第一篇：基于NSGA算法的公交車輛調度優化模型

基于NSGA算法的公交車輛調度優化模型

宋曉鵬，韓印，姚佼

（上海理工大學 管理學院，上海200093）

摘要：公交車輛調度方案的優化對于提高公交服務水平，促進公交事業的快速發展至關重要。在乘客與公交公司利益博弈的基礎上，基于極小極大思想，考慮公交車車輛容量的限制及城市道路信號控制的干擾因素建立公交發車間隔優化模型，并利用非支配排序遺傳算法（NSGA）進行模型的求解。以河南省焦作市的公交線路為例進行驗證，優化結果顯示乘客的平均等車時間相對減少48.3%，公交車的全日平均滿載率下降了3.8%，公交服務水平有所改善。

關鍵詞：城市公交；發車間隔；等車時間；非支配排序遺傳算法 中圖分類號：U491 文獻標志碼：A Based on the NSGA Bus Scheduling

Optimization Model of the Algorithm SONG Xiao-peng, HAN Yin, YAO Jiao(Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China)Abstract: Optimized buses scheduling scheme is essential to improve transit service levels and promote rapid development of public transport.On the basis of the interests of game between passengers and the bus company, considering bus vehicle capacity constraints and confounding factors of urban road signal control, we have built the bus departure interval optimization model based on the Minimax ideas , and then use the non-dominated Sorting Genetic Algorithm(NSGA)to solve the model.Illustrated by the case of bus lines in Jiaozuo,Henan Province, the transit service levels have been improved with the optimization results show that the average waiting time of passengers relative reduced by 48.3% and buses full day average load factors fell by 3.8%.Key words: urban public transport;departure interval;waiting time;non-dominated sorting genetic algorithm?

優先發展城市公共交通是提高交通資源利用效率、緩解交通擁堵的重要手段。作為城市交通的主要通行方式，公共交通服務水平與居民出行需求和城市交通運行狀態息息相關。優化發車間隔是公交調度的主要技術手段。準確和高效率的發車調度對提高公交線路的服務能力，減少居民的出行延誤，提高乘客滿意度有著重要意義。Huisman[1]等提出了用于描述多場站調度問題的動態模型，并應用“聚類再生成”啟發式算法，基于數學規劃模型得出優化的結果，但對公交車容量未作考慮。孫芙靈[2]根據乘客需求來確定發車間隔，用數學規劃的思想建立調度模型，并用時間步長法、等效法進行求解，得出仿真結果，但對公交公司利益 ?收稿日期：2013-08-08

基金項目：上海市一流學科資助項目（S1201YLXK）；國家自然科學基金資助項目（51008196）第一作者：宋曉鵬（1987-），男，碩士研究生.研究方向：智能交通、交通規劃與管理.E-mail：songxiaopeng208@163.com 通訊作者：韓印（1964-），男，教授.研究方向：智能交通、交通規劃與管理.E-mail：hanyin2000@sina.com 考慮不足。陳芳[3]根據客流變化規律，對發車間隔采用多時段處理思想，建立了以乘客與公交企業運營費用最小為目標的公交車輛調度模型，對于信號控制的干擾沒有進行考慮。劉志剛等[4]根據區域公交調度模型，把公交車容量作為理想狀態，不受信號控制的干擾,建立了公交調度系統雙層規劃模型。本文綜合考慮乘客與公交公司利益，并基于極小極大思想，考慮公交車車輛容量的限制及城市道路信號控制的干擾因素建立公交發車間隔優化模型，并利用非支配排序遺傳算法（NSGA）進行模型的求解。優化模型的建立

1.1 模型假設

公交車輛的運營受很多因素的影響，本文為建立公交調度優化模型作出以下假設： a.線路上的公交車輛為同一型號，公交車會按照調度表準時到站和出站； b.全程票價統一；

c.公交車輛行駛過程中不存在阻塞現象及突發情況，且公交車之間依次行進，不存在超車及越站現象；

d.各站點乘客上下車的時間、公交車在各站點停留時間均被考慮在公交車的平均速度之內；

e.僅考慮沿線信號延誤干擾，沿線交叉口具有相同的信號延誤； f.各交叉口有足夠大的通行能力，僅考慮單行方向公交車運行。1.2 模型的構建

公交車運行調度模型的建立是一個復雜過程，根據極小極大思想，為使服從相同規律的受控群體的性能指標在總體上最小，其充分條件就是使群體中性能指標值最大的個體值最小。作為乘客希望獲得便捷、舒適、車輛間隔小、等待時間短的公交服務，這樣勢必造成空駛率過高，并且公交公司的利益得不到保證而影響其服務質量。而公交公司希望發車間隔增大，發車次數少且載客量大，以獲取更大利益，這與乘客的需求相違背。因此，綜合考慮公交公司與乘客的利益，使乘客最大廣義費用最小及公交公司最大廣義費用最小。

??min?C(f)max????min?B(f)max?s.t1?f?M

(1)式中，M為公交車的最大發車間隔，為一正常數；f為發車間隔，f∈整數，min；C(f)為在時間段T內，乘客的廣義費用，元；B(f)為在時間T內，公交公司廣義費用，元。

在時間段T內出行者的廣義費用

C(f)=?FW(f)+?1Fin??2FT

(2)式中，δ為與乘客有關的時間費用轉化系數；FW(f)為乘客等車時間，min；γ1為相對于等車時間費用的在車時間費用權重系數；γ2為相對于等車時間費用的換乘懲罰費用權重系數；Fin為與在車時間相關的費用；FT為與換乘相關的懲罰費用。

關于乘客等車時間有

FW(f)?S?n

(3)式中，FW(f)為所有出行者等待時間，min，n為所有等待的乘客數量，人次；S為乘客等待時間的均值，min。

對于某一站點，記W(t)為在t時刻在節點等待的乘客數量，等待的乘客包含在下一輛車到達之前陸續來到站點做等待的乘客及在上一運次滯留的乘客。t時刻為某一公交車進站時刻。并且設定公交車的容量為C，則在該站點，乘客上車的數量為P(t)。

