基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

第一篇：基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

宋晓鹏，韩印，姚佼

（上海理工大学 管理学院，上海200093）

摘要：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。

关键词：城市公交；发车间隔；等车时间；非支配排序遗传算法 中图分类号：U491 文献标志码：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

优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率、缓解交通拥堵的重要手段。作为城市交通的主要通行方式，公共交通服务水平与居民出行需求和城市交通运行状态息息相关。优化发车间隔是公交调度的主要技术手段。准确和高效率的发车调度对提高公交线路的服务能力，减少居民的出行延误，提高乘客满意度有着重要意义。Huisman[1]等提出了用于描述多场站调度问题的动态模型，并应用“聚类再生成”启发式算法，基于数学规划模型得出优化的结果，但对公交车容量未作考虑。孙芙灵[2]根据乘客需求来确定发车间隔，用数学规划的思想建立调度模型，并用时间步长法、等效法进行求解，得出仿真结果，但对公交公司利益 收稿日期：2013-08-08

基金项目：上海市一流学科资助项目（S1201YLXK）；国家自然科学基金资助项目（51008196）第一作者：宋晓鹏（1987-），男，硕士研究生.研究方向：智能交通、交通规划与管理.E-mail：songxiaopeng208@163.com 通讯作者：韩印（1964-），男，教授.研究方向：智能交通、交通规划与管理.E-mail：hanyin2000@sina.com 考虑不足。陈芳[3]根据客流变化规律，对发车间隔采用多时段处理思想，建立了以乘客与公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度模型，对于信号控制的干扰没有进行考虑。刘志刚等[4]根据区域公交调度模型，把公交车容量作为理想状态，不受信号控制的干扰,建立了公交调度系统双层规划模型。本文综合考虑乘客与公交公司利益，并基于极小极大思想，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。优化模型的建立

1.1 模型假设

公交车辆的运营受很多因素的影响，本文为建立公交调度优化模型作出以下假设： a.线路上的公交车辆为同一型号，公交车会按照调度表准时到站和出站； b.全程票价统一；

c.公交车辆行驶过程中不存在阻塞现象及突发情况，且公交车之间依次行进，不存在超车及越站现象；

d.各站点乘客上下车的时间、公交车在各站点停留时间均被考虑在公交车的平均速度之内；

e.仅考虑沿线信号延误干扰，沿线交叉口具有相同的信号延误； f.各交叉口有足够大的通行能力，仅考虑单行方向公交车运行。1.2 模型的构建

公交车运行调度模型的建立是一个复杂过程，根据极小极大思想，为使服从相同规律的受控群体的性能指标在总体上最小，其充分条件就是使群体中性能指标值最大的个体值最小。作为乘客希望获得便捷、舒适、车辆间隔小、等待时间短的公交服务，这样势必造成空驶率过高，并且公交公司的利益得不到保证而影响其服务质量。而公交公司希望发车间隔增大，发车次数少且载客量大，以获取更大利益，这与乘客的需求相违背。因此，综合考虑公交公司与乘客的利益，使乘客最大广义费用最小及公交公司最大广义费用最小。

minC(f)maxminB(f)maxs.t1fM

(1)式中，M为公交车的最大发车间隔，为一正常数；f为发车间隔，f∈整数，min；C(f)为在时间段T内，乘客的广义费用，元；B(f)为在时间T内，公交公司广义费用，元。

在时间段T内出行者的广义费用

C(f)=FW(f)+1Fin2FT

(2)式中，δ为与乘客有关的时间费用转化系数；FW(f)为乘客等车时间，min；γ1为相对于等车时间费用的在车时间费用权重系数；γ2为相对于等车时间费用的换乘惩罚费用权重系数；Fin为与在车时间相关的费用；FT为与换乘相关的惩罚费用。

关于乘客等车时间有

FW(f)Sn

(3)式中，FW(f)为所有出行者等待时间，min，n为所有等待的乘客数量，人次；S为乘客等待时间的均值，min。

对于某一站点，记W(t)为在t时刻在节点等待的乘客数量，等待的乘客包含在下一辆车到达之前陆续来到站点做等待的乘客及在上一运次滞留的乘客。t时刻为某一公交车进站时刻。并且设定公交车的容量为C，则在该站点，乘客上车的数量为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)为在某站点处，公交车上已有的乘客数量。

(4)对于滞留的乘客，其需要在等待下一运次才能乘上公交车，假定不存在3次等车，而保证一定的服务标准。对于滞留的乘客需要再次等待一个ti时间才能上车。若对于上一时刻存在乘客滞留，则滞留人数为D(t-ti)。

D(tti)W(tti)CO(tti)

(5)(6)ti=f+dj

jI式中，ti为相邻运行公交的平均车头时距，min；d在T时间段内，公交车由于遇到交叉口信号控制的干扰引起的平均延误，min；dj为公交车所遇到某一交叉口j引起的平均延误；I为公交车所沿该线路中交叉口数量，I∈整数。

