公交企业安全运营管理创新策略研究
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镇村预约响应智能公交出行系统模型及仿真研究一、项目概述镇村地区由于客流量较低、出行需求分散且不规律，常规公交车辆空载率高，企业运营效益较低，经常发生“车来人不在，人等车不来”的情况。为提高农村居民出行幸福感，解决农村居民出行最后一公里难的问题，本项目提出一种镇村预约响应智能公交调度系统。在已知乘客预约需求量、车辆载客容量、车队规模等条件下，同时考虑企业运营成本和乘客满意度，将车辆运输成本和乘客等待时间惩罚费用之和作为目标函数，建立基于乘客动态需求的有时间窗约束的灵活型公交路径优化调度模型。以浙江省湖州市石淙镇公交线路为例进行了仿真实验，结果表明：镇村预约响应智能公交和传统公交相比，可以有效缩短行车距离和乘客出行时间，能降低企业运营成本，较好地满足乘客的需求、提高公交运营系统的调度效率，在镇村等低需求地区具有一定的可行性。图1 镇村预约响应智能公交系统界面二、主要研究内容及结论（一）主要研究内容（1）预约响应式公交调度与路径优化模型构建本模型的研究目的是找到一组使车辆运输成本总和最小，并且乘客满意度最高的行驶路径。模型的目标函数包含两部分：一是企业运营成本；二是时间惩罚函数。通过引入时间惩罚函数来量化乘客满意度，乘客满意度越高则时罚函数值越小，乘客满意度越低则时间惩罚函数值越大。因此，满足企业运营成本最小和乘客满意度最高的双目标优化问题即转换为企业运营成本和时间惩罚成本总和最小的单目标优化问题。本模型求解思路如下：首先根据服务区域内各个需求响应站点的预约信息确定需求响应站点的乘客出行需求量和出行时间；其次，根据提出预约申请的站点分布情况、乘客出行时间的约束及服务区域内路网信息等，确定接驳方法和形式；再次，将预约信息和设计参数等数据输入计算机系统，利用需求响应式接驳公交调度软件生成初始路径优化方案，包括各接驳车辆的行驶路径、车辆时刻表和各个需求响应站点的上下车乘客数量；在车辆行驶过程中，还需要根据响应需求不断地进行检查与反馈信息，直到能满足各预约响应乘客的出行需求，且整个调度系统目标函数值最小；最后，生成各接驳车辆的最优行驶路径及到达各需求响应站点的时刻表，路径优化和车辆调度任务完成。（2）模型求解Cplex是一种数学优化技术。主要用于提高效率、快速实现策略并提高收益率。使用 WebSphere ILOG Cplex 的数学优化技术可以就资源的高效利用做出更佳决策。使用 Cplex，可以将复杂的问题表现为数学规划 (Mathematic Programming) 模型。利用高级优化算法快速找到模型的解决方案。在本公交预约响应模型中，存在多辆公交调度，多个乘客上、下客站点。为了最小化公交公司的运营成本，减少乘客的等待时间、提升乘客的出行体验，本项目使用数学规划对进行建模，并求解整体成本最小化的路线规划方案。（3）系统搭建镇村预约响应智能公交仿真系统的开发过程主要分为需求分析、架构设计、数据库设计、前后端环境搭建，代码编写，数据交互，功能测试，性能优化等过程。其中前端部分基于高德地图开放平台的webApi进行二次开发，结合JQuery、Vue等框架搭建系统大屏界面，并在Console中进行调试。后端部分采用PythonWeb开发生态下最轻量的Flask框架，并集成了PyMysql进行与数据库的交互，集成了Cplex进行算法的优化与实现，集成了Cors进行了跨域的处理，继承了Pandas和Numpy进行数据的分析和处理，等等。前后端接口的调试在Postman进行，并严格规范接口各参数返回值的定义，便于进行合作开发。