智能公交动态调度优化模型
Abstract An intelligent bus dispatching system can better meet
people's travel needs.The optimized algorithm takes advantage of advanced technology and equipments.However,in recent years the development of Chinese intelligent bus dispatching systems is not satisfactory with an.excessive attention to advanced technology but less to practicality.Dynamic scheduling has yet to be fully exploited.In this paper,intelligent transportation scheduling systems
and
scheduling
characteristics
are
analyzed.
The
information about dynamic transportation and vehicle locations is acquired and merged.An optimization model for intelligent dispatching of buses is proposed on basis of real data.This model is under the support of GPS positioning,communications,computers and other technologies,where intelligent algorithms are used in bus operation and dispatching and both passengers satisfaction and company profit are considered.The method of collecting data
automatically and the algorithm of this model are presented.This model is shown to be able to significantly improve the rate of bus full loading,shorten the waiting time of passengers,and reduce the total vehicle trips,with an evident effect of optimized dispatching.
Keywords intelligent transportation;optional model;dynamic
dispatching;intelligent bus;Matlab software
0引言
伴随经济社会的发展，中国城市交通问题日益突出。交
通问题的出现，严重影响了城市的生产生活，而且从长远来看，影响了城市功能的发挥，制约了城市的健康发展。国际上城市交通发展的经验证明，解决城市交通问题，关键是要树立城市公共交通在城市交通体系中的主导地位，大力优先发展公共交通，建立先进的公共交通系统APTS （Advanced
Public Traffic System ）[1]，实现公交调度智能化，提高道路通行
能力和公交运营管理水平。
近年来，由于科学技术的进步和政府对公交投入力度的加大，中国智能公共交通调度系统初现端倪，已经有杭州、上海、北京等地安装了电子站牌，车载GPS 定位设备，实现了车辆的实时跟踪、定位，公交车与调度室的双向通讯，以及电子站牌上实时显示下班车位置信息等功能。青岛、贵阳、石家庄等城市在实现公交系统智能化管理方面，已经有了一系列有益的探索[2]。但是，这些系统普遍存在先进的系统与静态、原始的调度方法共存现象，未能充分利用智能系统提供的动态
智能公交动态调度优化模型
摘要
利用先进的技术和设备实现公交的优化调度，充分满足人们的出行需要，是智能公交系统发展的目标。然而近年来中国智
能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题。结合中国智能公交系统现状，通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析，在GPS 定位、通信、计算机等技术的支持下，将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合，将智能化算法引入到公交运营调度中，建立了基于实时动态数据，兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型。并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab 程式化的解法。结果表明，该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次，优化调度效果明显。
关键词智能交通；优化模型；动态调度；智能公交；Matlab 软件
中图分类号U494.22，TP29文献标识码A 文章编号1000-7857（2009）17-0069-04
李志强，周建立，张毅
河南科技大学车辆和动力工程学院，河南洛阳471003
An Optimization Model for
Dynamic Intelligent Dispatching of Buses
收稿日期：2009-05-11
基金项目：河南教育厅自然科学基金项目（200510464028）；河南科技大学科研基金项目（2004ZY030，2006ZY027）作者简介：李志强，经济师，研究方向为智能交通，电子信箱：liqiangsqjt@https://www.360docs.net/doc/137234468.html,
LI Zhiqiang,ZHOU Jianli,ZHANG Yi
Vehicle &Motive Power Engineering College,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,Henan Province,China
数据实现动态调度[3-4]。这显然与先进的技术和设备不相适应，既浪费了已有资源，又使系统无法最大限度地发挥作用，结果影响了公交智能化的效果。克服问题的关键在于加快智能公交动态调度方法的研究及向现实生产力的转化，推进中国的公交智能化进程。
1实时动态信息的采集
实时客流、车辆运行数据是实现动态调度的基础。运用GPS或站点定位系统、智能公交车载的电子报站器、SFD系列IC卡月票机和踏板式下车乘客计数系统等先进设备[5]，可以全天候地自动统计公交线路上车辆的运行时间、位置信息，以及乘客上、下车人数、车内人数及对应时间[1]。
当运营车辆进入某站台（站台编码采用唯一编码）时，驾乘人员通过电子报站器向车上乘客广播车辆到站信息，提醒乘客下车，这时车载通讯机接收到电子报站器送来的信息（站台位置信息、车辆进站信息），加上固定信息（线路号、车号、上/下行标志等）组成一条短信息，实时发送给调度中心。