其中W(t)?C?O(t)?W(t)P(t)?? 其中W(t)?C?O(t)?C?O(t)式中，O(t)為在某站點處，公交車上已有的乘客數量。

(4)對于滯留的乘客，其需要在等待下一運次才能乘上公交車，假定不存在3次等車，而保證一定的服務標準。對于滯留的乘客需要再次等待一個ti時間才能上車。若對于上一時刻存在乘客滯留，則滯留人數為D(t-ti)。

D(t?ti)?W(t?ti)?C?O(t?ti)

(5)(6)ti=f+?dj

j?I式中，ti為相鄰運行公交的平均車頭時距，min；d在T時間段內，公交車由于遇到交叉口信號控制的干擾引起的平均延誤，min；dj為公交車所遇到某一交叉口j引起的平均延誤；I為公交車所沿該線路中交叉口數量，I∈整數。

由于公交車按照行車時刻表運營，因此，乘客到達公交站點會產生等車時間，根據Bowman等[5]提出的等車時間模型，乘客期望等待時間的均值為

E(t)?H2(1?CV)2(7)式中，E(t)為乘客期望等車時間，min；H為平均車頭時距，min；CV為車頭時距協變參數。

如果排除外界干擾，公交車平均車頭時距應與發車間隔相等。由于公交車運行受交叉口信號控制的干擾，車頭時距發生波動，則平均車頭時距為ti。

H?ti

(8)而對于t時刻，等候車輛的總人數為n，引起乘客等待公交車的狀態有m種，分別為沒有滯留的乘客平均等待時間和滯留乘客平均等待時間這兩種方案，即m=2。根據熵權決策法原理[6]得出乘客等待時間的均值。

S?w1?E(t)?w2?[E(t)?tj]出行者等待時間

j=1,2,3……n

(9)式中，w1為沒有滯留的乘客等待時間權重；w2為滯留乘客等待時間權重。

FW(f)?S?n

(3)由于乘客在車時間只與路段的不同而不同，因此定義在車時間費用是只與路段相關的常數。對于懲罰費用同樣與發車頻率無關，取決于路段，同樣可以作為常數處理[7]。對于在車時間費用與懲罰費用相應權重可以通過實際調查統計得到[8]。在時間T內，相應公交車運營的廣義費用為

B(f)=?3BF(f)+?（1-?3)BV(f)

(10)式中，γ3為公交公司所支出的固定費用的相應權重；BF(f)為在時間T內公交公司所支出的固定費用，元；θ為每公里運營費用(與百公里燃油有關)，元/km；BV(f)為在時間T內與發車間隔相關的公交車輛行駛里程，km。

其中固定費用主要包含公交車的保養維修費用、公交公司的管理費用及員工工資在T時間段內[9]。可得到相應固定費用

BF(f)=N?(Bse+Bm+Bw)

(11)式中，Bse為在T時段內，平均每輛車的保養維修費用，元；Bm為在T時段內平均每輛車的管理費用，元；Bw為在T時段內相對于每輛車的人均工資費用，元。

在T時間段內運營了N輛車

?T?N????f?所有車輛行駛里程

(12)式中，N為一整數，運算中中括號為取整運算，表示N為不超過T/f的最大整數。

BV(f)=v?[T?(T-f)+(T-2f)+??????+(T-(N-1)f)]2NT?N2f?Nf =v?()2

(13)式中，v為公交車的平均行程速度，在某條干線上為一常數，km/h。

公交車輛的運行勢必受到紅綠燈的干擾而影響正常運營，為保障公交車服務標準，相鄰運行中的公交車車頭時距因交叉口信號干擾需保持在一個發車間隔內。公交車遇到交叉口引起的延誤是隨機的[10]，因而根據Miller提出的隨機延誤理論。

d=2Q(1-g/c)[c(1-g/c)+o]2(1-q/s)qexp[-1.33sg(1-x)x]Qo=2(1-x)

(14)式中，d在T時間段內，公交車由于遇到交叉口信號控制的干擾引起的平均延誤，min；c為周期時長，min；g為有效綠燈時長，min；x為飽和度；q為到達率；QO為平均飽和排隊車輛數，輛。

公交車遇到交叉口引起的總的延誤滿足如下約束

?d

jj?I(15)基于公交公司與出行者綜合廣義費用最小。公交車發車間隔與信號控制之間存在相互影響，交通信號控制影響著車頭時距的波動程度，約束發車間隔的確定；發車間隔的合理性又反映了信號控制的優化程度，信號控制得以優化可減少公交車運行時由于交叉口的干擾引起的延誤，提高通行能力。則根據以上分析，建立如下公交車運行調度模型

??min?C(f)max????min?B(f)max?s.t1?f?M

(16)

?dj?Ij

乘客廣義費用和公交公司的廣義費用這些目標并不是彼此獨立，二者耦合在一起，互為矛盾，互為競爭。某子目標的改善可能引起其它子目標性能的改變，而同時使所有子目標達到最優往往是不可能的。要找到這些目標的最佳設計方案，就要解決多目標與多約束的優化問題，即多目標優化[12]。對于模型的求解引進非支配排序遺傳算法(NSGA)。

可以定義為在一組約束條件下，極小化這兩個目標函數[13]，令[C(f)]max=u1(X)，[B(f)]max=u2(X)，形式如下：

?min[u1(X),u2(X)]??gj(X)?0j?1,2,……J ?s.t?h(X)?0k?1,2,……K??k束。

(17)其中X=（f1,f2,……fp）是一個p維向量，ui(X)是目標函數，i=1,2。gj(X)和hk(X)為系統約NSGA是基于對個體的幾層分級實現的。在選擇執行前，群體根據支配與非支配關系來排序，所有非支配個體被排成一類，這些被分級的個體共享它們的虛擬適應度值。然后忽略這組已分級的個體，對種群中的其它個體按照支配與非支配關系再進行分級，該過程繼續直到群體中的所有個體被分級。在NSGA中對每個局部的Pareto曲面（線）上的所有個體分別采用適應度共享策略，有利于保持群體多樣性，可以克服超級個體的多度繁殖，防止早熟收斂。根據關志華[14]對于非支配排序遺傳算法算子分析，參數選取分別為：交叉概率取0.8；共享半徑取0.05；變異概率取0.00。算法流程如圖1[13]所示。

