- 文献综述（或调研报告）：
公交区域调度（regional bus scheduling）是指公共交通扩大实体运营组织与调度的规模，变单条线为多条线于一体，人员车辆面向多条线统一配置，实现人员集中管理、车辆集中停放、计划统一编制、调度统一指挥，加油、洗车、低保设施及职工的生活设施集中建设和使用，体现集中统一指挥的效能，同时还将信息技术和智能技术引入到公交的管理和运营决策之中，形成管理经营实体、运营组织实体、调度指挥实体紧密结合的新的调度模式。
目前区域调度模式以法国巴黎的公交车区域运营模式较为先进，其调度系统内有多个运保中心，每个运保中心根据所划分地区负责小区的公共汽车运营，各条公交线路的开辟都以运保中心为基点设立，各线路不单独设调度室，由运保中心统一调度车辆并负责车辆的维修保养，形成了高效的调度体系。而国内的区域调度模式目前仍停留在试点运行阶段。[11]
- 公交车辆区域调度研究
在区域调度问题的研究方面，我国学者邹迎提出了“逐条配班，优化成网”的模型求解思想，并自主开发了“公交区域调度仿真软件V1.0”用于对多条线路的调度方案进行优化求解。[17]王大勇等对公交车区域调度问题的研究进行了归纳，指出公交区域调度问题属于NP-hard问题，通常包括线网规划/优化、时刻表生成、车辆调度及司售人员调度四个部分，只能用启发式算法求解；然后对可行的求解算法进行了归纳，并对问题的扩展研究进行了总结。[16] Haghani A等对考虑车辆行驶里程限制的多车场车辆调度问题建立了0-1规划模型，并将车次根据发车时间分成上午、中午及下午班次，将车次根据车辆执行班次的相容性分为站场和路线相容性，建立了考虑时间约束的0-1规划模型。[2]何迪等将Kliewer and Mellouli提出的时空网络概念（Time-Space Network）引入到区域调度的问题中来，并验证了模型在解决大型区域调度问题中的有效性。[4]孙杨等以轨道接运公交为研究对象，分析论证了区域调度模式对接运公交的适用性，并比较了单线调度和区域调度模式在降低乘客成本与运营成本方面的作用。[13]
- 基于换乘便利性的区域调度研究
在换乘便利性的研究上，颜建新等以乘客总换乘等待时间最短作为目标，考虑站点换乘权重和线路换乘吸引度建立模型，将公交区域的调度问题合理转化为待优化线路与以优化线路基于换乘等待时间最小的发车时刻优化问题。[21]石琴等以车辆相遇总次数最大、多辆车同时相遇的机会最大为优化目标，考虑发车间隔及站点容量等约束，建立了双目标优化模型。[12]覃运梅考虑乘客等车时间成本、企业运营收益及乘客同步换乘的因素建立模型并求解得到非均匀的发车时刻表和驾驶员调度方案。[18]而宋同阳基于单线客流需求与换乘乘客换乘需求两方面建立了公交区域时刻表优化模型，在优化中考虑对原时刻表改动最小，取得了不错的效果。[20] 崔文利用短时客流预测的方法，对客流量进行预测并在此基础上编制新的区域动态时刻表[19]，使区域调度问题的研究更加精确化。
- 考虑环境因素的区域调度问题研究
Jing GONG等归纳总结了关于公交车辆区域调度的研究，指出在这方面的文献中对环境污染的探讨较少，而公交车在启停及怠速行驶过程中会排放大量的污染气体，对环境造成的污染较大。若采用区域调度的模式，则能够通过对车辆的合理调度来减少车辆空驶时间和运行的公交车数量，从而控制废气的排放，并提高运输效率。[1]魏明等在对公交车区域调度问题的研究进行了归纳时，也认为大多数研究仅保证车辆成本最优，未全面考虑行车时刻表、车辆调度、驾驶员排班和购车计划等众多影响因素，然后对公交车日常运营过程中会出现的交通拥堵、车辆事故等不确定性因素引起的旅行时间变化进行考虑，并对车辆的污染气体排放进行约束，利用双层规划模型对区域调度和公交企业购车计划的问题进行了探讨。[15]
- 考虑不确定因素的区域调度问题研究
在对不确定性事件的研究方面，魏明等着重对灰色旅行时间的区域调度问题（RBSPUTT）进行了研究，即公交运行过程中时常出现的车辆受突发事件干扰延时完成某班次而不确切知道其完成时间的区域调度问题，并考虑一条线路中使用多种车型的情况。建立以营运成本最小化为目标，考虑车辆燃料限制的数学模型，并利用改进后的蚁群算法进行求解，[14]丰富了对RBSPUTT的研究内容，使区域调度问题的研究更适应不断变化的交通环境。
- 求解区域调度优化问题的算法探究
在算法应用方面，目前解决区域调度问题大多采用现代优化算法求解，现代优化算法主要包括禁忌搜索（TS）、模拟退火（SA）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACA）及人工神经网络（ANN）等，大多采用MATLAB编程求解问题。针对具体问题考虑的因素不同，所建立的数学模型也有所不同，需要根据模型的类型和特点进行分析，采用适当的算法。方鹤采用C语言进行编程，利用遗传算法对行车时刻表进行了优化。[22]刘鹏娟利用遗传算法，采用matlab进行编程求解了考虑企业和乘客利益最大化的多目标优化问题。[23]除采用单一算法进行求解之外，部分学者尝试采用混合算法进行求解，也得到了不错的效果。于丽梅等将公交车发车形式分为大站车、区间车及普通车三种，以公交企业运营效益最大、乘客候车时间最短、使用车辆数量最少为目标函数的多目标模型，使用模拟退火-遗传算法进行求解并将结果进行了实际应用，验证了算法的适用性。[8]周骞等采用遗传禁忌搜索算法对单车场区域调度的行车时刻表进行了优化求解，将禁忌算法作为变异算子，提高了算子的爬山能力，避免了原遗传算法中可能出现的冗余迭代。[10]王海星等对原有的蚁群算法进行改良，利用其正反馈原理和选择、协作及更新机制，在班次组的构造阶段即对目标函数进行考虑，在加速收敛和防止停滞之间取得平衡，对算法进行了改良，并对区域公交调度中人员排班的问题进行了求解，取得了不错的效果。[7]刘志刚等对区域公交时刻表优化问题提出了双层规划模型，并对上下两层均采用禁忌搜索算法进行求解，并将时刻表优化模型抽象成没有约束的0-1背包问题，引入协同系数的概念提出了三层嵌套式的禁忌搜索算法，验证了算法的可行性。[3] [9]
- 研究现状评述
从目前的研究和实践经验来看，国外对区域调度模式的实践较早，目前以法国巴黎的区域运营模式较为先进，形成了独特的区域调度体系，取得了不错的社会效益。而国内的区域调度实践仍处于探索阶段，虽有部分学者已经对区域调度模式的时刻表、人员配班等问题进行了较为细致的研究，但仍少有公交企业尝试采用区域调度体系。
对于区域调度问题的研究主要集中于对数条线路的区域调度时刻表优化，基于换乘便利性的区域调度问题或小范围区域调度优化模型适用的算法研究等等。少有对大范围或多条线路区域调度问题的研究，优化目标也集中于企业运营成本和乘客等待时间成本，对环境影响和不确定因素的考虑较少。
参考文献
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