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        公交發(fā)車間隔模型研究*

        2013-08-18 03:27:58李發(fā)智楊東援
        關(guān)鍵詞:模型

        李發(fā)智 肖 蕾 楊東援

        (同濟(jì)大學(xué)教育部道路與交通工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1) 上海 201804) (西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院2) 成都 610031)

        0 引 言

        目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)公交調(diào)度展開(kāi)了大量的研究,大多都以乘客乘車成本最小化和公交公司收益最大化為目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度時(shí)刻表優(yōu)化.陳芳[1]在發(fā)車間隔的研究中以乘客等待時(shí)間和公交車運(yùn)行費(fèi)用為目標(biāo),通過(guò)權(quán)重法結(jié)合兩目標(biāo),分時(shí)段建立調(diào)度時(shí)刻優(yōu)化模型,采用步長(zhǎng)法進(jìn)行仿真求解.張無(wú)非等[2]從原始數(shù)據(jù)處理到公交調(diào)度模型求解進(jìn)行了研究.他們直觀地從車站客流變化入手,以乘客的等待時(shí)間和公交公司的利益為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,然后求得發(fā)車間隔.在模型建立中,對(duì)乘客等待時(shí)間量化引入罰函數(shù)機(jī)制,避免乘客等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng).戴連貴等[3]分時(shí)段考慮發(fā)車間隔優(yōu)化,比較詳細(xì)地將乘客時(shí)間價(jià)值分成2部分:(1)乘客在車站的停留時(shí)間;(2)乘客的乘車時(shí)間.其中乘車時(shí)間又包括2站間的行駛時(shí)間、乘客下車時(shí)間、車上乘客停站等待時(shí)間.孫文霞等[4]假設(shè)公交車單位時(shí)間運(yùn)營(yíng)成本固定,認(rèn)為乘客費(fèi)用包括2部分:(1)在公車上的擁擠費(fèi)用;(2)等車費(fèi)用,且單位運(yùn)費(fèi)固定,建立公交調(diào)度模型,運(yùn)用解析法求解.Andrede和Robin[5]將公交調(diào)度看成N中位問(wèn)題,運(yùn)用選址理論,分別考慮線性模型和環(huán)模型.朱金壽等[6]以小時(shí)為時(shí)段建立公交發(fā)車間隔模型,并設(shè)計(jì)求解算法.楊海軍等提出了一種旨在快速響應(yīng)乘客出行需求的“小粒度”頻繁調(diào)度方法,構(gòu)建了以“小粒度”時(shí)段為調(diào)度周期的多目標(biāo)優(yōu)化模型[7].本文將公交線路處理成只有首末站的兩點(diǎn)間運(yùn)輸,將中間站客流變化規(guī)律平移到首站,按照客流屬性進(jìn)行時(shí)段劃分,以乘客的等車時(shí)間最小化和車輛的載客率最大化為目標(biāo),建立公交調(diào)度模型.

        1 模型假設(shè)和符號(hào)系統(tǒng)

        1.1 模型假設(shè)

        1)公交線路上只有2個(gè)站,即首末站.實(shí)際中的公交線路還有一定數(shù)量的中間站,本文將中間站的客流處理到起點(diǎn)站,詳見(jiàn)客流特征提取部分.

        2)公交運(yùn)營(yíng)以乘客利益為主要目標(biāo),同時(shí)兼顧資源(在此主要指車輛)的利用率(滿載率).由于公共交通具有屬準(zhǔn)公共物品,具有很強(qiáng)的社會(huì)公益性,且其外部效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于公交內(nèi)部收益,同時(shí),國(guó)家和地方財(cái)政給予公交一定的支持,所以,本文以乘客時(shí)間成本最小化為目標(biāo).另外,資源的合理配置利用是公交面臨的又一棘手問(wèn)題,所以本文以公交車輛載客率為目標(biāo).

        3)車輛能承載候車的所有乘客.城市公交的發(fā)車頻率大,后一輛車基本上能承載前后兩輛車的時(shí)間間隙內(nèi)達(dá)到的所有乘客.

