【正文】 通過仿真模型可以對運營方案進行優(yōu)化。（2）實現(xiàn)了依據(jù)監(jiān)控信息的實時調度。（3）針對大型活動及突發(fā)事件的應急能力差。圖94 采取措施前仿真過程圖（藍色車輛為29路車輛）圖95 采取措施后仿真過程圖（藍色車輛為29路車輛）圖96 公交站臺仿真建模53路站臺各方案等待觀眾密度隨時間變化如下圖所示。圖66 線路配流方案選擇及參數(shù)設置圖67 配流結果明細表格該模塊可統(tǒng)計線路調整前后具體線路的斷面流量、上下車人數(shù)變化情況。圖50 調度計劃審批界面示例1圖51 調度計劃審批界面示例2實時調度子系統(tǒng)是公交車調度系統(tǒng)的核心模塊，主要實現(xiàn)行車實時調度、調度日志管理和簽到管理功能。最后，考查約束條件，約束條件可用公式表示為：其中a是代表為該區(qū)域設定的最低車輛空閑率的常數(shù)。多級隊列的劃分依據(jù)是任務的緊急程度，在本系統(tǒng)中將任務按優(yōu)先級劃分為三類：第一類是重大事故；第二類是重要地點；第三類是普通任務。將所有資源子集及其相似性關系定義成一張無向圖G=V，E，每個結點vi代表一個子集，如果兩個資源子集具有相似性，則在這兩個子集結點vi和vj之間有一條邊，表示為（vi, vj），所有邊的集合構成E。本子課題提出并實現(xiàn)了一種基于多隊列的最優(yōu)路徑的救援任務調度算法，支持集中與分布式相接和的調度模式，支持分級策略。在任何時候都不會因為一臺數(shù)據(jù)庫服務期的問題而導致系統(tǒng)不能正常工作。t+1時刻，系統(tǒng)A發(fā)送消息，消息M(x+1,r`,c`)，序號為x+規(guī)則為r`、內容為c`。其中消息在隊列以FIFO（先進先出）或優(yōu)先級方式存儲。 “智能公交搶修救援調度系統(tǒng)”軟件本子課題自主開發(fā)實現(xiàn)了“智能公交搶修救援調度系統(tǒng)”軟件。（6）保修分公司在指揮中心指導下完成搶修救援工作，并將調度結果實時反饋給指揮中心。圖33顯示了新的搶修救援調度模式。②制定初步制定測試方案按照方式劃分比例的不同，調整的比例可以根據(jù)總量的大小與分擔的比例大小來確定。在確定測試對象的基礎上，建立系統(tǒng)增壓方法?；诖?，選擇了模糊評價方法作為評價的方法。在此基礎上，根據(jù)觀眾規(guī)模與來源的不同，分為進場時段、散場時段、非比賽時段，分別制定相應的公交方案。具體分析如下：1）場站選型方法依據(jù)場站的位置及規(guī)模等因素，將場站分為中途站與樞紐站；將中途站分為港灣式與在線式；場站及樞紐都由?？课唤M成，將?？嘉环譃橹本€式、通過式、鋸齒式、斜排式等四種，并總結了國內外研究中公交場站優(yōu)缺點及各自適應性。用公式表示如下：式中：P—公交線路的客流量；Di—某一條線路第i個公交站點的觀眾客流量；N—某條公交線路的站點個數(shù)。對第一、二、三類交通小區(qū)，則小區(qū)的觀眾生成量由地面公交站點和軌道交通站點共同承擔。線路服務區(qū)域內的客流量的大小，決定了線路的客流量。圖31 K=1時含等效駐車點的多場館公交應急疏散拓撲結構圖在定義了等效駐車點之后，多場館循環(huán)調車模型就可以簡化為多場館不循環(huán)調車模型： 其中 多場館不循環(huán)調車的一般模型為： 其中，右半部分表示車輛由大型場館到疏散地所消耗的疏散能耗，為常數(shù)，并不影響模型的優(yōu)化求解。