基于不确定理论的常规公交车辆调度优化

摘要

为提高公交车的利用效率,本文将公交车辆调度方案划分为高峰型和平峰型.在考虑乘客候车时间与站间运行时间不确定的现实条件下,综合考虑不同车型的运营成本和乘客候车成本;基于不确定理论建立混合车型下的双重不确定多目标规划模型,并通过遗传算法的python编码求解.以南昌市211路公交上行为例,进行sumo仿真结果表明:在保证公交持续运营的前提下,调整车辆调度方案有助于降低成本和提高运行效率;在高峰期,将发车间隔降低25％,公交车统一使用纯电动客车,总成本降低5％,平均延误减少4％;平峰期,总成本降低10％,平均延误降低3％.两组仿真结果发现,考虑不确定因素的公交车辆合理调度安排有利于充分利用公交车辆资源和提高运行效率.