        1.2 符號(hào)系統(tǒng)

        2 客流特性提取

        本文考慮單條公交線路的調(diào)度問(wèn)題.通過(guò)調(diào)查可獲得每個(gè)站點(diǎn)在各個(gè)時(shí)刻的上下客人數(shù).第i車輛到達(dá)第j個(gè)公交車站的時(shí)間是,整條公交線路有M個(gè)公交車站,在調(diào)查日的發(fā)車次數(shù)為N次.則到達(dá)站臺(tái)j的公交車時(shí)刻表為…,并且有的時(shí)間間隔為,上車的人數(shù)為),乘客到達(dá)率)為

        三次樣條是工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用較廣的插值方法,該方法可以得到平滑并且二階可導(dǎo)的曲線,但由于三次樣條插值要求樣條曲線必須經(jīng)過(guò)樣本點(diǎn),這使得因樣本數(shù)值的變化而曲線發(fā)生劇烈變化.所以,在此用平滑樣條(有理B樣條)來(lái)處理乘客到達(dá)率,平滑樣條得到的曲線較為平緩,并且并非必須經(jīng)過(guò)樣本點(diǎn).根據(jù)常州市B22公交線路2010年6月11日的調(diào)查數(shù)據(jù),擬合得到站點(diǎn)乘客到達(dá)率曲線,見(jiàn)圖1.

        圖1 各站(站1到站8)乘客到達(dá)率曲線

        公交首站(第1站)到站j的運(yùn)行時(shí)間為tj0,則時(shí)間t在站點(diǎn)j的乘客乘坐車次在首站發(fā)車時(shí)刻為t-tj0(見(jiàn)表1和圖2).通過(guò)平移時(shí)間tj0,將站點(diǎn)j的乘客到達(dá)率轉(zhuǎn)換為首站乘客到達(dá)率,當(dāng)把所有的中間站乘客到達(dá)率都平移到首站,則線路的乘客到達(dá)率即為首站的乘客到達(dá)率,達(dá)到率表達(dá)式為

        表1 各站運(yùn)行時(shí)間間隔

        圖2 公交線路乘客到達(dá)率

        3 調(diào)度時(shí)段劃分

        以步長(zhǎng)為Δl為時(shí)間刻度(比如10min)將一天內(nèi)的發(fā)車總時(shí)長(zhǎng)等分,則有刻度0,Δl,2Δl,…,kΔl,…,KΔl,T.其中:0為首班車發(fā)車時(shí)間,T 為末班車的發(fā)車時(shí)間,K=[T/Δl]為下取整,聚類中不考慮首末班車,將其合并到第一個(gè)和最后時(shí)段.則有中間時(shí)刻對(duì)應(yīng)的乘客到達(dá)率為

        各時(shí)刻的乘客到達(dá)率組成一維有序樣本.為了方便,將f(kΔl)簡(jiǎn)化為fk.按照某一劃分規(guī)則,將其劃分為 P(K,s):{fi1,fi1+1,…,fi2-1},{fi2,fi2+1,…,fi3-1},…,{fis,fis+1,…,fK}.其中:1=i1<i2<…<is<K.

        定義1 類{fi,fi+1,…,fj-1}的相似度S(i)

        定義2 相鄰2類{fi,fi+1,…,fj-1},{fj,fj+1,…,fj-1}的距離

        由定義可見(jiàn),D(i,j)越大,類之間的差異性越顯著.

        定義3 分類P(K,s)的誤差函數(shù)

        式(7)表示分類數(shù)不得少于s0,s0為常數(shù),取2.

        根據(jù)聚類優(yōu)化模型,將該公交線路的客流達(dá)到曲線數(shù)據(jù)聚成5類為最優(yōu)結(jié)果(見(jiàn)表2和圖3).

        表2 聚類結(jié)果

        圖3 聚類結(jié)果圖

        4 公交調(diào)度模型

        基于調(diào)度時(shí)段劃分,該部分的公交調(diào)度模型,只對(duì)某一時(shí)段[Ta,Tb]進(jìn)行分析即可.設(shè)定發(fā)車間隔為Δt,則發(fā)車時(shí)刻為Ta+Δt,Ta=2Δt,…,Ta+NΔt,其中,Nab為該區(qū)段的發(fā)車總數(shù),Nab=[(Tb-Ta)/Δt].發(fā)車間隔內(nèi)到站的乘客數(shù)Fi為

        式中:α為時(shí)間價(jià)值系數(shù).時(shí)間價(jià)值系數(shù)即時(shí)間價(jià)值成本,包括隱性成本和顯性成本.隱性成本是指因時(shí)間延誤造成的隱性損失,如公司的遲到處罰,體現(xiàn)形式為罰款、獎(jiǎng)金折扣等.顯性成本指時(shí)間延誤的直接損失,如不能按時(shí)到崗的生產(chǎn)力損失,體現(xiàn)形式為工資損失等.在此簡(jiǎn)化處理,隱性成本按30元/min計(jì)量,顯性成本根據(jù)平均工資計(jì)算為0.28元/min(=3 000/(22×8×60)),設(shè)定有隱性成本的乘客比例為4%,時(shí)間價(jià)值期望α為1.47元/min(=30×4%+0.28×96%).

