基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析

将人工智能方法引入公交车辆运营调度管理,调度管理人员可根据具体运营状况,运用快速、便捷的智能调度算法,制订出符合实际情况的运营调度方案,有效提高公交车辆运营效率。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的智能化特征,针对北京市公交车辆运营管理问题进行了优化调度研究。仿真实验表明,利用GA的公交车辆优化调度,实现了公交车辆调度的智能化,并在基础上利用排队论推导了乘客等待时间模式,进行了优化调度结果评测分析,从而验证了利用智能调度方法能够有效地改善公交车辆运营效率的合理性和可行性。     

智能公交动态调度优化模型

利用先进的技术和设备实现公交的优化调度,充分满足人们的出行需要,是智能公交系统发展的目标.然而近年来中国智能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题.结合中国智能公交系统现状,通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析,在GPS定位、通信、计算机等技术的支持下,将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合,将智能化算法引入到公交运营调度中,建立了基于实时动态数据,兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型.并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab程式化的解法.结果表明,该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次,优化调度效果明显.     

基于生存决策法的公交系统调度

城市公交系统运营调度优化是公交优化的一项重要内容,随着道路交通网络运行可靠性的降低和公交客流波动性的增大,公交车辆在运行中会出现一些突发状况,公交调度优化能够确保公交系统在突发状况发生后仍然能够较好的运行,保障公交系统的可靠性和公交系统服务水平。本文将联动调度引入到驾驶员与公交车辆的调度中,综合考虑了客流突变、车辆条件、交通拥堵、交通事故和驾驶员状况等多种因素,在生存决策法的基础上依据上述因素建立了驾驶员和公交车辆的系统调度模型,通过生存动态模型与惯性约束模型的分析来判断系统的生存状态,并结合义乌市现有公交线路系统对模型进行验证分析。结果表明此方法对公交系统调度具有较为重要的意义。     

基于准时信息的公交调度系统的实现

介绍了一种如何运用单片机技术实现的基于准时信息的公交调度管理系统,该系统投入资金少,并且可以节约可观的运营费用;同时可为公交运营调度提供决策支持,从而达到加强线路运营监控,优化调度管理,创造最优运营效益的目标.     

基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统

针对我国城市近郊区公交系统智能化水平低、居民出行便捷性差等交通现状,在综合分析现有需求响应式交通系统(DRT)特点的基础上,结合互联网主动预约技术与车辆智能定位技术,提出了一种基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统。将互联网移动终端、总调度控制中心与公交车辆作为一个整体系统,以乘客预约候车总人数与乘客最长等待时间为决策变量,通过引入相关阈值建立了基于乘客需求的发车间隔优化模型,并给出了发车时间间隔的求解方法。研究结果表明:与常规公交系统相比,基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统能够有效地解决我国城市近郊公交运行效率低、乘客候车时间长、出行困难等交通问题,对于提高公交的便捷性与智能化水平具有积极的现实意义。     

考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

动力能源差异下混合公交车队调度方案生成方法

为了实现电动公交与燃油公交混合车队运营调度优化,提出了一种平衡电动公交与燃油公交环境成本和经济成本的混合公交车队调度方法.首先结合不同动力能源公交车辆的运行特性给定约束条件,将碳排放和分时电价融入电动公交和燃油公交运营能耗及成本分析中;然后考虑混合公交运营系统的经济成本与环境成本,建立综合运营成本最小化模型;最后提出基...     

初始公交网络优化模型的研究

智能公共交通系统是智能运输系统的重要研究内容,是将信息、通信控制、卫星定位、计算机网络等技术科学集成应用于整个公共交通系统当中,解决公交车辆运行中处于无序、失控与低效率状态,以达到更好地为乘客服务的目的.本文主要研究用于智能化调度下的公交初始网络优化模型,完成初始网络的建立并提出优化思想.     