由于公交车按照行车时刻表运营，因此，乘客到达公交站点会产生等车时间，根据Bowman等[5]提出的等车时间模型，乘客期望等待时间的均值为

E(t)H2(1CV)2(7)式中，E(t)为乘客期望等车时间，min；H为平均车头时距，min；CV为车头时距协变参数。

如果排除外界干扰，公交车平均车头时距应与发车间隔相等。由于公交车运行受交叉口信号控制的干扰，车头时距发生波动，则平均车头时距为ti。

Hti

(8)而对于t时刻，等候车辆的总人数为n，引起乘客等待公交车的状态有m种，分别为没有滞留的乘客平均等待时间和滞留乘客平均等待时间这两种方案，即m=2。根据熵权决策法原理[6]得出乘客等待时间的均值。

Sw1E(t)w2[E(t)tj]出行者等待时间

j=1,2,3……n

(9)式中，w1为没有滞留的乘客等待时间权重；w2为滞留乘客等待时间权重。

FW(f)Sn

(3)由于乘客在车时间只与路段的不同而不同，因此定义在车时间费用是只与路段相关的常数。对于惩罚费用同样与发车频率无关，取决于路段，同样可以作为常数处理[7]。对于在车时间费用与惩罚费用相应权重可以通过实际调查统计得到[8]。在时间T内，相应公交车运营的广义费用为

B(f)=3BF(f)+（1-3)BV(f)

(10)式中，γ3为公交公司所支出的固定费用的相应权重；BF(f)为在时间T内公交公司所支出的固定费用，元；θ为每公里运营费用(与百公里燃油有关)，元/km；BV(f)为在时间T内与发车间隔相关的公交车辆行驶里程，km。

其中固定费用主要包含公交车的保养维修费用、公交公司的管理费用及员工工资在T时间段内[9]。可得到相应固定费用

BF(f)=N(Bse+Bm+Bw)

(11)式中，Bse为在T时段内，平均每辆车的保养维修费用，元；Bm为在T时段内平均每辆车的管理费用，元；Bw为在T时段内相对于每辆车的人均工资费用，元。

在T时间段内运营了N辆车

TNf所有车辆行驶里程

(12)式中，N为一整数，运算中中括号为取整运算，表示N为不超过T/f的最大整数。

BV(f)=v[T(T-f)+(T-2f)++(T-(N-1)f)]2NTN2fNf =v()2

(13)式中，v为公交车的平均行程速度，在某条干线上为一常数，km/h。

公交车辆的运行势必受到红绿灯的干扰而影响正常运营，为保障公交车服务标准，相邻运行中的公交车车头时距因交叉口信号干扰需保持在一个发车间隔内。公交车遇到交叉口引起的延误是随机的[10]，因而根据Miller提出的随机延误理论。

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时间段内，公交车由于遇到交叉口信号控制的干扰引起的平均延误，min；c为周期时长，min；g为有效绿灯时长，min；x为饱和度；q为到达率；QO为平均饱和排队车辆数，辆。

公交车遇到交叉口引起的总的延误满足如下约束

d

jjI(15)基于公交公司与出行者综合广义费用最小。公交车发车间隔与信号控制之间存在相互影响，交通信号控制影响着车头时距的波动程度，约束发车间隔的确定；发车间隔的合理性又反映了信号控制的优化程度，信号控制得以优化可减少公交车运行时由于交叉口的干扰引起的延误，提高通行能力。则根据以上分析，建立如下公交车运行调度模型

minC(f)maxminB(f)maxs.t1fM

(16)

djIj

乘客广义费用和公交公司的广义费用这些目标并不是彼此独立，二者耦合在一起，互为矛盾，互为竞争。某子目标的改善可能引起其它子目标性能的改变，而同时使所有子目标达到最优往往是不可能的。要找到这些目标的最佳设计方案，就要解决多目标与多约束的优化问题，即多目标优化[12]。对于模型的求解引进非支配排序遗传算法(NSGA)。

可以定义为在一组约束条件下，极小化这两个目标函数[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）是一个p维向量，ui(X)是目标函数，i=1,2。gj(X)和hk(X)为系统约NSGA是基于对个体的几层分级实现的。在选择执行前，群体根据支配与非支配关系来排序，所有非支配个体被排成一类，这些被分级的个体共享它们的虚拟适应度值。然后忽略这组已分级的个体，对种群中的其它个体按照支配与非支配关系再进行分级，该过程继续直到群体中的所有个体被分级。在NSGA中对每个局部的Pareto曲面（线）上的所有个体分别采用适应度共享策略，有利于保持群体多样性，可以克服超级个体的多度繁殖，防止早熟收敛。根据关志华[14]对于非支配排序遗传算法算子分析，参数选取分别为：交叉概率取0.8；共享半径取0.05；变异概率取0.00。算法流程如图1[13]所示。

开始进化代数GA=0初始化种群i=1种群全部分离是根据虚拟适应度进行复制否识别非支配个体指定虚拟适应度值交叉GA=GA+1变异应用于适应度共享小生境i=i+1进化数GA大于最大代数终止

