公交車調(diào)度問題_第1頁
公交車調(diào)度問題_第2頁
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文檔簡介

公交車調(diào)動問題對于公交車的調(diào)動問題摘要:本文主假如研究公交車調(diào)動的最優(yōu)策略問題。我們成立了一個以公交車的利益為目標函數(shù)的優(yōu)化模型,同時保證等車時間超出 10分鐘(或許超出5分鐘)的乘客人數(shù)在總的等車乘客數(shù)所占的比重小于一個預先給定的較小值 。第一,利用最小二乘法擬合出各站上(下)車人數(shù)的非參數(shù)散布函數(shù),求解時先用一種簡單方法估量出最小配車數(shù) 43輛。而后依此為參照值,利用Maple優(yōu)化工具獲得一個整體最優(yōu)解:最小配車數(shù)為48 輛,并給出了在公交車載客量不一樣條件下的最優(yōu)車輛調(diào)動方案,使得企業(yè)的利潤獲得最大,而且乘客等車的時間不宜過長,最后對整個模型進行了推行和評論,指出了有效改良方向。重點詞:公交車調(diào)動;優(yōu)化模型;最小二乘法問題的重述:公共交通是城市交通的重要構(gòu)成部分,作好公交車的調(diào)動對于完善城市交通環(huán)境、改良市民出行狀況、提升公交企業(yè)的經(jīng)濟和社會效益,都擁有重要意義。下邊考慮一條公交線路上公交車的調(diào)動問題,其數(shù)據(jù)來自我國一座特大城市某條公交線路的客流檢查和營運資料。該條公交線路上行方向共14站,下行方向共13站,第3-4頁給出的是典型的一個工作日兩個運轉(zhuǎn)方向各站上下車的乘客數(shù)目統(tǒng)計。公交企業(yè)配給該線路同一型號的大客車,每輛標準載客100人,據(jù)統(tǒng)計客車在該線路上運轉(zhuǎn)的均勻速度為20公里/小時。營運調(diào)動要求,乘客候車時間一般不要超出10分鐘,早頂峰時一般不要超出5分鐘,車輛滿載率不該超出120%,一般也不要低于50%。試依據(jù)這些資料和要求,為該線路設(shè)計一個便于操作的全天(工作日)的公交車調(diào)動方案,包含兩個起點站的發(fā)車時辰表;一共需要多少輛車;這個方案以如何的程度照料到了乘客和公交企業(yè)兩方的利益;等等。如何將這個調(diào)動問題抽象成一個明確、完好的數(shù)學模型,指出求解模型的方法;依據(jù)實質(zhì)問題的要求,假如要設(shè)計更好的調(diào)動方案,應如何收集營運數(shù)據(jù)。基本假定1) 該公交路線不存在擁塞現(xiàn)象,且公共汽車之間挨次前進,不存在超車現(xiàn)象。2) 公共汽車滿載后,乘客不可以再上,只得等候下一輛車的到來。3) 上行、下行方向的頭班車同時從開端站出發(fā)。4) 該公交路線上行方向共14站,下行方向共13站。5) 公交車均為同一型號,每輛標準載客100名,車輛滿載率不該超出120%一般也不要低于50%。6) 客車在該路線上運轉(zhuǎn)的均勻速度為20公里/小時,不考慮乘客上下車時間。7) 乘客侯車時間一般不超出10分鐘,早頂峰時一般不超出5分鐘。8) 一開始從A13出發(fā)的車輛,與一開始從A0出發(fā)的車輛不發(fā)生交替,兩循環(huán)獨立。9) 題目所給的數(shù)據(jù)擁有必定的代表性,能夠做為各樣計算的依照。符號說明Na:從總站A13始發(fā)出的公交車的總次數(shù)(上行方向)Nb:從總站A0始發(fā)出的公交車的總次數(shù)(下行方向)T[:上行方向早頂峰發(fā)車間隔時間T2:上行方向平常發(fā)車間隔時間t3:上行方向晚頂峰發(fā)車間隔時間t4:下行方向早頂峰發(fā)車間隔時間t5:下行方向平常發(fā)車間隔時間t6:下行方向晚頂峰發(fā)車間隔時間Ta(i,j):第i輛車抵達第j站的時辰N1(i,j):在j站走開第i輛車的乘客數(shù)Ne(i,j):在j站上第i輛車的乘客數(shù)D(j,j-1):第j站與第(j-1)站間距fi(j):上行方向第 