华南理工大学学报(自然科学版)

作者：靳文舟, 张永, 孙洁

单位：华南理工大学 土木与交通学院，广东 广州 510640

关键词：交通运输工程,需求响应公交,动态调度,模型预测控制,自适应大邻域搜索算法

基金：国家自然科学基金项目(52072128)

需求响应公交作为共享公共交通新模式的典型代表，正面临着高效处理出行需求与实时规划车辆路径的挑战，而传统的需求响应公交动态调度方法侧重于需求已知后对车辆路径的动态调整，往往难以全面适应出行需求的变化。因此，该研究通过引入模型预测控制（MPC）方法，构建了基于MPC多周期滚动优化框架的需求响应公交动态调度模型。该模型利用未来阶段的先验客流信息，为当前阶段的调度决策提供优化条件，并及时根据系统最新披露的信息重新规划，以应对需求的不确定性和动态变化。求解方法上，研究结合自适应大邻域搜索（ALNS）策略，设计了MPC-ALNS算法，通过两阶段启发式方法对车辆调度序列进行迭代优化。数值实验结果显示：在无预测偏差的理想场景下，相较于传统动态调度方法，该方法能够使系统总成本显著降低14.54%；即便在预测偏差为30%的悲观场景下，仍然能够实现5.27%的成本优化，并且各项乘客服务指标均表现出了更优异的性能，验证了其在不同随机环境下的普适性。同时，实验进一步验证了该方法在应对不同订单和车辆规模时的稳定优化性能，并对拒单成本进行了敏感性分析，提出了适用于不同运营场景的最优拒单成本设置思路。

来源：2025年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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