可变线路公交车辆调度算法优化研究

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可变线路公交车辆调度算法优化研究

邵孜科, 张泉, 王树盛, 张小辉, 李文权

文章导航 > 交通信息与安全 > 2018 > 36(5): 83-89

邵孜科, 张泉, 王树盛, 张小辉, 李文权. 可变线路公交车辆调度算法优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

引用本文:

邵孜科, 张泉, 王树盛, 张小辉, 李文权. 可变线路公交车辆调度算法优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

SHAO Zike, ZHANG Quan, WANG Shusheng, ZHANG Xiaohui, LI Wenquan. Optimization Algorithms for Scheduling of Flex-route Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

Citation:

SHAO Zike, ZHANG Quan, WANG Shusheng, ZHANG Xiaohui, LI Wenquan. Optimization Algorithms for Scheduling of Flex-route Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

邵孜科, 张泉, 王树盛, 张小辉, 李文权. 可变线路公交车辆调度算法优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

引用本文:

邵孜科, 张泉, 王树盛, 张小辉, 李文权. 可变线路公交车辆调度算法优化研究[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

SHAO Zike, ZHANG Quan, WANG Shusheng, ZHANG Xiaohui, LI Wenquan. Optimization Algorithms for Scheduling of Flex-route Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

Citation:

SHAO Zike, ZHANG Quan, WANG Shusheng, ZHANG Xiaohui, LI Wenquan. Optimization Algorithms for Scheduling of Flex-route Buses[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(5): 83-89. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

可变线路公交车辆调度算法优化研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.05.011

江苏省城市规划设计研究院南京210036;江苏省城市交通规划研究中心南京210036
江苏省住房和城乡建设厅南京210036
江苏省城市规划设计研究院南京210036;江苏省城市交通规划研究中心南京210036
江苏省城市规划设计研究院南京210036;江苏省城市交通规划研究中心南京210036
东南大学交通学院南京211189

基金项目:

国家自然科学基金项目

江苏省基础研究计划项目

中图分类号: U491
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出版历程
- 刊出日期: 2018-10-28

Optimization Algorithms for Scheduling of Flex-route Buses

摘要: 为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.
- 交通工程 /
- 可变线路公交 /
- 车辆调度 /
- 算法优化 /
- 乘客平均出行时间 /
- 拒绝率

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