遺傳算法在公交車調度優化中的應用探析

張靜宜+徐志軍

摘要新時代背景下，中國經濟進入高速發展階段，城市生活節奏不斷加快，人們對交通流暢性，交通工具便利性與及時性，提出了更高要求。而公交車在現代城市交通系統中占據著重要位置，發揮著重要社會職能，是為專門解決城市和城郊運輸而設計及裝備的商用車。良好交通條件是城市經濟發展建設的前提條件，加強城市公交車系統建設具有重要意義。公交車調度影響著公交車系統運營效率，影響著人們出行便利性。但傳統公交車調度模式中存在諸多問題，如何對公交車調度進行優化值得研究。本文將針對遺傳算法在公交車調度優化中的應用展開研究和分析，以促進城市公交車系統運營效率的提高。

關鍵詞公交車；遺傳算法；調度優化；應用分析

公交車調度目的是，用盡可能少的車次，運送盡可能多的乘客，同時不能讓乘客等待時間過長，也不能超載。但當前隨著我國經濟水平的提高，城市化進程不斷加快，城市人口數量增多，加之城市生活節奏快，城市交通堵車現象非常頻繁，各種不確定因素給公交車調度帶來了難度，合理對公交車調度進行優化具有重要意義。實踐證明，遺傳算法在公交車調度優化中的應用，對提供調度優化水平，構建新計算模型有很大幫助。通過這種算法為求出每個時段最大轉移客流量，計算最小發車次數提供了新途徑。

1公交車職能及其發展

公交車在現代城市交通系統中占據著重要位置，其種類多種多樣，根據運行區間可劃分為：長途公交車、短途公交車；根據車型結構可分為：雙層公交車；單層公交車兩大類，是為專門解決城市和城郊運輸而設計及裝備的商用車。從公交車特點來看，設有乘客座椅、站立與走動通道，站立面積大，車門兩個以上，分為：上車門與下車門，基本全面施行無人售票或驗票機。雖然公交車是現代城市中重要交通工具，但它卻有著悠久發展歷史，起源于1826年，這一時期的公交車為馬車。1829年，英國開始出現公交汽車。公交車的出現對社會發展產生了巨大影響，對城市與經濟建設起到了推動作用，縮短了城市各區間的距離。早期公交車是馬拉車，后多由載貨汽車改裝而成，現代公交車則是按客車標準統一設計、制造。1831年蒸汽動力公交車出現，可載客10人；1881年，電力公交車出現。隨后不久，德國奔馳汽車公司開發汽油動力公交車，使公交車發展走向一個新階段，載客可達到20人，且行車速度越來越快。1907年，中國第一個公交車系統建立，從青島市區開往麥克倫堡，中國公交車系統發展至今已十分成熟。但隨著城市人口數量的不斷增多，公交車運輸壓力越來越大，客流量明顯提高，這便給公交車調度與優化工作帶來了難度。

2公交車調度作用及其意義

公交車調度功能和目的是，提高公交車運行效率和資源利用率，利用有限資源轉移最大的客流量，合理確定全體發車表，發車時間，用最小發車次數，滿足乘客需求，盡可能在保證運營效率、成本、利潤的前提下，縮短乘客等待時間。并且在公交車運行中發生故障或堵車等情況，調度中心也要查明詳細情況，根據相關規定，結合工作經驗，做出正確判斷和決策，從而避免造成資源浪費或影響乘客出行。公交車調度是公交車系統運營的組織者、監督者，更發揮著重要管理職能，是保證整個公交系統社會效益和經濟效益實現的根本保證，主要職能是：負責公交車運營管理、司機管理、車輛管理、安全服務管理等。調度工作開展中，要及時掌握客流變化及公交車運行狀態，合理進行車次安排，制定發車計劃和發車順序，優化發車密度，對發車情況與實際運營情況進行監督，充分利用資源，提高車隊運營質量。但公交車調度工作工作量非常大，涉及內容多，對數據信息實時性和有效性有較高要求。若調度工作存在問題，必然影響整個公交車系統的正常運營，降低資源利用率，影響企業效益和乘客出行，所以做好公交車調度優化具有重要意義。

3遺傳算法在公交車調度優化中的應用

通過前文分析，不難看出進行公交車調度優化的重要意義。實踐證明，遺傳算法在公交車調度優化中的應用，能大大提升調度效率和水平，提高資源利用率。遺傳算法是基于自然選擇理論與遺傳機理學理論基礎上構建計算模型，通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，能對復雜編碼進行優化和簡化，降低編碼難度。該方法提出于1975年，通過該方法進行計算，全局尋優能力非常強，采用概率化尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應調整搜索方向，廣泛應用于組合優化，自適應控制領域。

該算法在公交車調度優化中的運用，具體方法可分為：選擇運算法、交叉運算法、變異運算法。在計算中，要運用遺傳算法構建數學模型，通過選擇運算法求出一個可行的調度計劃，并給出發車時刻表，經過模擬計算，平均3min，每輛公交車平均滿載率在把82.5%左右。這說明，還有進一步優化改進的余地，所以要運用變異算法和交叉運算法進行求解，并與第一個解進行對比分析。

選擇運算法在計算中，要選擇好選擇目的，在群體中個體的適應度評估基礎上進行計算，以保證計算的科學性與合理性、針對性。這樣才能保證后續計算的有效性，所解出的數據才具有可比性。例如，公交車線路上行方向共計14站，下行方向共計13站，每輛公交車標準載客100人，平均速度為20km/h。調度優化中，要求早晚高峰乘客等待不能超過5min，一般候車時間不超過lOmin，高峰期滿載率不超過120%，一般期不低于50%。具體利用公式：i：0-（i+1）：0計算到達某站的乘客數服從均勻分布；時區為：f+1；站間轉移客流量：M（i，j）；上車的乘客數為：u5+u6xt；下車的乘客數為：ds+d6xt。通過遺傳算法進行調度優化。先把調度問題抽象成一個完整的遺傳算法數學模型，并求解，在制定發車時刻表和調度方案，在不犧牲乘客利益基礎上，合理降低整個公交車系統運營成本。計算過程中，要求每一個時區內發車次數，發車次數由在該時區內發出的車輛，要運送的乘客數量決定，在根據乘客情況，用遺傳算法求發車車次，計算最少車輛，最大轉移客流量。

4結論

在現代交通系統中，公交車發揮著重要職能，關系著城市交通狀態和人們出行。而新時代背景下，交通擁擠，人口增加等問題，使得公交車調度難度越來越大，傳統調度優化計算方法己不能完全適用。因此，應基于遺傳算法，進行高效公交車調度優化計算。