考虑双重不确定性的公交时刻表分布鲁棒优化模型

作者：夏东阳; 马继辉; 张文义^*

来源：控制与决策, 2023, 38(04): 1056-1064.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2021.1688

• 城市交通
• 公交时刻表
• 分布鲁棒优化
• 双重不确定性
• 均值-CVaR
• 混合整数线性规划

城市公交系统由于受外界干扰,其需求和运行环境在时空上呈现高度不确定性,给日常运营组织带来了巨大挑战.为增强公交系统对于客流需求和运行场景双重不确定性的应对能力,提出一种权衡服务质量和服务鲁棒性的单一线路时刻表优化方法.方法采用离散场景集刻画需求的不确定性,并以滞留人数的期望值和条件风险值最小化为目标,综合考虑多方面约束,构建多场景耦合的分布鲁棒优化模型(DRO).为方便模型求解,运用模糊集描述场景发生概率的不确定性,再借助对偶理论和常规线性化方法将原模型转化为等价的混合整数线性规划形式.最后通过实际案例对方法进行分析,结果表明:等价转换得到的线性形式可由GUROBI优化软件快速求得最优解; DRO模型所得时刻表能有效应对双重不确定性;随着不确定性的上升,分布鲁棒优化方法相较于传统随机规划方法体现出更强的鲁棒性,可以切实改善公交系统运营的稳定性.

• 出版日期2023
• 单位北京交通大学