基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

资 源 简 介

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

详 情 说 明

公交调度问题是现代城市交通系统面临的核心挑战之一，如何在有限的资源下平衡乘客等待时间、运营成本以及车辆利用率等多项目标，成为交通规划领域的重要课题。多目标优化方法为解决这一复杂问题提供了科学框架。

典型的公交调度多目标模型通常包含三个核心目标函数：最小化乘客平均等待时间以减少出行焦虑，最小化企业运营成本以提高经济效益，以及最大化车辆载客率以优化资源配置。这些目标之间存在天然的矛盾关系，例如增加发车频次可以缩短候车时间，但会导致运营成本上升。

在模型构建方面，学者们常采用混合整数规划来描述车辆-站点-时间的三维关系，其中决策变量包括各线路在不同时段的发车间隔、车辆分配方案等。约束条件则需涵盖最小/最大发车间隔、车辆容量限制、司机工作时长等实际运营规则。

求解这类NP难问题的主流算法可分为三类：精确算法如分支定价法适用于小规模问题；元启发式算法如NSGA-II因擅长处理Pareto前沿而广泛应用；新兴的深度强化学习方法则展现出处理动态需求的潜力。实际应用中常采用分层优化策略，先确定发车频次再优化车辆排班。

当前研究前沿聚焦于融合实时客流数据的动态调度模型，以及考虑电动公交车充电约束的绿色调度方案。未来发展方向包括基于数字孪生的仿真优化平台，以及结合乘客选择行为的博弈论模型。