同时，上车的乘客经过IC卡月票POS计数和分类，就能掌握本站上乘客的数量。下车的乘客经过踏板式下车乘客计数器计数后，就能掌握本站下乘客的数量。当乘客上、下车完毕，驾乘人员通过电子报站器向车上乘客广播车辆离站信息，这时车载通讯机接收到电子报站器送来的信息，立即与IC卡POS和踏板式下车乘客计数器交换数据，获取本站上、下乘客的总数量和分类统计数量，加上固定信息（站台编号、线路号、车号、上/下行标志等）组成一条短信息，实时发送给调度中心。调度中心数据库对乘客和车辆的实时信息存储和实时更新，对历史信息存储。
2模型的建立
2.1基本假设
1）交通情况、路面良好、无交通堵塞和车辆损坏等意外情况。
2）公交车：公交车的运行速度服从正态分布[6]，发车间隔取秒，行驶过程中公交车彼此赶不上且不超车。
3）乘客：在每时段内到达车站的人数服从负指数分布，乘客乘车是按照排队的先后有序乘车，且不用在两车的间隔内等得太久。
4）正常工作日，客流稳定。
5）乘车票价为定值，不因乘车远近而改变。
2.2符号约定
A（i，j）为第j辆车由第i站行驶至第i+1站预测的时间；B（i，j）为第j辆车由第i站行驶至第i+1站的实际时间；C（i，j）为第j辆车行驶到第i站预测车上人数；D（i，j）为第j 辆车行驶到第i站实际车上人数；K（i，j）为第j辆车行驶到第i 站时刻；T为发车班次时刻矩阵；T（j）为第j辆车发车时刻。2.3问题的分析
智能公交系统符合典型的人-车-路环境，是一个排队服务系统，驾驶员、乘客和行人共同参与。人的到达具有随机性，客流动态受外界因素影响而经常变动。但经过充分调查研究后可以看到，在一定的时间与范围内，其变化随着季节、周日、昼夜呈现多种规律性。根据客流量在一昼夜不同时间内的分布，其动态演变可以分为双峰型、三峰型、四峰型和平峰型4种。所以短期客流量可以根据历史同期、同天气状态历史数据拟合出变化规律来预测。车辆的到达同样具有随机性，但也可用合适的数学方法进行预测。
2.4模型建立
把汽车看作是“顾客”，将各个车站看作是“服务台”，则此公交系统可看作是一个顾客不消失的、单通道多级服务台串联的排队系统。因此，这里所遇到的主要是排队问题，需要考虑3种活动。
1）首站发车活动：根据自动产生的发车时刻表确定。主要考虑发车时刻。
2）到达中途站活动：中途站主要考虑车辆在站点间的运行时间，上、下车人数计数，车上的总人数统计和到站时间，以及数据传输。
3）车辆空闲活动：等候排班。
此问题为满足下列条件的公交公司全天的总效益取最大的规划问题：乘客等待时间不超过10min，否则发下一趟车；每趟车达到额定载客量120%时发下一趟车。
又公交公司全天的总效益最大即为全天所有车辆运行公里数最小，因为线路长度一定，只要考虑发车车次，即可得出目标函数[7]
min(j)=j，j∈N
st C(i+1，j)≤60
(K(i，j)+A(i，j)/3600-K(1，j)≤1/6（1）
3模型解法
下面结合实例说明模型解法。本文选取某大城市星期二06:30-12:30公交客流调查数据为样本。
1）公交车站间运行时间
利用标准数据库查询SQL语句可以从调度中心数据库取得公交车站间运行时间矩阵B。
2）预测下班车站间运行时间
由于车辆运行实际数据的时间序列线性或非线性增长的趋势不明显，利用一次指数平滑法预测车辆运行时间，计算公式为[8]
S t=αy t+(1-α)S t-1（2）式中，S t-1为第t-1周期的一次指数平滑值，y t-1为预测对象第t-1周期的实际数据，α为指数平滑系数。如果时间序列数据的长期趋势比较稳定，应取较小的α值（例如0.05～0.20）；如果时间序列数据具有迅速明显的变动倾向，则应取较大的α值（例如0.3～0.7）。从而可以预测出每辆车在任意两站间的运行时间，拟和相对误差6%以下时，预测出的站间运行时间误差可控制在15s以内，可支持实时调度和实时信息发布。
预测式为
x=[x1，x2，…，xn]
s=zeros(1，73);
s(1)=x(1);
for i=2:73
s(i)=0.05*x(i)+0.95*s(i-1)
end
s=round(s)
从而得到下班车站间预测运行时间矩阵A。
3）样条曲线拟合预测短期客流
首先，利用数据库SQL语句可以取得公交车离开各站时车内人数矩阵D。
然后，调用Matlab计算引擎的样条工具箱拟合上车率和下车率曲线。以时间段为横坐标，单位时间上车乘客为纵坐标，可以采用样条逼近拟合上车率曲线。比较好的方法是利用Matlab工具箱进行拟合[9]。
>>x=[x1，x2，…];
>>y=[y1，y2，…];
>>cs=csapi(x，y);
>>fnplt(cs);hold on;plot(x，y'，o')
以0.5h为计数时段，先利用SQL语句从调度中心历史数据库取得历史同状况工作日线路每小时上、下半时上、下车人数，然后取时段的中点进行3次样条插值拟合乘客上、下车率曲线[10]。
06:30-12:30线路上行乘客上车率和下车率曲线如图1所示。
最后，可以求出06:30-12:30其他时间点x0的样条值：EDU>>csapi(x，y，x0)
ans=y0
从而根据预测运行时间可以在到某站后预测出到下一站时上、下车人数。
4）求解
公交调度即模型求解调用Matlab计算引擎，程序流程图如图2所示。
图1线路乘客上车率和下车率曲线
Fig.1Boarding rate and landing leads rate of
passengers on line
图2程序流程图Fig.2Program's flow chart
程序运行得到06:30-12:30发车班次时刻矩阵
T=[06:30:0006:39:3806:48:5506:58:0907:07:41 07:17:0907:26:5607:36:2907:46:0307:55:23
08:05:0208:14:2008:23:5408:33:3008:42:45
08:52:1309:01:5409:11:3109:21:0209:30:38
09:40:1009:49:2709:59:1510:08:4410:18:12
10:27:4510:37:1310:46:3810:55:5011:04:50
11:14:3011:23:5111:33:1911:42:4511:52:15
12:01:3812:11:0012:20:2512:30:00]
预测车上最少乘客为0人，最多为60人；单班车辆最多行至第8站发下趟车；06:30-12:30共发车39班次，比使用动态调度前73班次少34班次。
4结论
本文的智能公交调度模型是结合中国智能公交系统现状提出的，采用单一票价，智能公交车型统一，假设条件具有一定普遍性。目标函数兼顾了乘客和企业利益，符合公交企业调度决策的思路。同时较准确地描述了智能公交运营过程，预测的结果基本上反映了公交车实际的运行情况。
但在具体使用过程中，还存在预测权重因子确定及检验、拟合依据的确定及合理性问题。同时模型为一个实时控制总体，故需要一套响应极快的实时控制系统，确保实时数
据的传输。这些还有待进一步研究。
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（责任编辑岳臣）
优化调度的数学模型
1）目标函数 假设系统可运行的机组数为n，总负荷为d P，以电厂内所有机组的总煤耗量最小为目标，建立如下的数学模型： 其中：——机组序号； ——第i台机组的煤耗量； ——n 台机组的总煤耗； ——第i台机组的负荷； ——第i台机组的煤耗量与负荷的函数关系。 2）约束条件 约束条件包括功率平衡约束和机组出力约束。 （1）功率平衡约束： （2）机组出力约束： 其中：——n台机组的总负荷； ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。
