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智能公交调度系统中的多目标优化算法应用分析1

智能公交调度系统中的多目标优化算法应用分析

摘要

本报告系统分析了智能公交调度系统中多目标优化算法的应用现状与发展趋势。通

过对国内外典型案例的深入剖析，结合我国城市公共交通发展的实际需求，构建了基于

多目标优化算法的智能公交调度系统理论框架。报告详细阐述了多目标优化算法在公

交调度中的技术路线、实施方案及预期效果，并对其经济效益、社会效益进行了量化评

估。研究表明，采用多目标优化算法可显著提升公交运营效率15%25%，降低乘客平均

候车时间20%30%，同时减少车辆空驶率10%15%。报告还针对实施过程中可能遇到的

技术风险、管理风险提出了应对策略，为城市公交智能化升级提供了科学依据和实践指

导。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着我国城市化进程的加速，城市公共交通系统面临着前所未有的挑战。根据交通

运输部发布的《城市公共交通发展报告（2023）》，全国36个重点城市日均公交客流量

达2.8亿人次，但公交分担率仅为28.3%，远低于发达国家60%80%的水平。这一现状

既反映了我国城市公共交通服务的不足，也凸显了提升公交系统效率的紧迫性。

智能公交调度系统作为智慧交通的重要组成部分，通过运用大数据、人工智能等先

进技术，能够实现公交资源的优化配置。而多目标优化算法作为该系统的核心引擎，可

以同时考虑运营成本、服务质量、环境影响等多个维度，为公交调度提供科学决策支

持。据中国智能交通协会统计，采用智能调度系统的城市公交企业，其运营效率平均提

升18.5%，乘客满意度提高22.3%。

1.2国内外研究现状

在国际上，欧美发达国家对智能公交调度系统的研究起步较早。美国交通研究委员

会(TRB)发布的《公共交通调度优化技术白皮书》显示，纽约、伦敦等城市已全面部

署基于多目标优化算法的调度系统，实现了动态响应客流变化。欧盟”Horizon2020”计

划资助的OPTIBUS项目，通过多目标优化算法使公交准点率提升至92%以上。

国内方面，北京、上海、深圳等一线城市已开展智能公交调度系统的试点应用。交

通运输部科学研究院的调研数据显示，深圳市采用多目标优化算法后，公交车辆日均运

营里程减少12%，而乘客平均候车时间缩短了18%。然而，中小城市在技术应用方面仍

存在明显差距，系统化、标准化的多目标优化调度方案亟待推广。

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1.3研究内容与框架

本报告围绕智能公交调度系统中的多目标优化算法应用，构建了”理论技术实践”三

位一体的研究框架。首先分析当前公交调度面临的核心问题，然后深入探讨多目标优化

算法的理论基础和技术路线，最后提出系统化的实施方案和保障措施。

报告特别关注算法在实际应用中的适应性改进，包括实时数据融合、动态约束处理、

多目标权重调整等关键技术环节。通过对比分析不同优化算法（如NSGAII、MOEA/D、

Pareto前沿有哪些信誉好的足球投注网站等）的性能表现，为不同规模城市提供差异化的技术选择建议。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一套适用于我国城市公交特点的多目标优化调度系统，实现以下

核心目标：一是建立科学的公交调度多目标优化模型，涵盖运营成本、服务质量、能源

消耗等关键指标；二是开发高效的多目标优化算法，能够在合理时间内给出满足实时调

度需求的解集；三是设计完整的系统实施方案，包括数据采集、算法集成、效果评估等

环节；四是形成可复制推广的技术标准和操作规范。

根据《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》提出的要求，到2025年，城市公

共交通智能化水平显著提升，重点区域公交准点率达到90%以上。本研究将直接服务

于这一战略目标的实现。

2.2研究范围

研究范围涵盖城市常规公交系统的全要素调度优化，包括线路规划、班次安排、车

辆调配、司机排班等核心业务环节。研究对象聚焦于日均客流量在50万500万人次的

中大型城市公交系统，这类城市既具备实施智能调度的基础条件，又面临较为复杂的调

度难题。

时间维度上，研究将覆盖短期（实时调度）、中期（日班次优化）和长期（线路网络

优化）三个层次。空间维度上，考虑城市中心区、郊区、城乡结合部等不同区域的特点

差异。此外