公共交通智能化调度系统实时网络优化模型与方法的研究

公共交通智能化管理系统的核心是公共交通智能化调度系统.智能化调度系统可以动态地获取实时公共交通信息,实现对公交车辆的实时监控和调度,是公共交通实现现代化管理的重要标志,能够完成乘客在出行时达到最优换乘.本文研究了城市公交交通智能化调度系统实时网络优化模型的建立与实施,旨在推动我国智能公交系统的快速发展.     

基于物联网技术的智能公交系统研究

物联网技术的兴起,为下一代智能交通系统提供了一个全新的发展方向。它可以将城市各个设施与系统实现信息交互和共享,如果将其应用于公交系统,可以为公交调度提供快速、准确的信息。本文研究了基于射频识别（RFID）技术的公交系统的原理、结构和设计方案。该方案将射频识别设备嵌入到公交车辆、站点、乘客公交卡中,实现车辆、人员信息的识别与监测,结合公交调度信息管理系统和智能分析软件,对公交调度进行自动化、智能化管理,提高效率,有效改善公交服务质量。     

公交区域车辆调度优化研究现状与发展

区域范围内车辆调度是以给定时刻表和一定数量的分布在各个车场的车辆为前提,在满足所有约束条件和相关规定的条件下,得出所需车辆最少或费用最小的车辆调度方案.区域范围内的公交车辆调度过程非常复杂,一直是公交领域研究的热点问题之一.本文在阐述车辆调度问题的基础上,对车辆调度问题的可行模型与算法的研究现状进行了综述,同时对公交车辆调度研究的扩展问题进行了分析.     

城市公交线路发车间隔优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心,优化公交线路的发车频率,提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业满意率最高、乘客满意率最高为目标的公交车辆发车间隔优化模型,兼顾了乘客和企业的双方利益。     

基于物联网的智能公交系统研究

利用物联网技术,可以将城市公交车辆、乘客、站点等节点相连,实现信息交互和共享,为公交调度提供快速、准确的信息。研究了基于射频识别（RFID）技术的公交系统的原理、结构和设计方案。该方案将射频识别设备嵌入到公交车辆、站点、乘客公交卡中,实现车辆、人员信息的识别与监测,结合公交调度信息管理系统和智能分析软件,对公交调度进行自动化、智能化管理,提高效率,改善公交服务质量。     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

城市公交智能调度系统的设计与实现

利用目前广泛应用的GPS技术,本文设计实现了城市公交智能调度系统,通过对公交车辆的定位,结合自动语音播报、公交运行信息监控、智能动态调度,实现了整个城市公交信息的实时感知与辅助决策,可以灵活调整分配整个城市公交车辆布局,提高城市的交通运营力。     

基于无线传感器网络的智能公交系统

对城市车辆监控系统进行了研究,提出了一种新型的公交车辆的管理系统,通过无线通信模块将车载终端与调度控制中心相结合,能够对定线行驶的公交车辆进行实时监控,以实现智能化管理的目的.该系统具有成本低、定位精度高等特点,具有广阔的市场前景和应用价值.     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

地铁运营中断下多目标应急公交调度模型研究

考虑地铁运营中断条件下应急公交站点泊车能力受限以及轨道交通折返站和换乘站客流压力较大的特征,在应急公交标准接驳线路的基础上设计了补充接驳线路,来降低乘客的出行延误和提高应急车辆的疏运效率.将线路规划与车辆调度集成一个模型,以应急公交站点的泊车能力、车辆运力、派车能力以及乘客容忍时间为约束条件,构建了多 目标应急公交调度优化模型.利用改进的NSGA-Ⅱ算法求得Pareto分布优化解集,同时采用隶属函数从Pareto前沿中挑选出最理想的折中解,并进行实例验证以及灵敏度分析.研究结果表明:应急车辆行驶的总时间与平均乘客延误之间存在Pareto优化,即决策者可以根据调度目的权衡应急车辆行驶时间与乘客延误的关系.     

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.