面向服务可靠性的快速公交动态运营调度优化研究

项目背景： 项目以兰州市为背景，聚焦于快速公交系统。

研究对象： 研究对象为快速公交系统。

数据基础： 研究基于快速公交系统采集的历史数据和实时信息。

客流量推算： 推算各时间段车站的实时客流量。

车辆时间预测： 预测各时间段车辆停站时间及站点间行驶时间。

优化模型： 考虑多车型、公交车容量、服务能力及站台容量等因素，建立以公交车平均满载程度、运营成本及排队进站等候时间为目标的多目标快速公交多车型优化调度模型。

算法设计： 设计求解该模型Pareto解集的算法。

换乘站协调问题： 通过分析乘客等待时间及公交车运行过程，研究公交车在换乘站的同步协调问题。

同步换乘模型： 以同步换乘人数最大、乘客总等待时间最小及公交车平均满载程度最大为目标，建立多目标公交同步换乘协同调度优化模型。

求解算法： 采用基于小生境共享竞争复制算子的遗传算法求解该问题的Pareto解集。

决策优选： 利用信息熵法对Pareto解集进行决策优选。

实证研究： 以兰州市快速公交线路为例进行实证研究。

研究贡献： 该项目的研究为公交车保有量、调度策略的选取提供了理论支持。

项目以兰州市为背景、以快速公交系统为研究对象，以快速公交系统采集的历史数据和实时信息为基础，推算各时间段车站的实时客流量，预测各时间段车辆停站时间及站点间行驶时间，考虑多车型、公交车容量、服务能力及站台容量等因素，以公交车平均满载程度、运营成本及排队进站等候时间为目标，建立多目标快速公交多车型优化调度模型，设计求解该模型Pareto解集的算法。通过分析乘客等待时间及公交车运行过程，研究了公交车在换乘站的同步协调问题；以同步换乘人数最大、乘客总等待时间最小及公交车平均满载程度最大为目标，建立了多目标公交同步换乘协同调度优化模型；采用基于小生境共享竞争复制算子的遗传算法求解该问题的Pareto解集，并利用信息熵法对Pareto解集进行决策优选。最后，以兰州市快速公交线路为例进行实证研究。该项目的研究为公交车保有量、调度策略的选取提供了理论支持。