تطبیق و تحلیل داده‌های موقعیت مکانی اتوبوس و جمع‌آوری خودکار کرایه برای بهبود عملکرد خطوط اتوبوسرانی شهر تهران

تهیه شده توسط :سید احسان سیدابریشمی استادیار، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، مهدی صادقی درجزینی کارشناس ارشد، دانشگاه تربیت مدرس ، تهران وجیهه امینی کارشناس ارشد، دانشگاه تربیت مدرس ، تهرانبرای ارائه به سومین رویداد تهران هوشمندچكيدهبرنامه­ ریزی مطلوب سیستم­های حمل ونقل بدون استفاده از اطلاعات عرضه و تقاضای سفر امکان­ پذیر نبوده و دسترسی به این اطلاعات معمولاً نیاز به هزینه و زمان قابل توجهی دارد. امروزه با بکارگیری سیستم­های هوشمند برای مدیریت حمل­‌ونقل، داده­ های مفیدی تولید شده و در اختیار برنامه‌­ریزان حمل ونقل قرار می­گیرد. داده‌­های عرضه و تقاضای سیستم اتوبوسرانی شهر تهران به عنوان یکی از شیوه‌­های جابجایی موثر در این کلان شهر به ترتیب با بکارگیری سیستم موقعیت ­یاب جغرافیایی برای تعیین مکان اتوبوس­ها و پرداخت خودکار کرایه جمع‌­آوری می­شود. در این مطالعه با تحلیل این دو پایگاه داده و تطبیق آنها، ماتریس تقاضای بین ایستگاهی در یک خط تعیین شده است. این ماتریس به همراه داده­‌های زمان سفر که با استفاده از داده­‌‌های موقعیت مکانی حاصل شده برای ساخت و پرداخت یک مدل شبیه­‌سازی بکارگرفته شده و در ترکیب با یک بهینه‌­ساز عملکرد خط اتوبوسرانی با بکارگیری راهکارهای عملیاتی اصلاح شده است. در این بهینه­‌سازی زمان انتظار و زمان کل سفر مسافران و هزینه ­های گرداننده خط کمینه شده است. این فرآیند برای خط پل کریمخان-میدان جمهوری به عنوان مطالعه موردی به ­کارگرفته شد و با استفاده از راهکار خط کوتاه گردش زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها به عنوان شاخصی از هزینه گرداننده سیستم 64/17 درصد کاهش یافت.كلمات كليديخط کوتاه گردش، اتوبوسرانی، زمان سرویس ­دهی اتوبوس، هزینه بهره ­بردار، زمان سفر مسافران، جمع­ آوری خودکار کرایه، موقعیت­ یاب خودکار اتوبوس­ها.1- مقدمهآلودگی هوا و ازدحام ترافیک به عنوان دو مشکل گریبان گیر شهرها شناخته می­شوند. برای کنترل و مهار این دو مشکل مهندسان حمل و نقل و ترافیک و برنامه ­ریزان شهری راهکارهای گوناگونی از جمله توسعه حمل و نقل همگانی را پیشنهاد می­دهند. با گسترش ترافیک در شهرها، استفاده از حمل و نقل همگانی به عنوان یک راهکار مناسب جهت کاهش استفاده از خودروی شخصی مطرح شده و مورد توجه مدیران شهری قرار گرفته است. یکی از شیوه های حمل و نقل همگانی خطوط اتوبوسرانی است، که باتوجه به گستردگی شبکه آن و ارزان بودن و همچنین انعطاف پذیری بالا در اجرا نسبت به خطوط مترو، سهم بسزایی در جابه­ جایی دارد. خطوط اتوبوسرانی به علت درگیر بودن با شرایط ترافیکی در مسیر و تقاضای زیاد و درنتیجه قابلیت اطمینان پایین در شهرهای بزرگ امروزی که زمان سفر و زمان انتظار مسافران را افزایش می­دهند، نیازمند راهکارهای عملیاتی برای سرویس دهی بهتر می­باشند.