假设系统可运行的机组数为，总负荷为，以调度周期为一昼夜来考虑，分为h个时段。 1）目标函数 机组优化组合的目标函数如下： 式中——机组序号； ——n 台机组的总煤耗； ——机组i运行状态的变量，仅取0、1 两个值，表示停机，表示运行。 ——第i台机组在t时刻的负荷； ——第i台机组在t时刻的煤耗量与负荷的函数关系； ——机组的启动耗量。 2）约束条件 考虑机组运行的实际情况，本文确定的机组约束条件包括功率平衡约束、机组出力约束、最小停机时间约束、最小运行时间约束以及功率响应速度约束。 （1）功率平衡约束： 式中——机组序号； ——第i台机组在t时刻的负荷；
——n台机组的总负荷。 （2）机组出力约束： 式中——机组的启停状态，0 表示停机，1 表示运行。 ——第i台机组的负荷下限和负荷上限。 （3）最小停机时间约束： 式中——机组i的最小停机时间。 （4）最小运行时间约束： 式中——机组i的最小运行时间。 （5）功率响应速度约束： 式中——机组i每分钟输出功率的允许最大下降速率和最大上升速率。 由于是在火电厂内部进行优化组合，可不考虑网损和系统的旋转热备用约束（这两项通常是电网调度中需要考虑的）。因此，机组优化组合从数学角度上讲就是在（5）～（9）的约束条件下求式（4）的最小值。 3）机组启停耗量能耗Si 的确定 通常情况下，对Si的处理采用如下的方法：机组的启动耗量包括汽机和锅炉两部分，由于汽机的热容量很小，其启动耗量一般可近似当
北京市公共交通智能化调度管理系统的建设与开发
北京市公共交通智能化调度管理系统 的建设与开发 张 国 伍 (北方交通大学交通运输学院,北京100044) 摘 要 公交智能化调度系统的基本目标是解决公交车辆运行中处于无序、失控与低效的状态与首都公交可担负城市旅客出行的主导地位不相适应的矛盾,就是要把通信控制、卫星定位、计算机网络与运营组织科学地结合起来,运用系统工程的理论方法进行综合集成,实现集运营指挥调度、综合业务通信、乘客信息服务等为一体的智能化公交管理系统.本文在阐述公共交通智能化调度系统的基本结构的基础上,着重分析了系统的综合集成模式,并对各子系统的功能结构进行了详尽的论述. 关键词 公共交通 智能化调度 系统 分类号 U121 Build 2Up and Development of Intelligent Dispatching Management System of B eijing Public T ransport Zhang Guowu (College of Traffic and Transport ,Northern Jiaotong University ,Beijing 100044) Abstract The main target of Public Transport Intelligent Dispatching System is to solve the problems of disorder ,uncontrolled and low efficiency not suitable to the capital public transportation.The approach to dealing with these problems is to integrate ad 2vanced techniques such as communication ,control ,GPS ,computer network and sys 2tems engineering methodology into one system.This paper discussed the basic architec 2ture of such a system and analyzed its integrated model.The functional architectures of each sub 2systems are introduced as well. K ey w ords public transport intelligent dispatching system 1998年北京市拥有近5000辆公共汽车,运营线路近300条,场站用地近200万m 2,地铁仅有41km ,与10年前相比虽有较大幅度增加,在一定程度上对公民出行难有所缓解,但仍存在着:公交数量、质量与北京城市对公交需求不相适应,服务设施落后,即不准确又不舒适;换 本文收到日期1999201220 张国伍男1929年生教授 email bfxb @https://www.360docs.net/doc/137234468.html, 1999年10月第23卷第5期 北 方 交 通 大 学 学 报JOURNAL OF NORTHERN J IAO TON G UN IV ERSIT Y Oct.1999 Vol.23No.5
智能公交动态调度优化模型
Abstract An intelligent bus dispatching system can better meet people's travel needs.The optimized algorithm takes advantage of advanced technology and equipments.However,in recent years the development of Chinese intelligent bus dispatching systems is not satisfactory with an.excessive attention to advanced technology but less to practicality.Dynamic scheduling has yet to be fully exploited.In this paper,intelligent transportation scheduling systems and scheduling characteristics are analyzed. The information about dynamic transportation and vehicle locations is acquired and merged.An optimization model for intelligent dispatching of buses is proposed on basis of real data.This model is under the support of GPS positioning,communications,computers and other technologies,where intelligent algorithms are used in bus operation and dispatching and both passengers satisfaction and company profit are considered.The method of collecting data automatically and the algorithm of this model are presented.This model is shown to be able to significantly improve the rate of bus full loading,shorten the waiting time of passengers,and reduce the total vehicle trips,with an evident effect of optimized dispatching. Keywords intelligent transportation;optional model;dynamic dispatching;intelligent bus;Matlab software 0引言 伴随经济社会的发展，中国城市交通问题日益突出。