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⛄ 内容介绍
在公交客流稀疏地区，需求响应式接驳公交（DRFB）已成为解决“最后一公里”公交服务，提高公交竞争力和吸引力的重要措施。然而，受道路交通影响，干线公交的实际到站与计划到站时间可能会存在偏差，导致DRFB与干线公交时刻表不相协调，影响换乘效率，增加公交出行成本，降低公交系统的服务效能。基于干线公交到达换乘站非准点情景，通过时间轴和关键点的识别，建立时刻表优化模型，以企业运营成本、乘客乘车时间成本为优化目标。根据干线公交运行状态调整DRFB调度方案，优化运行时刻表。最后，以南京市机场专线为例，对两种情景下DRFB的时刻表模型进行仿真分析，确定最优行驶路线及运行时刻表。
⛄ 部分代码
%% 所有数据获取界面
function data = GetData()
data.nodeNum = 15; % 节点数
data.K = 3; % 车辆数
data.lineNum = 3;
data.dis = [ %节点间距离
[0.00 849.74 870.74 1542.53 491.49 877.43 906.46 1308.11 349.97 1501.82 549.34 1452.21 507.69 1064.15 1073.06 1332.13]
[ 849.74 0.00 1328.22 2083.07 1004.32 1478.44 1619.92 33.25 700.24 2279.54 1360.65 2288.20 772.29 1304.10 1914.93 1943.65]
[ 870.74 1328.22 0.00 755.13 390.00 253.48 512.92 833.87 1196.17 1144.06 1154.08 1355.21 1366.99 1932.11 1374.58 2039.12]
[1542.53 2083.07 755.13 0.00 1117.00 665.17 719.60 584.87 1889.46 845.36 1632.02 1240.84 2050.03 2554.83 1588.29 2458.20]
[ 491.49 1004.32 390.00 1117.00 0.00 476.95 628.73 1035.82 806.87 1303.57 875.86 1398.28 978.62 1555.48 1236.12 1747.63]
[ 877.43 1478.44 253.48 665.17 476.95 0.00 262.24 596.20 1224.44 897.98 1033.95 1102.93 1385.02 1903.46 1166.94 1906.53]
[ 906.46 1619.92 512.92 719.60 628.73 262.24 0.00 414.46 1253.98 676.71 912.66 842.42 1397.85 1854.55 939.53 1748.44]
[1308.11 2033.25 833.87 584.87 1035.82 596.20 414.46 0.00 1650.58 320.76 1211.04 661.68 1785.11 2193.37 1038.21 1956.25]
[ 349.97 700.24 1196.17 1889.46 806.87 1224.44 1253.98 1650.58 0.00 1827.43 695.87 1733.42 174.52 788.03 1266.68 1262.43]
[1501.82 2279.54 1144.06 845.36 1303.57 897.98 676.71 320.76 1827.43 0.00 1289.67 430.07 1943.55 2279.94 969.58 1921.43]
[ 549.34 1360.65 1154.08 1632.02 875.86 1033.95 912.66 1211.04 695.87 1289.67 0.00 1094.79 740.20 991.50 571.49 885.20]
[1452.21 2288.20 1355.21 1240.84 1398.28 1102.93 842.42 661.68 1733.42 430.07 1094.79 0.00 1817.12 2046.82 633.00 1570.59]
[ 507.69 772.29 1366.99 2050.03 978.62 1385.02 1397.85 1785.11 174.52 1943.55 740.20 1817.12 0.00 620.37 1307.06 1171.91]
[1064.15 1304.10 1932.11 2554.83 1555.48 1903.46 1854.55 2193.37 788.03 2279.94 991.50 2046.82 620.37 0.00 1436.12 845.21]
[1073.06 1914.93 1374.58 1588.29 1236.12 1166.94 939.53 1038.21 1266.68 969.58 571.49 633.00 1307.06 1436.12 0.00 952.74]
[1332.13 1943.65 2039.12 2458.20 1747.63 1906.53 1748.44 1956.25 1262.43 1921.43 885.20 1570.59 1171.91 845.21 952.74 0.00]
];
data.time = [ % 节点间运行时间
[0 3 3 6 2 4 4 5 1 6 2 6 2 4 4 5]
[3 0 5 8 4 6 6 8 3 9 5 9 3 5 8 8]
[3 5 0 3 2 1 2 3 5 5 5 5 5 8 5 8]
[6 8 3 0 4 3 3 2 8 3 7 5 8 10 6 10]
[2 4 2 4 0 2 3 4 3 5 4 6 4 6 5 7]
[4 6 1 3 2 0 1 2 5 4 4 4 6 8 5 8]
[4 6 2 3 3 1 0 2 5 3 4 3 6 7 4 7]
[5 8 3 2 4 2 2 0 7 1 5 3 7 9 4 8]
[1 3 5 8 3 5 5 7 0 7 3 7 1 3 5 5]
[6 9 5 3 5 4 3 1 7 0 5 2 8 9 4 8]
[2 5 5 7 4 4 4 5 3 5 0 4 3 4 2 4]
[6 9 5 5 6 4 3 3 7 2 4 0 7 8 3 6]
[2 3 5 8 4 6 6 7 1 8 3 7 0 2 5 5]
[4 5 8 10 6 8 7 9 3 9 4 8 2 0 6 3]
[4 8 5 6 5 5 4 4 5 4 2 3 5 6 0 4]
[5 8 8 10 7 8 7 8 5 8 4 6 5 3 4 0]
];
data.passInf_str=[ % 用户信息字符串表示
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["2" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["3" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["2" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["3" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["4" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["2" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["2" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["2" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["1" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
["4" "7:00" "7:30" "8:10" "8:30"]
];
data.lines=[ % 原站点线路
"0-10-12-14-2-11-0"
"0-6-7-9-5-1-13-0"
"0-8-5-3-4-15-0"
];
data.startTime_str = [ "7:30" "7:30" "7:30"]; % 原站点出发时间
for i=1:data.nodeNum % 将用户信息字符串表示转成数字表示
for j = 1:5
if j == 1
data.passInf(i,j) = str2num_my(data.passInf_str(i,j));
else
data.passInf(i,j) = timeToNum(data.passInf_str(i,j));
end
end
end
for i = 1:data.K
data.startTime(i) = timeToNum(data.startTime_str(i));
end
for i = 1:data.lineNum
line = data.lines(i).split('-');
for j = 2:length(line)-1
node = str2num_my(line(j));
node_pre = str2num_my(line(j-1));
if j == 2
data.node_time(node) = data.startTime(i) + data.time(1, node+1);
else
data.node_time(node) = data.node_time(node_pre) + data.time(node_pre + 1, node+1);
end
end
end
for i =1:data.nodeNum
data.node_time_str{i} = numToTime(data.node_time(i));
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 宋晓鹏, 韩印, 姚佼. 基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型[J]. 上海理工大学学报, 2014, 36(4):6.
[2] 辛怡, 霍娅敏. 基于NSGA-Ⅱ算法的需求响应式公交多目标线网优化模型[J]. 综合运输, 2022(002):044.
[3] 楚小兰, 张进杰. 紧急制动下驾驶员的坐姿仿真变化及损伤研究[J]. 建模与仿真, 2023, 12(2):16.
[4] 黄艳国, 韩亮, 张硕,等. 基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(19):6.