راهکارهای عملیاتی در حمل و نقل همگانی از دهه های 50 و 60 میلادی با ظهور پدیده ترافیک شهری به وجود آمدند. در ابتدای کار این استراتژی ها به صورت تئوری در تحقیقات انجام شده مورد مطالعه قرار گرفته و اکثر آن ها به علت نبود تکنولوژی جمع­آوری اطلاعات مکانی خودروهای حمل و نقل همگانی، قابلیت اجرایی نداشته ­اند. در زمینه راه کارهای عملیاتی، تحقیقات گسترده ای انجام شده و هرکدام از این تحقیق ها به صورت جداگانه یا ترکیبی، استراتژی هایی را ارائه داده اند که باعث بهبود خطوط حمل و نقل همگانی می­شود. پیچیدگی مسئله حمل و نقل همگانی به عنوان یک راه کار مناسب جهت جلوگیری از ازدحام خودروهای شخصی، باعث سخت تر شدن اجرای این راهکارها در واقعیت شده است.2- مروری بر مطالعات پیشیناز ویژگی­های حمل و نقل همگانی تصادفی بودن زمان سفر مسافران، تاخیر در ایستگاه­ها، تقاضا و غیره بوده که باعث به وجود آمدن زمان انتظار برنامه ­ریزی نشده مسافران شده و وینسنت (2008) نشان داد، زمان سفر داخل اتوبوس مسافران حدود 3 الی 5 دقیقه افزایش می­یابد [1]. دزوکی و همکاران (2003) با استفاده از راهکار عملیاتی انفصال از اعزام در ترمینال­های خط اتوبوسرانی، اطلاعات موقعیت ­یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه2 مسافران خط اتوبوسرانی را مورد بررسی قرار دادند [2].سان و هیکمن 2005 در پژوهشی راهکار عملیاتی پرش ایستگاهی را با اطلاعات زمان واقعی مورد ارزیابی قرار دادند [3]. نشلی و سدر (2014) نشان دادند که با افزودن راهکارهای عملیاتی به خط اتوبوسرانی، تعداد اعزام اتوبوس­ها با برنامه­ زمان بندی افزایش یافته و باعث کاهش زمان سفر مسافران می­شود [4].هادس و سدر (2010) به منظور افزایش قابلیت اطمینان سرویس ­دهی حمل و نقل همگانی، بهینه کردن زمان اعزام اتوبوس­ها و کاهش ورود هم­زمان اتوبوس­ها به ایستگاه­ها را با استفاده از راهکارهای عملیاتی خط کوتاه گردش، پرش ایستگاهی و انفصال از اعزام مورد بررسی قرار دادند [5]. کورتز و همکاران (2011) با ساخت یک مدل ترکیبی؛ راهکارهای عملیاتی خط کوتاه گردش و شروع سرویس­ دهی از ایستگاه­های میانی برای یک خط اتوبوسرانی را با توجه به تغییرات تقاضا در خط و درنظر گرفتن ظرفیت اتوبوس­ها مورد بررسی قرار دادند [6]. نشلی و همکاران (2015) برای کاهش زمان انتظار مسافران در ایستگاه­ها و افزایش اعزام اتوبوس­ها بدون تاخیر از برنامه زمانبندی یک مدل ریاضی با 4 سیاست مختلف که از ترکیب راهکارهای شروع سرویس­ دهی از ایستگاه­ های میانی، پرش ایستگاهی و خط کوتاه گردش تشکیل شده معرفی کرده و برای شبیه ­سازی از اطلاعات موقعیت­ یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه استفاده نمودند [7].نشلی و همکاران (2017) در پژوهشی دیگر برای بهبود عملیات حمل و نقل همگانی در زمان واقعی و در جهت حداقل کردن زمان سفر مسافران، راهکارهای عملیاتی را مورد بررسی قرار دادند [8]. در این پژوهش نیز از اطلاعات موقعیت­یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه برای تولید متغیرهای تصادفی ورود مسافران به ایستگاه ها و زمان تصادفی بین ایستگاه­ها استفاده شده است. تانگ و همکاران (2018) برای افزایش ظرفیت ناوگان در خط اتوبوسرانی با تعداد اتوبوس کمتر از راهکارهای عملیاتی پرش ایستگاهی، خط کوتاه گردش و شروع سرویس­ دهی از ایستگاه­های میانی استفاده کردند [9].