⑵改進的Dijkstra算法Dijkstra算法適用于計算某指定節(jié)點到圖中其他所有節(jié)點的最短路，算法迭代終止的條件為。算法每執(zhí)行一步，把某一節(jié)點的標號改變成標號，經(jīng)過有限步以后，就可以把所有的標號都改變成標號，即獲得了從源點到網(wǎng)絡中任一節(jié)點的最短路徑，標號過程結束。如果是，則停止計算，否則轉到下一步。圖30 單純形法的求解思路2 表上作業(yè)法運輸問題雖然也屬于線性規(guī)劃范疇，但如果采用單純形法求解就比較復雜。圖29 多場館循環(huán)公交應急疏散拓撲結構圖為了透徹的研究公交應急調度模型，下面把模型所需要的基本信息詳盡的表示出來。公交應急疏散也采用拓撲學中的研究方法，將駐車點、場館和疏散地定義為點，把駐車點與場館、場館與疏散地之間的連接道路定義為鏈路（在本文中，其有效長度定義為駐車點與場館、場館與疏散地之間的最小行程距離）。該體系主要包括的預案編制的目的、依據(jù)以及預案發(fā)布、執(zhí)行的單位，預案執(zhí)行的流程以及預案的評價與更新等內容。在此基礎上，通過實時調度系統(tǒng)，結合道路情況和客流變化，合理調整調度方案，高效處理公交運營過程的突發(fā)情況，合理地利用公交調度資源。（2）專用線路與普通線路車輛優(yōu)化配置專用線路與普通線路車輛優(yōu)化配置研究思路為：1) 首先，結合城市實際，以乘客費用和公交公司運行費用最小化為目標，建立基于公交線路客流量的車輛優(yōu)化配置模型；2) 其次，以線路斷面流量、車輛容量、滿載率等作為智能公交車輛配置優(yōu)化的約束條件，建立線路車輛配置的目標規(guī)劃模型；3) 基于上述配流所得的專用線路和普通線路的斷面流量，根據(jù)車輛配置模型計算大型活動會期間線路上的配車量，包括：a. 專用線路配車量；；c. 普通線路平峰時段配車量；4) 最后，比對和計算大型活動期間普通線路高峰和平峰時段配車量的變化值，以此作為車輛調撥到專用線路優(yōu)化的依據(jù)。同時，基于大型活動會期間分時段的公交OD分布量數(shù)據(jù)，以場站規(guī)模、專用運營計劃、大型活動交通流量集散時段等為作為智能公交車輛駐車優(yōu)化的約束條件，提出智能公交車輛駐車的目標規(guī)劃和相應的求解算法。系統(tǒng)提供單替休、雙替休、輪班、輪休四種推班模式，并支持線路間混合配班，單班與整班不同勞動班型配班。智能公交實時調度系統(tǒng)是一個以公交日常調度管理模塊、GPS信息模塊、GIS地圖顯示模塊、數(shù)據(jù)庫模塊為支撐，集合了BP網(wǎng)絡預測模型、智能實時調度算法的智能系統(tǒng)。針對傳統(tǒng)公共交通運營靜態(tài)調度的不足，結合大型活動實際需求和公交日常運營中的主要問題，課題基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立了公交智能實時調度模型，即由智能實時調度系統(tǒng)模型擔當知識工程師的任務，將GPS數(shù)據(jù)與歷史行車數(shù)據(jù)轉化為系統(tǒng)知識，利用車輛智能調度算法，進行基于運行時間預測的提前調度，實現(xiàn)了一般情況下的調度及智能調度的算法。(2) 大型活動會期間“智能公交搶修救援調度軟件系統(tǒng)”的現(xiàn)場技術保障。通過仿真方法來對不同壓力條件下的公交調度方案進行測試。需求預測主要包括以下內容： （2）公交站臺布置的適用性研究公交?？空倦m然只占城市道路很短的一段或整個場站的一部分，也只是公交線路上一個站點，公交站臺的布置形式直接影響到了公交車輛的進出站時間，進而影響公交車輛的運行效率。