图1 NSGA算法流程图 Fig.1 NSGA flow chart 实例分析

由式（9）知乘客的平均等待时间与发车间隔具有一定的关联性。此外，董强[15]等对公交车调度问题研究表明发车间隔与公交车的满载率相关，由于车次与发车时刻一一对应，而车辆的队列顺序是不发生改变，因而对所需车辆进行统一标号后，则对每一车次，与其对应的车辆编号是确定的，我们直接对第k次车进行考察，公交车全日平均满载率如下：

S=(k,)/(TNA)kTdayA

=(k,)/()fk(18)λS为公交车全日平均满载率；μ为某一站台；λ(k,μ)为第k次车离开第μ站时的全日平均满载率；TN为一天单程所发的车次总数；μA为单程站台总数；Tday为公交车全日运行时间。

选取河南省焦作市具有代表意义的5条公交线路，分别为21路、9路、13路、17路、14路。乘客平均等待时间能够直观地反映乘客的出行利益，公交车辆全日平均满载率能够衡量车辆的利用程度，反映了公交公司的利益，因此以乘客平均等待时间和全日平均满载率作为评价指标，进行相关的调查分析。经实地调查，上述模型相关参数选取如表1所示。

图2 焦作市其中5条公交线路走向图 Fig.2 five bus routes to figure in Jiaozuo

表1 模型相关参数取值

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 在实际调查中，线路21路、9路由于客流量较大，满载率较高，对于乘客来说舒适性下降，不利于乘客利益；线路17路、14路，乘客等待时间太长，吸引客流较弱，不利于乘客利益，满载率过低，车辆利用程度交低，不利于公交公司利益。对于满载率，各个城市都不同，没有形成统一的规范值。按照焦作市城市公交行业管理规范中的规定，全日线路平均满载率控制在100%以下，为保持车辆利用程度，全日线路平均满载率控制在60%以上。线路13路满载率维持在合理水平，乘客等待时间稍长，可适当调节，维持乘客利益。通过Matlab编程对上述算法进行实现，利用研究模型对21路、9路、13路、17路、14路公交线路发车间隔进行优化，优化结果以乘客平均等待时间和公交车平均满载率作为衡量指标，如图3与图4所示。

***642021913公交线路图3 各线路优化前后乘客平均等待时间比较

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

乘客平均等待时间min现状乘客平均等待时间优化后的乘客平均等待时间1714 160140全日平均满载率/%***21913公交线路1714现状全日平均满载率优化后的全日平均满载率

图4 各线路优化前后全日平均满载率比较

Fig.4 Diurnal average load factors at present comparison with after optimization 根据本研究的优化结果，各线路乘客平均等待时间及对应的全日平均满载率不仅满足焦作市城市公交行业管理规范中的规定，且各线路总的平均满载率减少了3.8%，舒适度增加，吸引了客流，保证了公交公司的相应利益；同时乘客平均等车时间相对于现状平均等待时间减少48.3%，满足乘客的利益。总结

本文同时兼顾公交公司与出行者的利益愿景，根据极小极大思想对公交车发车间隔进行了优化。运用非支配排序遗传算法解决此类多目标问题，并获得最优解组合集合，在集合中找到最优解，规避了同时使所有子目标均达到最优的不实际现象。本文充分考虑了公交车容量限制产生的乘客滞留状况和交叉口信号控制对公交车运行的影响。通过对发车间隔的优化，不仅能满足客流需求，同时规避了公交资源的浪费，具有现实适用性。参考文献: [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] 孙芙灵.公交调度中发车间隔的确定方法的探讨[J].西安公路交通大学学报,1997,17(2B):44-48.[3] 陈芳.城市公交调度模型研究[J].中南公路工程.2005,30(2):163-164.[4] 刘志刚，申金升.区域公交时刻表及车辆调度双层规划模型[J].系统工程理论与实践,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] 闫文周,顾连胜.熵权决策法在工程评标中的应用[J].西安建筑科技大学学报,2004,36(1):98-100.[7] 高自友,任华玲.城市动态交通流分配模型与算法[M].北京:人民交通出版社,2005.63-64,213-224.[8] 何胜学.道路拥挤收费定价分析[J].上海理工大学学报,2005,27(1):87-90.[9] 陈国栋,李会芬.公交车的经济寿命和影响因素的研究[J].广西大学学报,2008,30(zl):211-212.[10] 何胜学,范炳权,严凌.公交网络最优路径的一种改进求解算法[J].上海理工大学学报,2006,28(1):163-67

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第二篇：公交调度

公共汽车调度方法研究

运输0702 华一丁 3070405047

[摘要]自改革开放以来，我国的公共交通建设取得了很大的成就。但由于路网布局不合理，停车设施不足，公共交通方式单一而且信息化程度不够，我国许多大中型城市的交通问题依然十分严峻。城市交通问题已成为城市发展的瓶颈。如何解决这些问题已成为摆在城市发展面前的重要课题。