j站的上車乘客的密度函數(shù)g1(j):上行方向第j站的下車乘客的密度函數(shù)f2(j):下行方向第j站的上車乘客的密度函數(shù)g2(j):下行方向第j站的下車乘客的密度函數(shù)G:一天內(nèi)公交企業(yè)的總收入A:公交車出車一次的支出,為定值B:公交企業(yè)每日的固定支出,為定值i:i=i,2,3,為一小概率事件的概率N(t):某車站全天的上(下)車乘客數(shù)qt:第t時間段此站的上(下)車人數(shù)Q(i,j):第i輛車抵達第j站時的車上人數(shù)建模前的準備:1)對問題的初步剖析我們考慮三組有關(guān)的要素:公共汽車,汽車站與乘客對模型的影響。i) 與公共汽車有關(guān)的要素:走開公共汽車總站的時間,抵達每一站的時間,在每一站下車的乘客數(shù),在每一站的逗留時間,載客總數(shù),前進速度等。ii) 與車站有關(guān)的要素:線路上汽車的地點,車站間距,乘客到來的函數(shù)表示,等車的乘客數(shù),上一輛車走開車站過去的時間等。iii)與乘客有關(guān)的要素:抵達某一車站的時間,搭車距離(站數(shù)),侯車時間等。2)曲線的擬合剖析樣本數(shù)據(jù),可知對于某車站全天的上(下)車乘客數(shù) N(t)是時間t的遞加函數(shù),N(t)=N(t-1)+qt,此中qt為第t時間內(nèi)此站的上(下)車人數(shù),我們能夠由此來擬合其散布函數(shù)。由樣本數(shù)據(jù)知每一車站每日有兩次波峰,故依據(jù)最小二乘法將散布函數(shù)擬合為對于t的五次多項式。剖析與建模剖析樣本數(shù)據(jù),在上行方向22:00—23:00和下行方向5:00—6:00的上、下車人數(shù)較其他時段偏小,為使模型更好地表現(xiàn)廣泛性,我們獨自議論上邊的兩個時段。易知各站只要一輛車就能夠知足需求。由題設(shè)要求可知,所求方案須兼?zhèn)涑丝秃凸黄髽I(yè)的利益,但實質(zhì)上,不行能同時使兩方都達到最優(yōu)值。所以我們將企業(yè)利益作為目標函數(shù),將乘客利益作為拘束條件。企業(yè)利益Z=G-(Na+Nb)*A-B(此中G為總收入,因樣本數(shù)據(jù)為典型工作日,因此能夠看作定值,(Na+Nb)*A+B為支出。)4*607*602*60 5*60Na=[ + + +]—-Tr-Nb=[7*60+3*60+4*60+4*60]乘客的利益在此處即為侯車時間,因為乘客侯車時間帶有隨機性,不行能總小于(或大于)某個定值,因此可用概率來描繪乘客的利益,得以下模型:

I:maxZ=G-(Na+Nb)*A-Bs.t.P{等候時間t>10分鐘的人}<1P{Q(i,j)+Ne(i,I:maxZ=G-(Na+Nb)*A-Bs.t.P{等候時間t>10分鐘的人}<1P{Q(i,j)+Ne(i,j)—N1(i,j)>120}< 22P{Q(i,j)+Ne(i,j)—N1(i,j)<50}<或卩{等候時間t>5分鐘的人}<1P{Q(i,j)+Ne(i,j)—N1(i,j)>120}vP{Q(i,j)+Ne(i,j)—N1(i,j)<50}<模型的簡化與求解:對于原模型,因為拘束條件難以表示為明確的函數(shù)表達式,給實質(zhì)求解過程中帶來相當大的困難,因此對其簡化。1)發(fā)生間距時間的求解剖析原目標值Z,易知maxZmaxT此中T為發(fā)車間距時間,它因不一樣的時間段而不一樣。下邊我們就以每小時為一時間段來求解,且假定乘客上下車瞬間達成,即不考慮上下車時間。應題設(shè)要求,乘客侯車時間一般不超出10分鐘,早頂峰時一般不超出5分鐘。我們引進概率參數(shù),用以控制侯車時間超出10分鐘(或5分鐘)的人數(shù)在總侯車人數(shù)的比重。