開始進化代數GA=0初始化種群i=1種群全部分離是根據虛擬適應度進行復制否識別非支配個體指定虛擬適應度值交叉GA=GA+1變異應用于適應度共享小生境i=i+1進化數GA大于最大代數終止

圖1 NSGA算法流程圖 Fig.1 NSGA flow chart 實例分析

由式（9）知乘客的平均等待時間與發車間隔具有一定的關聯性。此外，董強[15]等對公交車調度問題研究表明發車間隔與公交車的滿載率相關，由于車次與發車時刻一一對應，而車輛的隊列順序是不發生改變，因而對所需車輛進行統一標號后，則對每一車次，與其對應的車輛編號是確定的，我們直接對第k次車進行考察，公交車全日平均滿載率如下：

?S=???(k,?)/(TN??A)k?Tday??A

=???(k,?)/()fk?(18)λS為公交車全日平均滿載率；μ為某一站臺；λ(k,μ)為第k次車離開第μ站時的全日平均滿載率；TN為一天單程所發的車次總數；μA為單程站臺總數；Tday為公交車全日運行時間。

選取河南省焦作市具有代表意義的5條公交線路，分別為21路、9路、13路、17路、14路。乘客平均等待時間能夠直觀地反映乘客的出行利益，公交車輛全日平均滿載率能夠衡量車輛的利用程度，反映了公交公司的利益，因此以乘客平均等待時間和全日平均滿載率作為評價指標，進行相關的調查分析。經實地調查，上述模型相關參數選取如表1所示。

圖2 焦作市其中5條公交線路走向圖 Fig.2 five bus routes to figure in Jiaozuo

表1 模型相關參數取值

Tab.1 Model related parameter selection δ/元 0.26 γ1 0.8

γ2 0.2

C/人 60

w1 0.7

W2 0.3

γ3 0.5

v/km.h-1 10 在實際調查中，線路21路、9路由于客流量較大，滿載率較高，對于乘客來說舒適性下降，不利于乘客利益；線路17路、14路，乘客等待時間太長，吸引客流較弱，不利于乘客利益，滿載率過低，車輛利用程度交低，不利于公交公司利益。對于滿載率，各個城市都不同，沒有形成統一的規范值。按照焦作市城市公交行業管理規范中的規定，全日線路平均滿載率控制在100%以下，為保持車輛利用程度，全日線路平均滿載率控制在60%以上。線路13路滿載率維持在合理水平，乘客等待時間稍長，可適當調節，維持乘客利益。通過Matlab編程對上述算法進行實現，利用研究模型對21路、9路、13路、17路、14路公交線路發車間隔進行優化，優化結果以乘客平均等待時間和公交車平均滿載率作為衡量指標，如圖3與圖4所示。

***642021913公交線路圖3 各線路優化前后乘客平均等待時間比較

Fig.3 Average passenger waiting time at present comparison with after optimization

乘客平均等待時間min現狀乘客平均等待時間優化后的乘客平均等待時間1714 160140全日平均滿載率/%***21913公交線路1714現狀全日平均滿載率優化后的全日平均滿載率

圖4 各線路優化前后全日平均滿載率比較

Fig.4 Diurnal average load factors at present comparison with after optimization 根據本研究的優化結果，各線路乘客平均等待時間及對應的全日平均滿載率不僅滿足焦作市城市公交行業管理規范中的規定，且各線路總的平均滿載率減少了3.8%，舒適度增加，吸引了客流，保證了公交公司的相應利益；同時乘客平均等車時間相對于現狀平均等待時間減少48.3%，滿足乘客的利益。總結

本文同時兼顧公交公司與出行者的利益愿景，根據極小極大思想對公交車發車間隔進行了優化。運用非支配排序遺傳算法解決此類多目標問題，并獲得最優解組合集合，在集合中找到最優解，規避了同時使所有子目標均達到最優的不實際現象。本文充分考慮了公交車容量限制產生的乘客滯留狀況和交叉口信號控制對公交車運行的影響。通過對發車間隔的優化，不僅能滿足客流需求，同時規避了公交資源的浪費，具有現實適用性。參考文獻: [1] Dennis Huisman, Richard Freling and Albert P.M.Wagelmans.A robust sulution approach to the dynamic veicle scheduling problem[J].Transportation Science.2004,38(4).447-458.[2] 孫芙靈.公交調度中發車間隔的確定方法的探討[J].西安公路交通大學學報,1997,17(2B):44-48.[3] 陳芳.城市公交調度模型研究[J].中南公路工程.2005,30(2):163-164.[4] 劉志剛，申金升.區域公交時刻表及車輛調度雙層規劃模型[J].系統工程理論與實踐,2007,27(11):135-141.[5] Bowman,L,A.and M.A.Tumquist.Service frequency:Schedule reliability and passenger wait times at transit stops[J],Transportation research,1981(1):465-471.[6] 閆文周,顧連勝.熵權決策法在工程評標中的應用[J].西安建筑科技大學學報,2004,36(1):98-100.[7] 高自友,任華玲.城市動態交通流分配模型與算法[M].北京:人民交通出版社,2005.63-64,213-224.[8] 何勝學.道路擁擠收費定價分析[J].上海理工大學學報,2005,27(1):87-90.[9] 陳國棟,李會芬.公交車的經濟壽命和影響因素的研究[J].廣西大學學報,2008,30(zl):211-212.[10] 何勝學,范炳權,嚴凌.公交網絡最優路徑的一種改進求解算法[J].上海理工大學學報,2006,28(1):163-67

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第二篇：公交調度

公共汽車調度方法研究

運輸0702 華一丁 3070405047

[摘要]自改革開放以來，我國的公共交通建設取得了很大的成就。但由于路網布局不合理，停車設施不足，公共交通方式單一而且信息化程度不夠，我國許多大中型城市的交通問題依然十分嚴峻。城市交通問題已成為城市發展的瓶頸。如何解決這些問題已成為擺在城市發展面前的重要課題。

