公交调度可视化调研 | 青训营笔记
这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 2 天
（仅供自己参考，技术点请看字节整理的资料和相应官方技术文档）
这是前端项目系列里的第1篇《公交调度可视化调研》
基础场景
bus scheduling
问题：MDVSP: multi depot vehicle scheduling problem
模型：multi commodity flow model (MCF)
场景1
突发事件--看看事件分析
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urban rail transit disruptions -> 乘客滞留 -> 目标：用bus作为connection，紧急疏散
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[2016年] 做法：1、passenger demand analysis 2、bus bridging route generation and optimization (by column generation algorithm) （缺了bus schedule 这一步）
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做法：特点：预防；本地化：利用已有的公交网络
- 评估metro network resilience
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思考：不同级别下的emergency
某一区域，乘客出入信息
站点集合
公交车辆
乘客乘客p要在tk时间段内从si站到sj站
站点选择、路径生成、车辆调度
校车：有时间窗
电车：充电
related work
场景
Paper Time｜开放式时空大数据助力智能公交路线规划
可变线路公交
高校通勤班车的路径优化
基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型
运筹学相关：
Solving a school bus scheduling problem with integer programming
www.sciencedirect.com/science/art…
Pipeline
前期工作：场景分析（突发事件的交通问题，[1,2,3]）
建模：公交车线路规划及调度模型（bus routing planning and scheduling）
- 四阶段模型：出行生成 、出行分布、出行方式划分、线路分配（网络）
带入数字：交通数据分析
求解器求解
可视化：
- [33-40] 可视化鲁棒性robust？
- 仿真：当突发事件发生时，有xxx人滞留，模拟bus schedule 和疏散滞留人员的情况
- 可视化求解器内部的求解细节
参考文献
[1] 2021 Electric bus planning & scheduling: A review of related problems and methodologies
[2] 2014 Enhancing metro network resilience via localized integration with bus services.
[3] 2016 Optimizing Bus Bridging Services in Response to Disruptions of Urban Transit Rail Networks
