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摘 要：常规公交线路的运营管理对于其能否发挥舒缓城市交通压力、服务乘客出行作用至关重要。在对已有的线路调度及优化方法研究分析之后，本文结合淄博市内公交线路历史数据，对线路调度模式进行探讨，以期通过对现有调度模式的优化调整更合理服务乘客出行。
关键词：常规公交;调度方法;历史数据
0 引言
随着社会经济的高速发展和人民生活水平的不断提高，公众对于交通出行的需求也与日俱进。公共交通作为城区居民集中搭乘运转的主要运输工具，在降低居民出行成本、减少资源能源消耗、发展绿色交通等方面具有重要作用，同时也是满足居民便捷出行、缓解市内交通拥堵的重要途经[1]。
新时代我国公共交通事业处于快速发展阶段，考虑环保出行，常规公交已逐步更换为新能源车辆运营。新时代常规公交仍然是公共交通系统的中坚力量。常规公交在具有地铁或轻轨的大型都市发挥着重要交通衔接作用，用于解决居民末端出行的需求[2]。常规公交更是作为中小城市的形象窗口，承担城区居民出行需求。
1 公交线路客流和调度模式分析
（1）公交线路客流分析。公交线路的客流随时间、空间的变化而变化，受季节、气候、地点和线路走向等因素的影响。客流随着季节月度和一天的时间段的不同呈现规律性变化。经过对公交公司多年客流积累数据分析，夏秋季节客流明显高于春冬季节客流，周内工作日客流平稳，周末和节假日客流较多，一天内不同时刻线路不同客流情况各异。
通过对常规公交线路历史客流出行目的地的分析，客流大体可分为生活类和工作学习类客流。生活类客流由居民的娱乐、就医、购物等不同生活需求产生，节假日客流较多，工作日和特殊天气时客流较少。工作学习类客流具有固定的乘车次数、时间，有一定的动态规律，早晚出行特点明显，节假日客流较少，工作日和特殊天气时客流较多。
通过对常规公交线路运营区域的分析，可将线路客流划分成区内客流和区间客流[3]。由于区间线路运距、运时较长，早晚客流存在差异，区间客流量较少，另外受特殊天气的影响，此类客流节假日乘客较多。区内公交客流为常规公交的主要客源，高平峰时段客流变化明显，乘车距离短且换乘次数多。
（2）公交线路调度模式分析。公交线路运营属于系统工程，包括居民出行调查、公交场站设置、公交线路规划、公交线路优化调整和公交线路调度策略制定等多个层级。公交线路调度模式的选择是科学编制公交线路调度方案的基础，是优化线路运营成本、提高乘客乘车便捷性的重要手段。
公交调度影响因素一般情况下可分为主观因素和客观因素，主观因素是指与人员、车辆、任务、企业利润等相关的主要受人影响的因素，客观因素主要是指与天气气候、路况、时段、客流分部特征、驾驶行为等相关的非人力所能影响的因素。主观影响因素主要源于公交企业的领导层，在公交调度过程中具有可控性强、易调整的特性。客观影响因素主要源于不受人力影响的外部环境，具有实时性、不确定性和周期性等特点，而这种不确定的特性也致使公交调度过程控制的难度显著。
公交线路调度模式按照不同划分依据进行划分其结果也不尽相同，通常情况下城市公交调度模式以区域范围和实时性两种条件为依据，以前者为依据将城市公交调度模式划分为单线和区域两种调度模式，以后者为依据将城市公交调度模式划分为静态和动态两种调度模式。单线调度和静态调度是公交调度的基本组成单元，而区域调度可在降低企业成本支出的同时提升城市公共交通工具运行效率，动态调度则可实现对复杂交通环境的动态实时管控[4]。
线路起止点和线路走向对于客流影响巨大，公交调度需以客流为标准对于不同线路进行分类调度。同一条公交线路，全天客流分布大体存在平高峰，客流断面不均衡，公交调度具体需以线路实际运营情况动态微调。对于线路客流量较大且聚集性强的站点，可以实行大站快车运营。对于线路客流量较大的连续站点，可以划分成区间段区间车运营。对于整体客流较少的线路，可以实行定点发车运营。
