展与社会各界对环境保护关注度的提升，除增加对乘客心理与行为进行考虑外，有学者从交通系统可靠性、交通工具换乘行为等角度进行研究，使研究场景更加丰富。如刘环宇基于工程可靠性的理论，分析公交系统可靠性的内涵，解释了其影响因素，并探讨提高公交系统可靠性的措施，提出提高公交系统的可靠性可以从调整公交时刻表的角度确认发车间隔入手[12]。陈旭梅等考虑了普通公交车与轨道交通的联合作用，考虑接驳影响而创设了公交车总发车成本和乘客出行总损失双望小的调度模型[13]。袁振洲等考虑了换乘人员的行走速度，设计了考虑换乘时间的高铁接驳的不等公交车发车间隔[14]。东北大学罗彩奇基于乘客满意度最大目标建立数学模型，讨论了简单的同型车辆调度模型与换乘公交背景下的调度模型，分别采用线性规划与启发式算法求解并对比了优化结果[15]。1.2决策车型和发车间隔的调度研究Ceder分别研究了常规公交车与双层、铰接公交车组合调度的公交模型，提出了四种方法来确定发车间隔[3,16]。同学者在2011年针对不均匀发车导致的乘客等待时间不均匀问题，提出通过两种车型混合调度方法[17]。中南大学万先进将车辆购买成本、乘客满意度作为目标，发车类型和发车间隔作为变量建立目标规划模型，并使用遗传-模拟退火算法证实的模型的合理性[18]。上海交通大学胥亚采用SFA方法对上海公交线路进行了评价，说明了大小车调度对于出行高峰带来的需求波动具有较好的规避作用，并在此基础上构建了包含车辆购买成本、旅途总时间（等待，上下车和车上）、人员及里程成本的模型，设计启发式算法求解出两种车型下的发车间隔与时刻表[19,20]。郑州大学丁盼盼将车次数量作为运营成本衡量方式，将等待时间拆分为首次等待、因满载再等待及晚点等待三个方面，采用AHP方法对运营成本与等待成本进行加权规划，并采用蜂群算法进行发成类型与间隔求解[21]。1.3决策运营类型和发车间隔的调度研究（1）国外学者关于运营类型与发车间隔的调度研究有关区间发车模式的创新方向的探讨最早由Ceder提出，其以最小用车数量及候选区间点的单向客流分析方法确定不同运营类型车辆的发车间隔[22]。Furth以最小车队规模和最小乘客等候时间这两者之间寻求平衡为目标，针对线路双向客流不均衡问题，提出了混合公交出行模式条件下，全程车与区间车两种运营模式协同编制时刻表的方法[23]。Takamatsu等认为，区间车的引入是使调度平滑化的重要方法，所选择的发区间车的车辆应该是车内乘客数量较少，跟前后车间隔较小的车辆，并通过以乘客等待时间最少及运载率平均为目标建立了数学模型进行证明[24]。（2）国内学者关于运营类型与发车间隔的调度研究国内蒋光震最早主要从经济效益以角度出发，对两种发车类型组合发车策略进行研究，并在讨论乘客出行特性的基础上给出了以发车间隔为决策变量的优化模型，表明了混合运营类型调度方式在乘客总等待时间和公交车总里程数的优化目标中，比单一运营类型更具有竞争力[25]。后续研究中，靳文舟对需求响应公交（DRT）展开了深入研究，认为需求响应指导下，考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式能够有效提高公交车运营效率，并融合近邻搜索算法、遗传算法、蚁群算法等算法思想进行了模型求解，对证明了DRT模式的可行性[26]。张鑫等为解决常规公交发车策略中的不协调问题，以单条线路为研究假设，建立以系统总成本最小为目标的非线性整数规划模型，探讨全程行驶、区间行驶和大站停靠三种组合调度方式，设计模拟退火算法求解[27]。严海等从公交运行可靠性角度出发，在考虑区间车运行对全程车的影响假设下，采用变点理论设计区间车发车策略，并通过数值仿真方法证明了区间车策略的引入在提升系统可靠性基础上，可以有效减少乘客等待时间[28]。姚恩建等考虑运力资源与车内拥挤情况，考虑区间车折返位置的影响，同步优化发车间隔和车型配置的多目标优化模型[29]。1.4公共交通车辆能耗研究公共交通作为集约化的出行方式，对于减少因交通造成的环境污染具有重要作用。随着对车辆环保特性重视度的提升，大量学者从公共交通车辆运营的能耗、污染等角度展开研究。（1）公共交通车辆能耗理论研究在车辆能耗理论研究中，Fray和Zhang等在研究汽车油耗与排放的对比关系问题时发现，车辆燃油消耗率和二氧化碳排放率间有强的正相关性，且相关性系数为2.28千克/升，这表明减少能源消耗可直接减少二氧化碳等污染气体排放[30]。廖伟在进行配送研究时，将《BOSCH汽车工程手册》中的对车辆能耗影响因素描述为：车辆特征（横截面积、传动系统效率、制动常数等固有性质）和运营现状（与行驶状况相关的载重吨位、运行速度、路线坡度）[31]。（2）运营与能耗间关联研究除能耗的理论研究外，近年来有学者进行了公交车运营方式与能耗关系的研究。吴晨玮研究了公交车的跳站行为对能耗的影响，发现减少不必要的靠站可以减少公交车辆怠速时间，有效减少了油耗[32]。王雪然则将运营能耗作为运营成本重要评价指标，设计启发式算法给出分时段的均匀发车间隔[33]。路远征使用CRUISE对公交车的特性和参数进行仿真，基于均匀到达假设，综合考虑了车流量、客流量和停靠站情况，建立最小油耗与等待时间的目标规划函数，通过遗传算法求解给出了通勤时段变间隔发车时刻表[34]。1.5研究评述从国内外学者对于公共交通时刻表编制的研究可以看出，时刻表编制的核心内容在于发车间隔的确定，其中，发车间隔有三种形式：均匀间隔、不均匀间隔、分时段均匀间隔。基于发车间隔，不同学者根据不同假设、不同角度、不同现实背景等差异，将车辆的类型（主要为载客量差异）、调度形式（主要为停靠站差异）加入决策变量，进行组合优化。从目标函数的变量构成来看，一般采用综合考虑车辆运营成本与乘客搭乘成本两个目标，虽然有部分学者[8,11,34]将间隔方差、充电时间等因素作为目标函数的表达，但文献中也将其归结为成本最优。然而，首先，现有文献并没有对将发车间隔与各项成本间的关系进行梳理。其次，作为社会效益体现明显的公共交通，虽然有学者[18,32]从油耗量、功率等角度考虑时刻表编制问题，或采用IC卡及跟车实验方式研究公交车运行与能耗的关系[35]，但现有研究仅将“能耗”从运营变动成本中分离出来，作为目标函数中独立的一部分，并没有综合考虑发车间隔对空气污染的影响，也没有建立空气污染等外部性成本与车辆运营成本、乘客搭乘成本的组合优化模型。从搭乘行为的考虑来看，虽然路远征等将乘客等待时间与能耗直接作为目标函数一部分，但忽略了乘客换乘的便利性，没有关注不同站点乘客到达状况的不同，也没有考虑发车间隔对各站点怠速时间的影响，模型的全面性尚有不足[32,34]。综上可以看出，现有的公交时刻表的编制研究中，考虑运营成本与顾客等待成本的研究相对丰富，但都没有给出明确的成本研究过程，也没有形成综合能耗与环境污染的研究模型；而在重点关注能耗与环境污染的模型研究文献中，缺失了对调度方式、车型组合、乘客行为的深入研究与探讨。参考文献[1] 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