交 通问题的出现，严重影响了城市的生产生活，而且从长远来看，影响了城市功能的发挥，制约了城市的健康发展。国际上城市交通发展的经验证明，解决城市交通问题，关键是要树立城市公共交通在城市交通体系中的主导地位，大力优先发展公共交通，建立先进的公共交通系统APTS （Advanced Public Traffic System ）[1]，实现公交调度智能化，提高道路通行 能力和公交运营管理水平。 近年来，由于科学技术的进步和政府对公交投入力度的加大，中国智能公共交通调度系统初现端倪，已经有杭州、上海、北京等地安装了电子站牌，车载GPS 定位设备，实现了车辆的实时跟踪、定位，公交车与调度室的双向通讯，以及电子站牌上实时显示下班车位置信息等功能。青岛、贵阳、石家庄等城市在实现公交系统智能化管理方面，已经有了一系列有益的探索[2]。但是，这些系统普遍存在先进的系统与静态、原始的调度方法共存现象，未能充分利用智能系统提供的动态 智能公交动态调度优化模型 摘要 利用先进的技术和设备实现公交的优化调度，充分满足人们的出行需要，是智能公交系统发展的目标。然而近年来中国智 能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题。结合中国智能公交系统现状，通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析，在GPS 定位、通信、计算机等技术的支持下，将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合，将智能化算法引入到公交运营调度中，建立了基于实时动态数据，兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型。并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab 程式化的解法。结果表明，该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次，优化调度效果明显。 关键词智能交通；优化模型；动态调度；智能公交；Matlab 软件 中图分类号U494.22，TP29文献标识码A 文章编号1000-7857（2009）17-0069-04 李志强，周建立，张毅 河南科技大学车辆和动力工程学院，河南洛阳471003 An Optimization Model for Dynamic Intelligent Dispatching of Buses 收稿日期：2009-05-11 基金项目：河南教育厅自然科学基金项目（200510464028）；河南科技大学科研基金项目（2004ZY030，2006ZY027）作者简介：李志强，经济师，研究方向为智能交通，电子信箱：liqiangsqjt@https://www.360docs.net/doc/137234468.html, LI Zhiqiang,ZHOU Jianli,ZHANG Yi Vehicle &Motive Power Engineering College,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,Henan Province,China
公交营运调度系统解决方案设计
公交营运调度系统 解决方案 上海澳马信息技术服务有限公司 2013年11月
目录 1. 前言 (3) 2. 解决方案 (5) 2.1 系统架构 (5) 2.2 主要设备组成 (6) 2.2.1 智能车载调度终端 (6) 2.2.2 司机显示屏 (7) 2.2.3 车载键盘 (8) 2.2.4 电子站牌 (8) 2.2.5 客流统计 (9) 2.3 功能说明 (10) 2.3.1 定位 (10) 2.3.2 安全 (10) 2.3.3 监控录像 (10) 2.3.4 设备扩展 (11) 2.3.5 营运调度 (11) 2.3.6 报表统计 (11) 2.3.7 数据分析 (12) 2.3.8 服务用语功能 (12) 2.3.9 功能图示 (13) 3. 系统特色 (15) 3.1 提高数据精度 (15) 3.2 提高通信链路稳定 (15) 3.3 整合车载信息 (15) 3.4 一体化显示屏 (16) 3.5 大容量处理与存储 (16) 4. 核心优势 (18) 5. 客户案例 (19)
1.前言 随着社会高速发展，交通已成为经济发展的关键要素。其中城市公共交通如血脉一般连接着城市的各个部分，为城市的发展提供着营养。而在我国，地铁普及率较低，城市公交的主要方式还是地面公交。公交行业具有乘客流动性大、密度差异大、素质参差不齐等特点，难以对其进行有效的监控管理，一旦发生安全问题，又往往后果严重。公交行业除了面对驾车安全、防盗防抢、司乘纠纷等传统问题还要特别关注新形势下针对公共交通的恐怖事件，这对公交行业提出了严峻挑战。如何解决面临的难题，给广大市民提供一个安全、稳定的出行环境，已成为公交行业关注的主要课题。 上海澳马公司作为专业的智慧交通解决方案提供商，多年来先后参与了香港回归、50周年国庆、APEC会议、北京奥运、60周年国庆阅兵、上海世博、深圳大运会等多项国家及各大城市的重点项目建设，以骄人的业绩赢得用户、专家、业界乃至政府机构的首肯。 其中由上海澳马自主开发智能公交营运调度系统已在上海、北京、深圳等大型城市有序运作，该类城市的市场份额50%以上。该系统建立在全球定位技术、无线通信技术、地理信息系统、网络技术、计算机技术、自动控制技术、软件技术综合运用的基础上，实现了车辆运营企业调度的信息化、自动化、智能化的高科技管理，实现了车辆调度智能化、实时化、无纸化，同时实现了为乘客提供完善的信息化服务。 中国经济的发展凸现公交行业在运营管理上四个方面的需求： 1）安全 对安全防控范围内的情况进行实时监控录像，并可通过3G无线网络进行远程视频监看以及监控图片的抓拍。 2）运营管理 对车辆进行智能化调度，配车排班、调度日志，电子路单管理、路单日报管理，实时调度发车管理，用来解决运力配备、提高车辆利用率、合理分布线路网点等问题。 3）乘客服务
公交车调度的方案优化设计
