【数学与应用数学】论文——公交车合理调度的优化模型

【数学与应用数学】论文——公交车合理调度的优化模型
【数学与应用数学】论文——公交车合理调度的优化模型

公交车合理调度的优化模型

摘要:公共交通是城市交通的中央组成部分,公交车的调度具有重要的现实意义.本模型利用统计资料的特

点,运行统计,最优化等数学方法以及Maple 软件,考虑到公交公司和乘客双方的利益相矛盾,给出了一个最优的调度时刻表,计算出了所需车辆至少要53辆.进而劳力到调度方案的可行性,通过计算机模拟搜索,给出了一个便于操作的优化方案,计算出所需车辆至少为44辆.校验该方案,公交公司的利益很大程度满足,原来每天每车次的平均载客量只降低了39人/车次,而乘客满意度也不会有很大降低.

关键词:公交车调度;载客率;发车时刻表;最优模型;优化方案

一、问题的提出

公共交通是城市交通的重要组成部分,作为公交车的调度具有重要的现实意义.某城市的公交公司统计了上行下行两个方向的某条公交线路上的客观情况.给出了一个典型工作日各时组两个运行方向每站上下车人数.该条公交线路上行方向共14站,总长14.58公里;下行方向共13站,总长14.61公里.公交公司配给该线路标准载客100人的同一型号的大客车,客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时.现在要根据这些资料,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交调度方案,包括:

1.两个起点站的发车时间;

2.一共需要多少辆车;

3.该方案以这样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益.其中,营运调度要求: (1).每一辆客车的满载率50%~120%.

(2).乘客候车时间一般不超过10分钟,早高峰期不超过5分钟. 二、模型的假设

1、交通顺畅,公交车运行秩序良好,路上无阻塞情况,汽车也不会出现突然坏掉或燃料不足等情况.

2、每辆客车始终以20公里/小时的平均速度行驶,到各站的停留载客时间也涵盖在这个车速里,即不考虑每个乘客的上下时间.

3、汽车一到总站,乘客全部下车,从而保证了总站发车时空车.

4、不论乘车距离长短,上车票价都相同.(如:1元/人)

5、公交公司的利益只考虑汽车在路面上行驶的车辆次数与载客率.

6、全天(工作日)的公交车调度从5:00开始到23:00结束,分为18个单位时组,每个时组为

1小时,表示为i T ()18,,2,1 =i

7、乘客到各站点的人数,在各时组里均匀分布. 8、乘客利益只考虑等车时间的长短.

三、符号的约定

1i N 、2i N 分别表示上下行线第i T 时组内需要开出的乘客总次数,i=18,,2,1 1i n 、2i n 分别表示在上下行线第i T 时组内正在路上行驶的车辆数,i=18,,2,1 上T 、下T 分别表示在上下行线客车从始点到终点所需行驶时间.

i d 、 '

i d 分别表示在上下行线个站点间距离()1413,,2,1或 =i

v 表示汽车行驶的平均速度v=20公里/小时.

i t ? 表示从第i+1个车次的发车间隔时间() ,1,0=i

i t 表示从起点到i A 站所需时间()1413,,2,1或 =i

M 表示每次车的平均载客量.

四、问题的分析

本案例给出了上下行两方向个时组i T 上行下效每站点上下车总人数的统计数,由这些资料来确定一个便于操作的全天(工作日)的公交车合理调度的方案,它要求某程度照顾到乘客与公交公司双方利益衡量.

乘客利益是与等待时间有关,等待时间越少,满意度越高;汽车公司利益与满载率和两站发出次数有关.显然减少乘客等待是与增加公司利益是两个相互矛盾的问题.我们可求出一个在每一组内各相邻站点见的公交车上乘坐的总人数,以满载率为约束条件,求得每一个时组i T 内上下行线两方向所需车次数,在此基础上寻找最高峰时段所需的最少车辆数.考虑到上下全线车行驶时间分别为分和分,都不足一个小时,在余下近16分钟内车辆可循环利用,同时可以补充车辆,从而得出所需最少车辆数. 在此基础上,我们用计算机搜索法搜索出一个同时照顾汽车公司与乘客利益的最优模型,从现实考虑,却不可能合理调度,因此再在此基础上模拟搜索,得出一个合理的调车时刻表.