[关键字]公共交通城市交通系统公交调度

就道路建设而言，全国公路里程从1978年的89万公里增至2007年的348万公里，高速公路从无到有己达5.45万公里。交通的建设离不开城市的发展与扩大，据统计，1978至2007年，城镇人口从7955万人增至59379万人，目前我国的大中型城市数量是80年代初的三倍。在城市迅速发展的情况下，我国交通建设虽然取得了很大的成就，尤其是城市中心区交通负荷过重，交通拥挤和阻塞现象日趋严重，交通污染与事故越来越引起社会的普遍关注。随着我国汽车工业的发展，许多小汽车进入私人家庭，这给城市交通带来了巨大的压力。城市交通的日渐拥堵使得我国许多大中城市公交车辆运行速度不断下降，平均行驶速度低于15km/h，城市公交所承担的运量不断减退，居民出行方式由公共交通逐年向个体交通方式转移，这无疑加剧了交通需求的不断增加与公交发展相对滞后的矛盾。因此，优先发展城市公交系统，改善公交服务水平，吸引更多乘客选择公交出行无疑是解决这一矛盾的首选途径。国内外均不乏运用公共交通来解决城市交通问题的成功例子，可以借鉴。在人口稠密、交通强度很大的香港，交通问题之所以解决得比较好，其中十分重要的原因是充分利用了城市公共交通。目前，香港公交客运量占城市客运交通的比重，从20年前的73%提高到目前的88%。在国外，许多大城市的公交系统也承担了相当比重的城市客运总量，如纽约为86%，伦敦为80%，东京为71%。与其他形式的交通方式相比，公交出行的成本最低，时间也较灵活。公交服务的覆盖面很广，其运输体系可在需求量很大的地区每小时有效运送2万名乘客，而且也能在成本低、效益高的条件下为人口稀少的地区服务。同时，公交运输体系还在火车、地铁和长途汽车组成的综合运输体系中发挥重要的作用。

然而我国现有的城市公交系统并没有完全发挥其在城市交通系统中的重要作用。造成我国目前公交服务水平底下、运量不足的现象的原因很多，其中主要的原因是传统的公交调度系统没有充分考虑实时的客流情况。目前我国的公交调度基本上还是采用传统的人工作业的调度方式，在传统的公交车辆的调度中，由于调度人员无法了解公交车辆在路上的运行状况、乘客流量、交通环境等情况，只能按照行车时刻表进行调度，司机在路上遇到了特殊的情况也无法接受正确的行驶引导和合理的调度指令，这样往往会浪费公交资源或者延长乘客的滞站时间。为了使调度中心能“看的见，听的着”进行调度所必需的实时信息，这就要求公交调度系统能够快速、准确地采集包括车辆的位置和状态信息、沿线的道路信息、沿线的客流信息等，为智能调度提供全面的数据支持。这样，才能够从车流、客流、路况等实际出发，选择最佳的调度方案，让整个公交线路运行在最佳的状态同时现代化的通讯技术和信息管理技术也会为公交公司节省相当的人力和物力，从而做到降低成本提高工作效率。所以，智能化公交调度的引入不仅有很好的社会效益，而且会给公交企业带来良好的经济效益。

国外研究现状

发达国家对智能公交调度优化的研究较早，理论相对成熟，而且己有大量的研究成果得到实际应用，并取得显著的效果。20世纪60年代，英国利兹大学计算实验室向国家交通委员会提交了“大规模调度计划问题的计算机求解基础原理和未来可能性”的报告，其研究成果被应用于铁路机车调度计划并取得显著效果。20世纪70年代，Bly，Jsckson，Koffman和Ryan等建立起了用于评价不同调度方案的模拟模型。

20世纪80年代后，结合计算机模拟的公交调度优化理论有了进一步的发展。1985年，Peter G..furter针对线路双方向客流不均匀问题，探讨了如何优化放车调度空车发出，中途载客过程，并提出了相关模型。1986年Avishai Ceder阐述了利用公交乘客数据制定公交发车时刻表的可供选择的不同方法，根据不同的要求计算六个主要评价目标，按照乘客的要求选择不同的发车方案。20世纪90年代，该领域的理论有了更大的发展。1998年英国的Christopher J Ellis和Emilson

C.D.Silva阐述了英国公交事业中竞争与需求协调的反调节措施，强调了需求协调机制在公交市场的主要作用，并表明了一旦需求协调时模型存在纯策略平衡解

圈。1999年Maged Dessouky等研究了在定时换乘端点进站车辆的到达与出站车辆的出发同步进行可以使换乘延误最小化，用智能交通系统的车辆跟踪和控制技术，阐述了能够实现同步换乘的实时控制的技术。

近年来，公交调度优化理论得到进一步发展和深化。2001年Andre de palma和Robin Lindesy研究了在给定公交车辆数量的前提下，当乘客对出行次数和时刻延误成本有不同的期望时，分析了单条线路的发车时刻优化方。同年Aceder等阐述了给定网络公交车同步性最大化的时刻表的制定问题，考虑了用户的满意度和方便性，使同时到达网络连接换乘点的公交车的数量最大，从而使换乘乘客在最短的等待时间内在换乘站点从一条线路到另一条线路上。该研究成果应用于以色列的公交调度系统，取得一定的效果。2002年Ali haghani等研究了多车场车辆调度问题和有时间窗的多车场车辆调度问题的模型，并用阐述了相应的启发式算法。