        車輛的載客率定義為最大斷面車內(nèi)人數(shù)與最大荷載之比.當(dāng)將公交線路簡(jiǎn)化成僅有首末站時(shí),其車內(nèi)人數(shù)即為最大斷面載客數(shù)量,然而實(shí)際情況是在中途各站均有上下客,所以最大斷面載客數(shù)小于發(fā)車間隔內(nèi)的乘車人數(shù),在此用第i輛車的折算系數(shù)λi進(jìn)行處理.折算系數(shù)可以通過(guò)調(diào)查客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得到.在同一調(diào)度時(shí)段內(nèi),不同車次的折算系數(shù)變化較小,可視為常數(shù)λ.即有

        式中:ˉF為公交車的最大荷載量;λi,λ為折算系數(shù).

        整個(gè)調(diào)度時(shí)段的平均載客率為

        其中:式(13)以乘客候車時(shí)間最小化為目標(biāo);式(14)以車輛的平均載客率最大化為目標(biāo);約束(15)為發(fā)車間隔區(qū)間約束,高峰時(shí)段為[2min,10min],平峰時(shí)段為[5min,30min],若既有高峰時(shí)段,又有平峰時(shí)段的區(qū)間,該約束區(qū)間為[2min,30min].見(jiàn)表3.

        該模型是一個(gè)多目標(biāo)規(guī)劃,為了便于求解,將多目標(biāo)化為單目標(biāo).將目標(biāo)(14)劃成如下約束

        式中:η0為載客率下限,平峰時(shí)段一般取60%,高峰時(shí)段取80%.

        根據(jù)第三部分的聚類結(jié)果,求解區(qū)間[21,176]內(nèi)的發(fā)車間隔.該區(qū)間對(duì)應(yīng)的時(shí)段是[06:51,09:26],為高峰時(shí)段,發(fā)車時(shí)刻約束[Δt′0,Δt″0]為[2min,10min].根據(jù)實(shí)際情況,相關(guān)參數(shù)取值為:ˉF,100人;α,1.47元/min;λ,0.8;η0,80%.經(jīng)模型計(jì)算,最優(yōu)發(fā)車時(shí)間間隔為6min.見(jiàn)表3、表4.

        表3 計(jì)算結(jié)果

        表4 發(fā)車時(shí)刻表

        5 結(jié)束語(yǔ)

        本文以常州公交線路B22跟車調(diào)查數(shù)據(jù)為支撐,建立了一套確定發(fā)車時(shí)刻表的方法.該方法分為3步驟:(1)擬合乘客到達(dá)率曲線,采用時(shí)間平移將中間站的客流特征轉(zhuǎn)化到公交首站,簡(jiǎn)化了調(diào)度模型建立過(guò)程;(2)結(jié)合Fisher有序樣本聚類思想,建立劃分調(diào)度時(shí)段的優(yōu)化模型,劃分調(diào)度時(shí)段;(3)結(jié)合前2部的成果,綜合考慮乘客等車時(shí)間成本和車輛的利用率,確定發(fā)車間隔.全文以實(shí)證研究為主,整套方法簡(jiǎn)潔地計(jì)算出發(fā)車時(shí)刻表,經(jīng)調(diào)查數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型和方法的可行性和實(shí)用性.

        [1]陳 芳.城市公交調(diào)度模型研究[J].中南公路工程,2005,30(2):162-164.

        [2]張無(wú)非,張 馳,嚴(yán)奇琦.對(duì)于公交汽車調(diào)度問(wèn)題的求解[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2002,19(S1):81-88.

        [3]戴連貴,劉正東.公交調(diào)度發(fā)車間隔多目標(biāo)組合優(yōu)化模型[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2007(4):43-46.

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        [6]朱金壽,朱 琪,楊勇剛,等.公交車調(diào)度方案的研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):交通科學(xué)與工程版,2002,26(2):169-171.

        [7]楊海軍,賀國(guó)光.基于快速需求響應(yīng)的城市公交在線調(diào)度方法研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):交通科學(xué)與工程版,2009,33(3):430-433.

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