基于乘客協同的公交調度方法

徐晨暢，錢松榮

(復旦大學 信息科學與工程學院， 上海 200433)

0 引言

在城市出行方式中，公共交通作為一種價格低廉的出行方式深受人民的喜愛，公交車作為公共交通工具之一，同樣在高峰時期承載著大量的乘客出行。然而，在復雜的道路交通情況下，乘坐公交車一般耗時較長。主要體現在等車時間和靠站時間?？空舅牡臅r間是公交車本身的特性決定的，無法避免，但通過合理的調度策略，我們能夠有效降低乘客的等車時間，提升整個公交系統的運行效率。對于乘客個人而言，選擇更合適的乘坐線路，避開擁堵，同樣可以減少乘車耗時。

移動互聯網的發展給予公交調度更多的可能性。對于車輛調度而言，通過實時的道路交通數據和基于GPS的車輛定位數據，可以根據實際情況，觸發合理的調度策略。對于乘客而言，使用移動互聯網也可以快速查詢到公交換乘方案、到站時間等，從而自己調整乘車策略，減少自身的乘車時間。

張飛舟等[1]提出動態調度能夠克服靜態調度的局限性，構建一種交互式調度方法，能夠得到良好的調度方案。21世紀以來，國內外學者對公交動態調度進行了大量研究，從多種視角提出公交動態調度策略。Paolo等[2]構建了一種控制發車策略，以油耗降低為目標，構建車輛的多種運營模式，分別進行發車的調度優化。Fu等[3]提出了一種公交車輛跳站運行的方法，兩輛車協同運行，分別跳過一些?？空军c，以提高整體的效率。楊曉光等[4]針對國內公交出行中非常常見的換乘問題進行研究，構建了一種協同調度的方法，最小化全局的換乘時間，以優化乘客的出行體驗。張澍裕[5]對常用的公交調度方法進行了總結，如在出現大間隔時采用重新調整發車間隔的策略，在出現部分道路擁堵的情況下采用加車策略。

本文設計了一種全新的乘客協同下的公交動態調度方法。我們構建了一個閉環的系統。首先，乘客通過手機軟件查詢前往目的地的多種換乘方案及其實時耗時；其次，調度系統根據乘客查詢信息按需進行車輛調度；隨后，乘客可在手機軟件中實時查看車輛調度后新的換乘備選方案。通過這樣的閉環調節，提高公交系統整體運作效率。下文將給出調度方法詳細介紹及仿真實驗分析。

1 調度方法

設計了一種針對突發交通情況的加車調度方法，以單條線路為例，當3站點到5站點之間發生道路擁堵時，如果站點5和站點8之間有較為通暢的道路，則可從站點8派遣車輛到站點5，以減少乘客的等車時間。如圖1所示。

圖1 突發情況調度示意圖

通過對這種場景進行數學建模，利用GPS獲取到的車輛位置數據，刷卡機、攝像頭獲取到的站點乘客到達率信息，以及通過大數據采集計算出的道路交通數據，對數據模型進行求解，即可給出合適的調度策略。

這種方法主要是從減少乘客的等車時間的角度提高公交運行效率，對于車輛的調度，采用了加車調度的方式。加車調度必然會增加運營成本，主要是車輛運行成本和乘務人員的成本，但我們認為，在道路上運行的車輛間隔，已經是根據長期的歷史數據進行優化的結果，對于道路的實時突發狀況而產生的調度需求，由加車調度滿足更為合適。盡管加車調度會產生額外的成本，但由于公交具有公共服務屬性，只要加車調度后節省的時間成本大于額外的運營成本，調度即是合理有效的。

在本文中，在此基礎上重新設計了一套調度方案。不僅能夠節省乘客的等車時間，同時也能節省乘客的乘車時間，從而更大程度的提高整體的運行效率。

新的調度方法分為以下兩個部分。

(1) 乘客調度

現今乘客主要采用通過公交查詢軟件或地圖軟件查詢始發地到目的地的換乘策略。此類軟件會基于歷史交通數據，通過估算給出在每種換乘策略下從始發地到目的地的乘車時間，并根據換乘方案給出對應方案需要花多少錢。而乘客則會根據這些數據綜合考慮選擇哪種方案。

然而，通過歷史數據給出的乘車時間信息并不能根據真實路況給出實時預測時間。我們知道，目前在許多城市，利用移動互聯網技術，我們能夠查詢到每輛公交車的實時到站時間，表明公交公司有足夠的數據對每輛車的未來動向做較為準確的預測。同時，公交公司也掌握了每條線路的未來發車時間。利用這些數據，設計一款能夠讓乘客查詢每一種換乘策略的實時預測時間的軟件有著很強的可行性。

對于乘客而言，通過這樣一款軟件可以選擇合適的換乘策略，以避開擁堵線路，減少自身的乘車時間；同時在乘車過程中，也能夠根據實時情況調整換乘策略。對于公交公司而言，一方面能夠引導乘客選擇更快捷的換乘策略，同時利用乘客的查詢數據，可以實現更合理的車輛調度方案。

(2) 車輛調度

利用上文所述軟件中乘客的查詢記錄，我們可以獲取到大量乘客的乘車意圖，其反映了短時的乘客出行需求，基于此可以對車輛進行調度。這種短時需求和前文所述的突發情況屬于同類，所以，車輛調度仍采用加車調度的方式。在圖1所示的調度方案中，方案的節省成本,如式(1)。