[關鍵字]公共交通城市交通系統公交調度

就道路建設而言，全國公路里程從1978年的89萬公里增至2007年的348萬公里，高速公路從無到有己達5.45萬公里。交通的建設離不開城市的發展與擴大，據統計，1978至2007年，城鎮人口從7955萬人增至59379萬人，目前我國的大中型城市數量是80年代初的三倍。在城市迅速發展的情況下，我國交通建設雖然取得了很大的成就，尤其是城市中心區交通負荷過重，交通擁擠和阻塞現象日趨嚴重，交通污染與事故越來越引起社會的普遍關注。隨著我國汽車工業的發展，許多小汽車進入私人家庭，這給城市交通帶來了巨大的壓力。城市交通的日漸擁堵使得我國許多大中城市公交車輛運行速度不斷下降，平均行駛速度低于15km/h，城市公交所承擔的運量不斷減退，居民出行方式由公共交通逐年向個體交通方式轉移，這無疑加劇了交通需求的不斷增加與公交發展相對滯后的矛盾。因此，優先發展城市公交系統，改善公交服務水平，吸引更多乘客選擇公交出行無疑是解決這一矛盾的首選途徑。國內外均不乏運用公共交通來解決城市交通問題的成功例子，可以借鑒。在人口稠密、交通強度很大的香港，交通問題之所以解決得比較好，其中十分重要的原因是充分利用了城市公共交通。目前，香港公交客運量占城市客運交通的比重，從20年前的73%提高到目前的88%。在國外，許多大城市的公交系統也承擔了相當比重的城市客運總量，如紐約為86%，倫敦為80%，東京為71%。與其他形式的交通方式相比，公交出行的成本最低，時間也較靈活。公交服務的覆蓋面很廣，其運輸體系可在需求量很大的地區每小時有效運送2萬名乘客，而且也能在成本低、效益高的條件下為人口稀少的地區服務。同時，公交運輸體系還在火車、地鐵和長途汽車組成的綜合運輸體系中發揮重要的作用。

然而我國現有的城市公交系統并沒有完全發揮其在城市交通系統中的重要作用。造成我國目前公交服務水平底下、運量不足的現象的原因很多，其中主要的原因是傳統的公交調度系統沒有充分考慮實時的客流情況。目前我國的公交調度基本上還是采用傳統的人工作業的調度方式，在傳統的公交車輛的調度中，由于調度人員無法了解公交車輛在路上的運行狀況、乘客流量、交通環境等情況，只能按照行車時刻表進行調度，司機在路上遇到了特殊的情況也無法接受正確的行駛引導和合理的調度指令，這樣往往會浪費公交資源或者延長乘客的滯站時間。為了使調度中心能“看的見，聽的著”進行調度所必需的實時信息，這就要求公交調度系統能夠快速、準確地采集包括車輛的位置和狀態信息、沿線的道路信息、沿線的客流信息等，為智能調度提供全面的數據支持。這樣，才能夠從車流、客流、路況等實際出發，選擇最佳的調度方案，讓整個公交線路運行在最佳的狀態同時現代化的通訊技術和信息管理技術也會為公交公司節省相當的人力和物力，從而做到降低成本提高工作效率。所以，智能化公交調度的引入不僅有很好的社會效益，而且會給公交企業帶來良好的經濟效益。

國外研究現狀

發達國家對智能公交調度優化的研究較早，理論相對成熟，而且己有大量的研究成果得到實際應用，并取得顯著的效果。20世紀60年代，英國利茲大學計算實驗室向國家交通委員會提交了“大規模調度計劃問題的計算機求解基礎原理和未來可能性”的報告，其研究成果被應用于鐵路機車調度計劃并取得顯著效果。20世紀70年代，Bly，Jsckson，Koffman和Ryan等建立起了用于評價不同調度方案的模擬模型。

20世紀80年代后，結合計算機模擬的公交調度優化理論有了進一步的發展。1985年，Peter G..furter針對線路雙方向客流不均勻問題，探討了如何優化放車調度空車發出，中途載客過程，并提出了相關模型。1986年Avishai Ceder闡述了利用公交乘客數據制定公交發車時刻表的可供選擇的不同方法，根據不同的要求計算六個主要評價目標，按照乘客的要求選擇不同的發車方案。20世紀90年代，該領域的理論有了更大的發展。1998年英國的Christopher J Ellis和Emilson

C.D.Silva闡述了英國公交事業中競爭與需求協調的反調節措施，強調了需求協調機制在公交市場的主要作用，并表明了一旦需求協調時模型存在純策略平衡解

圈。1999年Maged Dessouky等研究了在定時換乘端點進站車輛的到達與出站車輛的出發同步進行可以使換乘延誤最小化，用智能交通系統的車輛跟蹤和控制技術，闡述了能夠實現同步換乘的實時控制的技術。

近年來，公交調度優化理論得到進一步發展和深化。2001年Andre de palma和Robin Lindesy研究了在給定公交車輛數量的前提下，當乘客對出行次數和時刻延誤成本有不同的期望時，分析了單條線路的發車時刻優化方。同年Aceder等闡述了給定網絡公交車同步性最大化的時刻表的制定問題，考慮了用戶的滿意度和方便性，使同時到達網絡連接換乘點的公交車的數量最大，從而使換乘乘客在最短的等待時間內在換乘站點從一條線路到另一條線路上。該研究成果應用于以色列的公交調度系統，取得一定的效果。2002年Ali haghani等研究了多車場車輛調度問題和有時間窗的多車場車輛調度問題的模型，并用闡述了相應的啟發式算法。

國內研究狀況

公交優先發展戰略在我國的研究和實施起步較晚，于20世紀80年代才逐漸受到人們的關注，相應的公交調度優化理論和系統建設到目前為止都還處在探索和初步發展階段。20世紀80年代，蔣光震等介紹了基于乘客分布的公共交通線路組合調度模型，張席洲在其碩士論文中對公交調度優化問題進行了初步的研究。20世紀90年代，西安公路交通大學孫芙靈于1997年根據西安市公交公司客流調查數據，探討了幾種確定發車間隔的方法，1999年北方交通大學的劉云等在分析北京公交智能調度系統需求和相對當前幾種先進的計算機網絡技術進行比較的基礎上，給出了北京市公交智能調度系統的計算機網絡的設計方案，并進行相關的性能分析。20世紀90年代以后，東南大學楊新苗提出了基于準實時的公交調度優化系統，北京航空航天大學張飛舟對公交車輛智能調度及相關技術進行了研究，提出了運用遺傳算法和混合遺傳算法來進行車輛調度優化的方。青島科技大學的童剛建立了公交調度模型并求出均勻的發車間隔〔，探討了帶軟時間窗的單線路單車型的公交調度問題，分別選擇運力與運量的平衡、乘客的不方便程度與公交公司的成本最小作為目標函數建立公交調度的數學模型。