（二）主要结论（1）镇村预约响应智能公交和传统公交相比，能够有效缩短行车距离，降低企业运营成本。（2）镇村预约响应智能公交和传统公交相比，能够减少乘客出行时间，同时较好地满足乘客的需求。（3）镇村预约响应智能公交和传统公交相比，能提高公交运营系统的调度效率，在镇村等低需求地区具有一定的可行性。三、研究成果及创新（一）研究成果（1）预约响应式公交调度与路径优化模型（2）镇村预约响应智能公交系统以下是镇村预约响应智能公交系统的部分截图：在系统大屏的正中间是实时的地图界面，显示了换乘中心和七个乡村站点，系统启动时获取调度的结果，相应车辆会在地图中实时地沿路线移动，并在相应站点停车上下乘客。大屏的左上角是今日已完成订单的数量，分为响应单和预约单，并显示其各自百分比。左侧中间部分是各行驶车辆的相关信息，包括车辆编号、车上人数、下一站点、下下站点等信息。左侧下方是各站点的等待乘客数。大屏的右上角是目前总订单数，下方是在行驶的车辆数、已完成的订单数以及当前订单数。当前订单即对应下方订单状态模块。订单状态模块包括了各个订单的订单编号，上车站点、下车站点、订单人数（考虑到老人小孩可能不太方便使用手机，其儿女或父母会代其下单，因此可以一单多人）、以及根据算法计算出的分配车辆。除此之外，预留出了一些接口供后续功能扩展的使用，如左上角数据汇总看板，在数据达到一定数量时可以进行数据的分析和数据可视化的展示。地图中右上角有车辆按钮，可以显示各车辆的信息，如司机姓名、工作时间等。大屏右上角石淙镇下方还有多个选择，可以切换到不同城市县镇的公交运营情况，方便管理人员的观看。此外，右上角还有实时的时间显示和退出系统的按钮。以上所有数据均实时显示，并与数据库中数据实现双向绑定。（二）主要创新点（1）两种新型业务模式场景结合1. 预约模式：服务有计划和日常通勤的出行需求，比如：上学、上班、买菜等，通过App或人工方式提前进行预约，调度中心提前根据出行需求定制线路。2. 响应模式：服务居民临时突发的出行需求，比如：办事、就医、恶劣天气等，通过一键响应，15分钟内完成接驳。故本项目的预约响应式公交并不是传统的定制公交，传统的定制公交虽然也在很大程度上实现了根据乘客的预约需求建立的灵活型公交路径优化算法,但其前提条件是乘客需提前发出预约或假设乘客需求已知,相对即时预约来说均属于“静态需求”。然而,本项目的预约响应式公交更考虑了在乘客出行过程中,往往会根据出行需要发出临时需求或即时预约,而灵活型响应公交会根据乘客的“动态需求”,计算因动态需求变化导致的车辆接驳行程时间变化,即时调整线路实现路径的动态优化。在传统的有计划、长期预约模式下，本项目更关注于服务乘客临时突发的出行需求。（2）引入软时间窗和时间惩罚函数本项目在大多数单换乘站点无时间窗的需求响应式接驳公交路径优化模型基础上，考虑了乘客对接驳车辆到达站点的时间有约束的情况，引入了时间惩罚函数，建立了单换乘站点有时间窗的预约响应式公交路径优化模型。这样更加符合居民出行的实际情况，提高居民公交出行满意度，也进一步完善了需求响应式接驳公交服务系统的运营模式。（3）实时智能调度系统开发本项目结合如今“互联网+”大趋势，将数据可视化、进行大数据利用，构建数据库，完成可视化大屏构建和公交智能调度系统的开发。化繁为简，实现各项数据可视化，直观展示信息。不仅加快了数据传递速度，更增强了数据显示的多维性。整个运营过程的车辆调度和路径优化能根据乘客需求实现及时调整变化。本项目的系统将自动分析出行需求与运力供给，最优化调度车辆，大幅降低人工干预运营，提高工作效率与资源利用率，实现出行智能化服务，提高居民出行效率和镇村公交的运营效率。
作者：东南大学交通学院李铁柱教授团队litiezhu@seu.edu.cn封面图片：邹茵