面向服务可靠性的常规公交运营协同控制与智能化决策方法

Giving priority to the development of public transportation is an important strategy for China's urban and transportation development. Improving bus service reliability is a powerful means to ensure the dominant position of urban public transit services in urban transportation system. As the core technology of intelligent public transit management system, a progressive development of intelligent vehicle scheduling and dispatching for a single bus route service is featured by such tendency of from dynamic vehicle dispatching at the terminal stations to real-time optimization and collaborative control of all the vehicles of the full trips; While the methods of decision-making is developed from human experience, to man-machine cooperation and to self-adaptive learning and self-organizing optimization. Aiming at improving urban bus service reliability and using the information conditions of intelligent public transit system, this project proposes a method of multi-vehicle collaborative control based on decision-making by synchronous simulation optimization of bus service process. Firstly, the information conditions needed by synchronous simulation optimization and decision-making in the intelligent bus transit system will be defined and the dynamic evaluation of bus service reliability will be proposed; Considering the completeness of the information in the real system, real-time complete information-based and incomplete information-based synchronous simulation models of bus service process will be built; Based on unreliability prevention mechanism and synchronous-simulation learning of a strategic family, a self-organizing optimization model will be established; Finally, the collaborative control model of multi-vehicle operation process and the algorithm will be designed. This research will make comprehensive use of the theory and methods of discrete system synchronization simulation, self-adaptive learning, self-organizing optimization, and collaborative control to achieve the intelligent collaborative control of multi-vehicle processes to improve bus service reliability.

优先发展公共交通是关系我国城市和交通发展的重要战略，提高常规公交服务可靠性是保证常规公交在城市公共交通中主体地位的有力手段。作为智能公交管理系统核心之一的线路智能车辆调度方法从始末站的动态调度逐步发展为全线车辆全过程的实时优化与控制，决策方法从人工经验、人机配合发展为系统自适应学习和自主式优化。本项目面向提高常规公交服务可靠性，基于当前智能公交系统所提供的信息环境，研究基于公交服务过程同步仿真优化决策的多车辆协同控制方法。首先界定同步仿真优化决策所需的智能公交信息环境和公交服务可靠性的动态评价内容；考虑现实系统中信息的完备性，构建基于实时完备信息和非完备信息的公交服务过程同步仿真模型；建立基于预防机制的群策略同步仿真优化决策模型；构建多车辆运营过程协同控制模型和算法。研究将综合运用离散系统同步仿真、智能化决策、协同控制等理论与方法，实现公交车辆服务过程的智能化调度决策和协同控制。

优先发展公共交通是关系我国城市和交通发展的重要战略，提高公交服务可靠性是保证公交在城市交通中主体地位的有力手段。在多信息融合环境下，作为智能公交管理系统核心之一的线路智能车辆调度方法从始末站的动态调度逐步发展为全线车辆全过程的实时优化与控制，决策方法从人工经验、人机配合发展为系统自适应学习和自主式优化。本项目面向提高常规公交服务可靠性，基于当前智能公交系统所提供的信息环境，研究集实时动态分析与评价、优化决策、控制执行于一体的单线公交全程多车实时协同控制与系统智能化决策的方法。完成的主要研究工作和取得的结论如下：.（1）建立了面向提高公交服务可靠性的公交运营实时过程控制的机理模型,仿真实验指出对公交运营进行实时过程控制的必要性；基于智能公交系统中实时信息技术的应用前提，界定了多车协同控制和智能化优化决策所需的智能公交信息环境和公交服务可靠性的动态评价内容和机制。.（2）建立集实时动态数据采集与分析、优化决策、控制执行于一体的单线公交全程多车实时协同控制与系统智能化决策的理论与方法，并构建了基于实时信息技术的公交线路服务可靠性控制系统的总体架构和功能模块。.（3）运用多Agent理论与方法构建了面向单线公交运营协同控制的多智能体控制系统模型，并建立了基于分布式局部可观察的马尔科夫决策过程（DEC-POMDP)的单线公交全程多车辆运营的实时协同控制决策模型，并提出了离线与在线决策相结合的联合策略求解方案。.（4）以单线公交多车协同驻站控制策略为研究对象，建立了基于多智能体增强型学习的分布式多车协同控制模型（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL），并设计了hysteretic Q-learning求解算法，通过仿真验证了模型、算法和策略的有效性。作为对比研究，建立了基于模糊逻辑的常规公交实时调度控制方法，并仿真证明了该方法的有效性。通过对比，进一步证明了MARL的优越性。.（5）在JADE平台下构建了基于多智能体的单线公交分布式协同控制仿真模型；同时，与龙骧巴士建立了合作研究关系，正在建立试验公交线路。.本课题的研究成果可以作为单线公交智能化管理的核心决策理论与方法，可以应用于城市常规公交线路运营管理、BRT运营管理、城际客运线路运营管理、多式公交的协调调度控制等，对提高公交服务的可靠性水平具有重要作用。