纯电动公交车辆的智能排班方法研究

Big cities in our country are facing serious traffic problems, and giving priority to public transport is an effective way to solve urban traffic problems. Bus vehicle scheduling is the key issue of public transport enterprises, and is very significant to improve service quality of public transport and decrease operational costs. Due to the complexity of bus vehicle scheduling problems, most of transport enterprises in our country still perform the bus vehicle scheudling manually, and the manual scheduling has many shortcomings. Along with the applications of battery electric bus vehicles in public transport, bus vehicle scheduling problems are facing new challenges. This project aims at the scheduling problem of battery bus electric vehicles and carries out the following researches: (1) Aiming at the single-depot and multi-depot battery bus vehicle scheduling problems, study new intelligent scheduling approaches, including solution coding, solution evaluation, algorithm design, local adjustment approach, etc.; (2) Study the integrated optimization problem of electric vehicle charging scheduling and vehicle scheduling, and also study its solution approach, including the approaches of charging scheduling, the integration approach with vehicle scheduling, etc.; (3) Study the electric bus vehicle scheduling problem with consideration of uncertain factors and its dynamic scheduling approaches; (4) Study the electric bus vehicle scheduling approach that is robust to the scheduling performances of a large number of bus lines. Through above researches, push forward the automation and intelligence of electric vehicle scheduling of public transport systems in our country.

我国大城市正面临着严重交通问题，优先发展公共交通是解决城市交通问题的有效途径。公交车辆排班是公交企业的核心关键问题，对于提高公交服务质量、降低运营成本具有重要意义。由于公交车辆排班问题的复杂性，当前我国公交企业依然普遍采用人工方式进行车辆排班，而人工排班存在诸多不足。随着纯电动汽车在公交中的应用，公交车辆排班问题面临新的挑战。本项目将围绕纯电动公交车辆排班问题，开展以下研究：（1）针对单车场、多车场电动公交车辆排班问题，研究新的智能排班方法，包括解的编码、解的评价、算法设计、局部调整方法等；（2）研究电动车充电调度与车辆排班的集成优化问题及其求解方法，包括充电调度方法、与车辆排班的集成方法等；（3）研究考虑不确定因素的电动公交车辆排班问题及其动态排班方法；（4）研究对大量公交线路排班性能具有鲁棒性的电动公交车辆排班方法。通过以上研究，推进我国公交系统电动车辆排班的自动化与智能化。

我国大城市面临着严重交通问题，优先发展公共交通是解决城市交通问题的有效途径。公交车辆排班（调度）是公交企业的核心关键问题。随着纯电动汽车在公交中的应用，公交车辆排班问题面临新的挑战。本课题主要开展以下研究：（1）针对单车场电动公交车辆排班问题，提出一种两阶段公交车辆排班方法，其中设计了一种新的基于车辆出发时间的编码方案来表示调度解，解码过程考虑了电车行驶里程和充电时间约束；提出一种基于文化基因算法的电动公交车辆排班方法，其中设计了一种新的针对公交车辆排班的交叉操作和一种基于车辆块的评价函数，改进了三个邻域搜索算子。（2）针对多车场电动公交车辆排班问题，提出一种基于遗传算法的列生成方法（GA-CG），首先由列生成来构造候选列集合，然后设计了遗传算法从中选取一个列子集作为调度解。（3）针对不确定调度环境（交通拥堵），提出一种基于多目标遗传算法的动态公交车辆排班方法，该方法利用非支配排序遗传算法从候选车辆块集合中选取车辆块子集，以此构造Pareto调度解，然后利用车辆出发时间调整过程来提升调度解。（4）提出一种基于深度强化学习的公交发车时刻表动态优化方法（DRL-TO），该方法将公交发车时刻表优化问题建模为马尔科夫决策过程，公交运营时间内每分钟作为一个决策点，利用强化学习来决策每分钟是否发车，以此实时确定发车时间间隔，动态生成发车时刻表。（5）研究了基于控制器的公交车辆排班方法，该方法通过实时调整车辆行程的发车时间，提高车辆排班的鲁棒性。（6）开发了公交客流预测、发车时刻表优化和车辆智能排班系统，该系统根据乘客上车刷卡记录来推断其下车站点，由此形成乘客OD客流，然后利用OD客流来优化发车时刻表，进而利用排班算法生成车辆和人员排班方案。（7）用实际公交线路运营数据验证了以上方法和系统，取得了良好效果。本课题研究成果对于推动电动公交车辆排班的自动化和智能化、提升公交服务质量、降低公交运营成本，具有理论和实践意义。