国内研究状况

公交优先发展战略在我国的研究和实施起步较晚，于20世纪80年代才逐渐受到人们的关注，相应的公交调度优化理论和系统建设到目前为止都还处在探索和初步发展阶段。20世纪80年代，蒋光震等介绍了基于乘客分布的公共交通线路组合调度模型，张席洲在其硕士论文中对公交调度优化问题进行了初步的研究。20世纪90年代，西安公路交通大学孙芙灵于1997年根据西安市公交公司客流调查数据，探讨了几种确定发车间隔的方法，1999年北方交通大学的刘云等在分析北京公交智能调度系统需求和相对当前几种先进的计算机网络技术进行比较的基础上，给出了北京市公交智能调度系统的计算机网络的设计方案，并进行相关的性能分析。20世纪90年代以后，东南大学杨新苗提出了基于准实时的公交调度优化系统，北京航空航天大学张飞舟对公交车辆智能调度及相关技术进行了研究，提出了运用遗传算法和混合遗传算法来进行车辆调度优化的方。青岛科技大学的童刚建立了公交调度模型并求出均匀的发车间隔〔，探讨了带软时间窗的单线路单车型的公交调度问题，分别选择运力与运量的平衡、乘客的不方便程度与公交公司的成本最小作为目标函数建立公交调度的数学模型。

在系统建设和软件开发方面，北京市于20世纪90年代末开展了我国第一个综合性公交项目“北京市公交总公司智能化调度系统总体方案设计及示范工程”。

杭州、上海相继率先将定位技术应用到公交调度管理中。近年来，广州、青岛、重庆、南京等城市陆续引进先进的技术设备，逐步发展智能公交。智能公交是城市交通发展的一个重要内容，我国在这方面的研究和应用还处在起步阶段，尤其是关键技术的理论研究还有待成熟。另外，由于我国公交环境状况不同于国外，在发展我国的智能公交系统时不能生搬硬套国外的理论和成果，因而，在适当借鉴的前提下，必须研究并深化适合我国公交特点的智能调度优化理论和技术。

北京中国第一条典型的快速公交线路—北京快速公交南中轴1号线于2005年12月30日开通。北京快速公交1号线由前门向南，沿南中轴线延伸，是北京南城重要的交通通道，每日通过该走廊的客流多达数十万人次。线路全长15.8公里，其中公里为典型的快速公交封闭系统，另外2.4公里为混行的线路。

北京快速公交号线路取得初步成功，主要体现在以下方面

1、载客多—90000登车乘客/天

2、运营速度高—高峰期22公里/小时，其他时期26公里/小时

3、服务可靠—90%的准点率

4、成本低—3000多万人民币/公里

昆明的北京路北延长线BRT系统专用通道，全长4.985km。公交专用道硬件部分，按照BRT要求进行设计并先行建成，后续通过提升相关软硬件设施升级为BRT系统，公交专用道在路段上通过两侧物理隔离实现横向封闭交叉口处采用“禁左”的管理措施保证公交通行的优先性，与原有公交专用道相比，进一步规范了车辆运行秩序、提高了公交通道的运力，高峰小时可达到1.5一2万人次爪提高了机动车道路通行能力，高峰4225pcu/h，缓解了交通拥堵，并且改善了道路环境，提升了BRT系统沿线的景观效果。

杭州2006年4月16日，杭州快速公交线开始投入正式运营。杭州快速公交线按快速公交系统的基本要求，结合杭州实际情况进行设计和建设，全长约28。km，规划设置23对中途停靠站，6个换乘枢纽站，设计运送速度为25km/h。全程共设置了18km的双向路侧公交专用道，其余10km由于路幅限制或车辆稀少与社会车辆混行。专用道采用划线和分道器结合，其中在城市中心区4.8km范围内为半开放式，采用分道器隔离，必要时公交车和社会车辆可以互相借道行驶。经调查发现，杭州快速公交线的日均客流量4.52万人次，日最高客流量7.3万人

次，站点最大日进站客流量达到1.5万人次，高峰小时断面通过量达到4200人次。线平均运送速度为16.35km/h，高峰时段为25.5km/h,线准点率达到了89.7%。

在城市道路资源有限，城市人口迅速增长的背景下，发展城市公共交通已是一个全球性的趋势，也是解决我国城市交通问题的关键所在。公交企业作为城市公共交通的管理者和实施者，其核心工作就是进行科学有效的公交调度。智能化的公交调度是智能交通系统的重要发展方向，它可以提高我国城市公交系统的运营水平，同时，对于扩大公交出行比例，提高公交服务水平，进而解决城市交通拥堵所带来的废气、噪声等诸多环境问题都具有重要的现实意义。

公交主动服务比传统公交服务的形式更灵活，方法更先进，对象更全面，它将公交运行、调度、换乘等信息，主动地向公交乘客进行发布，能够增加公交吸引力度，减少乘客候车时间，并可以为合理的调度方案的形成提供依据。公交主动服务的应用可以显著提高城市公交系统的服务水平。

