随机行程时间的电动公交调度模型
来源：中国血液净化杂志2023年第6期北京时间：
作者：巫威眺, 林越, 李余, 靳文舟, 李成
单位：1. 华南理工大学土木与交通学院, 广东 广州 510641;2. 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心, 北京 100029"],"fundList_en":["National Natural Science Foundation of China (72071079, 52272310); Open Project of Key Laboratory of Intelligent Transportation Industry of Urban Public Transportation, China Academy of Transportation Sciences (2022-APTS-06); Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation (2023A1515011696); Key Research and Development Program of Guangzhou (202206030005, 202103050002, 202206010056)
摘要：在低碳发展政策指引下，全国各地已开始普及电动公交。然而，由于电动公交车技术性能和运营环境的特点，如续驶里程、充电时长约束、随机路网环境等，为电动公交车辆和充电调度带来新的挑战。随机行程时间导致车次衔接中存在延误，由于连续车次任务的相依性，上游车次延误可能造成下游车次晚点，引发车次延误传播的“连锁反应”，致使车次和充电计划的风险承受能力变得非常脆弱，电动公交调度的效能无法得到充分释放。考虑电动公交调度问题中的车次延误传播效应，在分析随机行程时间对电动公交车次与充电计划影响的基础上，从单线调度到区域调度模式建立优化模型获得经济可靠的公交调度方案。首先，运用网络流模型描述电动公交调度过程，并引入马尔科夫过程刻画延误传播效应。在此基础上，计算期望等待时间、期望延误时间等服务质量指标并纳入到目标函数，建立混合整数线性规划模型。然后，运用多商品流模型，将单线调度模型拓展为通用的区域调度模型，设计“延误状态层”用以计算延误时间分布并提高计算效率。最后，以广州市的2条电动公交线路实际数据进行案例分析，调用商业求解器Gurobi获得精确解。结果表明：充电计划的最优时间窗间隔为40 min；在最优调度方案下，车辆能充分利用日间运营的闲暇时段进行充电，且这一特性不受时间窗间隔大小的影响；随着延误惩罚系数的增加，期望延误时间均值先减少后保持波动，当延误惩罚系数大于2 元·min<sup>-2</sup>时，期望延误时间均值小于15 s，相较传统模型降低幅度超过50%，说明模型能有效降低行程延误；随着延误惩罚系数的增加，期望等待时间均值先增加后保持波动，说明模型可以智能调整车次之间的衔接顺序，增加等待时间作为缓冲时间，从而减少延误的发生。
关键词：交通工程,公共交通,混合整数规划,车辆调度问题,随机行程时间,延误传播
基金资助：国家自然科学基金项目(72071079,52272310);交通运输部科学研究院城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室 开放课题(2022-APTS-06);广东省自然科学基金项目(2023A1515011696);广州市重点研发计划项目(202206030005, 202103050002,202206010056)