در پژوهش پیش رو، ابتدا خط اتوبوسرانی همراه با جزئیات تقاضا و عرضه شبیه ­سازی شده است. بدین منظور از داده­های موقعیت ­یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه مسافران که در پژوهشی توسط سید ابریشمی و همکاران (1397) برای خط اتوبوسرانی مورد مطالعه در این پژوهش (پل کریمخان- میدان جمهوری) مورد بررسی قرار گرفته، استفاده شده است [10]. سپس راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش در مدل شبیه­سازی وارد می­شود. جهت دستیابی به شیوه پیاده­سازی این راهکار عملیاتی برای کاهش هزینه­ های بهره بردار و مسافران از مدل بهینه ­سازی متصل به مدل شبیه­ سازی استفاده می­شود.3- تعریف مسئلهدر پژوهش پیش رو مدل شبیه ­سازی به صورت خط اتوبوسرانی رفت و برگشتی با دو نقطه ترمینال بوده، که اتوبوس­ها از ترمینال 1 برای سرویس­دهی اعزام شده و به ترمینال 2 رسیده و سپس برای سرویس ­دهی در مسیر برگشت اعزام می­شوند. در مدل شبیه ­سازی هر ایستگاه به صورت جداگانه طراحی شده و نرخ ورود مسافر و پیاده شده مسافران در آن ایستگاه از اطلاعات جمع ­آوری خودکار کرایه بدست آمده است. همچنین زمان طی شده اتوبوس بین ایستگاه­ها از اطلاعات موقعیت­ یاب خودکار اتوبوس­ها محاسبه شده است. فرض­های مدل ساخته شده عبارت است از:· ظرفیت اتوبوس­ها محدود است.· اتوبوس­ها هنگام سرویس دهی نمی­توانند از یکدیگر سبقت بگیرند.· دو اتوبوس متوالی نمی­توانند از یک ایستگاه عبور کرده و سرویس ­دهی نکنند.در مدل شبیه­ سازی زمان انتظار مسافران در ایستگاه­ها به 5 گروه تقسیم می­شوند. گروه 1 زمان انتظار مسافرانی بوده که به ایستگاه وارد شده و منتظر رسیدن اتوبوس هستند. گروه 2 مسافرانی بوده که به علت پر شدن اتوبوس در ایستگاه برای رسیدن اتوبوس بعدی منتظر مانده ­اند. گروه 3 مسافرانی بوده که به علت سرویس ندادن اتوبوس در ایستگاه منتظر اتوبوس بعدی برای سوار شدن هستند. گروه 4 مسافرانی بوده که به علت پر بودن اتوبوس اول در ایستگاه مانده و اتوبوس بعدی نیز به آن ایستگاه سرویس نداده است. گروه 5 مسافرانی هستند که اتوبوس با راهکار خط کوتاه گردش در ایستگاهی که آن­ها قصد پیاده شدن دارند سرویس نداده و برای اتوبوس بعدی در ایستگاه منتظر می­مانند.در مدل شبیه ­سازی زمان کارکرد خط اتوبوسرانی، سرفاصله زمانی اعزام­ها و ظرفیت اتوبوس در ابتدا انتخاب شده تا سناریوهای متفاوتی با تغییر آن­ها به وجود بیاید. مدل شبیه­ سازی با کامپیوتر شخصی و زبان برنامه ­نویسی جاوا نوشته شده و همچنین زمان اجرای برنامه به زمان انتخاب شده برای کارکرد خط اتوبوسرانی وابسته است.3-1- راهکار خط کوتاه گردشاین راهکار عملیاتی شامل سیستمی از سفرهای گردش کوتاه و سفرهایی با طول کامل در طول یک مسیر یکسان است. این سرویس ­دهی مناسب مسیرهایی هستند که تقاضا در میانه خط بسیار زیاد است و در قسمت­های بیرون از آن ناحیه روند کاهشی دارد. سفرهای گردش کوتاه فقط بخش اوج تقاضا را پاسخ می­دهند و سفرهای با طول کامل در کل مسیر در حرکت هستند. مسئله اصلی در طراحی سرویس­های گردش کوتاه نقطه گردش و برگشت اتوبوس در مسیر، زمان­بندی متعادل میان تقاضای مسافران در مسیر و کمینه کردن اندازه ناوگان و زمان انتظار مسافران است. در شکل (1) راهکار خط کوتاه گردش برای یک خط اتوبوسرانی فرضی نشان داده شده است. همانطور که مشخص است اتوبوس با راهکار خط کوتاه گردش تنها به ایستگاه­های میانی سرویس داده و در میانه خط مسیر خود را عوض می­کند. در این شکل ایستگاه­های سرویس داده شده با رنگ مشکی و ایستگاه­های سرویس داده نشده با رنگ سفید مشخص شده ­اند.