在系統建設和軟件開發方面，北京市于20世紀90年代末開展了我國第一個綜合性公交項目“北京市公交總公司智能化調度系統總體方案設計及示范工程”。

杭州、上海相繼率先將定位技術應用到公交調度管理中。近年來，廣州、青島、重慶、南京等城市陸續引進先進的技術設備，逐步發展智能公交。智能公交是城市交通發展的一個重要內容，我國在這方面的研究和應用還處在起步階段，尤其是關鍵技術的理論研究還有待成熟。另外，由于我國公交環境狀況不同于國外，在發展我國的智能公交系統時不能生搬硬套國外的理論和成果，因而，在適當借鑒的前提下，必須研究并深化適合我國公交特點的智能調度優化理論和技術。

北京中國第一條典型的快速公交線路—北京快速公交南中軸1號線于2005年12月30日開通。北京快速公交1號線由前門向南，沿南中軸線延伸，是北京南城重要的交通通道，每日通過該走廊的客流多達數十萬人次。線路全長15.8公里，其中公里為典型的快速公交封閉系統，另外2.4公里為混行的線路。

北京快速公交號線路取得初步成功，主要體現在以下方面

1、載客多—90000登車乘客/天

2、運營速度高—高峰期22公里/小時，其他時期26公里/小時

3、服務可靠—90%的準點率

4、成本低—3000多萬人民幣/公里

昆明的北京路北延長線BRT系統專用通道，全長4.985km。公交專用道硬件部分，按照BRT要求進行設計并先行建成，后續通過提升相關軟硬件設施升級為BRT系統，公交專用道在路段上通過兩側物理隔離實現橫向封閉交叉口處采用“禁左”的管理措施保證公交通行的優先性，與原有公交專用道相比，進一步規范了車輛運行秩序、提高了公交通道的運力，高峰小時可達到1.5一2萬人次爪提高了機動車道路通行能力，高峰4225pcu/h，緩解了交通擁堵，并且改善了道路環境，提升了BRT系統沿線的景觀效果。

杭州2006年4月16日，杭州快速公交線開始投入正式運營。杭州快速公交線按快速公交系統的基本要求，結合杭州實際情況進行設計和建設，全長約28。km，規劃設置23對中途停靠站，6個換乘樞紐站，設計運送速度為25km/h。全程共設置了18km的雙向路側公交專用道，其余10km由于路幅限制或車輛稀少與社會車輛混行。專用道采用劃線和分道器結合，其中在城市中心區4.8km范圍內為半開放式，采用分道器隔離，必要時公交車和社會車輛可以互相借道行駛。經調查發現，杭州快速公交線的日均客流量4.52萬人次，日最高客流量7.3萬人

次，站點最大日進站客流量達到1.5萬人次，高峰小時斷面通過量達到4200人次。線平均運送速度為16.35km/h，高峰時段為25.5km/h,線準點率達到了89.7%。

在城市道路資源有限，城市人口迅速增長的背景下，發展城市公共交通已是一個全球性的趨勢，也是解決我國城市交通問題的關鍵所在。公交企業作為城市公共交通的管理者和實施者，其核心工作就是進行科學有效的公交調度。智能化的公交調度是智能交通系統的重要發展方向，它可以提高我國城市公交系統的運營水平，同時，對于擴大公交出行比例，提高公交服務水平，進而解決城市交通擁堵所帶來的廢氣、噪聲等諸多環境問題都具有重要的現實意義。

公交主動服務比傳統公交服務的形式更靈活，方法更先進，對象更全面，它將公交運行、調度、換乘等信息，主動地向公交乘客進行發布，能夠增加公交吸引力度，減少乘客候車時間，并可以為合理的調度方案的形成提供依據。公交主動服務的應用可以顯著提高城市公交系統的服務水平。

公交的實時調度策略是建立在車輛的實時運行信息采集的基礎之上的，它能夠改進傳統調度方式的不足，使公交調度形式更為靈活。本文提出的基于不同對象的實時調度策略及其產生過程，使調度形式更為細化，這對于解決目前單一形式的公交調度的一系列問題具有較好的效果，從而可更好地為公交乘客服務。

與經過優化的發車時刻和配車數相比，傳統的經驗排班方式并沒有充分發揮公交車輛的運力，其經濟性有待提高。作為公交車輛運行的基礎，發車時刻表的編制應建立在更科學的算法的基礎上，這樣有利于在保證公交服務質量的同時，提高公交企業的效益。

參考文獻

[1] 李建軍.基于GPS/GIS城市公共汽車實時調度系統的研究[D].西南交通大學碩士學位論文,2001.[2] 陸化普.智能運輸系統[M].北京:人民交通出版社，2002.[3] 孫芙靈.公交調度中發車間隔的確定方法的探討[J].西安公路交通大學學報,1997.[4] 童剛.公交調度模型及算法[J].青島科技大學學報,2004.[5] Furth,P.G,Short-turning on Transit Routes transportation Research Record,1988.[6] 楊兆升.城市智能公共交通系統理論與方法[M].北京中國鐵道出版社,2004.[7] 孫喜梅.城市路網實時動態交通信息的組合預測模型和方法研究[D].吉林大學,2002.[8] Barnett,a.On Controlling Randomness in Transit Operations Transportation Science ,1973.[9] 陳云新,譚漢松.公交車線路運營調度及評估系統的研究與實現[J].武漢理大學學報,2005.[10]王煒.城市公共交通系統優化[R].南京: 東南大學, 2004.[Abstract]:Since the reform and opening up, China has achieved great public transport success.However, road network layout is unreasonable, insufficient parking facilities, public transport means the level of the single and the information is not enough, many large and medium cities in China remains very serious traffic problems.Urban traffic has become the bottleneck of urban development.How to solve these problems has become an important front in the urban development issue.[key words]:Public TransportUrban transport systemBus Dispatch