對于滿載率不低于50%,因為目標則能夠忽視不考慮,可得以下模型:值為maxZ,II:maxT=ts.t.T(i1,j)10fi(j)dtT(i,j) T(i1,jf dti(j)T(i,j)T(i1,j)fi(j)dt-T(i,j)T(i1,j)gi(j)dt120T(i,j)T(i1,j)5以j)dt或T(i,j) T(i1,fj)i(j)T(i,j)T(i1,j) T(i1,j)Q(i,j)+ fi(j)dt- gi(j)dt120T(i,j0 T(i,j)t>0,i=1,2剖析樣本數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn):對于上行車道,A13,A12,Ah,AI。,A9的上車人數(shù)>下車人數(shù),對于其他站點則相反;對于下行車道,A0,A2,A3,A4的上車人數(shù)>下車人數(shù),而其他站點則相反;因此對于拘束條件,只要取前5個(或4個),對于模型II,我們能夠根據(jù)擬合散布函數(shù)Fi,Gi將拘束條件轉(zhuǎn)變?yōu)門的函數(shù),利用Matlab軟件簡單求解。剖析II所得結(jié)果,易知在頂峰時間段中,結(jié)果 T有較大偏差,是因為擬合函數(shù)的偏差而惹起的。為了減小偏差,能夠分段擬合散布函數(shù) Gi。為計算方便,能夠以為在每小時內(nèi),每站的抵達人數(shù)與時間成正比,每站的下車人數(shù)亦與時間成正比,即F-(t)=k- ,.(t)=p. )為斜率,令=5%,i i 1 丄1 i i*tG *t,k,p于是將模型簡化為:III:maxT=ts.t.19t-200 0(或19t-1000)TOC\o"1-5"\h\zk1*t-120 0k[*t+k2 *t-p2*t-120 0匕代+k2*t-P2*t+k 3*t-P3*t-120 0k1*t+k2 *t-p2*t+k 3*t-p 3*t+k4*t- p 4 *t -120 0k1*t+k2 *t-p2*t+k 3*t-p 3*t+k4*t- p 4 *t+k5*t -p5*t-1200t>0(平常及晚頂峰取19t-2000,早頂峰取19t-100 0當上行時,取所有拘束條件,下行時取前5個拘束條件。模型III為線性規(guī)劃,利用Matlab求解,結(jié)果以下:發(fā)車間距時間表(單位皆為分鐘)時段5~66?77?88~99?1010?1111?1212?1313?14上行/時段14?1515?1616?1717?1818?1919?2020?2121?2222?23上行/下行矢土11、丄丄丄應「IJI卅U左口'JVI在上文中,我們已說起到模型II的偏差,究其原由主假如因為擬合函數(shù)的偏差惹起的。如上行方向A13站7:00—8:00,發(fā)車間距T=5.26分,明顯此時的T沒法使3626名乘客正常運轉(zhuǎn),而此時由擬合函數(shù)算出來的乘客總數(shù)為2023。偏差△=3626-2023=1603(人)。為使偏差減小,因此能夠?qū)瘮?shù)進行分段擬合。如模型III中,以每小時為一段。此時求解的結(jié)果,能很好的使樣本數(shù)據(jù)的乘客正常運轉(zhuǎn)。自然此時的解亦有偏差,因此T可有一顛簸范圍。在此解的狀況下,簡單知道客車滿載率 120%(拘束條件)。乘客等候時間過長的概率5%。空載情況,大多數(shù)只有在最后一站方出現(xiàn)空載情況(滿載率50%)。)對無滯留乘客條件下的最小配車數(shù)初步求解我們對數(shù)據(jù)作進一步的辦理,估量出每一段上、下行所需的最小配車數(shù),進而得出一天內(nèi)所需裝備的最小車輛數(shù)。為最小配車數(shù)的求解找到一個參照值。我們第一考慮以一小時為時間間距來考察一天的最小配車數(shù)(即設(shè)公交車在各車站所停的時間為必定值)。剖析數(shù)據(jù)可知知足各站均無滯留乘客,各發(fā)車時辰均有車可發(fā)的最小配車數(shù)應為65輛車。這不過一個初步解,為獲得進一步的精準解,我們考慮以44分為一時間間距,經(jīng)過擬合的散布函數(shù)獲得各車滿載時各時段的所需最小配車數(shù)。知足各站無滯留乘客,各發(fā)車時辰均有車可發(fā)的最小配車數(shù)為43輛。)