基于不确定环境下的快速公交组合调度优化与算法研究

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随着城市大规模的发展,社会交通出行方式越来越多,这给城市带来严重的交通拥堵问题。“公交先行”成为解决交通拥堵问题的一种高效方式。相比构建价格高昂的轨道交通,快速公交无疑是最好的选择。但是,如何提高快速公交系统的服务水平,提升与其他交通方式的竞争能力是国内外一直关注的问题。面对复杂多变的交通环境,若要最大程度地发挥快速公交的优势,必须提高车辆、专用道和其他资源的利用率,减少企业和乘客的出行成本。基于此,本文对快速公交调度优化做了以下研究工作:(1)经过对国内外文献的对比分析,总结出现有研究存在的不足,提出研究不确定环境下快速公交组合调度优化的必要性。首先,介绍快速公交组合调度相关理论,如快速公交特点、组合调度形式、可靠性指标和随机机会约束规划等。然后,详细阐述快速公交多种可靠性指标的含义。最后,选取本文建模需要的车头时间距、到站准点和车内拥挤度这三种指标,给出详细的计算方法,为后文建立快速公交组合调度模型提供强有力的理论支撑。(2)对快速公交运行过程、可靠性理论、不确定理论等进行深入分析后,考虑车辆容量、可靠度等约束,建立不确定环境下,以发车间隔和发车模式为决策变量,快速公交系统总时间成本最小为目标的多车型快速公交组合调度优化模型。运用随机机会约束规划的思想提高快速公交系统的服务水平。根据此模型设计算法求解,为了提高算法的收敛速度,避免陷入局部最优解,本文对布谷鸟算法的定步长、发现概率和缩放因子进行改进,将随机模拟与改进布谷鸟算法相结合,给出算法的具体求解过程。(3)借鉴多车型快速公交组合调度模型,将可靠度纳入模型的约束条件,研究全程车、区间车、大站快车的多模式组合调度。然后,建立不确定环境下,以公交运营时间成本、乘客在车时间成本和乘客等车时间成本皆最小的多目标快速公交组合调度优化模型,求解发车间隔和发车模式。最后,设计随机模拟与NSGA-II相结合的混合智能算法,改进遗传操作的交叉概率和变异概率,防止早熟收敛,并给出详细的求解步骤。(4)以兰州市快速公交1号线为例,采用VS编程求解模型,得出本文优化结果的优越性。实验结果表明经过优化后的快速公交组合调度模型提高了快速公交的服务水平,可以更好的地发挥社会效益,由此验证了模型与算法的可行性与有效性。
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