五、模型的过程与求解

在上下行线的每一个站点,乘客都是随机的到达,按到达时间先后次序排队等车,然后乘客到各自的目的地.影响公交车调度的因素主要有三方面:公交车的数量,乘车的人数以及发车时间间隔.在调度中以汽车的活动为主,同时照顾到乘客与公交公司的双方利益.乘客的利益主要与等待时间有关,等待时间越少,满意度越高,公交公司利益与车辆的满载率以及两个总站车数有关.

从表中可求1S =公里, 2S =公里, 3S =分钟, 4S =分钟.

(1) 根据资料显示的每一个时间段内上车的人数,以及运营调度要求,求所需车辆数.

通过表中资料分析i T (i=18,,2,1 )时组发出的车次不可能进入时组2+i T 来载客,但可能进入1+i T 时组.首先考虑沿下行线:在某一时组i T (i=18,,2,1 )内,需要i n 车次来完全载客运输任务.

在i T 时组前j 个站点上车总人数:

∑-=???

??+++=1

2

21110160j k j i j k j x t x X X X 13,,3,2 =j

)60

(1

2211101∑-=+

++=j k j i

j k j y t y Y Y Y j=2,3,…13 分别在2T --18T 时组内,前j 个站点上车总人数:

???

?????+???? ??-++=+-=∑j i j

j ij j m im i ij x t t x X X X ,11

2060601

???

?????+???? ??-++=+-=∑j i j

j ij j m im i ij y t t y Y Y Y ,11

2060601, ,3,2=i …,18, j=0,2,3,…,13

这样,在i T (=i 1,2,…,18)时组,装载前j 个站点上车的总人数所需车次应满足:

120)

(max 50≤-≤

i

ij ij j

n Y X

13

,2,018

,2,1 ==j i

应用Maple 软件,可求出下行线各时组内需发出的车次数.同样方法,可处理上行线, 各时

表1

根据资料显示的资料和调度要求,以及我们所得表1可看出,早高峰期为7:00~8:00,这段时间内所需的车次数上下行线各需41次和24次.每一个时期内,到各站点来候车的人数在该时组内均匀分布.由表1选择最高时期3T ,在3T 时组内,从上行线至少需要41辆车次,下行线至少需要24辆车次,然后考虑该时组内车辆的具体运作情况,我们假设N i1>n i2时,上行线路上正在路上所需的车辆数分别为

60

60222111T N n T N n i i i i ?=?

=

易知,21i i n n >.所以下行车辆数可由上行车辆来补充,而下行车辆数有(21i i N N -)由下行线车和公司另外补充:

下行车可提供:22i i n N - (辆)

公司另外补充: )()(2211i i i i n N n N k ---= (辆) 共需车辆=行线路行走车辆+下行路上行走车辆+补充 即:212212i i i i i N N n k n n -+?=++ ,具体分析见附录.

根据上述方法.可以求得 7:00 — — 8:00 至少需要53辆车,也是公交公司至少需要的车辆数.

(2)求发车时刻表

设第个时组内发车间隔相等,要得到时刻表,关键在于要得出在第1T 时组首发车的发车时刻.在1T 时组,我们主要照顾公交公司的利益.

设在5点t 分时刻(可以大于零或小于零),我们有下面的方程(上行线)

()()()()120606060606012121211111122211100=+??

? ??-++??? ??-+++?

?? ??-++??? ?