公交的实时调度策略是建立在车辆的实时运行信息采集的基础之上的，它能够改进传统调度方式的不足，使公交调度形式更为灵活。本文提出的基于不同对象的实时调度策略及其产生过程，使调度形式更为细化，这对于解决目前单一形式的公交调度的一系列问题具有较好的效果，从而可更好地为公交乘客服务。

与经过优化的发车时刻和配车数相比，传统的经验排班方式并没有充分发挥公交车辆的运力，其经济性有待提高。作为公交车辆运行的基础，发车时刻表的编制应建立在更科学的算法的基础上，这样有利于在保证公交服务质量的同时，提高公交企业的效益。

参考文献

[1] 李建军.基于GPS/GIS城市公共汽车实时调度系统的研究[D].西南交通大学硕士学位论文,2001.[2] 陆化普.智能运输系统[M].北京:人民交通出版社，2002.[3] 孙芙灵.公交调度中发车间隔的确定方法的探讨[J].西安公路交通大学学报,1997.[4] 童刚.公交调度模型及算法[J].青岛科技大学学报,2004.[5] Furth,P.G,Short-turning on Transit Routes transportation Research Record,1988.[6] 杨兆升.城市智能公共交通系统理论与方法[M].北京中国铁道出版社,2004.[7] 孙喜梅.城市路网实时动态交通信息的组合预测模型和方法研究[D].吉林大学,2002.[8] Barnett,a.On Controlling Randomness in Transit Operations Transportation Science ,1973.[9] 陈云新,谭汉松.公交车线路运营调度及评估系统的研究与实现[J].武汉理大学学报,2005.[10]王炜.城市公共交通系统优化[R].南京: 东南大学, 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：车辆调度

车辆调度工作总结

调度工作是一个车队的核心工作。车队的调度员，就好比一项工程的总指挥。调度员掌握和指挥车队的三大资源：司机、车辆和运输计划，而车队的其它工作，诸如维修、安全、财务、后勤等都要围绕调度工作来运行。

以下我将就车队调度的工作要领、工作内容、调度工作制度化实施方略、车队的安全管理以及调度员应该具备的条件等五方面，结合本人的工作经验进行总结：

一、车队调度的工作要领。第一：熟悉车辆及司机的技术状况,熟悉调度工作的各个环节,掌握工作程序。

第二：及时填写约车、定车、包车记录、交接班时做好记录，交待清楚需跟办的遗留事项。

第三：严格执行考勤制度，登记司机出勤情况，记录司机的出车情况，车辆的动态情况，初审司机路单，发现问题及时上报，互相沟通。

第四：要熟悉道路情况。调度不仅仅调度好人员和车辆，还要安排好行车路线。有的车队的行车路线可能比较固定，但有的却要随时变化。要根据运输任务临时安排运输路线。要做三件事：一是与司机多沟通，他们很清楚道路情况；二是地图；三是要不时跟车跑跑。

第五：仔细分析运输计划，及时与任务部门沟通。

第六：既要有温情，也要有魄力。调度工作最大的难点是来自于驾驶员。掌握每台车辆的技术情况和人员思想情况，杜绝病车上路，对驾驶员进行“四交代”（出车时间，路线，任务，注意事项）及时了解用户的反映和驾驶员完成任务的情况。

没有最好，只有更好。你要不断地观察每辆车的执行情况，认真总结，不断完善

第七：调度员要有全局观念,大公无私,严格执行长途行车的有关规定。

第八：机动灵活,准确无误地进行调度,千方百计提高车辆周转率，增强突发事件的应急能力。

二、从事安排和实施汽车客、货运输计划的人员 从事的工作主要包括：

(1)编制客流图，编排运行计划；

(2)协调督促有关部门安排实施运输计划；

(3)对运力、道路、装卸能力、客货流的变化提出运输线路开辟、延伸和班次增减建议；(4)记录、保管、整理、分析有关业务资料，制订优化运输和优化调度方案。

三、调度工作制度化 实施方略

（一）平衡会议制度。各级调度机构应每月召开平衡会议，组织平衡月度运力运量，安排重点物资运输和统筹调配运力，同时还要进行企业内部各个环节作业的平衡工作。

（二）运输生产检查汇报制度。各级调度机构均应定期检查运输生产计划和重点物资运输任务的完成进度，分析完成和完不成的原因及存在的问题，及时采取措施进行调整、平衡并定期向上级调度机构进行汇报。

（三）值班制度。各级调度机构应实行值班制度。建立值班制度责任制，调度员应按照规定记载当班情况，做好交接班工作，防止上下两班工作脱节。

（四）生产调度会议制度。各级调度机构应定期召开有业务、计划、保修、材料供应等部门参加的生产调度会议和各物资单位及其他有关部门参加的运输座谈会。定期或不定期地召开驾驶人员、基层调度人员和站务人员等的座谈会，广泛吸收各方面的意见，研究改进调度工作。调度工作是一个车队的核心工作。车队的调度员，就好比一项工程的总指挥。调度员掌握和指挥车队的三大资源：司机、车辆和运输计划，而车队的其它工作，诸如维修、安全、财务、后勤等都要围绕调度工作来运行。有时候，车队队长的权力还不如总调度员。

