江雯　鞏舜妹　邵志坤　段莉敏

摘 要：為了提高公交車的到站準點率，提升乘客出行的舒適度和滿意度，采用跟車調查法收集了不同時段的公交客流數(shù)據(jù)，及時對數(shù)據(jù)進行數(shù)理統(tǒng)計分析。闡述了乘客滿意度、舒適度及企業(yè)滿意度的調查方法，編制適應實時線路的公交時刻表，并據(jù)此建立基于乘客與企業(yè)滿意度的公交車發(fā)車間隔優(yōu)化模型，選用遺傳算法（GA）求解模型。通過對宿州市公交1路的交通調查，遺傳算法求解出所設模型中的發(fā)車間隔，將宿州市1路公交車劃分為6個發(fā)車時段，其最優(yōu)發(fā)車間隔分別為：15min、5 min、10min、13min、8min、16min。滿足公交公司和乘客的雙重利益，達到優(yōu)化目的。

關鍵詞：發(fā)車間隔 跟車調查 公交調度 遺傳算法

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

隨著我國國民經濟水平的穩(wěn)步提升，城市規(guī)模的不斷擴大，在這個有利于城市大幅發(fā)展的經濟背景下，機動車的數(shù)量也有了較為明顯的增加，私家車也將近于普及數(shù)量，這種時代背景無疑對我國城市公共系統(tǒng)造成了較為猛烈的沖擊，并且加重了當今能源與環(huán)境的壓力。面對當前逐步上升的交通擁堵問題，公共交通系統(tǒng)逐漸為人們所重視和發(fā)展，提高城市公交的出行比率，大力發(fā)展公共交通事業(yè)無疑是解決其問題的最佳途徑。與此同時，公交發(fā)車間隔優(yōu)化也成為國內外學者競相追逐的研究熱點。國外學者Wagale根據(jù)乘客對交通量的需求和公交運行時間建立公交調度優(yōu)化模型，規(guī)定了公交車發(fā)車間隔為乘客候車時間的一半[1]。O Mckkaoui等人將公交運營成本考慮在內從而建立了能夠減少公交運營總成本的公交發(fā)車頻率優(yōu)化模型[2] Kaplan等人將公交連通性作為用評估公交運營可靠性的動態(tài)平衡因子[3]。Mohring提出了固定需求模式下的公共交通的經濟微觀模型[4]。在國內，對于公交車發(fā)車間隔優(yōu)化研究的起步相對較晚些，但是經過眾多學者多年的傾心研究現(xiàn)已對此有了深度的研究，并取得了顯著的成果。王曉麗設計了基于雙層規(guī)劃的求解算法[5]。童剛[6]把乘客利益和公交公司總效益作為主要調度目標，構建出公交運營參數(shù)模型。

2 公共交通客流數(shù)據(jù)的采集和分析

2.1 客流量數(shù)據(jù)的采集

公共交通系統(tǒng)的合理調度是解決公交發(fā)車間隔優(yōu)化的提前條件，合理的公交調度能夠有效的減少公共交通資源的浪費和提高出行效率，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。要想實現(xiàn)合理的交通調度首先要做的就是掌握居民出行的方式及特點，根據(jù)居民出行所選擇的出行方式來做合理的調度應策。采用SP調查法來掌握居民出行的喜好以及時間規(guī)律，了解出行費用，這通常是交通調查者所要考慮的范疇內的。公交客流數(shù)據(jù)可有效地反應實時公交運營信息為公交調度的實際操縱提供實際參考意義。通過GIS公交網(wǎng)絡系統(tǒng)來定位查看公交通過某一固定路段的所用時間，并且利用公交IC數(shù)據(jù)卡可以得出公交車的具體發(fā)車時刻以及公交到站時刻，了解全站程客流量數(shù)據(jù)，具體到某一站點上下行客流量。

2.2 客流量數(shù)據(jù)的分析

通過跟車法對宿州市1路公交進行的實地考察現(xiàn)對該單一路線上的客流量數(shù)據(jù)進行分析排比，可將工作日和節(jié)假日作為劃分主體客流量的依據(jù)。由于私家車數(shù)量的日漸趨增，公交的分擔率逐步降低，工作日內人們對于公交出行的選擇率偏低，客流量處于平緩區(qū)，交通需求與交通供給趨近于平衡狀態(tài)，其高峰期的主要客流對象為中小學生。