主要包含以下內容：大型活動線路的駐車需求研究；大型活動線路駐車的特點研究；公交原有的駐車地點和規(guī)模研究；大型活動新增的駐車地點和規(guī)模研究；車輛調度適用模型與算法研究；司售人員調度適用模型與算法研究；目標規(guī)劃和雙層規(guī)劃的應用研究；3）大型活動公交運力組織研究大型活動公交運力需求研究；大型活動公交運力組織方法研究；大型活動常規(guī)公交和智能公交混合組織模式研究。主要包含以下內容：統(tǒng)計方法研究；道路情況、客流、車輛配比、發(fā)車間隔的關聯(lián)度研究構建系統(tǒng)平臺在以上理論研究的基礎上開發(fā)以下系統(tǒng)：1）公交運營計劃編制系統(tǒng)主要包含以下功能：客流調查，發(fā)車方案建立，計劃編制，勞動班次，假日換班，計劃審批，計劃安排，包專車，站務設施檢查，人員勞動排班，固定替班，管理備班管理及多種報表。2）公交車隊運營調度系統(tǒng)主要功能包括：實時調度（多種調度模式），行車日志，司售簽到，突發(fā)事件行車方案，異常到達電子路單，車輛實時地圖監(jiān)控，車輛數(shù)據(jù)的存儲和回放。構建系統(tǒng)平臺在以上理論研究的基礎上開發(fā)以下系統(tǒng)：1）公交駐車配置管理系統(tǒng)主要功能包括：場站實際地圖顯示，場站邏輯地圖顯示，場站分類顯示，場站屬性組合查詢，場站駐車實際地圖顯示，場站駐車邏輯地圖顯示。（3）場站交通組織設計的仿真優(yōu)化方法在大型活動比賽散場時，將有大量的觀眾涌向各個公交場站，有必要對觀眾進行組織和引導，使觀眾能有序上下車，并保證乘客在公交站內的安全和順利疏散，所以對站臺區(qū)域的行人交通組織方案的設計與優(yōu)化具有重要意義。（6）典型場館仿真測試分析在眾多大型活動比賽場館中，根據(jù)各賽場和賽事的特點，選擇代表性場館進行仿真測試分析。4．與智能公交運營調度系統(tǒng)接續(xù)銜接接口軟件的開發(fā)及實施(1) 按照課題總體組要求，確定公交搶修救援的后應急聯(lián)動接續(xù)銜接方案，制定數(shù)據(jù)傳遞協(xié)議；(2) 開發(fā)“公交搶修救援應急聯(lián)動接續(xù)銜接接口”軟件，并與智能公交運營調度系統(tǒng)集成。其主要模型如圖23所示。該系統(tǒng)不僅滿足了公交企業(yè)日常的調度管理作業(yè)需求，也利用高效的數(shù)據(jù)分析、預測技術對大量數(shù)據(jù)進行了知識挖掘，給予了調度員更多的輔助決策信息，從而提高了公共運營管理的“實時性”和處理突發(fā)事件的能力。同時提供模版復制、班型互換、以及連續(xù)配班功能。上述研究實現(xiàn)了各條線路人員、車輛的集中管理，統(tǒng)一調度，實現(xiàn)運輸資源在多條線路之間的動態(tài)優(yōu)化配置，提高智能公交資源的使用效率。（3）專用線路駐車優(yōu)化基于上述成果，通過公交車輛駐車模型，建立專用線路不同時段的動態(tài)駐車情況，具體內容如下：l 雙車場條件下的智能公交車輛駐車研究：針對專用線路調度多目標、多變量的動態(tài)特點，以線路運輸能力與運輸需求（公交客流）選到最優(yōu)匹配為目標，以場站規(guī)模、專用運營計劃等作為約束條件，建立雙車場多目標規(guī)劃模型，完成求解算法，求得專用線路車場分時段的動態(tài)駐車規(guī)模；l 單車場條件下的智能公交車輛駐車研究：以乘客的平均不方便程度和公交變公司的成本達最小為目標，以場站規(guī)模、專用運營計劃等作為約束條件，建立單車場多目標規(guī)劃模型，完成求解算法，求得專用線路車場分時段的動態(tài)駐車規(guī)模。