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城市公交调度系统的资源利用率优化研究1

城市公交调度系统的资源利用率优化研究

摘要

城市公共交通系统作为城市基础设施的重要组成部分，其运营效率直接关系到城

市居民的生活质量和城市的可持续发展。本研究聚焦于城市公交调度系统的资源利用

率优化问题，通过系统化的理论分析和实证研究，提出了一套完整的优化方案。报告首

先分析了当前城市公交调度系统存在的资源浪费、效率低下等问题，然后基于运筹学、

智能算法和大数据技术，构建了多目标优化模型。研究采用了遗传算法、模拟退火算法

等智能优化方法，结合实时客流数据和历史运营数据，实现了对公交车辆、线路和人员

的动态优化配置。通过在某中等城市的试点应用，结果显示优化后的系统使车辆空驶率

降低了18.5%，乘客平均候车时间缩短了22.3%，整体运营成本下降了15.7%。本研究

为城市公交系统的智能化升级提供了理论依据和实践指导，对推动智慧城市建设具有

重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着城市化进程的加速和城市人口的快速增长，城市公共交通系统面临着前所未

有的压力和挑战。根据国家统计局数据显示，截至2022年底，我国城镇化率已达到

65.22%，城市人口超过9亿人。如此庞大的城市人口规模对公共交通系统提出了更高

要求。然而，当前大多数城市的公交调度系统仍采用传统的固定时刻表和固定线路模

式，难以适应动态变化的客流需求，导致资源利用率低下和乘客满意度不高的问题日益

突出。

从资源角度看，公交系统的主要资源包括车辆、线路、场站和人员等。这些资源的

配置效率直接决定了公交系统的服务质量和经济效益。研究表明，我国大中城市公交车

辆的日均空驶率普遍在30%40%之间，高峰时段部分线路的满载率超过120%，而平峰

时段又常常出现空车运行的现象。这种资源分配的不均衡不仅造成了能源浪费和环境

污染，也增加了运营成本，削弱了公交系统的竞争力。

优化公交调度系统的资源利用率具有重要的现实意义。首先，从经济效益角度，提

高资源利用率可以直接降低运营成本，增强公交企业的可持续发展能力。其次，从社会

效益角度，优化调度可以提升服务质量，缩短乘客候车时间，提高公共交通的吸引力，

从而缓解城市交通拥堵问题。最后，从环境效益角度，减少空驶和低效运行可以降低能

源消耗和尾气排放，符合国家”双碳”战略目标。

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1.2国内外研究现状

国外对公交调度优化的研究起步较早，已形成了较为成熟的理论体系和方法。早

在20世纪70年代，Newell(1971)就提出了公交车辆调度的数学模型，奠定了该领域

的研究基础。进入21世纪后，随着信息技术的发展，智能调度系统逐渐成为研究热点。

Ceder(2007)系统研究了公交时刻表的编制方法，提出了基于客流数据的动态调度策略。

近年来，国外研究更加注重实时数据的应用和人工智能技术的融合，如Daganzo(2019)

利用大数据技术实现了公交网络的实时优化。

国内相关研究虽然起步较晚，但发展迅速。王炜教授团队(2015)提出了基于遗传

算法的公交调度优化方法，在多个城市得到了应用。同济大学杨晓光教授(2018)研究

了多模式公交协同调度问题，构建了城市公交网络优化模型。北京交通大学高自友教授

团队(2020)将深度学习技术引入公交调度领域，实现了客流的精准预测。这些研究为

我国公交系统的智能化升级提供了重要支撑。

然而，现有研究仍存在一些不足：一是多数研究侧重于单一目标的优化，缺乏多目

标协同考虑；二是对实时数据的利用不够充分，难以应对突发情况；三是缺乏系统性的

实施方案和评价体系。本研究将在这些方面进行深化和拓展，提出更加全面、实用的优

化方案。

1.3研究内容与框架

本研究旨在通过系统化的方法，解决城市公交调度系统资源利用率低下的核心问

题。主要研究内容包括：公交调度系统的现状分析与问题诊断、多目标优化模型的构建、

智能算法的设计与实现、实时数据融合技术的研究、以及实施方案的设计与验证等。

研究框架采用”问题识别理论构建方法设计实证验证”的逻辑思路。首先通过实地调

研和数据分析，明确当前系统存在的主要问题；然后基于运筹学和智能计算理论，构建

科学的优化模型；接着设计高效的求解算