陳超 李楠 吳長(zhǎng)悅
唐山市現(xiàn)有公共交通運(yùn)營(yíng)線路 121條,公交運(yùn)營(yíng)車(chē)輛數(shù) 1 942標(biāo)臺(tái),線路總長(zhǎng)度 1 709.5 km,日客運(yùn)量 70萬(wàn)人次~80萬(wàn)人次。公交車(chē) 80%都裝有IC卡電子收費(fèi)系統(tǒng),2009年,2路公交車(chē)安裝了GPS系統(tǒng),使調(diào)度中心對(duì)每一部運(yùn)行車(chē)輛的運(yùn)營(yíng)狀況一目了然,為居民的出行提供方便的條件。但是,與其他大城市相比,唐山市公交系統(tǒng)存在著一些不足:1)公交線網(wǎng)布局不合理。2)運(yùn)營(yíng)管理手段落后。3)沒(méi)有完善的車(chē)輛調(diào)度系統(tǒng)。
1)地圖矢量化。點(diǎn)狀目標(biāo)層:企事業(yè)單位、公交站點(diǎn)等;現(xiàn)狀目標(biāo)層:公路、鐵路、公交線路等;面狀目標(biāo)層:居民區(qū)、綠地等;標(biāo)注層:文字標(biāo)注。
2)屬性數(shù)據(jù)以及編碼。唐山市公交調(diào)度電子地圖的主要屬性表結(jié)構(gòu)和屬性項(xiàng)如下:交通區(qū)數(shù)據(jù)表:包括交通區(qū)編碼(ID)、交通區(qū)名稱、類型、面積等屬性;站點(diǎn)數(shù)據(jù)表:站點(diǎn)編碼(ID)、站點(diǎn)名稱、線路編碼、站點(diǎn)類型等;公交網(wǎng)絡(luò)線路數(shù)據(jù)表:線路編碼(ID)、線路名稱、線路行向、起點(diǎn)名稱、終點(diǎn)名稱、站點(diǎn)編號(hào)、線路分組等;站點(diǎn)客流數(shù)據(jù)表:此次統(tǒng)計(jì)編碼(ID)、站點(diǎn)編號(hào)、線路編號(hào)、線路行向、開(kāi)始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、上車(chē)人數(shù)、下車(chē)人數(shù)、通過(guò)量等;行車(chē)計(jì)劃表:編號(hào)(ID)、線路編號(hào)、行向、發(fā)車(chē)次序、發(fā)車(chē)時(shí)刻、發(fā)車(chē)間隔、停站時(shí)間等。
3)矢量數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。為了增強(qiáng)整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的靈活性,也可采用圖形矢量數(shù)據(jù)、空間屬性數(shù)據(jù)分開(kāi)存儲(chǔ)。圖形矢量數(shù)據(jù)以ArcGIS標(biāo)準(zhǔn)文件格式存儲(chǔ)在特定目錄下,圖形中每個(gè)地物均有其對(duì)應(yīng)的唯一的標(biāo)識(shí)(ID號(hào)),系統(tǒng)以此為索引建立該地物的圖形數(shù)據(jù)文件。空間屬性數(shù)據(jù)與工程管理數(shù)據(jù)均采用MSSQL Server來(lái)存儲(chǔ),各地物屬性記錄的關(guān)鍵字為圖形文件中該地物的ID號(hào),由此便實(shí)現(xiàn)了圖形文件與屬性文件的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

表1 靜態(tài)調(diào)度下 99路公交車(chē)發(fā)車(chē)時(shí)刻表
智能靜態(tài)調(diào)度系統(tǒng)是為了完成公交車(chē)輛的智能排班,達(dá)到最高的運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)水平。公交車(chē)的排班問(wèn)題可以用遺傳算法實(shí)現(xiàn),具體的步驟如下:
1)根據(jù)編碼規(guī)則,隨機(jī)產(chǎn)生出N個(gè)染色體,組成初始種群;設(shè)定染色體的參數(shù),交叉概率 Pc和變異概率 Pm,初始溫度T0,遺傳代數(shù)g,最大遺傳代數(shù)G;
2)定義個(gè)體適應(yīng)度函數(shù),將初始種群中的各個(gè)個(gè)體轉(zhuǎn)化為所表示的發(fā)車(chē)間隔,計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值;
3)按聯(lián)賽選擇法選擇N個(gè)個(gè)體,形成臨時(shí)種群;
4)交叉操作和模擬退火法操作后,臨時(shí)種群的個(gè)體將重新隨機(jī)排列,依次每次取出兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行雙親交叉操作,產(chǎn)生自帶染色體進(jìn)行模擬退火操作;
5)交叉操作后的臨時(shí)種群中每個(gè)個(gè)體按照變異率進(jìn)行隨機(jī)位置翻轉(zhuǎn)變異操作;
6)進(jìn)行降溫操作;