?-+??? ??-t t y x t t y x t t y x t t y x t y x

解得03856.7=t (分钟).所以在1T 内第一辆发车时间在5:07时刻.将在1T 时组内上行线的首发车到终点站0A 的时刻作为下行线的首发车时间.在1T 时组内,上下行线的首发车时间确定,主要是考虑到公交公司的利益,这个时间时组内乘车人数极少.另外,公交公司首发

车时刻是稳定的,乘客可按规律(时间)来等车.因为我们总是假定在每个时组内发车时间间隔相等,则在确定了首发车以后容易确定该时组各辆车的发车时刻,在1T 时组内最后一趟车发车时间在5:58时刻,2T 时组内发车时间间隔是4.2分钟,这两个时间相加取整,就得到2T 时组内首发车的时间.将上述方法依次做下去,首先就可以得到上行线时刻表.同样考虑到公司利益和乘客对发车时间的理解,上行线的首发车到0A 站后(即5:51时)0A 站发出下行线的第一趟车,然后再利用上述同样方法,可得到下行线时刻表.从而得到时刻表(表2):

分析上表可知,在不同时组内的发车间隔不相等,并且不是整数分钟数.至少我们的结果是最优的,但在现实操作中不方便,因此在表2的基础上,用计算机模拟搜索得出一个可行性强的发车时刻表(表3):

(3)、下面讨论表3所反映的公交公司和乘客双方的利益

公司利益用每次车的平均载客量M 来反映.

(I )1M =一天内上车人数的总和(包括上行下行线)/一天内总的发车次数(包括上行下行线).

由表2的调度方案通过简单计算,M =(人/车次).这最大限度照顾了公司的利益. 关于乘客的抱怨,主要发生在5:00--6:00和22:00--23:00两个时组内.而在其它时组内,由表2可知不会产生.

(II )通过表3中的调度方案,可计算出

2M =(人/车次).

(人/车次),也就是说每次车的平均载客量全天只降低了39(人/车次),但满意度不会有很大降低.方案二已对方案一进行了调整,使得公交公司的利益仍然得到很大程度满足.另外,方案二的顾客抱怨还会在高峰时期发生,但从现实中来考虑,方案二至少需44辆车,公交公司的利益也算挺高,说明方案二是便于操作、且可行的.

六、模型的评价和改进:

1、本模型分别从理论和实际操作两个角度,利用计算机模拟搜索,得到公交车调度的最优时刻表和便于操作的时刻表.

2、在安排理想时刻表(理论上的最优时刻表)的首发车时间上,我们较多地考虑到了汽车公司的利益,并末很好地兼顾到顾客方面的利益.而在通常情况下,该求解方案是合理的.因为考虑到公司的信誉以及行车的规律,乘坐首班车的乘客不会太早到达车站,从而其等待时间不会太长,那么他们的抱怨程度将降低.

3、 第二个时刻表是在理论的基础上,结合实际情况而提出来的,具有易操作性的特点.

4、由于乘客与公交公司双方的利益是相互矛盾,所以求出的解并不是唯一的,而只能是一个优化解.

参考文献:

[1] 周义仓 赫孝良 数学建模实验 西安交通大学出版社 [2] 魏宗舒 概率论与数理统计教程 高等教育出版社 [3] 李世李 杜慧琴 Maple 计算机代数系统应用及程序设计 附录1:

求解最大车辆数的方法:

假设每一时间段各站点所增加人数是均匀分布的,在第i 时间段内,上、下车行线路需要开出的车辆班数总数分别为1i N ,2i N .

需要多少辆公交车,就可以保证高峰期正常运转,不会出现一边车站有车滞留而另一边又不够用的情况,对此,我们用下面方法解决.

考虑出现在全日最高峰时,两边车辆都已出发,在分钟后,两边首发车辆已达对方总站,均可补充给对方.由于西总站发车时间间隔不同,会出现一边补充不上,而另一边会出现滞留情况.当补充不上时,就要增加车辆来补充上去.

数学建模常用模型方法总结精品

【关键字】设计、方法、条件、动力、增长、计划、问题、系统、网络、理想、要素、工程、项目、重点、检验、分析、规划、管理、优化、中心 数学建模常用模型方法总结 无约束优化 线性规划连续优化 非线性规划 整数规划离散优化 组合优化 数学规划模型多目标规划 目标规划 动态规划从其他角度分类 网络规划 多层规划等… 运筹学模型 (优化模型) 图论模型存 储论模型排 队论模型博 弈论模型 可靠性理论模型等… 运筹学应用重点:①市场销售②生产计划③库存管理④运输问题⑤财政和会计⑥人事管理⑦设备维修、更新和可靠度、项目选择和评价⑧工程的最佳化设计⑨计算器和讯息系统⑩城市管理 优化模型四要素:①目标函数②决策变量③约束条件 ④求解方法(MATLAB--通用软件LINGO--专业软件) 聚类分析、 主成分分析 因子分析 多元分析模型判别分析 典型相关性分析 对应分析 多维标度法 概率论与数理统计模型 假设检验模型 相关分析 回归分析 方差分析 贝叶斯统计模型 时间序列分析模型 决策树 逻辑回归