Csave=ρTsave-Cextra

(1)

式中，Tsave為節省的時間成本，ρ為單位時間等效成本，Cextra為由于加車增加的額外運營成本。在本文提出的新方案中，我們假設調度前后，沒有使用軟件的乘客乘車策略不變，使用軟件的乘客采用了調度之后的更優策略，則方案的節省成本,如式(2)。

Csave=ρ(Tsave+T′)-Cextra

(2)

式中，T′為使用軟件的乘客在調度之后節省的總時間。通過求得Csave的最大值，即可得到合適的調度方案。

式(2)中節省的總成本體現了一次調度之后，車輛和乘客作為整體的系統效率提升。其中，在乘客效率的提升方面，對于使用調度軟件的乘客，根據調度前后節省的出行總時間作為量化指標，對于其他乘客，由于乘車時長不變，則以節省等車時間為量化指標；乘客節省的時間成本和額外的必要運營成本之差，反應了整體效率的提升。如圖2所示。

圖2 乘客協同公交調度方法

乘客調度和車輛調度在這種方案下形成了一個閉環。乘客使用軟件查詢，在獲得合適的乘車方案的同時，給車輛調度提供了大數據參考，車輛調度執行后，乘客可以通過軟件及時查詢到最新的乘車策略，從而及時調整乘車方案(即使已經在車上)，選擇更優的方案。在互相調節之下，通過多次的車輛調度，以不斷優化乘客的等車、乘車時間為目標，提高整個公交系統的運行效率。

2 實驗及仿真

為了驗證調度方案的可行性，我們抽象了一個實際場景進行仿真。仿真線路圖,如圖3所示。

圖3 仿真線路圖

圖中三種線條分別代表3條公交線路，從實際公交線路抽象而來，1、2、3路分別共有33站、26站、28站。a,b,c,d為三條線路之間的4個換乘站點。其中，a為1路的第14站，2路的第12站；b為2路的第13站，3路的第8站；c為1路的第23站，2路的第17站；d為2路的第20站，3路的第24站。

定義如下場景，有200位乘客通過第一章中所描述的手機軟件查詢線路信息。其中有120位位于1路8～13站的乘客想要前往1路的24～33站，且當前沒有車輛在1路的8～13站之間；有80位位于3路的4～7站的乘客想要前往3路的25～28站，且當前沒有車輛位于3路的4～7站之間。120位乘客有兩種乘車方案，第一種為乘坐1路直達終點，第二種為在a站點和c站點換乘兩次的方式到達終點。同理80位乘客也有直達和換乘兩次兩種乘車方案。假定此時1路和3路的路線上道路較為擁堵，這200位乘客選擇直達方案耗時較長，2路雖然道路通暢，但車次較少，換乘方案無法節省時間，在沒有加車支援的情況下，直達方案為最優方案。

在這種場景下，對第1章的調度方法進行仿真，以式(2)作為目標函數進行建模，在隨機初始化的基礎上，采用遺傳算法[6]進行迭代和求解，最終得到合適的調度建議。

本文采用Matlab工具，如圖3所示,從真實的3條公交線路抽象而出的線路圖上，以某時刻在地圖軟件上獲得的真實的站點間運行時間和公交車發車間隔為基礎，結合上文所述仿真場景調整了部分數據后，設定當前時刻車輛位置、各站點乘客到達率、站點間運行時間等信息，進行仿真，如圖4所示。

圖4 仿真迭代曲線

圖4為上述方法所構建的數據模型，使用遺傳算法進行求解的迭代曲線，縱坐標為此代最優方案的等效節約成本，橫坐標為迭代代數。最終給出了如下調度方案；

(1) 向線路2的11站點加派一輛車；

(2) 向線路1的16站點加派一輛車；

(3) 向線路3的12站點加派一輛車。

以仿真場景中的200位乘客說明調度方案的有效性。所述120位乘客，若不選擇換乘方案，從1路的14站到24站共需花費28分鐘，而加派車輛后，120位乘客分別能夠在a站點和c站點的乘坐上加派的(1),(2)車，從1路的14站到24站，花費時間為21分鐘，節省7分鐘；所述80位乘客，若不選擇換乘方案，從3路的8站到25站共需花費41.5分鐘，而加派車輛后，80位乘客分別能夠在b站點和d站點乘坐上加派的(1)，(3)車，從3路的8站到25站，花費時間34分鐘，節省7.5分鐘。由此可見，該方法提供了合理有效的調度策略。另外，仿真中同時考慮了加派車輛的增加成本，將節約的總時間轉換為等效節省成本后，總能確保總等效節省成本(即式(2)的計算結果)為正。

3 總結

本文在傳統車輛調度的基礎上，引入乘客調度，提出一種乘客協同下的公交調度方法。這種新的調度方法，使乘客調度和車輛調度形成閉環，能生成更加高效的調度方案，提高公交系統的整體效率。同時，通過對這種方案的實驗和仿真，驗證了新的調度方法能夠給出合理的調度建議，派遣車輛前往合適的站點進行支援，在仿真層面驗證了新方法的有效性，為移動互聯網時代的公交調度提供了可行參考。