公交企業(yè)調(diào)動方案模型的成立與求解i) 我們制定調(diào)動方案,應使公交企業(yè)和乘客兩方的利益達到平衡。一方面公交企業(yè)希望配置盡可能少的汽車以降低固定成本,又要在保證接送所有乘客的前提下盡可能減小出車次數(shù),以降低可變?yōu)楸?;另一方面,應實現(xiàn)乘客滿意,即規(guī)定發(fā)車時段必然有車可乘,盡可能縮短等車時間。ii) 制定調(diào)動方案時,我們發(fā)現(xiàn)有下難點:A)一方車站到了發(fā)車時間但沒有車可發(fā),另一方面卻有囤積。此問題有兩種解法:一是購買新車,二是調(diào)理班次。前者使成本變高,后者惹起連鎖反響,使整個計算量變大且有可能求不出最優(yōu)解。B)若逼不得已要改變總車配置數(shù),一定調(diào)換各個時間間隔使車優(yōu)化配置,全局最優(yōu)化。這是一個最優(yōu)問題。C)總配置數(shù)必定,調(diào)理總車班次使總車次數(shù)增添越少,總車班次數(shù)越小則求得的解越優(yōu)。這又是一個極值優(yōu)化問題。為解決以上難點,我們成立了一個線性規(guī)劃模型,用Maple優(yōu)化軟件求解。i—0Xij,i—0Xij,站內(nèi)數(shù)Ci。上行始站下行始站m配置數(shù),z班次181minz— Xijj1j0s.t.C0+Ci—mX11—Ci-X]]X01—C0-X01j1__1 1八0mm1X[j—Cj1__1 1八0mm1X[j—C1+XX1mm1X—C+X0j 0 1mm1Xj0mm118X二 1mm11)60分—120人度方案模型若考到各站點乘客上下相等,18X0mm1行程需耗60分,每都120人。在初步解的模型中,配置最小60,用Maple件包開始搜尋化,j—2,3…18。搜尋出整體最解:C0—62,C1—4,m-66,z—476。2)44分—120人度方案模型考乘客上下瞬達成,公交完好程需44分。每均120人,此模型中步44分,所考段的乘客數(shù)均由合函數(shù)出,初始43,由Maple,由Maple件包化,獲得:C0—42,C1—6,m—48,z—590。模型的推行與改在公交度方案,并未充足考乘客利益,在行改,能夠著想其他法找到一些更好的來行比與價,進而獲得更為化的方案,使兩方利益達到充足平衡,是模型改的方向。此外,模型求得的數(shù)據(jù)相精準度高,在生活中不太用。的關(guān)是所的數(shù)據(jù)太少,所獲得的度方案定性很差,敏捷度高,能夠著找其他方法解決,進而求解。我成立了一個度方案的一般模型,并提出了一個廣泛與用的方法,故此模型可用于生活中其他運的配,似交通運之的配,進而達到源的化配置。8/12模型的自我評論:我們經(jīng)過一些合理的假定,針對公交車調(diào)動問題成立了一般模型。先對模型進行了簡化,采納由簡單到復雜,逐漸深入的方法,充足利用Maple優(yōu)化軟件包進行搜尋,優(yōu)化求解,進而獲得一個整體最優(yōu)解。在求解(2)小題時,提出一個方法即每次都從每段時間的起點均有車發(fā)出,到最后一班車連續(xù)等時段發(fā)出,最后節(jié)余小段時間丟去不予考慮。列出了不一樣時段的公交車調(diào)動時辰表。同時引入概率來刻劃顧客利益,進而能夠使抽象觀點定性剖析定量化,也是本模型的一大長處。但此題中因只給了某一個工作日的數(shù)據(jù)樣本,擁有典型性,得出的結(jié)果在長時間內(nèi)可行性較差,其次設(shè)計調(diào)動方案時側(cè)重考慮企業(yè)利益與大多數(shù)顧客利益,使兩方利益趨于平衡,并未同時達到兩方滿意,這是我們模型的弊端所在。參照文件::1]姜啟源數(shù)學模型[M]北京:高等教育第一版社:2]葉其孝大學生數(shù)學建模比賽指導教材[M]長沙:湖南教育第一版社:3]王淥然與科學計算】M]北京:清華大學第一版社:4]費培之,程中瑗數(shù)學模型適用教程】M]成都:四川大學第一版社附錄:表格

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