城市公交车辆调度优化研究

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1、分类号:U49110710-2015122069硕士学位论文城市公交车辆调度优化研究张莉导师姓名职称杨京帅教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通运输规划与管理论文提交日期2018年4月18日论文答辩日期2018年5月19日学位授予单位长安大学StudyonUrbanBusDispatchingOptimizationADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：ZhangLiSupervisor：Prof.YangJingshuaiChang’anUnive

2、rsity,Xi’an,China摘要当前我国很多大中城市的交通拥堵问题日益突出，优先发展公共交通是解决城市交通问题的主流策略。公交调度是城市公共交通运营系统的重要组成部分，对公交车辆调度优化研究是提高公共交通吸引力的关键。本文在此背景下，结合相关文献和现场调查，分析了公交车辆调度的形式、影响因素和现存问题等，并采用遗传模拟退火算法来求解公交车辆调度中的发车间隔问题。首先，本文介绍了城市公交车辆调度的国内外现状和城市公交车辆调度相关理论，指出现阶段公交调度存在的问题以及优化方法等，对研究城市公交调度的算法（遗传算法、

3、模拟退火算法和遗传模拟退火算法）进行概述，分析各自的特点，选择适合本文模型的算法：遗传模拟退火算法，为构建车辆调度优化模型提供基本的理论基础。其次，本文对公交车辆调度系统存在的问题进行分析，建立公交线路调度优化的数学模型：在既定的公交线路网络的条件下，确定合理的发车间隔，为编制出具有实际应用价值的公交车辆运行时刻表提供依据。本文以乘客出行成本和公交公司运营成本最小为模型的目标函数，相邻车辆间的发车间隔作为决策变量，考虑到实际运营过程中车辆的满载率、相邻车次之间最大和最小发车间隔、乘客车上拥挤度和公交发车次数的约束等，

4、建立组合优化模型。选用混合算法：遗传模拟退火算法，并通过对算法关键技术的分析来实现算法的优化和模型的求解。最后，选取南京市某条公交线路为例，调查公交线路数据，利用MATLAB工具箱分别用遗传算法和模拟退火算法进行仿真实验，求解所建立的优化模型，并确定不同权重下的公交车发车间隔。仿真结果显示，改进后的遗传模拟退火算法相比遗传算法具有较快的求解速度和较为准确的全局最优解，模型求解的优化成本优于实际成本，同时发车间隔符合公交线路的客流分布规律，可以有效的控制公交公司的成本，提升乘客的出行服务质量，具有实际的应用价值。关键词

5、：公共交通，公交调度，发车间隔，优化，遗传模拟退火算法iAbstractWiththerapiddevelopmentofsocietyandeconomy,trafficproblemsinmanylargeandmedium-sizedcitiesinChina,suchastrafficroadcongestionandfrequentroadaccidents,havebecomeincreasinglyprominent.Givingprioritytothedevelopmentofpublictrans

6、portationisthemainstreamstrategyforsolvingurbantrafficproblems,whilepublictransportationschedulingplanisthecorepartofurbanpublictransportationoperationmanagement.Therefore,theresearchontheoptimizationofpublictransportationvehicleschedulingisthekeytoeasethepress

7、ureofurbantrafficandenhancetheattractivenessofpublictransportation.Inthiscontext,thispaperanalyzestheforms,classificationandinfluencingfactorsofbusschedulingwithreferencetoliteraturereviewandon-siteinvestigation.Asimulatedannealinggeneticalgorithmisusedtosolvet

8、heproblemofdepartureintervalinbusscheduling.Firstly,thispaperintroducesthedomesticandinternationalpresentsituationofurbanbusschedulingandtherelatedtheoryofurbanbusscheduling