شكل (1) : شیوه سرویس ­دهی فرضی راهکار خط کوتاه گردش3-2- مدل بهینه ­سازیمدل بهینه­سازی برای ارزیابی تأثیر راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش، بر زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها و زمان سفر مسافران در خط اتوبوسرانی ساخته شده است. تابع هدف مدل بهینه­سازی به صورت حداقل کردن هزینه­ های بهره­ بردار و مسافران بوده ولی به صورت جداگانه نیز این توابع هدف مورد استفاده قرار می­گیرند. تابع هدف شماره 1 مجموع کمینه زمان سفر داخل اتوبوس و انتظار مسافران در ایستگاه­ها بوده که از دید مسافران به عنوان هزینه کل درنظر گرفته شده که با کاهش آن مطلوبیت خط افزایش می­یابد ولی ممکن است هزینه ­های بهره ­بردار را افزایش دهد. این تابع هدف در رابطه (1) آورده شده است. در این تابع هدف، i شماره اتوبوس، mتعداد اتوبوس اعزام شده، j شماره ایستگاه، N تعداد ایستگاه­ها در خط اتوبوسرانی، زمان انتظار مسافران برای اتوبوس i و ایستگاه j بوده و زمان سفر کل مسافران داخل اتوبوس i و ایستگاه j می­باشد.تابع هدف شماره 2 کمینه زمان سرویس­دهی اتوبوس­ها بوده که از دید بهره­بردار هزینه­های عملیاتی با کاهش زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها کاهش می­یابد ولی ممکن است که هزینه­ های مسافران را افزایش دهد. این تابع هدف در رابطه (2) آورده شده است. زمان سرویس ­دهی اتوبوس i در خط اتوبوسرانی از ترمینال 1 تا ترمینال 2 و برعکس. تابع هدف شماره 3 از مجموع دو تابع هدف قبلی بدست آمده و بیانگر هزینه کل سیستم (جمع مسافران و بهره ­بردار) بوده که در رابطه (3) آورده شده است.محدودیت­های مسئله بهینه­ سازی نیز به صورت زیر می­باشد.رابطه (4) محدودیت عدم پرش از ایستگاه توسط 2 اتوبوس متوالی و یا بیشتر بوده که اگر برابر با صفر باشد آنگاه اتوبوس i در ایستگاه j سرویس ­دهی نکرده و اگر برابر با 1 باشد در ایستگاه سرویس ­دهی می­کند. این محدودیت به علت جلوگیری از افزایش زمان انتظار مسافران در ایستگاه­ها در مدل بهینه ­سازی وارد شده است. رابطه (5) محدودیت عدم سبقت گرفتن اتوبوس­ها از یکدیگر بوده که زمان ورود اتوبوس i به ایستگاه j می­باشد.3-3- روش حل مدل بهینه­ سازیبا توجه به این مسئله که تعداد حالت­های اجرای راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش در خط اتوبوسرانی به تعداد ایستگاه­ها بستگی داشته و نحوه اعزام اتوبوس­ها بدون هیچ راهکار عملیاتی و راهکار خط کوتاه گردش نیز به زمان اجرای مدل شبیه­ سازی بستگی دارد، از الگوریتم ژنتیک به عنوان روش حل مدل بهینه­ سازی استفاده شده است. در الگوریتم ژنتیک استفاده شده در این پژوهش جمعیت اولیه برابر با 100 عضو انتخاب شده که هر عضو به صورت تصادفی تولید می­شود. همچنین فرآیند ترکیب و جهش به ترتیب برای 20 و 2 درصد از جمعیت انجام شده و شرط توقف الگوریتم ژنتیک تکرار 40 نسل در نظر گرفته شده است. فلوچارت روش حل با استفاده از الگوریتم ژنتیک در شکل (2) نشان داده شده است.