第三篇：車輛調度

車輛調度工作總結

調度工作是一個車隊的核心工作。車隊的調度員，就好比一項工程的總指揮。調度員掌握和指揮車隊的三大資源：司機、車輛和運輸計劃，而車隊的其它工作，諸如維修、安全、財務、后勤等都要圍繞調度工作來運行。

以下我將就車隊調度的工作要領、工作內容、調度工作制度化實施方略、車隊的安全管理以及調度員應該具備的條件等五方面，結合本人的工作經驗進行總結：

一、車隊調度的工作要領。第一：熟悉車輛及司機的技術狀況,熟悉調度工作的各個環節,掌握工作程序。

第二：及時填寫約車、定車、包車記錄、交接班時做好記錄，交待清楚需跟辦的遺留事項。

第三：嚴格執行考勤制度，登記司機出勤情況，記錄司機的出車情況，車輛的動態情況，初審司機路單，發現問題及時上報，互相溝通。

第四：要熟悉道路情況。調度不僅僅調度好人員和車輛，還要安排好行車路線。有的車隊的行車路線可能比較固定，但有的卻要隨時變化。要根據運輸任務臨時安排運輸路線。要做三件事：一是與司機多溝通，他們很清楚道路情況；二是地圖；三是要不時跟車跑跑。

第五：仔細分析運輸計劃，及時與任務部門溝通。

第六：既要有溫情，也要有魄力。調度工作最大的難點是來自于駕駛員。掌握每臺車輛的技術情況和人員思想情況，杜絕病車上路，對駕駛員進行“四交代”（出車時間，路線，任務，注意事項）及時了解用戶的反映和駕駛員完成任務的情況。

沒有最好，只有更好。你要不斷地觀察每輛車的執行情況，認真總結，不斷完善

第七：調度員要有全局觀念,大公無私,嚴格執行長途行車的有關規定。

第八：機動靈活,準確無誤地進行調度,千方百計提高車輛周轉率，增強突發事件的應急能力。

二、從事安排和實施汽車客、貨運輸計劃的人員 從事的工作主要包括：

(1)編制客流圖，編排運行計劃；

(2)協調督促有關部門安排實施運輸計劃；

(3)對運力、道路、裝卸能力、客貨流的變化提出運輸線路開辟、延伸和班次增減建議；(4)記錄、保管、整理、分析有關業務資料，制訂優化運輸和優化調度方案。

三、調度工作制度化 實施方略

（一）平衡會議制度。各級調度機構應每月召開平衡會議，組織平衡月度運力運量，安排重點物資運輸和統籌調配運力，同時還要進行企業內部各個環節作業的平衡工作。

（二）運輸生產檢查匯報制度。各級調度機構均應定期檢查運輸生產計劃和重點物資運輸任務的完成進度，分析完成和完不成的原因及存在的問題，及時采取措施進行調整、平衡并定期向上級調度機構進行匯報。

（三）值班制度。各級調度機構應實行值班制度。建立值班制度責任制，調度員應按照規定記載當班情況，做好交接班工作，防止上下兩班工作脫節。

（四）生產調度會議制度。各級調度機構應定期召開有業務、計劃、保修、材料供應等部門參加的生產調度會議和各物資單位及其他有關部門參加的運輸座談會。定期或不定期地召開駕駛人員、基層調度人員和站務人員等的座談會，廣泛吸收各方面的意見，研究改進調度工作。調度工作是一個車隊的核心工作。車隊的調度員，就好比一項工程的總指揮。調度員掌握和指揮車隊的三大資源：司機、車輛和運輸計劃，而車隊的其它工作，諸如維修、安全、財務、后勤等都要圍繞調度工作來運行。有時候，車隊隊長的權力還不如總調度員。

四、車隊的安全管理。

（一）任務和要求

在力求適應社會和國民經濟各部門對客貨運輸的需要和提高運輸質量的前提下，根據貨種特點或旅客要求，選擇經濟合理車型，及時調派所需車輛，組織車輛合理運行，并監控其運行過程及貨物裝卸（或旅客上下）情況，以保證安全、及時、快速、經濟地完成運輸任務。為此，調度部門應盡可能地采用先進的調度方法和工具，提高車輛的行程利用率和載重量利用率，最大限度地發揮車輛的運用效率，節約能源，降低運輸成本。

（二）機構和人員

各級汽車運輸生產部門都設有調度機構，它是運輸生產管理的職能部門，一般由一個中心調度站和若干個分支機構（沿線調度站）組成。汽車調度站的規模與設備取決于國家工業與技術的發展水平、被控車輛的數量、地域和交通特征等因素。現代化的調度站設有調度室(調度人員的工作場所，內有調度設備)和調度設備的檢查修理車間等。調度員的工位、調度臺與調度板的設置，應保證調度員能同時清楚地看到所有監控儀表、信號與信息反映裝置和顯示屏幕等。在工業發達國家的大型運輸企業中，調度站處理的信息數量很大，管理工作通常采用電子計算機。調度站一般布置在企業信息中心或計算中心的近處。

調度人員按職能分為計劃調度員、值班調度員和現場調度員（或沿線調度員）等。計劃調度員的主要任務是根據運力和任務編制單車運行作業計劃；值班調度員的主要任務是組織發車，監督車輛運行，處理途中臨時發生的問題；現場調度員（或沿線調度員）則負責現場調度和車輛裝卸工作，發生事故時及時報告值班調度員，執行處理事宜。

（三）調度方法

調度人員須掌握駕駛員、裝卸工人和貨物、道路、橋涵、車輛、裝卸機械、天氣等有關情況，據以編制汽車運行作業計劃，進行調度。編制計劃或調度汽車的方法,大致可分為三種：①經驗調度,是調度人員憑自己的經驗和技巧安排車輛運行，并處理運行中發生的問題。②借助于簡單而形象化的工具進行調度，如在調度板或運輸網路示意圖上用標志表示車輛的運行動態，安排車輛運行路線。③運用數學方法或人工智能方法和電子計算機編制計劃，并采用現代化通信技術傳遞調度命令和信息反饋，指揮和監控車輛運行。數學方法中應用較廣的有線性規劃、動態規劃和排隊論等。自20世紀50年代起，隨著電子計算技術的迅速發展，工業發達國家開始將運籌學應用于汽車調度。例如用線性規劃方法組織循環運輸，確定車輛的最優行駛路線，以提高行程利用率；用線性規劃或動態規劃的方法，確定運輸網各點間的最短徑路，以縮短汽車的行駛里程。

