清华大学学报(自然科学版)

作者：丁兆辉, 朱晓宁, 康柳江

单位：1. 北京交通大学 交通运输学院, 北京 100044,2. 北京交通大学 系统科学学院, 北京 100044

关键词：公交线路设计,遗传算法,模块化公交,时刻表优化

基金：国家自然科学基金项目(72471022),国家自然科学基金项目(72331001),北京交通大学人才基金项目(2025XKRC007)

为解决大型居住区居民出行的“最后一公里”问题, 该文协同优化了大型居住区内接驳地铁的模块化微循环公交线路与时刻表。该文首先考虑线路生成、乘客分配和车辆运用等多重约束, 构建了最小化总成本(包括公交线路运营成本和乘客出行时间成本)的混合整数非线性规划模型; 其次, 为高效求解上述模型, 引入辅助变量降次了目标函数和约束条件的高次项; 最后, 基于真实的区域道路网和随机生成的乘客需求进行了算例分析和灵敏度测试。由于商业求解器难以求解大规模问题的精确解, 因此该文设计了一种改进的混合遗传算法, 在遗传算法中嵌入乘客分配和线路修复算子, 以加速算法求解进程, 确保子代个体可行; 采用精英保留策略, 将模拟退火算子融入遗传算法, 在提高算法寻优效率的同时避免过早陷入局部最优。该文算例求解结果表明：模块化公交的行驶速度对运营成本影响显著, 在一定范围内提升行驶速度可降低运营成本; 超过阈值后继续提升行驶速度, 成本降低效应减弱且安全风险增加。在预约时间误差容忍度方面, 严格的容忍度能降低乘客平均预约时间误差, 但会增加公交线路运营成本和乘客在车时间。应合理设置行驶速度和预约时间误差容忍度, 以实现模块化微循环公交系统的效益最大化。该文研究结果可为后续模块化公交的大规模应用提供参考。

来源：2026年第3期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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