開發(fā)實現(xiàn)的勞動配班子系統(tǒng)，可根據(jù)調度計劃安排相應的車輛以及司售人員，并可根據(jù)推班類型和推班規(guī)則進行智能推班。公交應急響應就是包括應急信息的發(fā)布、應急預案發(fā)布和應急車輛的調度。從拓撲學的觀點來看，公交應急疏散的網(wǎng)絡結構也是由一組點和鏈路組成的幾何圖形，這種幾何圖形就是公交緊急疏散的拓撲結構。在本文的研究問題中，將利用一下的基本信息進行優(yōu)化：⑴各駐車點與大型場館之間的最小行程距離；⑵各大型場館與其對應臨時疏散點之間的最小行程距離；⑶應急公交車由在大型場館與臨時疏散地之間循環(huán)利用次數(shù)的上限；⑷發(fā)生突發(fā)事件的大型場館需要緊急疏散的人員數(shù)量或所需的公交車數(shù)量；⑸每個駐車點停放的公交車數(shù)量以及平均每輛公交車的載客數(shù)量。由于運輸問題的約束方程組的系數(shù)具有特殊的結構，因此采用表上作業(yè)法比單純形法更為合適。⑶確定換入變量和換出變量，利用閉回路法進行調整，找出新的基可行解。記V為節(jié)點集合，為第步時具有標號節(jié)點的集合，為節(jié)點的父節(jié)點，為路段的權重，為節(jié)點到節(jié)點的最短路權。假設我們現(xiàn)在要計算某指定起點到某指定終點之間的最短路，則只需將迭代終止條件修改為：“若，則迭代停止”（即當終點獲得了標號時，則表明已經(jīng)找到了從指定起點到指定終點的最短路），其余的計算過程完全一致，得到改進的算法，此算法不再贅述。在求最優(yōu)解時只需關注左半部分，不難看出，這是一個供需不平衡的運輸問題。線路的服務區(qū)域由各公交站點的服務面積組成，因此，站點的服務區(qū)域是公交線路客流量預測的基礎。設該小區(qū)內，有n個公交站點服務區(qū)域，每個公交站點的服務區(qū)域大小為Si，同時小區(qū)內部有m個軌道交通站點服務區(qū)域，每個軌道交通站點的服務區(qū)域為Sj，若該小區(qū)內生成的交通量Ｑ，則公交站點與軌道交通站點的客流量，用模型計算表示如下：S．T． i，j不能同時為0式中：G—交通小區(qū)的觀眾出行量；n—交通小區(qū)內有服務區(qū)域的直達場館公交站點數(shù)目；m—交通小區(qū)內有服務區(qū)域的軌道交通站點的數(shù)目；qk—第k個公交站點吸引的觀眾數(shù)；pl—第l個軌道交通站點吸引的觀眾數(shù)；Si—第i個公交站點在該交通小區(qū)內服務區(qū)域面積；Aj—第j個軌道交通站點在該交通小區(qū)內的服務區(qū)域面積；Sk—第k個公交站點在該交通小區(qū)內的服務區(qū)域面積；Al—第l個軌道交通站點在該交通小區(qū)內的服務區(qū)域面積。9）場館周邊公交站點的客流量預測模型場館周邊的公交站點有若干條公交線路?？?，將?？看斯徽军c的各條線路的大型活動觀眾公交客流量進行累計，就會得到公交站點的觀眾客流量。在此基礎上，確定了定性選擇相應的場站類型的指標，確定了從上到下分層選擇場站形式的方法，對各層的影響因素不同，選擇相應的指標來進行場站形式的選擇。在公交方案制定的基礎上，建立周邊路網(wǎng)仿真模型，從而進行運行方案的仿真。本部分在分析其他行業(yè)壓力測試應用進展的基礎上，