传染病模型马尔萨斯人口预测模型微分方程模型人口预 测控制模型 经济增长模型Logistic 人口预测模型 战争模型等等。。 灰色预测模型 回归分析预测模型 预测分析模型差分方程模型 马尔可夫预测模型 时间序列模型 插值拟合模型 神经网络模型 系统动力学模型(SD) 模糊综合评判法模型 数据包络分析 综合评价与决策方法灰色关联度 主成分分析 秩和比综合评价法 理想解读法等 旅行商(TSP)问题模型 背包问题模型车辆路 径问题模型 物流中心选址问题模型 经典NP问题模型路径规划问题模型 着色图问题模型多目 标优化问题模型 车间生产调度问题模型 最优树问题模型二次分 配问题模型 模拟退火算法(SA) 遗传算法(GA) 智能算法 蚁群算法(ACA) (启发式) 常用算法模型神经网络算法 蒙特卡罗算法元 胞自动机算法穷 举搜索算法小波 分析算法 确定性数学模型 三类数学模型随机性数学模型 模糊性数学模型

公交车调度数学建模

公交车调度数学建模

公交车调度 摘 要 本文通过对给定数据进行统计分析,将数据按18个时段、两个行驶方向进行处理,计算出各个时段各个站点以及两个方向的流通量,从而将远问题转化为对流通量的处理。首先,利用各时段小时断面最高流通量计算出各时段各方向的最小发车次数,进行适当的调整,确定了各时段两个方向的发车次数。假定采用均匀发车的方式。继而求出各时段两个方向发车间隔,经部分调整后,列出0A 站和13A 站的发车时刻表,并给出了时刻表的合理性证明,从而制定调度方案。根据调度方案采用逐步累加各时段新调用的车辆数算法,求出公交车的发配车辆数为57辆。其次,建立乘客平均待车时间和公交车辆实际利用率与期望利用率的差值这两个量化指标,并用这两个指标来评价调度方案以如何的程度照顾到乘客和公交公司双方利益。前者为4.2分钟,后者为13.88%。最后,我们以上述两个指标为优化目标,以乘客的等车时间数学期望值和公交车辆的满载率的数学期望为约束指标,建立了一个双目标的优化模型。并且给出了具体的求解方法,特别指出的是,给出了计算机模拟的方法求解的进程控制图。通过了对模型的分析,提出了采集数据的 采集数据方法的建议。 注释: 第i 站乘客流通量:∑=i k 1 (第k 站的上车的人数与 第k 站的下车人数的差值); 总的乘客等车时间:∑=m i 1 ∑=n j 1 (第i 时段第j 站等车 乘客数)?(第I 时段第j 站等待时间); 乘客平均等车时间:总的乘客等车时间与总乘客数的比值; 实际利用率:总实际乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值;

期望利用率:总期望乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值

公交车调度问题的数学模型

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名): 参赛队员 (打印并签名) :1. 赵惠平 2. 李敏 3. 赵俊海 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期:年月日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号): 全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