شكل (2) : فلوچارت روش حل الگوریتم ژنتیک4- مطالعه موردیخط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری (شماره خط 356 در شهر تهران) با طول 6350 متر و تعداد 13 ایستگاه در مسیر رفت (پل کریمخان به میدان جمهوری) و 14 ایستگاه در مسیر برگشت ( میدان جمهوری به پل کریمخان) یکی از خطوط پر­تردد اتوبوسرانی در شهر تهران است. با پژوهشی که سید ابریشمی و همکاران (1397) بر روی داده ­های این خط اتوبوسرانی انجام دادند، ماتریس مبدا و مقصد مسافران و همچنین متوسط زمان سرویس­دهی اتوبوس­ها در خط بدست آمده و در این پژوهش مورد استفاده قرار گرفته است. در ادامه اطلاعات بدست آمده از موقعیت ­یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه مسافران توضیح داده شده است.4-1- اطلاعات موقعیت ­یاب خودکار اتوبوس­هاداده ­های ثبت شده توسط موقعیت­یاب خودکار موجود در اتوبوس­ها به منظور تعیین موقعیت جغرافیایی ناوگان اتوبوسرانی، موقعیت لحظه­ای اتوبوس­ها را با دقت قابل قبولی به مرکز اتوبوسرانی ارسال می­کند. مجموعه داده­ای سیستم موقعیت­ یاب خودکار، شامل اطلاعاتی همچون، تاریخ، شماره پلاک اتوبوس، شماره سریال دستگاه موقعیت­ یاب، کد ایستگاه ورودی، کد ایستگاه خروجی، زمان ورود اتوبوس به ایستگاه، زمان خروج اتوبوس از ایستگاه و زمان طی شده بین دو ایستگاه است. بررسی­ ها نشان می­دهد، تعداد داده ­های ثبت شده توسط موقعیت­ یاب خودکار در خط پل کریمخان- جمهوری، در مجموع 143,586 داده در 11 ماه از ابتدای اردیبهشت تا انتهای اسفند می­باشد.باتوجه به مشخص بودن زمان طی شده اتوبوس­ها بین ایستگاه­ها، بازه­ی زمانی هر دو ایستگاه برای ساعات اوج تقاضا صبح روزهای دوشنبه اردیبهشت ماه محاسبه شده و در مدل شبیه­ سازی وارد شده است. سپس عدد تصادفی در این بازه هنگام عبور هر اتوبوس تولید شده که به عنوان زمان طی شده اتوبوس بین دو ایستگاه می­باشد. شکل (3) زمان طی شده اتوبوس­ها در ساعت 7:00 تا 8:30 صبح روزهای دوشنبه ( روز کاری وسط هفته) اردیبهشت ماه برای ایستگاه 7 تا 8 مسیر برگشت خط اتوبوسرانی از میدان جمهوری به پل کریمخان را نشان می­دهد. در شکل (3) زمان­های مشاهده شده با رنگ نارنجی مشخص بوده که از اطلاعات موقعیت­ یاب خودکار اتوبوس­ها بدست آمده و زمان­های تولید شده توسط مدل شبیه­ سازی خط اتوبوسرانی با رنگ آبی مشخص شده ­اند.شکل 3 شكل (3) : مقایسه زمان­های مشاهده شده و تولید شده بین ایستگاه­های 7 و 8 در خط مورد مطالعه4-2- اطلاعات جمع ­آوری خودکار کرایهمجموعه اطلاعات جمع ­آوری خودکار کرایه شامل داده­ های ثبت شده حاصل از تراکنش­های کارت­ بلیت­های هوشمند برای پرداخت کرایه بوده و شامل اطلاعاتی همچون کدخط، تاریخ مصرف، زمان مصرف، کد دستگاه کارتخوان (شماره پلاک اتوبوس)، شماره سریال کارت­ بلیت، نوع کارت ­بلیت و کرایه­ای که از کارت ­بلیت کسر شده، می­باشند. بررسی تعداد تراکنش کارت­ بلیت­ها در بازه­های زمانی مختلف شبانه­ روز برای اردیسبهشت ماه نشان می­دهد که بیشترین تراکنش متعلق به بازه زمانی ساعت 7 الي 9 صبح بوده که تعداد تراکنش در زمان 7 الي 8 به حداکثر مي­رسد. بازه­ي زماني ۱۶ الي 19 نیز بازه­ي زماني اوج عصر مي­باشد که تعداد تراکنش در بازه­ي زماني 17 الي 18 به حداکثر تعداد خود رسیده است.با استفاده از تطبیق اطلاعات بدست آمده از موقعیت­ یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع­ آوری خودکار کرایه مسافران که توسط سید ابریشمی و همکاران 1397 انجام شده مشخص شد که در مجموع 1056627 مسافر از تاریخ 18/02/1394 الی 18/02/1395 در خط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری جابجا شده ­اند. با تطبیق انجام شده، ماتریس مبدأ- مقصد مسافران سالیانه در خط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری در دسترس بوده و باتوجه به این ماتریس متوسط تعداد مسافر سوار و پیاده شده برای روزهای دوشنبه اردیبهشت ماه مشخص شده و در شکل­های (4) و (5) به ترتیب برای مسیر پل کریمخان به میدان جمهوری و مسیر برگشت ارائه شده است.