7)判斷是否達(dá)到了預(yù)定的迭代次數(shù),是則結(jié)束尋優(yōu)過(guò)程并找出最后一代中適應(yīng)度函數(shù)值最大的個(gè)體作為結(jié)果,否則轉(zhuǎn)至 3)。
根據(jù)唐山市實(shí)際情況,設(shè)置遺傳算法參數(shù)為:種群規(guī)模 200,遺傳代數(shù) 200,交叉概率 0.95,變異概率 0.005,目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)分別為0.2,0.6,0.2,發(fā)車(chē)間隔1m in~25m in。
根據(jù)遺傳—退火算法,以唐山市 99路公交車(chē)為例,得到的發(fā)車(chē)時(shí)刻表如表1所示。
動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)主要是基于實(shí)時(shí)收到的車(chē)輛上傳信息,對(duì)車(chē)輛運(yùn)營(yíng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整以處理突發(fā)事件,彌補(bǔ)靜態(tài)調(diào)度的不足(見(jiàn)表 2)。

表2 動(dòng)態(tài)調(diào)度下99路公交車(chē)發(fā)車(chē)時(shí)刻表
1)車(chē)輛故障動(dòng)態(tài)調(diào)度。
調(diào)度人員輸入發(fā)生故障的車(chē)輛班次號(hào),系統(tǒng)采用后邊車(chē)輛提前頂班法,直到該故障車(chē)輛修復(fù)好進(jìn)入運(yùn)營(yíng)狀態(tài),后邊的車(chē)輛恢復(fù)原來(lái)發(fā)車(chē)時(shí)間。
2)交通事故動(dòng)態(tài)調(diào)度。
調(diào)度人員輸入車(chē)輛發(fā)生事故地點(diǎn),采用加車(chē)的方法進(jìn)行調(diào)度,確保所加車(chē)輛在第一時(shí)間內(nèi)到達(dá)事故現(xiàn)場(chǎng),分散客流。在加入新的調(diào)度以后,自動(dòng)及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)的排班表,由監(jiān)控中心下達(dá)最新的調(diào)度指令,使相應(yīng)車(chē)輛及時(shí)得到新的調(diào)度安排,達(dá)到智能動(dòng)態(tài)調(diào)度目的。
3)線路堵塞動(dòng)態(tài)調(diào)度。
調(diào)度人員輸入車(chē)輛堵塞的時(shí)間和發(fā)生交通堵塞的路段,系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)通知堵塞時(shí)間后的所有班次車(chē)輛繞線行駛,直到系統(tǒng)接到線路通暢的命令后,再通知當(dāng)前時(shí)間后的所有班次車(chē)輛恢復(fù)正常線路行駛。
4)客流高峰或低谷時(shí)刻的動(dòng)態(tài)調(diào)度。
對(duì)于突發(fā)的客流高峰或低谷時(shí)刻,調(diào)度人員輸入高峰或低谷的時(shí)間,系統(tǒng)列出該時(shí)間段原定發(fā)車(chē)時(shí)間表,然后采用算法加密或放大行車(chē)間隔,或者可以考慮加車(chē)或減車(chē)。最后,系統(tǒng)將通知相應(yīng)車(chē)輛調(diào)度后的發(fā)車(chē)時(shí)間,并更新數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)車(chē)時(shí)刻表,達(dá)到客流高峰和低谷時(shí)期動(dòng)態(tài)調(diào)度的目的。
通過(guò)表 1和表 2的對(duì)比分析可以看出,動(dòng)態(tài)調(diào)度基本符合實(shí)際需要,可以有效提高公交的運(yùn)行效率,從而提高公交的服務(wù)質(zhì)量。
本文研究了唐山市公共交通智能調(diào)度系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。以唐山市 99路公交車(chē)為例,制定了在公交智能靜態(tài)調(diào)度模型下的發(fā)車(chē)時(shí)刻表以及在有突發(fā)事件時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度模型下的發(fā)車(chē)時(shí)刻表。充分說(shuō)明,GIS技術(shù)在公交調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用,不僅可以實(shí)現(xiàn)公交調(diào)度的可視化,而且可以有效的提高公交車(chē)的運(yùn)行效率,從而提高公交車(chē)的服務(wù)質(zhì)量。
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