对公交车调度问题的研究 摘要 公交车调度问题是现代城市交通中一个突出的问题。本文通过所给的一条公交线路上下行方向各时间段,各站点的客流量,根据一些合理假设,并在优先考虑将乘客拉完同时兼顾公交公司利益最大化的基础上,利用最优化思想建立线性规划模型。然后根据所给资料,利用数学软件编程检验。 通过对数据的分析,并且考虑到方案的可操作性,将一天划分为高峰时间段和一般时间段,。首先给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和车辆数。通过分析发现满足高峰时间段所需的车辆数便可满足一整天其他时间所需车辆数,所以对于车辆数,是通过对各路段个时间端上车人数净增量来确定的。算出时间段内每分钟车上的净增人数,根据每小时发车的时间间隔算出每小时的车辆数,进而得到了全天的车辆数。我们通过假设乘客均匀到站,并且乘客候车时间包括在车辆运行中,即认为公交车到站后乘客上车不费时间,建立线性规划模型进行求解。 最后我们对题目所给数据进行了处理,得出了车辆具体的运行方案,并用所建模型对结果作检验。并用Matlab编写了所需程序。 关键字:公交车调度线性规划净增量均匀到站

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

数学建模-2001年地公交车调度问题

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 *本文获2001年全国一等奖。队员:叶云,周迎春,齐欢,指导教师:朱家明等。

优化问题的数学模型及基本要素

第1章 优化设计 Chapter 1 Optimization Design 1-1 优化设计 1-1-1 最优化 (optimize, optimization ) 所谓最优化,通俗地说就是在一定条件下,在所有可能的计划、设计、安排中找出最好的一个来。换句话说,也就是在一定的条件下,人们如何以最好的方式来做一件事情。(Optimization deals with how to do things in the best possible manner) 结论的唯一性是最优化的特点,即公认最好。(It is the best of all possibilities) 最优化的思想体现在自然科学、工程技术及社会活动的各个领域,最优化的方法在这些领域也得到了广泛地应用。(P1) 1-1-2 最优化方法 (Arithmetic ) 要从所有可能的方案中找出最优的一个,用“试”(try )的办法是不可行的,需要采用一定的数学手段。二十世纪五十年代以前,用于解决最优化问题的数学方法仅限于古典的微分和变分(differential and variation)。数学规划法在五十年代末被首次用于解决最优化问题,并成为现代优化方法的理论基础。线性规划和非线性规划是数学规划的主要内容,它还包括整数规划、动态规划、二次规划等等。(Linear programming or Nonlinear programming, Integer, Dynamic, Quadratic ) 数学规划法与电子计算机的密切结合,改变了最优化方法多有理论研究价值,而少有实际应用的局面,使得解决工程中的优化问题成为可能。因此,我们现在所说的最优化方法,实际上包括了最优化理论和计算机程序二方面的内容。(Optimization theory plus computer program) 1-1-3 优化设计 下面以一个简单的问题为例来说明传统设计与优化设计这二个不同的设计过程。 例1-1 设计一个体积为5cm 3的薄板包装箱,其中一边的长度不小于4m 。要求使薄板耗 材最少,试确定包装箱的尺寸参数,即长a ,宽b 和高h 。 分析 包装箱的表面积s 与它的长a ,宽b 和高h 尺寸有关。因此,耗板最少的问题可以转化为表面积最小问题,故取表面积s 为设计目标。 传统设计方法: 首先固定包装箱一边的长度如)(4m a =。要满足包装箱体积为3 5m 的设计要求,则有以下多种设计方案: 如果包装箱的长度a 再取)(4m a >的其他值,则包装箱的宽度和高度还会有很多其他结果… 。 最后,从上面众多的可行方案中选择出包装箱表面积最小的方案来,这就是相对最好的设计方案。但由于不可能列出所有可能的设计方案,最终方案就不一定是最优的。 机械产品的传统设计通常需要经过:提出课题、调查分析、技术设计、结构设计、绘图

城市供水系统优化调度 数学模型的建立

城市供水系统优化调度 数学模型的建立 摘要:介绍了城市供水系统优化调度的主要内容以及原则。同时介绍城市供水系统优化调度的研究状况。用水量预测研究是优化调度的基础和前提。用水量预测模型是在分析城市用水量序列数据模式的基础上, 综合利用多种方法建立的数学表达式。给水管网数学模型是建立水厂出厂压力和流量与管网测压点之间的经验数学表达式, 它反映了给水系统的运行工况。优化调度模型的建立和求解是优化调度的核心。 关键词:城市供水系统;优化调度模型;用水量预测 Optimal Operation of Urban Water Distribution System Wei Sheng (Beijing University of Civil Engineering and Architecture,School of Environment and Energy Engineering,Beijing,100044) Abstract:Primary coverage of urban water distribution system and its principles are introduced. At the same time introduce the situation of the urban water distribution system. Water consumption forecasting is the bases of optimal dispatching. Water consumption forecasting model is a mathematical representation which is based on the data pattern of urban water consumption series. Water distribution network model reflecting the operating mode of water distribution system, is an empirical equation based on the relation of pressure, water flow and pressure tap's data. Derivation of optimal dispatching model is primary. Key words:urban water supply system; optimal dispatching model; water consumption forecast 1.优化调度原因及概念

