不确定信息环境下的区域公交车调度问题建模和算法

【摘要】：区域公交调度是未来城市公共交通的发展趋势，主要包括时刻表、车辆调度和驾驶员排班三部分内容，涉及运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等多个交叉学科，该研究可以最大化兼顾乘客和公交企业的双方利益，为当前研究热点问题之一。公交车辆调度问题是它的重要组成部分，编制一个高效率的公交调度方案，合理安排所有车辆完成不同线路固定时间表的公交班次，是降低公交运营成本的最有效措施之一。 考虑在现实交通中交通拥堵、天气变化和交通事故等不确定因素，本文围绕区域公交调度优化这一主题的核心组成部分之一：车辆调度问题，探索一系列适于不确定信息环境下的贴近公交企业实际生产的公交调度模型和算法。本文的主要研究工作和成果总结如下： (1)以车辆利用效率最大化为目标，考虑车场容量等约束因素，建立几类随机、模糊和灰色旅行时间的RBSP的数学模型，将之转化为适合计算机处理的确定性RBSPUTT，或直接基于不确定模拟技术构造一个解，根据问题的特征，在此基础上设计求解这些问题的几种改进智能算法，如：遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等，通过一个简单算例验证各种改进算法的有效性，并给出相应的最佳公交调度方案。 (2)借鉴局内VRP问题研究，假设影响RBSP的部分动态不确定因素件只有通过实时信息处理遇到时才知道，构建一类模糊随机旅行时间的ORBSP数学模型，结合模糊随机模拟技术，设计求解该问题的协作蚁群算法，基于贪婪策略寻求实时调整一个失效方案，使之称为可行公交车辆调度方案适应不断变化环境。 (3)首次探讨可靠性理论在RBSP中的应用，定义了车辆任务可靠度和公交调度方案可靠度概念，分别构建了基于车辆任务可靠度和公交调度方案的可靠度的单目标和多目标RBSP问题的数学模型，并给出定理证明了每辆车按时完成某班次依原计划完成下一个班次的概率大于某个值，在此基础上可以构造一个高可靠性的解，可利用这个定理设计求解问题的相应启发式算法，并对同一个算例在不同可靠度情形下求解它的最佳公交调度方案。算例分析表明：成本与可靠性成正比例关系，即可靠性越高，方案的成本费用也越高。 (4)采用不确定双层规划理论，探讨城市公交调度涉及众多因素之间有机联系，分别构建区域公交车辆调度与购车计划、多模式区域公交时刻表和驾驶员排班的双层规划模型，根据问题特征设计上下层规划模型的求解算法，定义解的满意度概念，将下层规划产生的一组满意解供上层规划比选，进而生成最佳下层方案及与之对应的上层方案，该研究成果可以辅助公交企业的日常运营工作。