公交公交车调度方案优化设计 摘要 本文利用某一特大城市某条公交路线上的客流调查运营资料，以乘客的平均抱怨度、公司运营所需的总车辆数、公司每天所发的总车次数以及平均每车次的载客率为目标函数，建立了的分时段等间隔发车的综合优化调度模型。在模型求解过程中，采用了时间步长法、等效法以及二者的结合的等效时间步长法三种求解方法，尤其是第三种求解方法既提高了速度又改善了精度。结合模型的求解结果，我们最终推荐的模型是分时段等间隔发车的优化调度方案。 在建立模型时，我们首先进行了一些必要假设和分析，尤其是针对乘客的抱怨程度这一模糊性的指标，进行了合理的定义。既考虑了乘客抱怨度和等待时间长短的关系，也照顾了不同时间段内抱怨度对等待时间的敏感性不同，即乘客在不同时段等待相同时间抱怨度可能不一样。 主要思想是通过逐步改变发车时间间隔用计算机模拟各个时间段期间的系统运行状态，确定最优的发车时间间隔，但计算量过大，对初值依赖性强。等效法是基于先来先上总候车时间和后来先上的总候车时间相等的原理，通过把问题等价为后来先上的情况，巧妙地利用“滞留人数”的概念，把原来数据大大简化了。很快而且很方便地就可求出给定发车间隔时的平均等待时间，和在给定平均等待时间的情况下的发车间隔，但该方法只能对不同时段分别处理。结合前两种方法的优点提出等效时间步长法，即从全天时段内考虑整体目标，使用等效法为时间步长法提供初值，通过逐步求精，把整个一天联合在一起进行优化。通过对模型计算结果的分析，我们发现由于高峰期乘车人数在所有站点都突然大量增加，而车辆调度有滞后效应，从而建议调度方案根据实际情况前移一段适当的时间。在模型的进一步讨论和推广中，我们还对采集运营数据方法的优化、公共汽车线路的通行能力以及上下行方向发车的均衡性等进行了讨论。 在求具体发车时刻表时，利用等效时间步长法，较快地根据题中所给出的数据设计了一个较好的照顾到了乘客和公交公司双方利益的公交车调度方案，给出了两个起点站的发车时刻表（见表二），得出了总共需要49辆车，共发440辆次，早高峰期间等待时间超过5分钟的人数占早高峰期间总人数的0.93%，非早高峰期间等待时间超过10分钟的人数占非早高峰期间总人数的3.12%。引入随机干扰因子，使各单位时间内等车人数发生随机改变。在不同随机干扰水平下，对推荐的调度方案进行仿真计算，发现平均抱怨度对10%的随机干扰水平相对改变只有0.53%，因此该方案对随机变化有很好的适应性，能满足实际调度的需要。 1．问题的提出
计划动态调度及路由模型
计划/动态调度和路由模型 重新计划物流活动以应对地震不可预测性和毁灭性的地震影响着执行政府对灾害易发地区提供实用的应对计划以及时减少地震带来的破坏和损失。物流管理是其中一个关键问题,应考虑一个适当的规划,特别是规划所需商品的运输在响应和疏散受伤的人。在本文中,我们提供了一个动态调度模型和路由汽车以应对地震。我们关注的是两个商品的运输和受伤的人送到医院。该模型是在任何时间收到更新的信息并相有能力的改变调整计划。速度是一个关键的和一个成功的地震响应因素,模型分层次对受伤的人直到抵达医院的总时间最小化,以及总时间满足大众商品需求。我们设计的实验进行了从提高地震响应效率拓展到提高地震响应质量。 地震是最普遍的自然灾害，强大的地震影响更是毁灭性的。尽管成千上万的网络化的地震仪电台安装在世界各地不断分析和强大的电脑数据生成的这些站,我们仍无法准确预测何时何地地震将罢工。这个随机和不可预测性地震地震实施政府制定全面计划响应来减轻损害和损失。精心策划的后勤支持业务贡献显著减少地震损失和赔偿和保持一场灾难后幸存者。 在灾难发生后立即,工作主要集中在寻找和营救幸存者。这需要后勤支持通过运送受伤人们从受灾地区医院或其他紧急医疗中心。这是皮毛,具有必要分派商品(如食物和帐篷)和设备受影响的地区。这些商品可以来自指定的仓库或直接从供应商。相当大的不确定性的情况下赖斯-规划设计、调度和运输商品来自各种地方的不同规划区域可能会导致相当大的复杂性。
进一步的并发症救灾规划相关的物流数据的事实可能会改变在响应(易建联和Ozdamar 2007;Ozdamar et al . 2004年)。例子是项目需求的变化,计划供应商的订货情况在医院(包括例如能力和服务利率)或运输基础设施(道路可能被阻塞由于余震)。反应组织因此遇到一个动态的情况下,数据可能会改变突然和意外。此外,规则和程序可能需要被改变。例如,要提供更多的道路容量从海岸,在飓风疏散部分在美国公路I-16可能完全西行方向操作。这两个往东的车道I-16可以转化为西行的车道时必需的(CEMA 2011)。这些变化可能对响应计划和有很大的影响因此可以根据这些变化是有益的调整计划。一个决策支持系统提供可能性轻易调整计划基于这样的新信息可以更好地促进物流活动的计划组织参与灾难的反应。 本文旨在建立一个数学模型,使中央的身体协调和(重新)计划物流活动同时考虑现有的计划和新网络中可用的数据变化情况和需求。政府经常设置这样的灾难灾难发生后协调中心。我们也考虑两个层次目标函数关注减少运输时间货物和受伤的人。第一个目标打算最小化总等待时间的伤员灾难响应到达的时刻医院在规划周期。第二个目标是最小化总等待规划周期期间从需要的那一刻起,直到货物到达在该地区的影响。 提出了混合整数,多目标,多种商品,综合模型包含条件和约束中遇到地震的现实响应。它包含了各种车辆和车辆的能力以及多样性联合运输的模式允许商品和受伤的人。此外,我们的模型能够在任意时刻处理更新计划动态条件下的响应。我们的模型可以选择另外的车了每次需要重新规划。此外,我们的模型的区别 之间流动的商品和受伤人员的流动。 此外,值得注意的是,该模型和算法实现物流决策支持系统(LDSS),可以使用
智能公交调度系统技术方案设计
技术方案 深圳瑞信视讯 智能公交调度系统 技术方案 2013年1月15日
技术方案 1.1 瑞信视讯公交综合运营管理平台特点 1.1.1 系统扩展性强 瑞信视讯公交综合运营管理平台基于REST框架搭建，REST架构不仅仅能够对 于互联网资源进行唯一定位，而且还能告诉我们对于该资源进行怎样运作。为未来扩展成为交通业务数据中心的共享利用定位提供了技术支撑条件。 块式应用开发，可灵活扩展电子站牌系统、公交机务系统、公交物资管理系统、OA 系统、EHR系统、收银点钞系统、停车场系统、线路策划系统等。 1.1.2 与设备兼容性强 瑞信视讯公交综合运营管理平台不绑定任何厂家的硬件设备，兼容目前主流车载 监控设备。系统兼容国家规范《道路运输车辆卫星定位系统平台技术要求》 JT/T 796-2011）《道路运输车辆卫星定位系统车载终端技术要求》 JT/T 794-2011）《道路运输车辆卫星定位动态监管系统终端通讯协议及数据格式》 JT/T 808）《道路运输车辆卫星定位动态监管系统平台数据交换》 JT/T 809）等规范。 1.1.3 深入了解公交业务需求 瑞信视讯目前与苏州园区、新区、黄石、福鼎等多地的公交公司有深入的战略合 作伙伴关系，长期有服务人员驻场服务，及时了解用户第一线需求，并为客户的公交未来信息化提供有力的技术支撑。
技术方案 1.1.4 平台性能指标 1、科学性 具有良好、科学的系统架构，能实现7*24小时无人值守自动调度。 实现无人值守下的自动计算发车间隔。 实现无人值守下的自动统计公里、班次。 2、灵活性 用户能自定义模块、菜单、自定义窗体和字段。 用户能自定义各种报表。 用户能自定义颜色及界面选项。 调度参数可以动态进行配置。 支持多种调度模式，如计划调度、灵活调度、混合调度，其中灵活调度可以自动计算间隔，可人工预设间隔。 3、扩展性 可通过增加服务器等平台硬件设备适应运营车辆增长。 可提供数据接口供其他系统调用，方便公交整体信息化系统的应用。 4、系统通讯相关指标 系统支持同时接入5000个终端进行通讯。 终端的数据上报方式和时间间隔：要求上传间隔和上报方式可以根据需求及时自主进行调整和设置。 车载终端子系统提供数据包断点续传、重传的功能。 5、系统数据完整性指标 趟次统计准确率达到100%，区分高峰趟次、平峰趟次、正班趟次和夜班趟次。 趟次里程计准确率100%（营运里程数、非营运里程数分别统计）
水库优化调度