（四）技術設備

按設備功能可分為三類：①電子計算機及其終端設備，用以存貯、處理信息和編制汽車運行作業計劃。②反映車輛在途中運行動態的設備，如調度板、運輸網路示意圖、各種信號與顯示裝置和工業閉路電視等。③通信設備，由于汽車運輸生產具有流動分散的特點，所以調度機構必須掌握車輛的運行動態，根據變化的情況及時修正運行計劃，下達調度命令，實現調度中心與車輛的雙向聯系（直接與駕駛員聯系或經過沿線調度員與駕駛員聯系）。用于聯系的通信設備主要有有線電話、無線電話（包括語音和數字傳輸）和各種信號裝置。在汽車運行路線固定的條件下，最常用的工具是選號直通電話；對于不固定的路線和長距離路線，常利用市內電話或無線電設備。利用后者時，在調度部門和每輛汽車上都設置無線電話收發機。

五、調度人員應具備下列條件：

（一）政治覺悟高，組織、紀律性強，積極熱情、認真負責、廉潔奉公和有沉著、機智、果斷處理工作的能力；

（二）能正確貫徹執行黨的方針政策，為黨的中心工作服務，了解當前運輸形勢和熟悉主要物資的分布情況以及客貨流量、流向、季節性變化等；

（三）熟悉運輸路線的路面、橋渡、站點分布，裝卸及倉庫的現場條件及裝卸能力，并能加強與有關部門的聯系，做好調查研究，達到調度準確及時；

（四）熟悉各類汽車的一般技術性能、技術狀況，了解駕駛員的技術操作水平等；

（五）熟悉汽車運輸的各項規章制度，汽車監理制度和交通管理規則的基本內容；

（六）了解本企業的運輸生產計劃、重點物資運輸計劃及保證完成的各項措施；

（七）了解承托運雙方應履行的義務和上級對重點物資運輸任務的具體要求；

（八）了解各種營運單據的處理程序，營運指標的作用及其計算方法。汽車運輸企業的職工（特別是駕駛員）在進行汽車運行作業或從事與調度工作有關的作業時，均應服從調度命令和調度人員的指揮。如有不同意見，可以通過各自的領導向調度機構提出，或逕向值班調度員提出，但不得拒絕執行調度命令或違反調度機構的規定和制度。

調度工作既講科學，也講藝術，需要在實際工作中，不斷地總結，不斷地提高，不斷地完善工作方法。總之，調度工作必須認真貫徹統一領導、分級管理的原則，充分調動和發揮各級調度機構的主動性和積極性。

第四篇：車輛調度

湖北盛埠建筑材料有限公司

司機管理制度和獎罰制度

為了更好地完善公司的內部管理，增強企業的凝聚力，明確司機利益與公司效益的密切關系，提高司機的工作責任心，特制定如下制度。

一、貨運車輛與司機的管理制度和獎罰制度

1．貨運車輛及司機必須服從公司的統一管理，公司根據司機全年工作表現，從司機的運載產值、服務態度、客戶意見等各方面考慮，對表現好、貢獻大的司機給予獎勵，對安全意識不強的司機按公司有關制度進行處罰。

2．車輛出貨完成后應及時將車輛開回指定的停車場，不準隨意停放，不準起動發動機在車內睡覺和上貨，以上如發現第一次扣罰一百元并追究責任，重犯要從嚴處罰。

3．車輛進出貨場時必須遵守交通安全和公司的有關紀律、制度，限速為5公里/小時，若在公司裝、卸貨時，均要遵守公司的有關紀律、制度或行車指示，如有違反第一次追究責任，罰款并寫檢討書，重犯者從嚴處罰。

4．司機執行運輸任務時，在外遇特殊情況或不幸發生事故，不論在何時何地必須馬上通知公司領導或公司管理人員。

5．司機對待客戶要文明有禮，努力提高服務素質。對所負責的工地應盡到相應的責任。如發現問題應及時與公司進行溝通。

6．司機裝貨必須先到開票部開派車單，對不到開票部開派車單卻直接上貨的司機，第一次罰款100元，重犯者從嚴處罰。

7．對在工作時間內穿拖鞋或不穿上衣等影響公司形象的司機第一次罰款50元，重犯者從嚴處罰。

8．在運輸途中和碼頭裝貨過程中有特殊情況，如車輛須維修或裝貨時間過長等，卻不及時反映而給公司造成不必要損失的，第一次罰款50元，重犯者從嚴處罰。

9．調度員通知司機發往指定工地，其答應后，而不送往指定工地，造成客戶方施工進程的，將處予罰款50元，重犯者從嚴處罰。如答應后，因各種原因不能去，應及時告知調度員，以便調度員另做安排。

10．在目的地裝卸貨時不及時要求客戶簽收，而給公司造成不必

要損失的，第一次罰款50元，重犯者從嚴處罰。

11．對公司要求過磅而不過磅的司機，每次罰款50元，重犯者從嚴處罰。

12．如因司機回單遲交致使公司蒙受經濟損失的，不給予結算運

費，并賠付同等額度經濟損失。關于回單，當日發貨回單必須于次日中午12點前回廠；如有特殊原因不能交回單的，必須于次日中午12點鐘前短信或電話告知調度員工地名稱、品名、工地收方理、發貨單號。三個工作日內不交回單的，將不能結算運費，并扣減運費100元；五個工作日內不交回單的，承運司機必須將回單交回并賠償所缺回單的全部貨款及罰款，罰款金額為所欠回單貨款金額的30%。