沿线道路交通复杂多变对公交线路调度的影响明显。公交线路调度需考虑交通情况。如线路分区间段区间车运营时，区间站点的确定需考虑线路实际客流情况，还需考虑这些站点附近道路交通和场地情况。结合道路条件和实时变化的交通条件确定区间站点，以方便线路车辆进行原地折返或绕行折返。
通过车辆实时定位、车辆监控、车辆行驶轨迹等一系列技术手段，公交调度后台获取线路车辆和驾驶员的实时动态，以此来进行线路车辆调度保障线路正常运营[5]。考虑线路运营成本方面，合理配置线路上车辆数目和车型。不同调度方式采用不同车型，高峰时段增加车辆运营，平峰时段适当调减车辆运营。
2 公交线路调度优化方法分析
公交线路调度优化的本质是利用科学的优化方法，将影响公交线路调度的因子转化成为相应的控制指标，并对单个或多个指标进行相应的组合计算求解得到最优值，然后再以最优值为基础对公交线路调度方案和时刻表进行相应调整。通常情况下按照优化指标的个数将公交线路调度优化方法分为单目标和多目标两种优化方法。
以运营成本为单目标的调度优化可以降低公交運营企业的成本支出，实现降本增效。以居民出行成本为单目标的调度优化可以最大限度方便乘客出行。以车辆满载率为单目标的调度优化可以在不浪费资源的前提下提高车辆利用率。
多目标调度优化法分为传统优化算法和智能优化算法[6]。传统优化算法包括目标规划法、加权组合法、重要目标法、分层序列法等。目标规划法考虑目标指标的重要性等级，具有现实意义，其解集相对较为合理。加权组合法计算简单、易理解。重要目标法指标范围覆盖广，解集可解释性强。分层序列法解集层次性强，条理清晰。传统算法普遍受主观性影响。
智能优化算法包括进化算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工免疫算法等。进化算法解集易达到全局最优解，算法收敛速度快。粒子群算法简单、搜索速度快。模拟退火算法解集可解释性强、稳定性高。人工免疫算法收敛速度快，自我调节能力强。智能优化算法普遍计算复杂度较高。
3 运用历史数据的公交线路调度模式
淄博市公共汽车公司运营公交线路198条，其中：中心城区56条、区县间线路43条、区县内线路99条，线路总长度4 631公里。本文以淄博市公共汽车公司所属主城区线路进行基于历史数据公交调度方法的实践。
（1）根据线路起止点位置划分为区内线路、区间线路。（2）根据历史客流数据对线路进行分类，月平均客运量20万人次以上线路为一类线路，月平均客运量10万～20万人次线路为二类线路，月平均客运量5万～10万人次线路为三类线路，月平均客运量5万人次以下为四类线路。（3）依据线路分类进行公交调度安排，一类线路高峰间隔6分钟左右、平峰8分钟左右，二类线路高峰间隔8分钟左右、平峰10分钟左右，三类线路高峰间隔12分钟左右、平峰15分钟左右，四类线路高峰间隔15分钟左右、平峰20分钟左右。（4）从场站条件、道路条件、线路客流特征、线路长度等方面构建评价体系，以3-4月为周期对线路进行评价。（5）在线路评价基础上对线路进行分类调整，以此循环进行动态线路调度调整。
4 结语
本文首先通过历史数据对公交线路客流进行分析，然后结合线路客流、沿线道路交通情况、车辆和驾驶员技术、线路运营成本等方面对公交线路调度模式和相关优化方法进行分析，最后以淄博市中心城区线路为例对基于历史数据公交线路调度模式进行实践应用，更好地发挥了常规公交线路缓解交通压力、方便乘客出行的作用。
参考文献：
[1]王康.城市交通拥堵中公交车辆调度模式研究[D].河南农业大学，2018.
[2]王东.常规公交线路多车型配置优化模型研究[D].吉林大学，2018.
[3]王大勇，王海星.城市公交区域运营模式及其关键技术[J].综合运输，2008（03）：64-66.