水库调度研究现状及发展趋势 摘要：实施梯级水电站群联合优化运行是统筹流域上下游各电站流量、水头间的关系，从而实现科学利用水能资源的重要手段，符合建设资源节约型、环境友好型社会的要求，是实现节能减排目标的重要途径，对贯彻落实科学发展观，促进流域又好又快发展具有重要意义。本文拟介绍水库调度研究现状及发展趋势，对工程实际具有重要的理论意义。 关键词：水库;优化调度;研究形状;发展趋势 随着水电发展的规划推进落实，大型流域梯级水库群将逐步形成，其联合调度运行必将获得巨大的电力补偿效益和水文补偿效益，同时在实际工程中也会不断涌现新的现象和问题。在新形势下综合考虑梯级上下游电站之间复杂的水力、电力联系，开展梯级水库群联合调度新的优化理论与方法应用研究，统筹协调梯级水库群上下游电站各部门的利益及用水需求，结合工程实际探索梯级水库群联合优化调度的多目标优化及决策方法，实现流域水能资源的高效利用、提高流域梯级水库群的联合运行管理水平乃至达到流域梯级整体综合效益的最大化，对缓解能源短缺、落实科学发展观、贯彻国家“节能 减排”战略以及履行减排承诺均具有重要的理论指导意义和工程实用价值[1]。 1 水库调度研究现状 水库调度研究，按其采用的基本理论性质划分，可分为常规调度(或传统方法)和优 化调度[2]。常规调度，一般指采用时历法和统计法进行水库调度;优化调度则是一种以 一定的最优准则为依据，以水库电站为中心建立目标函数，结合系统实际，考虑其应满足的各种约束条件，然后用最优化方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组， 使目标函数取得极值的水库控制运用方式 [3]。 常规调度 常规调度主要是利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程，制定调度图或调度规则，以指导水库运行。它以实测资料为依据，方法比较简单直观，可以汇入调度和决策人员的经验和判断能力等，所以是目前水库电站规划设计阶段以及中小水库运行调度中通常采用的方法。但常规方法只能从事先拟定的极其有限的方案中选择较好的方案，调度结果一般只是可行解，而不是最优解，且该方法难以处理多目标、多约束和复杂水利系统的调度问题。 优化调度 为了充分利用有限的水资源，国内外从上世纪50年代起兴起了水库优化调度研究。其核心有两点:一是根据某种准则建立优化调度模型，二是寻找求解模型的优化方法。 1946年美国学者Masse最早引入优化概念解决水库调度问题。1955年美国人Little[4]采
公交车调度的优化模型
公交车调度的优化模型 摘要 公共交通是城市交通的重要组成部分，做好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益，都具有重要意义。本文就是通过对我国一座特大城市某条公交线路的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计进行分析，建立公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益前提下，给出了理想公交车调度方案。 对于问题一，模型I 中建立了最大客容量，发车车次数的数学模型，运用决策方法给出了各时间段最大客容量数，在满足客车载满率及载完各时段所有乘客情形下，得出每天最少车次数为460次，最少车辆数为54辆，并给出了整分发车时刻表(见表6、表7)。 对于问题二，模型II 进行了满意度分析。满意度包含公交公司的满意度A i 和乘客的满意度i B ，通过分析得到公交公司的满意度公式(7)和乘客的满意度公式(12)，然后求出当公交车最大载客量为120时，公交公司和乘客的满意度为：上行方向：11A =0.9686,B 0.7165=，下行方向：2A2=0.9563,B 0.7138=。再算出当公交车最大载客量分别为100、50时对应的公交公司和乘客的满意度，最后通过二次拟合得出乘客和公交公司满意度对应的关系式为： 上行方向：21111.8709 2.10170.4361B A A =-++ 10.41020.9686A ≤≤ 下行方向：22222.2995 2.63450.2974B A A =-++ 20.41060.9563A ≤≤ 使双方满意度之和达到最大，同时双方满意度之差最小，得到上下行的最优满意度分别为()110.8599,0.8599A B ==，()220.8610,0.8610A B ==，此时公交车调度
交巡警服务平台的设置与调度的优化模型
湖南工业大学 课程设计 资料袋 学院（系、部）2011~2012 学年第 2 学期 课程名称图论及其应用指导教师职称 学生姓名ake555 专业班级学号 题目交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 成绩起止日期2013 年6月16 日～2013 年 6 月21 日 目录清单
课程设计任务书 2012—2013学年第2学期 学院专业班级 课程名称：图论及其应用 设计题目：交警服务平台和调度设计问题 完成期限：自2013 年 6 月16 日至2013 年 6 月21 日共 1 周
指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日
图论及其应用课程设计说明书 2013年6 月21 日 目录
一、问题描述 (5) 二、模型假设 (6) 三、符号说明 (6) 四、模型建立与求解 (6) 五、模型评价 (15) 六、体会心得 (16) 七、参考文献 (16) 八、附件 (16) 交巡警服务平台的设置与调度的优化模型 一问题描述 随着人们社会经济的迅猛发展，人们生活的质量的提高，安全意识以深入人心，作为社会秩序的维护者警察对社会稳定起着巨大的作用
.警察肩负着刑事执法、治安管理、交通管理、服务群众四大职能。为了更有效地贯彻实施这些职能，需要在市区的一些交通要道和重要部位设置交巡警服务平台。每个交巡警服务平台的职能和警力配备基本相同。由于警务资源是有限的，如何根据城市的实际情况与需求合理地设置交巡警服务平台、分配各平台的管辖范围、调度警务资源是警务部门面临的一个实际课题。 试就某市设置交巡警服务平台的相关情况，建立数学模型分析研究下面的问题：问题一：附件1中的附图1给出了该市中心城区A的交通网络和现有的20个交巡警服务平台的设置情况示意图，相关的数据信息见附件2。要求为各交巡警服务平台分配管辖范围，使其在所管辖的范围内出现突发事件时，尽量能在3分钟内有交巡警（警车的时速为60km/h）到达事发地。 问题二：对于重大突发事件，需要调度全区20个交巡警服务平台的警力资源，对进出该区的13条交通要道实现快速全封锁。实际中一个平台的警力最多封锁一个路口，通过求解给出该区交巡警服务平台警力合理的调度方案。 问题三：根据现有交巡警服务平台的工作量不均衡和有些地方出警时间过长的实际情况，拟在该区内再增加2至5个平台，通过分析计算需要增加平台的具体个数和位置。 问题四：针对全市（主城六区A，B，C，D，E，F）的具体情况，按照设置交巡警服务平台的原则和任务，分析研究该市现有交巡警服务平台设置方案（参见附件）的合理性。如果有明显不合理的地方，给出解决方案。 问题五：如果该市地点P（第32个节点）处发生了重大刑事案件，在案发3分钟后接到报警，犯罪嫌疑人已驾车逃跑。为了快速搜捕嫌疑犯，请给出调度全市交巡警服务平台警力资源的最佳围堵方案。 二模型假设 1．出警时道路恒畅通（无交通事故、交通堵塞等发生），警车行驶正常；2．在整个路途中，转弯处不需要花费时间； 3．假设逃犯驾车逃跑的车速与警车车速相当 三符号说明
31高速铁路运行控制与动态调度一体化基础理论与关键技术
