基于遗传算法的公交车发车间隔优化设计

江雯　巩舜妹　邵志坤　段莉敏

摘 要：为了提高公交车的到站准点率，提升乘客出行的舒适度和满意度，采用跟车调查法收集了不同时段的公交客流数据，及时对数据进行数理统计分析。阐述了乘客满意度、舒适度及企业满意度的调查方法，编制适应实时线路的公交时刻表，并据此建立基于乘客与企业满意度的公交车发车间隔优化模型，选用遗传算法（GA）求解模型。通过对宿州市公交1路的交通调查，遗传算法求解出所设模型中的发车间隔，将宿州市1路公交车划分为6个发车时段，其最优发车间隔分别为：15min、5 min、10min、13min、8min、16min。满足公交公司和乘客的双重利益，达到优化目的。

关键词：发车间隔 跟车调查 公交调度 遗传算法

Optimal Design of Bus Departure Interval Based on Genetic Algorithm

Jiang Wen Gong Shunmei Shao Zhikun Duan Limin

Abstract：In order to improve the on-time rate of bus arrivals， and improve the comfort and satisfaction of passengers， the bus passenger flow data at different periods of time was collected by the follow-up survey method， and the data was analyzed by mathematical statistics in time. The paper explains the survey methods of passenger satisfaction， comfort and corporate satisfaction， compiles bus timetables suitable for real-time routes， and establishes a bus departure interval optimization model based on passenger and corporate satisfaction， and selects genetic algorithm （GA） to solve the problem model. Based on the traffic survey of Bus No. 1 in Suzhou City， the genetic algorithm solves the departure interval in the set model. The bus No. 1 in Suzhou City is divided into 6 departure periods. The optimal departure intervals are 15min， 5min， and 10min， 13min， 8min， 16min， so as to satisfy the dual interests of bus companies and passengers， and achieve optimization purposes.

Key words：departure interval， car-following survey， bus dispatch， genetic algorithm

1 前言

隨着我国国民经济水平的稳步提升，城市规模的不断扩大，在这个有利于城市大幅发展的经济背景下，机动车的数量也有了较为明显的增加，私家车也将近于普及数量，这种时代背景无疑对我国城市公共系统造成了较为猛烈的冲击，并且加重了当今能源与环境的压力。面对当前逐步上升的交通拥堵问题，公共交通系统逐渐为人们所重视和发展，提高城市公交的出行比率，大力发展公共交通事业无疑是解决其问题的最佳途径。与此同时，公交发车间隔优化也成为国内外学者竞相追逐的研究热点。国外学者Wagale根据乘客对交通量的需求和公交运行时间建立公交调度优化模型，规定了公交车发车间隔为乘客候车时间的一半[1]。O Mckkaoui等人将公交运营成本考虑在内从而建立了能够减少公交运营总成本的公交发车频率优化模型[2] Kaplan等人将公交连通性作为用评估公交运营可靠性的动态平衡因子[3]。Mohring提出了固定需求模式下的公共交通的经济微观模型[4]。在国内，对于公交车发车间隔优化研究的起步相对较晚些，但是经过众多学者多年的倾心研究现已对此有了深度的研究，并取得了显著的成果。王晓丽设计了基于双层规划的求解算法[5]。童刚[6]把乘客利益和公交公司总效益作为主要调度目标，构建出公交运营参数模型。

2 公共交通客流数据的采集和分析

2.1 客流量数据的采集

公共交通系统的合理调度是解决公交发车间隔优化的提前条件，合理的公交调度能够有效的减少公共交通资源的浪费和提高出行效率，使居民出行更加快捷、方便，以至于提高了公交出行的吸引力。要想实现合理的交通调度首先要做的就是掌握居民出行的方式及特点，根据居民出行所选择的出行方式来做合理的调度应策。采用SP调查法来掌握居民出行的喜好以及时间规律，了解出行费用，这通常是交通调查者所要考虑的范畴内的。公交客流数据可有效地反应实时公交运营信息为公交调度的实际操纵提供实际参考意义。通过GIS公交网络系统来定位查看公交通过某一固定路段的所用时间，并且利用公交IC数据卡可以得出公交车的具体发车时刻以及公交到站时刻，了解全站程客流量数据，具体到某一站点上下行客流量。

2.2 客流量数据的分析

通过跟车法对宿州市1路公交进行的实地考察现对该单一路线上的客流量数据进行分析排比，可将工作日和节假日作为划分主体客流量的依据。由于私家车数量的日渐趋增，公交的分担率逐步降低，工作日内人们对于公交出行的选择率偏低，客流量处于平缓区，交通需求与交通供给趋近于平衡状态，其高峰期的主要客流对象为中小学生。