基于随机运营时间的公交鲁棒车辆调度研究

In existing vehicle scheduling approaches, running times, as important parameters, are normally assumed to be fixed. However, the running times usually vary dramatically in different periods (e.g. peak- or non-peak) through a day due to fickle traffic, changing passenger demands and vehicle trouble, etc. Therefore, this project diverts from the traditional vehicle scheduling based on fixed running times into a robust vehicle scheduling based on stochastic running times. The research consists of the following three main parts. The first is to model running time distributions based on collected vehicle location data. The core work is to develop distribution fitting methods in order to build probability distribution models for the different periods within the daily service span. The second is to build a stochastic model for vehicle scheduling, which is different from the existing deterministic models. The newly proposed model can consider the trips with stochastic durations and feature the delay propagation, with the two objectives of minimizing the total operating cost and maximizing the on-time performance. The third is to solve the stochastic model by applying various meta-heuristics. This project is proposed to be helpful for bus companies to increase the utilization of resources and the robustness of the schedules to be generated. Moreover, the research fruits would enrich the research on public transport scheduling, and would be of great benefit to the developing countries with complex and fickle bus running environments and conditions.

公交线路的单程运营时间是公交调度的重要参数，一般被预先设置为确定值，但是由于受交通流、客流和运营条件等因素影响，它往往是随机变化的。本项目拟改变传统的基于固定单程运营时间的公交车辆调度思路，提出一个崭新的基于随机运营时间的鲁棒车辆调度思路。主要内容包括：1）基于大量的公交运营记录数据，选取一组候选分布模型，然后通过分布拟合，对高低峰不同时段分别建立运营时间的概率分布模型，为本项目奠定数据基础；2）建立基于随机运营时间的车辆调度模型，这是随机模型，不同于现有的确定性模型，无需事先人为设置单程运营时间且可以考虑晚点概率和晚点传递，从而提高调度方案的鲁棒性；3）剪裁和融合多种超启发式方法，研制能够有效求解随机模型的鲁棒车辆调度方法。此项研究有助于帮助公交企业降低运营成本，同时提高调度方案的鲁棒性，即有效平衡运营成本和准点率，从而为解决具有复杂多变的运营环境和条件的公交调度问题奠定理论和方法基础。

针对公交运营受到交通流、客流和运营条件等众多变化因素的影响，导致单程运营时间随机变化，本项目改变传统的基于固定运营时间的公交车辆调度思路，提出了一个崭新的基于随机运营时间的鲁棒车辆调度思路。主要研究内容包括：1）基于分布拟合建立复合单程时间概率分布模型；2）建立公交车辆调度随机优化模型；3）研究多种求解方法。主要研究成果如下：.一、.提出了一种基于分布拟合的单程时间建模方法. 针对公共交通企业积累的大量运营数据，选择一组备选分布模型进行分布拟合，建立了复合单程时间模型。实验结果表明在复杂多变的交通状况下，复合单程时间模型能更精确地吻合实际单程时间分布，为建立车辆调度随机模型奠定了随机参数基础，同时，也可以作为其他各种基于单程时间模型的公共交通领域研究的基础。.二、.建立公交车辆调度随机优化模型. 针对现实中单程时间是随机变化的，特别是在包括我国在内的发展中国家和地区，公交运营道路环境和运营条件极为复杂和多变，单程时间的不确定性普遍存在，本项目建立了公交车辆调度随机优化模型，有助于大幅提高调度方案的鲁棒性，并令调度人员摆脱了繁杂、困难和耗时的运营时间参数设置工作。.三、研制了一系列公交优化调度方法. 公交调度问题属于NP难问题，具有重要的现实价值和理论意义。本项目研制了一系列优化方法，主要包括：设计了改进的人工蜂群算法，基于自适应差分算法、基于生物地理学算法的公共交通时刻表优化方法，基于贝叶斯网络的公交调度分布估计方法，以及基于HTN的公交动态调度方法等。.四、理论联系实际开展成果应用研究. 本项目立足实际开展理论研究，并进一步在国内外城市进行应用研究，例如在“孝感市城市公共交通规划”和“新加坡红山公交服务包运营排班方案审核咨询”项目中，开展了公交随机运营时间分析与建模研究，并应用于智能公交调度中，设计出低成本、高准点率的鲁棒车辆调度方案，为我国城市公交发展和投标新加坡的公交运营权做出贡献。