31.“高速铁路运行控制与动态调度一体化基础理论与关键技术”重大项 目指南 作为我国综合交通运输体系的核心，高速铁路近年来发展迅速，其运营里程数、客运量等均居世界首位。然而，随着我国高速铁路里程数和客运量的快速增加，现有的控制手段和调度方法在快速、有效解决高速列车运行过程中出现的突发事件（比如电力故障、突发地震、山体滑坡、轨道突然出现障碍物等）方面尚有一定差距，使得高速列车晚点时间过长，旅客满意度下降、高铁运营效率不高。为此，本重大项目主要针对高速列车运行过程中可能出现的各类突发事件，开展高效运行控制和动态调度一体化基础理论与关键技术研究，提升高铁应急决策能力，最终实现提高旅客满意度和高铁运营效率。 一、科学目标 面向我国高速铁路未来发展的重大需求（列车运行安全、旅客满意度和运营效率），针对目前我国高速铁路应急处置突发事件（比如突发地震、山体滑坡、轨道突然出现障碍物等）能力不高的现状，本项目围绕高速铁路高效运行控制理论与动态调度方法展开研究，旨在实现以下三个方面的理论突破：高速移动环境下多层域实时智能感知理论与方法；多约束条件下组合动态优化控制方法；复杂高铁路网下列车群的协同动态调度理论。 主要理论成果在该领域国际著名刊物上发表并产生重要影响，技术成果申请系列发明专利。构建高速铁路运行控制与动态调度一体化仿真实验系统，完成室内仿真实验，部分相关理论、方法和技术成果在实际系统中进行验证。培养一批我国高速铁路运行控制与调度方面的理论和工程技术人才，为我国高速铁路事业做出贡献。 二、研究内容 （一）高速移动环境下多层域协同智能感知与数据融合。 研究满足高速铁路系统全局状态（包括山体滑坡、铁轨突然出现障碍物等高速铁路灾害状态）信息重构的传感器部署方法，揭示系统不同层级状态信息的关联规律及耦合机理，提出跨层域多传感器协同感知理论，研究轻量级高效的多源数据融合理论，建立兼顾大数据和样本数据的数据组织结构和分析方法，为建立高速铁路运行控制与调度一体化模型提供数据支撑。 （二）复杂环境下高速铁路运行控制与动态调度一体化建模。 研究突发事件条件下高速铁路调度系统状态演化机理，分析列车延误传播机理和影响；提取成网条件下高速铁路调度复杂巨系统特征参数，分析参数与系统状态的映射关系；研究状态交互影响的时空特性，耦合规律，构建其全局架构模型；针对复杂路网条件下不同的时空粒度需求，研究网络客流的实时分布及运力资源匹配模型，研究车、线、网构成的高速铁路运行控制与调度一体化模型。为研究高速铁路运行过程突发事件情况下的控制与动态调度奠定基础。 （三）复杂环境下高速列车运行优化控制方法。 基于运行数据和实时动态感知信息及一体化模型，分析复杂快速多变且信息交互的高速铁路运行环境，研究正常状态及突发事件情况下事件驱动的列车运行实时动态优化控制理论以及人机高效协同决策机制，提出列车运行调整动态优化的评价体系，建立有效的动态调整的满意决策控制模型。 （四）复杂高速铁路路网条件下的列车群动态调度方法。
公交车调度方案的优化模型
第三篇公交车调度方案的优化模型 2001年 B题公交车调度Array公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对 于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济 和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车 的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流 调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，表3-1 给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法；根据实际问题 的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。
公交车调度方案的优化模型* 摘要：本文建立了公交车调度方案的优化模型，使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下，给出了理想发车时刻表和最少车辆数。并提供了关于采集运营数据的较好建议。 在模型Ⅰ中，对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型，运用决策方法给出了各时段最大客容量数，再与车辆最大载客量比较，得出载完该时组乘客的最少车次数462次，从便于操作和发车密度考虑，给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。模型Ⅱ建立模糊分析模型，结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为（0.941，0.811）根据双方满意度范围和程度，找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807)，且此时结果为474次50辆；从日共需车辆最少考虑，结果为484次45辆。对问题2，建立了综合效益目标模型及线性规划法求解。对问题3，数据采集方法是遵照前门进中门出的规律，运用两个自动记录机对上下车乘客数记录和自动报站机(加报时间信息)作录音结合，给出准确的各项数据，返站后结合日期储存到公司总调度室。 关键词：公交调度；模糊优化法；层次分析；满意度 3.1 问题的重述 3.1.1 问题的基本背景 公交公司制定公交车调度方案，要考虑公交车、车站和乘客三方面因素。我国某特大城市某条公交线路情况，一个工作日两个运营方向各个站上下车的乘客数量统计见表3-1。 3.1.2 运营及调度要求 ⑴公交线路上行方向共14站，下行方向共13站； ⑵公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100人，据统计客车在该线路上运营的平均速度为20公里/小时。车辆满载率不应超过120%，一般也不低于50%； ⑶乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟。 3.1.3 要求的具体问题 ⑴试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益，等等； ⑵如何将这个调度问题抽象成一个明确完整的数学模型，并指出求解方法； ⑶据实际问题的要求，如果要设计好更好的调度方案，应如何采集运营数据。 3.2 问题的分析 本问题的难点是同时考虑到完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益等诸多因素。如果仅考虑提高公交公司的经济效益，则只要提高公交车的满载率，运用数据分析法可方便地给出它的最佳调度方案；如果仅考虑方便乘客出行，只要增加车辆数的次数，运用统计方法同样可以方便地给出它的最佳调度方案，显然这两种方案是对立的。于是我们将此题分成两个方面，分别考虑到：⑴公交公司的经济效益，记为公司的满意度；⑵乘客的等待时间和乘车的舒适度，记为乘客的满意度。
RGV的动态调度模型及其相关分析
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/137234468.html, RGV的动态调度模型及其相关分析 作者：吴彦亭张子岩毛敏 来源：《信息技术时代·下旬刊》2018年第01期 摘要：多功能轨道式自动引导车极大地加速了產业自动化的历程，因而对于 RGV动态调度问题的研究和分析一直是业内的焦点话题。本文通过建立相关模型，对动态调度问题加以研究。 关键词：非线性目标规划；粒子群-禁忌搜索算法；鲁棒性分析 一、模型一的建立与求解：非线性目标规划模型 首先遵循顺序排队原则确立了调度方案的起始点，紧接着通过建立基于就近算法的流程模型明确其最优化调度流程步骤。继而建立了循环叠加模型，最后建立基于顺排原则和就近算法的非线性目标规划模型。关于n个物料，m台CNC（）的作业车间调度问题时，具体步骤 为： （1）量化表示工作用时 （1） （2）假定统一工作流程之中，不同的需求发出点的开始加工的优先级用表示，定义其优先选择的原则为：若，则第k台CNC比第h台CNC优先实施物料加工；若，则第k台CNC 比第h台CNC实施物料加工的优先级相同；若，则则第h台CNC比第k台CNC优先实施物料加工。则通过设置优先级的约束条件，以期达到缩短重复运行距离，提高运行效率的目的。所设约束条件如下： （2） 其中，M为一个趋于无穷大的常系数。 （3）在求解优化调度模型中，通常构建目标函数[3]来确定工作情况和时间的关系。该模型中，在工作总用时既定的情况下求解最大有效工作量（由最长有效工作时间T来表示）来衡量工作效率。最终得到的目标函数为： 二、模型二的建立与求解：粒子群-禁忌搜索算法 首先，对上一种情况的非线性规划模型进行适用性的修改，建立了空间调度的规划模型。接下来，运用MATLAB软件，通过粒子群算法对数学模型进行初步的处理，发现其寻优不够