شکل 4شكل (4) : تعداد مسافر سوار و پیاده شده در ایستگاه­ها برای روزهای دوشنبه اردیبهشت ماه در مسیر پل کریمخان به میدان جمهوریشکل 5شكل (5) : تعداد مسافر سوار و پیاده شده در ایستگاه ­ها برای روزهای دوشنبه اردیبهشت ماه در مسیر میدان جمهوری به پل کریمخانباتوجه به این مسئله که تعداد مسافر وارد شده و پیاده شده در طول روز برای هر ایستگاه مشخص است، نرخ ورود مسافران به ایستگاه­ها برای توزیع پوآسون بدست می­آ ید. همچنین از توزیع تجمعی پیاده شدن مسافران برای درصد مسافران پیاده شده از هر اتوبوس در هر ایستگاه استفاده شده است.پارامترهای زمان سوار شدن و پیاده شدن مسافران در ایستگاه­ها به ترتیب برابر با 7/2 و 2 ثانیه درنظر گرفته شده و پارامترهای زمان باز و بسته شدن درب­های اتوبوس برابر با 5/2 ثانیه در مدل شبیه­سازی وارد شده است. همچنین زمان توقف و حرکت هر اتوبوس در ایستگاه برابر با 5/3 ثانیه، زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها در مدل شبیه ­سازی برابر با 4 دقیقه و سرفاصله زمانی اعزام اتوبوس­ها برابر با 5 دقیقه درنظر گرفته شده است. ظرفیت اتوبوس­ها در این پژوهش برابر با 60 نفر به صورت نشسته و ایستاده در اتوبوس برای مدل شبیه­ سازی وارد شده است.6- بررسی نتایجنتیجه هر تکرار الگوریتم ژنتیک برای تابع هدف هزینه بهره ­بردار با راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش که زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها در خط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری بوده، نسبت به وضع موجود که هیچ راهکار عملیاتی استفاده نشده، در شکل (6) نشان داده شده است.شکل 6شكل (6) : نتیجه هر تکرار الگوریتم ژنتیکبا استفاده از راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش زمان کل سرویس ­دهی اتوبوس­ها در خط اتوبوسرانی از 12/2651 دقیقه به 3/2183 دقیقه کاهش یافته و متوسط زمان سرویس­ دهی هر اتوبوس از 23/55 دقیقه به 42/45 دقیقه کاهش یافته است. بدین ترتیب تابع هدف 2 که به عنوان شاخصی برای هزینه ­های بهره ­بردار بوده به میزان 64/17 درصد کاهش یافته است.با انتخاب تابع هدف زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها و اجرای راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش در خط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها که به عنوان شاخصی از هزینه­ های بهره­ بردار بوده نسبت به وضع موجود کاهش داشته و در مقابل زمان سفر مسافران افزایش نامحسوسی داشته است. قابل ذکر است که تعداد مسافر سرویس داده شده در خط اتوبوسرانی مورد مطالعه برابر با 3965 نفر بوده و 48 اتوبوس در مدت اجرای مدل اعزام شده ­اند. در (جدول 1) تغییرات متوسط زمان سفر هر مسافر نسبت به وضع موجود و استفاده از راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش برای کاهش متوسط زمان سرویس ­دهی هر اتوبوس ارائه شده است.