13．司機在場內裝載完貨后，必須將貨倉收好，裝滿不溢不掉，不得散落，如發現，必須由本人將地面清理干凈，并處罰款50元。

14．司機必須保證每車交貨的重量與本場過磅重量相近。如相差

在一噸以上兩噸以內，則由司機承擔其三分之二，公司承擔三分之一的賠償責任，超過兩噸，則全部由司機承擔賠償。

15．酒后駕駛出事故的，由司機承擔所有責任。

16．如有盜竊行為的追究刑事責任。

二、安全行車制度

1、司機必須積極參加安全學習會,進一步落實各項交通安全措施,加強安全行車意識。

2、司機必須嚴格遵守公安、交通部門所頒發的一切條例規定，嚴格按機動車駕駛操作規程行車，嚴禁將車輛交給無駕駛證人員駕駛。

3、嚴格遵守交通規則，不能超速、亂搶道等違章行車。

4、司機在上班時間內不能飲酒，嚴禁醉酒駕駛，開車時要集中精神，不能在行車中你推我讓，搞其他小動作。

5、在運輸作業或在目的地裝卸貨過程中，由于司機不負責任，導致發生事故及貨物損失，使公司造成經濟損失的，公司根據其事故責任以及經濟損失的程度扣罰。

第五篇：電梯優先調度算法

電梯優先調度算法

電梯調度算法(ms InterView)

移臂調度算法包括以下四種：

1）先來先服務算法：根據訪問者提出訪問請求的先后次序來決定執行次序。

2）最短尋找時間優先調度算法：從等待的訪問者中挑選尋找時間最短的那個請求執行，而不管訪問者的先后次序。

3）電梯調度掃描算法：從移動臂當前位置沿移動方向選擇最近的那個柱面的訪問者來執行，若該方向上無請求訪問時，就改變移動方向再選擇。

4）單向掃描調度算法：從0柱面開始往里單向掃描，掃到哪個執行哪個。

*/

// t1.cpp : 定義控制臺應用程序的入口點。

//

#include “stdafx.h” #include“math.h” #include“stdlib.h” #include“string.h” struct Head {

int nPosition;bool bVisited;};

void Visit(struct Head *pHead){

printf(“visite cy:%dn”,pHead->nPosition);pHead->bVisited=true;} int ReadInputKeyboard(struct Head *pHead,int *pCurrentPosition,int nMaxNumber){ int i;

printf(“please input Current position:”);scanf(“%d”,pCurrentPosition);

printf(“please input will visit position:”);for(i=0;i

scanf(“%d”,&pHead[i].nPosition);pHead[i].bVisited=false;if(pHead[i].nPosition<0)break;} return i;} int ReadInputFile(struct

Head

*pHead,int

*pCurrentPosition,int nMaxNumber){ int i;

char szFileName[256],*q,*p,szTemp[20];printf(“please input filename:”);scanf(“%s”,szFileName);

FILE *pFile=fopen(szFileName,“r”);if(pFile==NULL){

printf(“open file %s error”,szFileName);return-1;}

for(i=0;!feof(pFile)&&i

p=szFileName;fgets(p,256,pFile);

while(q=strchr(p,',')){

memset(szTemp,0,sizeof(szTemp)*sizeof(char));strncpy(szTemp,p,q-p);p=q+1;if(i==0)

*pCurrentPosition=atoi(szTemp);else { pHead[i-1].nPosition=atoi(szTemp);pHead[i-1].bVisited=false;} i++;}

memset(szTemp,0,sizeof(szTemp)*sizeof(char));pHead[i-1].nPosition=atoi(p);pHead[i-1].bVisited=false;//i++;

}

fclose(pFile);return i;}

int FifoVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber){

//先來先服務

int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int i;while(nHaveVisited

for(i=0;i

if(pHead[i].bVisited)continue;

Visit(&pHead[i]);nHaveVisited++;

nMoveDistance+=abs(nCurrentPosition-pHead[i].nPosition);nCurrentPosition=pHead[i].nPosition;} }

printf(“the sum of move distance:%dn”,nMoveDistance);return nMoveDistance;}

int SsfoVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber){ // 最短尋找時間優先

int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;

while(nHaveVisited

nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值

for(i=0;i

if(pHead[i].bVisited)continue;

if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)){

nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition);nMinIndex=i;} } //訪問

Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;

nMoveDistance+=nMinDistance;

nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}

printf(“the sum of move distance:%dn”,nMoveDistance);return nMoveDistance;}

int DtVisit(int nCurrentPosition,bool bOut,struct Head *pHead,int nNumber){

//電梯調度算法

int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;

while(nHaveVisited

nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值

for(i=0;i

if(pHead[i].bVisited)continue;

if(bOut&&pHead[i].nPositionnCurrentPosition){

if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)){

nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition);nMinIndex=i;} } }

if(nMinDistance==0xffff){

bOut=!bOut;continue;}

//訪問

Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;

nMoveDistance+=nMinDistance;

nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}

printf(“the sum of move distance:%dn”,nMoveDistance);return nMoveDistance;}

int DxVisit(int nCurrentPosition,struct Head *pHead,int nNumber){

//單向調度算法

int nHaveVisited=0;int nMoveDistance=0;int nMinDistance=0;int nMinIndex=0;int i;while(nHaveVisited

nMinDistance=0xffff;nMinIndex=0;//找最小值

for(i=0;i

if(pHead[i].bVisited)continue;

if(pHead[i].nPosition>nCurrentPosition){

if(nMinDistance>abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition)){

nMinDistance=abs(pHead[i].nPosition-nCurrentPosition);nMinIndex=i;} } }

if(nMinDistance==0xffff){

nMoveDistance+=199-nCurrentPosition;nCurrentPosition=0;continue;}

//訪問

Visit(&pHead[nMinIndex]);nHaveVisited++;

nMoveDistance+=nMinDistance;

nCurrentPosition=pHead[nMinIndex].nPosition;}

printf(“the sum of move distance:%dn”,nMoveDistance);return nMoveDistance;}

int main(int argc, char* argv[]){ //p114 struct Head mylist[20];//={98,false,183,false,37,false,122,false,14,false,124,false,65,false,67,false};

//int nCurrentPosition=53;

//int nRealNumber=8;

int nCurrentPosition=0;

int nRealNumber=ReadInputFile(mylist,&nCurrentPosition,20);// FifoVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);

// SsfoVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);

//DtVisit(nCurrentPosition,false,mylist,nRealNumber);

DxVisit(nCurrentPosition,mylist,nRealNumber);

return 0;}