四、车队的安全管理。

（一）任务和要求

在力求适应社会和国民经济各部门对客货运输的需要和提高运输质量的前提下，根据货种特点或旅客要求，选择经济合理车型，及时调派所需车辆，组织车辆合理运行，并监控其运行过程及货物装卸（或旅客上下）情况，以保证安全、及时、快速、经济地完成运输任务。为此，调度部门应尽可能地采用先进的调度方法和工具，提高车辆的行程利用率和载重量利用率，最大限度地发挥车辆的运用效率，节约能源，降低运输成本。

（二）机构和人员

各级汽车运输生产部门都设有调度机构，它是运输生产管理的职能部门，一般由一个中心调度站和若干个分支机构（沿线调度站）组成。汽车调度站的规模与设备取决于国家工业与技术的发展水平、被控车辆的数量、地域和交通特征等因素。现代化的调度站设有调度室(调度人员的工作场所，内有调度设备)和调度设备的检查修理车间等。调度员的工位、调度台与调度板的设置，应保证调度员能同时清楚地看到所有监控仪表、信号与信息反映装置和显示屏幕等。在工业发达国家的大型运输企业中，调度站处理的信息数量很大，管理工作通常采用电子计算机。调度站一般布置在企业信息中心或计算中心的近处。

调度人员按职能分为计划调度员、值班调度员和现场调度员（或沿线调度员）等。计划调度员的主要任务是根据运力和任务编制单车运行作业计划；值班调度员的主要任务是组织发车，监督车辆运行，处理途中临时发生的问题；现场调度员（或沿线调度员）则负责现场调度和车辆装卸工作，发生事故时及时报告值班调度员，执行处理事宜。

（三）调度方法

调度人员须掌握驾驶员、装卸工人和货物、道路、桥涵、车辆、装卸机械、天气等有关情况，据以编制汽车运行作业计划，进行调度。编制计划或调度汽车的方法,大致可分为三种：①经验调度,是调度人员凭自己的经验和技巧安排车辆运行，并处理运行中发生的问题。②借助于简单而形象化的工具进行调度，如在调度板或运输网路示意图上用标志表示车辆的运行动态，安排车辆运行路线。③运用数学方法或人工智能方法和电子计算机编制计划，并采用现代化通信技术传递调度命令和信息反馈，指挥和监控车辆运行。数学方法中应用较广的有线性规划、动态规划和排队论等。自20世纪50年代起，随着电子计算技术的迅速发展，工业发达国家开始将运筹学应用于汽车调度。例如用线性规划方法组织循环运输，确定车辆的最优行驶路线，以提高行程利用率；用线性规划或动态规划的方法，确定运输网各点间的最短径路，以缩短汽车的行驶里程。

（四）技术设备

按设备功能可分为三类：①电子计算机及其终端设备，用以存贮、处理信息和编制汽车运行作业计划。②反映车辆在途中运行动态的设备，如调度板、运输网路示意图、各种信号与显示装置和工业闭路电视等。③通信设备，由于汽车运输生产具有流动分散的特点，所以调度机构必须掌握车辆的运行动态，根据变化的情况及时修正运行计划，下达调度命令，实现调度中心与车辆的双向联系（直接与驾驶员联系或经过沿线调度员与驾驶员联系）。用于联系的通信设备主要有有线电话、无线电话（包括语音和数字传输）和各种信号装置。在汽车运行路线固定的条件下，最常用的工具是选号直通电话；对于不固定的路线和长距离路线，常利用市内电话或无线电设备。利用后者时，在调度部门和每辆汽车上都设置无线电话收发机。

五、调度人员应具备下列条件：

（一）政治觉悟高，组织、纪律性强，积极热情、认真负责、廉洁奉公和有沉着、机智、果断处理工作的能力；

（二）能正确贯彻执行党的方针政策，为党的中心工作服务，了解当前运输形势和熟悉主要物资的分布情况以及客货流量、流向、季节性变化等；

（三）熟悉运输路线的路面、桥渡、站点分布，装卸及仓库的现场条件及装卸能力，并能加强与有关部门的联系，做好调查研究，达到调度准确及时；

（四）熟悉各类汽车的一般技术性能、技术状况，了解驾驶员的技术操作水平等；

（五）熟悉汽车运输的各项规章制度，汽车监理制度和交通管理规则的基本内容；

（六）了解本企业的运输生产计划、重点物资运输计划及保证完成的各项措施；

（七）了解承托运双方应履行的义务和上级对重点物资运输任务的具体要求；

（八）了解各种营运单据的处理程序，营运指标的作用及其计算方法。汽车运输企业的职工（特别是驾驶员）在进行汽车运行作业或从事与调度工作有关的作业时，均应服从调度命令和调度人员的指挥。如有不同意见，可以通过各自的领导向调度机构提出，或迳向值班调度员提出，但不得拒绝执行调度命令或违反调度机构的规定和制度。

