【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对传统公交车调度排班依赖经验制定、难以适配动态客流变化，导致高峰时段运力紧张、平峰时段资源浪费及乘客候车时间过长等问题，提出一种基于改进遗传算法的公交车调度排班优化方法。首先构建 “客流需求 - 运力配置 - 运营成本 - 乘客体验” 的多目标优化模型，明确发车间隔、行驶速度、车辆调度等约束条件；其次对传统遗传算法进行改进，引入自适应交叉变异算子、精英保留策略与局部搜索机制，提升算法的全局寻优能力与收敛速度；最后以某城市公交干线为实例，通过仿真验证优化效果。结果表明，该方法相比传统调度方案，高峰时段乘客平均候车时间缩短 32%，平峰时段车辆空驶率降低 25%，单日运营成本节约 18%，实现了公交运营效率与乘客体验的协同提升，适配动态复杂的城市公交调度需求。

关键词

公交车调度排班；改进遗传算法；多目标优化；客流需求预测；自适应算子；运营成本

1 引言

1.1 研究背景与意义

城市公共交通作为城市交通系统的核心组成部分，是缓解交通拥堵、降低碳排放的关键载体 [1]。公交车调度排班作为公交运营管理的核心环节，其合理性直接影响运力资源利用率与乘客出行体验。当前城市公交调度面临三大核心挑战：

1. 客流动态性强：早晚高峰时段客流集中（如通勤出行），平峰时段客流分散，传统固定发车间隔难以匹配客流波动，导致高峰 “挤不上”、平峰 “车空跑”；

1. 运营成本高企：不合理的车辆调度与人员排班易造成车辆空驶、司机加班时长超标，增加燃油消耗与人力成本；

1. 乘客体验差：候车时间长、车内拥挤度高、到站准点率低等问题，降低了公交出行的吸引力 [2]。

遗传算法作为一种基于生物进化理论的全局优化算法，具有鲁棒性强、可处理多约束多目标问题的优势，已在交通调度领域广泛应用 [3]。但传统遗传算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，难以满足公交调度的实时性与精准性需求。因此，设计基于改进遗传算法的公交调度排班优化方法，构建多目标优化模型，实现运力与客流的动态适配，对提升公交运营效率、改善乘客体验具有重要工程意义。

1.2 研究现状

当前公交车调度排班与智能优化算法的相关研究主要集中在以下方面：

• 调度模型构建：文献 [4] 以乘客候车时间最小化为目标构建单目标调度模型，忽略了运营成本约束；文献 [5] 建立 “乘客体验 - 运营成本” 双目标模型，但未考虑车辆行驶速度的动态变化（如交通拥堵影响）；

• 优化算法应用：文献 [6] 采用传统遗传算法优化公交发车间隔，但交叉变异概率固定，导致算法后期收敛缓慢；文献 [7] 引入粒子群算法优化排班方案，虽提升了收敛速度，但全局寻优能力弱于遗传算法；

• 客流需求预测：现有研究多采用历史数据统计法预测客流 [8]，未结合实时客流数据（如公交 IC 卡刷卡数据、站点视频监控数据）进行动态修正，导致预测精度不足，影响调度方案适配性。

本文针对现有研究不足，构建融合动态客流预测的多目标公交调度优化模型，通过改进遗传算法提升优化效率，实现 “客流精准预测 - 运力动态配置 - 成本体验平衡” 的一体化调度。

2 公交车调度排班优化模型构建

2.1 系统分析与优化目标

2.1.1 调度系统组成

公交车调度排班系统包含三大核心要素：

1. 客流需求端：乘客在不同时段、不同站点的出行需求（如早高峰 7:00-9:00 通勤客流集中于郊区至市中心站点）；

1. 运力供给端：公交车辆数量、司机人数、运营线路站点设置（含起点站、终点站、中途站及站间距）；

1. 运营管控端：发车间隔制定、车辆行驶路线规划、司机排班计划（含工作时长、休息间隔）。

4 结论与展望

本文针对公交车调度排班优化问题，构建了多目标优化模型，设计了融合自适应算子、精英保留与局部搜索的改进遗传算法，通过实例验证了方法的有效性。结果表明，该方法能显著提升公交运营效率与乘客体验，为城市公交智能调度提供了可行方案。

未来研究方向可包括：

1. 多线路协同优化：当前研究聚焦单线路调度，后续可扩展至多线路协同（如换乘站点运力匹配），提升整个公交网络的运营效率；

1. 突发事件适配：引入极端天气（如暴雨、暴雪）、道路施工等突发事件影响模型，设计动态应急调度方案；

1. 新能源车辆适配：结合新能源公交车的续航里程约束（如充电需求），优化车辆调度与充电计划，进一步降低运营成本与碳排放。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张文贵.基于遗传算法的公交车辆调度优化研究[D].中国地质大学(北京)[2025-11-28].DOI:CNKI:CDMD:2.2007.066661.

[2] 梁剑波.基于遗传算法的公交智能排班方法研究[D].兰州理工大学[2025-11-28].DOI:10.7666/d.Y1712633.

[3] 李玮,史红梅,余祖俊.基于遗传算法的轻轨车辆司机排班优化研究[C]//第三届中国智能计算大会论文集.2009.DOI:ConferenceArticle/5aa05176c095d722206e5dd9.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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