优化调度概述
1．概述 1.1 调度问题的提出 敏捷制造作为21世纪企业的先进制造模式，综合了JIT、并行工程、精良制造等多种先进制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顾客满意的产品，即是完全面向顾客的。在这种模式下如何进行组织管理，包括如何组织动态联盟、如何重构车间和单元、如何安排生产计划、如何进行调度都是我们面临的问题。其中车间作业调度与控制技术是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键，有效实用的调度方法和优化技术的研究与应用已成为先进制造技术实践的基础。 调度问题主要集中在车间的计划与调度方面，许多学者作了大量研究，出了不少的研究成果。制造系统的生产调度是针对一项可分解的工作（如产品制造），探讨在在尽可能满足约束条件（如交货期、工艺路线、资源情况）的前提下，通过下达生产指令，安排其组成部分（操作）使用哪些资源、其加工时间及加工的先后顺序，以获得产品制造时间或成本的最优化。在理论研究中，生产调度问题常被称为排序问题或资源分配问题。 1.2 调度问题的分类 生产调度系统的分类方法很多，主要有以下几种： (1) 根据加工系统的复杂度，可分为单机、多台并行机、flow shop和job shop。 单机调度问题是所有的操作任务都在单台机器上完成，为此存在任务的优化排队问题，对于单机调度比较有代表性的请见文[9][10][l1]；多台并行机的调度问题更复杂，因而优化问题更突出，文[8][11]][13]研究了多台并行机的调度；flow shop型问题假设所有作业都在同样的设备上加工，并有一致的加工操作和加工顺序，文[12][13][14]研究了flow shop问题；job shop是最一般的调度类型、并不限制作业的操作的加工设备，并允许一个作业加工具有不同的加工路径。对于job shop型问题的研究，文献很多，综述文章可参见Lawler等[15]。 (2) 根据性能指标，分为基于调度费用和调度性能的指标两大类。 (3) 根据生产环境的特点，可将调度问题分为确定性调度和随机性调度问题。 (4) 根据作业的加工特点，可将调度问题分为静态调度和动态调度。 静态调度是指所有待安排加工的工作均处于待加工状态，因而进行—次调度后、各作业的加工被确定、在以后的加工过程中就不再改变；动态调度是指作业依次进入待加工状态、各种作业不断进入系统接受加工、同时完成加工的作业又不断离开，还要考虑作业环境中不断出现的动态扰动、如作业的加工超时、设备的损坏等。因此动态调度要根据系统中作业、设备等的状况，不断地进行调度。实际调度的类型往往是job shop型，且是动态的。 1.3 生产调度的环境特征 一般的调度问题都是对于具体生产环境中复杂的、动态的、多目标的调度问题的一种抽象和
公交车调度方案的优化设计
公交车调度 公共交通是城市交通的重要组成部分，作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益，都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题，其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共14站，下行方向共13站，第3-4页给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号的大客车，每辆标准载客100 人，据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。运营调度要求，乘客候车时间一般不要超过10分钟，早高峰时一般不要超过5分钟，车辆满载率不应超过120%，一般也不要低于50%。 试根据这些资料和要求，为该线路设计一个便于操作的全天（工作日）的公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益；等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型，指出求解模型的方法；根据实际问题的要求，如果要设计更好的调度方案，应如何采集运营数据。
公交车调度方案的优化设计 摘要 本文利用某一特大城市某条公交路线上的客流调查运营资料，以乘客的平均抱怨度、公司运营所需的总车辆数、公司每天所发的总车次数以及平均每车次的载客率为目标函数，建立了的分时段等间隔发车的综合优化调度模型。在模型求解过程中，采用了时间步长法、等效法以及二者的结合的等效时间步长法三种求解方法，尤其是第三种求解方法既提高了速度又改善了精度。结合模型的求解结果，我们最终推荐的模型是分时段等间隔发车的优化调度方案。 在建立模型时，我们首先进行了一些必要假设和分析，尤其是针对乘客的抱怨程度这一模糊性的指标，进行了合理的定义。既考虑了乘客抱怨度和等待时间长短的关系，也照顾了不同时间段内抱怨度对等待时间的敏感性不同，即乘客在不同时段等待相同时间抱怨度可能不一样。 主要思想是通过逐步改变发车时间间隔用计算机模拟各个时间段期间的系统运行状态，确定最优的发车时间间隔，但计算量过大，对初值依赖性强。等效法是基于先来先上总候车时间和后来先上的总候车时间相等的原理，通过把问题等价为后来先上的情况，巧妙地利用“滞留人数”的概念，把原来数据大大简化了。很快而且很方便地就可求出给定发车间隔时的平均等待时间，和在给定平均等待时间的情况下的发车间隔，但该方法只能对不同时段分别处理。结合前两种方法的优点提出等效时间步长法，即从全天时段内考虑整体目标，使用等效法为时间步长法提供初值，通过逐步求精，把整个一天联合在一起进行优化。通过对模型计算结果的分析，我们发现由于高峰期乘车人数在所有站点都突然大量增加，而车辆调度有滞后效应，从而建议调度方案根据实际情况前移一段适当的时间。在模型的进一步讨论和推广中，我们还对采集运营数据方法的优化、公共汽车线路的通行能力以及上下行方向发车的均衡性等进行了讨论。 在求具体发车时刻表时，利用等效时间步长法，较快地根据题中所给出的数据设计了一个较好的照顾到了乘客和公交公司双方利益的公交车调度方案，给出了两个起点站的发车时刻表（见表二），得出了总共需要49辆车，共发440辆次，早高峰期间等待时间超过5分钟的人数占早高峰期间总人数的0.93%，非早高峰期间等待时间超过10分钟的人数占非早高峰期间总人数的3.12%。引入随机干扰因子，使各单位时间内等车人数发生随机改变。在不同随机干扰水平下，对推荐的调度方案进行仿真计算，发现平均抱怨度对10%的随机干扰水平相对改变只有0.53%，因此该方案对随机变化有很好的适应性，能满足实际调度的需要。