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摘要
针对公交时刻表生成及排班过程中，以往研究大多建立优化模型，并采用遗传算法等启发式算法求解，存在公交时刻表与排班模型的求解效率低、求解结果不确定性，不便于公交企业的实际运营组织等问题。首先，建立公交单向时刻表模型、双向协同时刻表及排班优化模型；其次，融合高峰小时识别、发车频率累计曲线法、最大断面平移算法等方法，提出公交时刻表及排班双向协同优化算法（Bidirectional Coordination Optimization Algorithm， BCOA），通过双向协同算法将排班计划与时刻表进行联动，在排班的过程中同时对时刻表进行调整，对公交车次链进行协调优化，高效求解双向协同公交时刻表及排班优化模型；最后，以宜宾市公交线路10路数据为例进行分析。研究结果表明：与遗传算法比较，基于双向协同算法的时刻表算法结果确定、求解效率高，求解时间减少5倍；与实际运营时刻表比较，双向协同公交时刻表在使用车辆数相同的情况下，运营车次减少了9%，下行线路运营时长增加了5%，解决了实际使用时刻表下行方向结束运营时间较早的问题，且能保证司机休息时长。
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单位交通运输学院; 北京交通大学
