隨著智慧交通的穩(wěn)步推進(jìn)與應(yīng)用發(fā)展，人們生活節(jié)奏的不斷加快，公共交通的智能、高質(zhì)、高效運(yùn)行成為社會(huì)日益關(guān)注的問題。近日，交通與土木工程學(xué)院曹志超副教授團(tuán)隊(duì)基于需求響應(yīng)式公交，提出預(yù)測后優(yōu)化的建模思路，通過AI+OR新合作方式，把靜態(tài)需求分配變成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)和短時(shí)預(yù)測的數(shù)據(jù)輸入。該模型打通了實(shí)時(shí)預(yù)約與動(dòng)態(tài)調(diào)度的專業(yè)壁壘，有效減少了乘客等待時(shí)間，大大提升了人們的出行效率。相關(guān)研究成果在國際知名學(xué)術(shù)期刊《交通運(yùn)輸研究E：物流與運(yùn)輸綜述》上發(fā)表。

當(dāng)前，策應(yīng)交通強(qiáng)國發(fā)展戰(zhàn)略，智能公共交通系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，需求響應(yīng)式公交新模式在提升城市出行效率方面具有發(fā)展?jié)摿ΑＲ蚩土鞣植疾痪夂统鲂行枨髣?dòng)態(tài)變化，傳統(tǒng)公交系統(tǒng)存在著難以應(yīng)對(duì)供需失衡、乘客等車時(shí)間不確定等難題，造成了一定程度的運(yùn)力資源浪費(fèi)。為此，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了以乘客等待時(shí)間、時(shí)刻表波動(dòng)和車隊(duì)規(guī)模最小化為目標(biāo)的多目標(biāo)混合整數(shù)規(guī)劃模型，結(jié)合預(yù)約服務(wù)，融合了有效切割、蒙特卡洛模擬及鄰域搜索的兩階段算法，借助滾動(dòng)時(shí)域技術(shù)跟蹤實(shí)時(shí)預(yù)約需求，并利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行短期客流預(yù)測，有效提升了響應(yīng)式公交系統(tǒng)的響應(yīng)能力與運(yùn)營效率。模型通過“預(yù)測后優(yōu)化”的協(xié)同架構(gòu)持續(xù)更新實(shí)時(shí)預(yù)約數(shù)據(jù)、優(yōu)化調(diào)度時(shí)刻表、動(dòng)態(tài)調(diào)整車輛容量分配，優(yōu)先處理預(yù)約乘客需求并動(dòng)態(tài)優(yōu)化車隊(duì)規(guī)模，高效解決了響應(yīng)式公交系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)需求與有限資源的協(xié)同問題。實(shí)踐表明，采用新模型優(yōu)化方案，乘客等待時(shí)間減少了27%-35%，車隊(duì)規(guī)模降低了12%-13%。基于該研究，在智慧城市智能公交快速發(fā)展的進(jìn)程中，融合AI與OR的需求響應(yīng)新模式對(duì)交通行業(yè)的新發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

《交通運(yùn)輸研究E：物流與運(yùn)輸綜述》由Elsevier出版，是中科院1區(qū)Top期刊，影響因子8.3。

（張娜）