调度工作既讲科学，也讲艺术，需要在实际工作中，不断地总结，不断地提高，不断地完善工作方法。总之，调度工作必须认真贯彻统一领导、分级管理的原则，充分调动和发挥各级调度机构的主动性和积极性。

第四篇：车辆调度

湖北盛埠建筑材料有限公司

司机管理制度和奖罚制度

为了更好地完善公司的内部管理，增强企业的凝聚力，明确司机利益与公司效益的密切关系，提高司机的工作责任心，特制定如下制度。

一、货运车辆与司机的管理制度和奖罚制度

1．货运车辆及司机必须服从公司的统一管理，公司根据司机全年工作表现，从司机的运载产值、服务态度、客户意见等各方面考虑，对表现好、贡献大的司机给予奖励，对安全意识不强的司机按公司有关制度进行处罚。

2．车辆出货完成后应及时将车辆开回指定的停车场，不准随意停放，不准起动发动机在车内睡觉和上货，以上如发现第一次扣罚一百元并追究责任，重犯要从严处罚。

3．车辆进出货场时必须遵守交通安全和公司的有关纪律、制度，限速为5公里/小时，若在公司装、卸货时，均要遵守公司的有关纪律、制度或行车指示，如有违反第一次追究责任，罚款并写检讨书，重犯者从严处罚。

4．司机执行运输任务时，在外遇特殊情况或不幸发生事故，不论在何时何地必须马上通知公司领导或公司管理人员。

5．司机对待客户要文明有礼，努力提高服务素质。对所负责的工地应尽到相应的责任。如发现问题应及时与公司进行沟通。

6．司机装货必须先到开票部开派车单，对不到开票部开派车单却直接上货的司机，第一次罚款100元，重犯者从严处罚。

7．对在工作时间内穿拖鞋或不穿上衣等影响公司形象的司机第一次罚款50元，重犯者从严处罚。

8．在运输途中和码头装货过程中有特殊情况，如车辆须维修或装货时间过长等，却不及时反映而给公司造成不必要损失的，第一次罚款50元，重犯者从严处罚。

9．调度员通知司机发往指定工地，其答应后，而不送往指定工地，造成客户方施工进程的，将处予罚款50元，重犯者从严处罚。如答应后，因各种原因不能去，应及时告知调度员，以便调度员另做安排。

10．在目的地装卸货时不及时要求客户签收，而给公司造成不必

要损失的，第一次罚款50元，重犯者从严处罚。

11．对公司要求过磅而不过磅的司机，每次罚款50元，重犯者从严处罚。

12．如因司机回单迟交致使公司蒙受经济损失的，不给予结算运

费，并赔付同等额度经济损失。关于回单，当日发货回单必须于次日中午12点前回厂；如有特殊原因不能交回单的，必须于次日中午12点钟前短信或电话告知调度员工地名称、品名、工地收方理、发货单号。三个工作日内不交回单的，将不能结算运费，并扣减运费100元；五个工作日内不交回单的，承运司机必须将回单交回并赔偿所缺回单的全部货款及罚款，罚款金额为所欠回单货款金额的30%。

13．司机在场内装载完货后，必须将货仓收好，装满不溢不掉，不得散落，如发现，必须由本人将地面清理干净，并处罚款50元。

14．司机必须保证每车交货的重量与本场过磅重量相近。如相差

在一吨以上两吨以内，则由司机承担其三分之二，公司承担三分之一的赔偿责任，超过两吨，则全部由司机承担赔偿。

15．酒后驾驶出事故的，由司机承担所有责任。

16．如有盗窃行为的追究刑事责任。

二、安全行车制度

1、司机必须积极参加安全学习会,进一步落实各项交通安全措施,加强安全行车意识。

2、司机必须严格遵守公安、交通部门所颁发的一切条例规定，严格按机动车驾驶操作规程行车，严禁将车辆交给无驾驶证人员驾驶。

3、严格遵守交通规则，不能超速、乱抢道等违章行车。

4、司机在上班时间内不能饮酒，严禁醉酒驾驶，开车时要集中精神，不能在行车中你推我让，搞其他小动作。

5、在运输作业或在目的地装卸货过程中，由于司机不负责任，导致发生事故及货物损失，使公司造成经济损失的，公司根据其事故责任以及经济损失的程度扣罚。

第五篇：电梯优先调度算法

电梯优先调度算法

电梯调度算法(ms InterView)

移臂调度算法包括以下四种：

1）先来先服务算法：根据访问者提出访问请求的先后次序来决定执行次序。

2）最短寻找时间优先调度算法：从等待的访问者中挑选寻找时间最短的那个请求执行，而不管访问者的先后次序。

3）电梯调度扫描算法：从移动臂当前位置沿移动方向选择最近的那个柱面的访问者来执行，若该方向上无请求访问时，就改变移动方向再选择。

4）单向扫描调度算法：从0柱面开始往里单向扫描，扫到哪个执行哪个。

*/

// t1.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#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){

//先来先服务

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){ // 最短寻找时间优先

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;} } //访问

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){

//电梯调度算法

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;}

//访问

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){

//单向调度算法

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;}

//访问

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);

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