[4]袁国铭，樊波，邓小亚.智能公交调度中实时均车模式的应用[J].计算技术与自动化，2014，33（04）：119-122.
关键词：常规公交;调度方法;历史数据
0 引言
随着社会经济的高速发展和人民生活水平的不断提高，公众对于交通出行的需求也与日俱进。公共交通作为城区居民集中搭乘运转的主要运输工具，在降低居民出行成本、减少资源能源消耗、发展绿色交通等方面具有重要作用，同时也是满足居民便捷出行、缓解市内交通拥堵的重要途经[1]。
新时代我国公共交通事业处于快速发展阶段，考虑环保出行，常规公交已逐步更换为新能源车辆运营。新时代常规公交仍然是公共交通系统的中坚力量。常规公交在具有地铁或轻轨的大型都市发挥着重要交通衔接作用，用于解决居民末端出行的需求[2]。常规公交更是作为中小城市的形象窗口，承担城区居民出行需求。
1 公交线路客流和调度模式分析
（1）公交线路客流分析。公交线路的客流随时间、空间的变化而变化，受季节、气候、地点和线路走向等因素的影响。客流随着季节月度和一天的时间段的不同呈现规律性变化。经过对公交公司多年客流积累数据分析，夏秋季节客流明显高于春冬季节客流，周内工作日客流平稳，周末和节假日客流较多，一天内不同时刻线路不同客流情况各异。
通过对常规公交线路历史客流出行目的地的分析，客流大体可分为生活类和工作学习类客流。生活类客流由居民的娱乐、就医、购物等不同生活需求产生，节假日客流较多，工作日和特殊天气时客流较少。工作学习类客流具有固定的乘车次数、时间，有一定的动态规律，早晚出行特点明显，节假日客流较少，工作日和特殊天气时客流较多。
通过对常规公交线路运营区域的分析，可将线路客流划分成区内客流和区间客流[3]。由于区间线路运距、运时较长，早晚客流存在差异，区间客流量较少，另外受特殊天气的影响，此类客流节假日乘客较多。区内公交客流为常规公交的主要客源，高平峰时段客流变化明显，乘车距离短且换乘次数多。
（2）公交线路调度模式分析。公交线路运营属于系统工程，包括居民出行调查、公交场站设置、公交线路规划、公交线路优化调整和公交线路调度策略制定等多个层级。公交线路调度模式的选择是科学编制公交线路调度方案的基础，是优化线路运营成本、提高乘客乘车便捷性的重要手段。
公交调度影响因素一般情况下可分为主观因素和客观因素，主观因素是指与人员、车辆、任务、企业利润等相关的主要受人影响的因素，客观因素主要是指与天气气候、路况、时段、客流分部特征、驾驶行为等相关的非人力所能影响的因素。主观影响因素主要源于公交企业的领导层，在公交调度过程中具有可控性强、易调整的特性。客观影响因素主要源于不受人力影响的外部环境，具有实时性、不确定性和周期性等特点，而这种不确定的特性也致使公交调度过程控制的难度显著。
公交线路调度模式按照不同划分依据进行划分其结果也不尽相同，通常情况下城市公交调度模式以区域范围和实时性两种条件为依据，以前者为依据将城市公交调度模式划分为单线和区域两种调度模式，以后者为依据将城市公交调度模式划分为静态和动态两种调度模式。单线调度和静态调度是公交调度的基本组成单元，而区域调度可在降低企业成本支出的同时提升城市公共交通工具运行效率，动态调度则可实现对复杂交通环境的动态实时管控[4]。
线路起止点和线路走向对于客流影响巨大，公交调度需以客流为标准对于不同线路进行分类调度。同一条公交线路，全天客流分布大体存在平高峰，客流断面不均衡，公交调度具体需以线路实际运营情况动态微调。对于线路客流量较大且聚集性强的站点，可以实行大站快车运营。对于线路客流量较大的连续站点，可以划分成区间段区间车运营。对于整体客流较少的线路，可以实行定点发车运营。