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

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

数学建模的公交车调度问题

数学建模的公交车调度问 题 Revised by Jack on December 14,2020

第三篇公交车调度方案的优化模型 2001年 B题公交车调度 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,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(,)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,,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 §1 问题的重述 一、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。 二、运营及调度要求 1.公交线路上行方向共14站,下行方向共13站; 2.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%; 3.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。 三、要求的具体问题 1.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; 2.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; *本文获2001年全国一等奖。队员:叶云,周迎春,齐欢,指导教师:朱家明等。

公交车调度问题数学建模论文设计

2011年数学建模论文 ——对公交车调度问题的研究 摘要:本文根据所给的客流量及运营情况排出公交车调度时刻表,以及反映客运公司和乘客的利益有多个指标,建立了乘客的利益及公司利益两个目标函数的多目标规划数学模型。基于多目标规划分析法,进行数值计算,从而得到原问题的一个明确、完整的数学模型,并在模型扩展中运用已建的计算机模拟系统对所得的结果和我们对于调度方案的想法进行分析和评价。 首先通过数据的分析,并考虑到方案的可操作性,将一天划为;引入乘客的利益、公司利益作为两个目标函数,建立了两目标优化模型。通过运客能力与运输需求(实际客运量) 达到最优匹配、满载率高低体现乘客利益;通过总车辆数较少、发车次数最少表示公司利益建立两个目标函数。应用matlab中的fgoalattain进行多目标规划求出发车数,以及时间步长法估计发车间隔和车辆数。 关键字:公交车调度;多目标规划;数据分析;数学模型;时间步长法,matlab

一问题的重述: 1、路公交线路上下行方向各24站,总共有L 辆汽车在运行,开始时段线路两端的停车场中各停放汽车m辆,每两车可乘坐S人。这些汽车将按照发车时刻表及到达次序次发车,循环往返地运行来完成运送乘客的任务。建立数学模型,根据乘客人数大小,配多少辆车、多长时间发一班车使得公交公司的盈利最高,乘客的抱怨程度最小。假设公交车在运行过程中是匀速的速度为v。 1路公交车站点客流量见下表

1 已知数据及问题的提出 我们要考虑的是市的一路公交线路上的车辆调度问题。现已知该线路上行的车站总数N1 ( = 24 ),下行的车站总数N2 ( = 24 ),并且给出每一个站点上下车的人数。公交线路总路程L(=L);公交行驶的速度V=20km/ h;运营调度要求,车辆满载率不应超过r= 120 % ,一般也不要底于r= 50 %。 现要我们根据以上资料和要求,为该线路设计一个公交公司发车

关于公交车调度的数学模型

关于公交车调度的数学模型

公交车调度 关于公交车调度的数学模型 摘要:本文根据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,首先探讨了如何利用平滑法来确定一个有价值并且效率高的车辆运行时刻表,使其满足乘客的舒适性和公交公司低成本的服务;接着,又利用最优化的基本思想,对此问题进行了进一步的讨论,得到了最小配车辆的数量,然后针对满意度的评价水平问题,建立了几个良好刻画公司以及乘客满意度的满意度函数并求出了乘客与公交公司双方的满意度。最后,我们对新提出的模型进行了模型的评价和模型改进方向的讨论,并对如何采集公交车客运量的数据,提出了几个中肯的建议,完成了对关于公交车调度问题的较为详细而合理的讨论。 (一)问题重述 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。 (二)定义与符号说明 1、T( I )------ 第I个时段 ( I=1、2……18 ) 2、A( J )------ 第J个公交车站 (J=1、2……15 ) 3、P( I )------ 在第I个时段内的配车量 4、L( I )------ 在第I个时段内的客流量 5、G( I )------ 在第I个时段内的满载率 6、S( I )------ 在第I个时段内的乘客候车时间期望值 7、V--------- 客车在该线路上运行的平均速度 8、ΔL(J)---第J-1个公交车站到第J个公交车站之间的距离

