基于改进的随机公交调度问题的数学模型_基于改进的随机公交调度问题的数学模型

资 源 简 介

基于改进的随机公交调度问题的数学模型_基于改进的随机公交调度问题的数学模型

详 情 说 明

公交调度问题是城市交通规划中的核心挑战之一，尤其是在面对乘客需求随机波动的情况下。传统固定时刻表的调度方式往往难以适应实际运营中动态变化的需求，这促使研究者开发基于改进随机模型的数学优化方法。

该模型通常会考虑三个关键因素：首先是乘客到达的随机性，通常用泊松过程或马尔可夫链来描述不同时段的客流分布；其次是道路通行条件的不确定性，包括突发拥堵造成的行驶时间波动；最后是车辆本身的运营约束，如最大载客量、充电间隔等物理限制。

模型改进的核心在于引入双层优化结构：上层通过蒙特卡洛模拟生成可能的随机场景，下层则构建混合整数规划来确定各场景下的最优发车间隔和车辆配置。这种结构既能捕捉随机性特征，又能保证解的可实施性。最新的研究趋势是结合强化学习算法，使模型具备在线调整调度的能力。

此类模型的验证通常需要真实公交GPS数据和IC卡记录作为输入，通过比较传统调度与优化调度的关键指标（如乘客等待时间、车辆满载率）来评估改进效果。实践表明，优化后的随机调度模型能降低15%-30%的运营成本，同时提升20%以上的乘客满意度。