吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (6): 2030-2037.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230931

• 交通运输工程·土木工程 • 上一篇    下一篇

考虑公交与地铁换乘需求的公交时刻表优化

赖元文(),陈艳生,王书易,张宇龙,朱新运   

  1. 福州大学 土木工程学院,福州 350116
  • 收稿日期:2023-09-03 出版日期:2025-06-01 发布日期:2025-07-23
  • 作者简介:赖元文(1981-),男,副教授,博士.研究方向:公共交通运营与管理.E-mail:laiyuanwen@fzu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年基金项目(52302406)

Bus schedule optimization considering bus and metro interchange needs

Yuan-wen LAI(),Yan-sheng CHEN,Shu-yi WANG,Yu-long ZHANG,Xin-yun ZHU   

  1. College of Civil Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350116,China
  • Received:2023-09-03 Online:2025-06-01 Published:2025-07-23

摘要:

在考虑公交与地铁之间换乘需求的情况下,提出了一种全天的公交时刻表优化方法。首先,构建了一个优化模型,旨在最小化乘客候车时间成本和公交企业运营成本。然后,设计了遗传-模拟退火混合算法进行求解。最后,以福州市公交1路上行方向为例,验证了本文模型及算法的有效性和实用性。时刻表优化后,B-M模式、M-B模式和非换乘模式下乘客候车时间成本平均降低了19.30%,公交企业运营成本由于公交发车次数的增加而提升了4.95%,系统总成本节约了5.05%。

关键词: 城市交通, 时刻表优化, 遗传-模拟退火混合算法, 换乘需求, 候车时间

Abstract:

An all-day bus schedule optimization method was proposed in consideration of passengers' demand between the bus and the metro. Firstly, with the goal of minimizing the cost of passenger waiting time and the operating costs of public transportation enterprises, an optimization model was constructed. Then, a genetic-simulated annealing hybrid algorithm was designed to solve the model. A case study of the upward direction of the No. 1 bus in Fuzhou was selected to verify the effectiveness and practicability of the proposed model and algorithm. After optimizing the schedule, the average waiting time cost of passengers in B-M mode, M-B mode, and non-transfer mode has been reduced by 19.30%. Public transportation enterprises' operating costs have increased by 4.95% due to increased bus departures, but the total system cost has decreased by 5.05%.

Key words: urban traffic, schedule optimization, genetic-simulated annealing hybrid algorithm, interchange needs, waiting time

中图分类号: 

  • U491

表1

测试函数属性"

测试函数搜索范围理论最优值目标精度
f1x(-10,10)3 600e-5
f2x(-10,10)186.73e-5
f3x(-10,10)0e-5

图1

迭代结果"

表2

各换乘站点处的换乘需求(以7:00~9:00为例)"

公交换乘站点地铁换乘站点换乘模式换乘人数/人
白湖亭站白湖亭站B-M15
M-B33
盖山路口站B-M23
M-B33
三叉街站三叉街站B-M46
M-B55
三叉街口站B-M34
M-B24
埔顶站上藤站B-M10
M-B17
桥南站B-M27
M-B36
台江后洲站达道站B-M15
M-B29
达道站B-M31
M-B39
茶亭站茶亭站B-M30
M-B19
南门站南门兜站B-M61
M-B43
道山路口站B-M58
M-B33
南街站东街口站B-M39
M-B29

表3

各公交站点处的非换乘人数"

站点

编号

站点名称非换乘人数/人

站点

编号

站点名称非换乘人数/人
1白湖亭站3612文化宫站80
2盖山路口站4913省人民医院站29
3三叉街新村站3714洋头口站64
4三叉街站7615茶亭站50
5三叉街口站4716南门站74
6埔顶站4417道山路口站51
7桥南站8518南街站63
8闽江之心站4919鼓楼站96
9台江天华站5220福三中站90
10台江后洲站6421西湖站36
11达道站9322西门站20

表4

时段划分"

时段编号时段时长/min
15:00~7:00120
27:00~9:00120
39:00~12:00180
412:00~14:00120
514:00~17:00180
617:00~19:00120
719:00~21:00120
821:00~23:00120

表5

模型及算法参数"

参数

符号

参数属性

参数

取值

参考

文献

hB,min公交最小发车间隔/min5
hB,max公交最大发车间隔/min60
Up公交线路单位里程的运营成本/(元·km-15.97
K公交线路的最大发车次数/(次·h-112
Vp乘客的平均步行速度/(km·h-14.417
Uc乘客单位候车时间价值/(元·min-10.3718
Pc交叉概率0.819
Pm变异概率0.0119
P种群规模10019
Gmax最大进化次数2019
α冷却系数0.9920

图2

迭代结果"

表6

公交1路上行方向发车时刻表"

时段编号发车时刻发车间隔/min
105:00;05:12;05:24;05:36;05:48;06:00;06:12;06:24;06:36;06:48;07:0012
207:08;07:16;07:24;07:32;07:40;07:48;07:56;08:04;08:12;08:20;08:28;08:36;08:44;08:52;09:008
309:10;09:20;09:30;09:40;09:50;10:00;10:10;10:20;10:30;10:40;10:50;11:00;11:10;11:20;11:30;11:40;11:50;12:0010
412:11;12:22;12:33;12:44;12:55;13:06;13:17;13:28;13:39;13:5011
514:02;14:14;14:26;14:38;14:50;15:02;15:14;15:26;15:38;15:50;16:02;16:14;16:26;16:38;16:5012
617:02;17:11;17:20;17:29;17:38;17:47;17:56;18:05;18:14;18:23;18:32;18:41;18:50;18:599
719:12;19:25;19:38;19:51;20:04;20:17;20:30;20:43;20:5613
821:11;21:26;21:41;21:56;22:11;22:26;22:41;22:5615

表7

各项指标对比"

对比项优化前优化后优化比例/%
发车次数/次96100-4.17
B-M模式下的乘客候车时间成本/元362.10307.3015.13
M-B模式下的乘客候车时间成本/元710.20539.6024.02
非换乘模式下的乘客候车时间成本/元3 511.502 852.6018.76
公交企业运营成本/元6 361.606 693.00-4.95
系统总成本/元10 945.4010 392.505.05
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