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。

数学建模-公交车调度问题

第三篇公交车调度方案得优化模型 2001年 B题公交车调度Array公共交通就是城市交通得重要组成部分,作好公交车得调度 对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司得经 济与社会效益,都具有重要意义。下面考虑一条公交线路上公交车 得调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路得客流 调查与运营资料。 该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,表3—1 给出得就是典型得一个工作日两个运行方向各站上下车得乘客数量统计。公交公司配给该线路同一型号得大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行得平均速度为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%。 试根据这些资料与要求,为该线路设计一个便于操作得全天(工作日)得公交车调度方案,包括两个起点站得发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样得程度照顾到了乘客与公交公司双方得利益;等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整得数学模型,指出求解模型得方法;根据实际问题 得要求,如果要设计更好得调度方案,应如何采集运营数据.

公交车调度方案得优化模型* 摘要:本文建立了公交车调度方案得优化模型,使公交公司在满足一定得社会效益与获得最大经济效益得前提下,给出了理想发车时刻表与最少车辆数。并提供了关于采集运营数据得较好建议。 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得最少车次数462次,从便于操作与发车密度考虑,给出了整分发车时刻表与需要得最少车辆数61辆。模型Ⅱ建立模糊分析模型,结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司与乘客双方日满意度为(0、941,0、811)根据双方满意度范围与程度,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,数据采集方法就是遵照前门进中门出得规律,运用两个自动记录机对上下车乘客数记录与自动报站机(加报时间信息)作录音结合,给出准确得各项数据,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 §1 问题得重述 一、问题得基本背景 公交公司制定公交车调度方案,要考虑公交车、车站与乘客三方面因素。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得乘客数量统计见表3-1. 二、运营及调度要求 1.公交线路上行方向共14站,下行方向共13站; 2.公交公司配给该线路同一型号得大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运营得平均速度为20公里/小时.车辆满载率不应超过120%,一般也不低于50%; 3.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。 三、要求得具体问题 1.试根据这些资料与要求,为该线路设计一个便于操作得全天(工作日)得公交车调度方案,包括两个起点站得发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样得程度照顾到了乘客与公交公司双方得利益,等等; 2.如何将这个调度问题抽象成一个明确完整得数学模型,并指出求解方法; 3.据实际问题得要求,如果要设计好更好得调度方案,应如何采集运营数据。 3、2问题得分析 本问题得难点就是同时考虑到完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司得经济与*本文获2001年全国一等奖。队员:叶云,周迎春,齐欢,指导教师:朱家明等。