沿线道路交通复杂多变对公交线路调度的影响明显。公交线路调度需考虑交通情况。如线路分区间段区间车运营时，区间站点的确定需考虑线路实际客流情况，还需考虑这些站点附近道路交通和场地情况。结合道路条件和实时变化的交通条件确定区间站点，以方便线路车辆进行原地折返或绕行折返。
通过车辆实时定位、车辆监控、车辆行驶轨迹等一系列技术手段，公交调度后台获取线路车辆和驾驶员的实时动态，以此来进行线路车辆调度保障线路正常运营[5]。考虑线路运营成本方面，合理配置线路上车辆数目和车型。不同调度方式采用不同车型，高峰时段增加车辆运营，平峰时段适当调减车辆运营。
2 公交线路调度优化方法分析
公交线路调度优化的本质是利用科学的优化方法，将影响公交线路调度的因子转化成为相应的控制指标，并对单个或多个指标进行相应的组合计算求解得到最优值，然后再以最优值为基础对公交线路调度方案和时刻表进行相应调整。通常情况下按照优化指标的个数将公交线路调度优化方法分为单目标和多目标两种优化方法。
以运营成本为单目标的调度优化可以降低公交運营企业的成本支出，实现降本增效。以居民出行成本为单目标的调度优化可以最大限度方便乘客出行。以车辆满载率为单目标的调度优化可以在不浪费资源的前提下提高车辆利用率。
多目标调度优化法分为传统优化算法和智能优化算法[6]。传统优化算法包括目标规划法、加权组合法、重要目标法、分层序列法等。目标规划法考虑目标指标的重要性等级，具有现实意义，其解集相对较为合理。加权组合法计算简单、易理解。重要目标法指标范围覆盖广，解集可解释性强。分层序列法解集层次性强，条理清晰。传统算法普遍受主观性影响。
智能优化算法包括进化算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工免疫算法等。进化算法解集易达到全局最优解，算法收敛速度快。粒子群算法简单、搜索速度快。模拟退火算法解集可解释性强、稳定性高。人工免疫算法收敛速度快，自我调节能力强。智能优化算法普遍计算复杂度较高。
3 运用历史数据的公交线路调度模式
淄博市公共汽车公司运营公交线路198条，其中：中心城区56条、区县间线路43条、区县内线路99条，线路总长度4 631公里。本文以淄博市公共汽车公司所属主城区线路进行基于历史数据公交调度方法的实践。
（1）根据线路起止点位置划分为区内线路、区间线路。（2）根据历史客流数据对线路进行分类，月平均客运量20万人次以上线路为一类线路，月平均客运量10万～20万人次线路为二类线路，月平均客运量5万～10万人次线路为三类线路，月平均客运量5万人次以下为四类线路。（3）依据线路分类进行公交调度安排，一类线路高峰间隔6分钟左右、平峰8分钟左右，二类线路高峰间隔8分钟左右、平峰10分钟左右，三类线路高峰间隔12分钟左右、平峰15分钟左右，四类线路高峰间隔15分钟左右、平峰20分钟左右。（4）从场站条件、道路条件、线路客流特征、线路长度等方面构建评价体系，以3-4月为周期对线路进行评价。（5）在线路评价基础上对线路进行分类调整，以此循环进行动态线路调度调整。
4 结语
本文首先通过历史数据对公交线路客流进行分析，然后结合线路客流、沿线道路交通情况、车辆和驾驶员技术、线路运营成本等方面对公交线路调度模式和相关优化方法进行分析，最后以淄博市中心城区线路为例对基于历史数据公交线路调度模式进行实践应用，更好地发挥了常规公交线路缓解交通压力、方便乘客出行的作用。
参考文献：
[1]王康.城市交通拥堵中公交车辆调度模式研究[D].河南农业大学，2018.
[2]王东.常规公交线路多车型配置优化模型研究[D].吉林大学，2018.
[3]王大勇，王海星.城市公交区域运营模式及其关键技术[J].综合运输，2008（03）：64-66.
[4]袁国铭，樊波，邓小亚.智能公交调度中实时均车模式的应用[J].计算技术与自动化，2014，33（04）：119-122.