优化问题的数学模型

一. 管理科学的定义 管理科学是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科. (1) 定量因素(2) 科学的方法(3) 辅助决策制定 二.用管理科学的方法解决问题的基本步骤. (1) 提出问题,并根据需要收录有关数据信息。管理科学工作者向管理者咨询、鉴别所 要考虑的问题以确定合理的目标,然后根据要求收集一些关键数据,并对数据作相应的分析。 (2) 建立模型,引入决策变量,确定目标函数(约束条件)。建模过程是一项创造性的 工作,在处理实际问题时,一般没有一个唯一正确的模型,而是有多种不同的方案。建模是一个演进过程,从一个初始模型往往需要不断的完善渐渐演化成一个完整的数学模型。 (3) 从模型中形成一个对问题求解的算法。要在计算机上运行数学程序对模型进行求 解,一般情况下能找到对模型求解的标准软件。例如,对线性规划问题已有Excel 、Cplex 、Lingo 等标准软件求解。有时要自己编写程序。 (4) 测试模型并在必要时修正。在模型求解后,需要对模型进行检验,以保证该模型能 准确反映实际问题,需要检验模型提供的解是否合理,所有主要相关因素是否已考虑,当有些条件变化时,解如何变化等。 (5) 应用模型分析问题以及提出管理建议。对模型求解并分析后,将相应的最优方案提 交给管理者,由管理者做出决策。管理科学工作者并不作管理决策,其研究只是对涉及的问题进行分析并向管理者提出建议。管理者还要考虑管理科学以外的众多因素才能做出决策。 (6) 帮助实施管理决策。建议被管理者采纳以后,一旦做出管理决策一般要求帮助监督 决策方案的实施。 新问题, 新模型, 新算法, 新应用. 三.优化问题的数学模型 1212max(min)(,, ,) (,,)0..1,2,n j n Z f x x x g x x x s t j m =≤?? =? 由于,j f g 是非线性函数时,此问题是非线性优化问题, 求解较复杂。我们主要讨论线性优化问题,常见的形式:混合整数规划 (1) max 0 0 Z CX hY AX GY b X Y =++≤≥≥取整数 其中111,,,,m n m p m n p A G b C h ?????,不失一般性,我们假定,,,,C h A G b 都是整数矩阵。 当0p =时,(1)为纯整数规划,当0n =时,(1)为线性规划。

公交车调度问题

公交车调度问题 关于公交车的调度问题 摘要:本文主要是研究公交车调度的最优策略问题。我们建立了一个以公交车 的利益为目标函数的优化模型,同时保证等车时间超过10 分钟(或者超过 5 分 钟)的乘客人数在总的等车乘客数所占的比重小于一个事先给定的较小值。首先,利用最小二乘法拟合出各站上(下)车人数的非参数分布函数,求解时 先用一种简单方法估算出最小配车数43 辆。然后依此为参照值,利用Maple 优化工具得到一个整体最优解:最小配车数为48 辆,并给出了在公交车载客量不同条件下的最优车辆调度方案,使得公司的收益得到最大,并且乘客等车的时间不宜过长,最后对整个模型进行了推广和评价,指出了有效改进方向。 关键词:公交车调度;优化模型;最小二乘法 问题的重述: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。 基本假设 1)该公交路线不存在堵塞现象,且公共汽车之间依次行进,不存在超车现象。 2)公共汽车满载后,乘客不能再上,只得等待下一辆车的到来。 3)上行、下行方向的头班车同时从起始站出发。 4)该公交路线上行方向共14站,下行方向共13站。 5)公交车均为同一型号,每辆标准载客100 名,车辆满载率不应超过120%, 一般也不要低于50% 。 6)客车在该路线上运行的平均速度为20 公里/小时,不考虑乘客上下车时间。 7)乘客侯车时间一般不超过10 分钟,早高峰时一般不超过 5 分钟。 8)一开始从 A 13出发的车辆,与一开始从A 0出发的车辆不发生交替,两循环 独立。 9)题目所给的数据具有一定的代表性,可以做为各种计算的依据。 符号说明 N a:从总站A13 始发出的公交车的总次数(上行方向) N b :从总站 A 0 始发出的公交车的总次数(下行方向) T1 :上行方向早高峰发车间隔时间 T 2 :上行方向平时发车间隔时间 T 3 :上行方向晚高峰发车间隔时间

数学建模-全国一等奖 公交线路

11701 B 本科 2001年全国大学生数学建模竞赛答卷 (全国一等奖) 学员:叶云周迎春齐欢指导老师:朱家明 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,交待了综合效益目标模型及线性规划法求解。对 问题3,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

一、问题的提出 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1。已知运营情况及调度要求如下: 1、公交线路上行方向共14站,下行方向共13站; 2、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%; 3、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。 现提出以下三个问题: 1、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。 2、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。 3、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。 二、符号约定 a:上或下行第j时段第k站上车人数 ijk b:上或下行第j时段第k站下车人数 ijk l上或下行第j时段最大客容量 ij k上或下行时第j时段平均载客量 ij C日所需总车次 c上或下行第j时段的车次 ij s上或下行第j时段平均发车时差 ij p上或下行第j时段平均载客量 ij t上或下行的平均发车时间间隔 ij

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