جدول (1 ) : تغییرات متوسط زمان سفر هر مسافر نسبت به تابع هدفجدول 1نتایج بدست آمده برای توابع هدف معرفی شده در بخش 3-2 نسبت به وضع موجود در (جدول 2) آورده شده است. باتوجه به نتایج بدست آمده مشخص است که راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش در خط اتوبوسرانی مورد مطالعه در این پژوهش برای توابع هدف زمان سفر مسافران و مجموع زمان سفر مسافران و زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها مناسب نبوده و باعث افزایش نامحسوس این توابع هدف نسبت به وضع موجود شده است. این مسئله نشان می­دهد که گرچه این راهکار عملیاتی زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها را کاهش داده ولی برای کاهش زمان سفر مسافران و مجموع آن با زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها به علت اینکه الگوی تقاضای ورود مسافران و پیاده شدن مسافران در خط در مسیر رفت و برگشت متفاوت بوده، بهبودی ایجاد نکرده است. اما به علت اینکه زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها در مسیر رفت و برگشت به صورت جداگانه محاسبه شده، الگوی تقاضای مسافر در مسیر رفت بر روی مسیر برگشت تاثیر نگذاشته و برعکس.جدول (2 ) : خروجی الگوریتم ژنتیک برای توابع هدفجدول 2 باتوجه به نتایج بدست آمده از الگوریتم ژنتیک ایستگاه ­های 1، 9، 10، 11، 12 و 13 در مسیر پل کریمخان به میدان جمهوری و ایستگاه ­های 1، 11، 12، 13 و 14 در مسیر میدان جمهوری به پل کریمخان برای اتوبوس­هایی که راهکار عملیاتی خط کوتاه گردش را اجرا کرده سرویس­ دهی نمی­شوند. همانطور که در شکل (7) نشان داده شده این اتوبوس­ها ایستگاه­ هایی که با رنگ سیاه مشخص شده را سرویس می­دهند. همچنین ترتیب اعزام اتوبوس­ها به صورت یکی در میان بوده که یعنی در ساعات اوج تقاضا اتوبوس اول به تمام ایستگاه­ها سرویس داده و اتوبوس دو که اعزام می­شود تنها از ایستگاه 2 تا 8 در مسیر رفت سرویس ­داده و سپس به ایستگاه 2 در مسیر برگشت رفته و تا ایستگاه 10 سرویس ­دهی می­کند.شكل (7) : شیوه سرویس ­دهی راهکار خط کوتاه گردش1- نتیجه ­گیریدر این پژوهش برای ارزیابی تأثیر راهکار خط کوتاه گردش بر هزینه بهره­ بردار و مسافران از مدل شبیه ­سازی استفاده شده و با استفاده از اطلاعات موقعیت یاب خودکار اتوبوس­ها و جمع ­آوری خودکار کرایه اعتبارسنجی آن بررسی شد. سپس مدل ریاضی مسئله بهینه ­سازی برای کاهش هزینه­ بهره ­بردار و مسافران نیز به مدل اضافه شده و راهکار خط کوتاه گردش با استفاده از روش حل الگوریتم ژنتیک مورد بررسی قرار گرفت. مهمترین نتایج بدست آمده در این پژوهش عبارتند از:· راهکار خط کوتاه گردش در خط اتوبوسرانی پل کریمخان- میدان جمهوری زمان سرویس­ دهی کل اتوبوس­ها را به عنوان شاخصی از هزینه بهره ­بردار 64/17 درصد نسبت به وضع موجود برای 4 ساعت سرویس ­دهی در خط کاهش داده در حالی که زمان سفر مسافران افزایش نامحسوسی داشته است.· ایستگاه­های 2 تا 8 در مسیر رفت خط مورد مطالعه و ایستگاه­های 2 تا 10 در مسیر برگشت توسط الگوریتم ژنتیک برای سرویس ­دهی راهکار خط کوتاه گردش در حالت بهینه انتخاب شده و نحوه اعزام اتوبوس­ها در ساعات اوج تقاضا به صورت یکی در میان می­باشد.· به علت متفاوت بودن الگوی تقاضای ورود و پیاده شدن مسافران در ایستگاه­ها برای مسیر رفت و برگشت در خط مورد مطالعه و عدم سوار شدن همه مسافران به اتوبوس­هایی که راهکار خط کوتاه گردش دارند، زمان سفر مسافران به صورت یک تابع هدف جداگانه و همچنین به عنوان تابع هدف مجموع هزینه بهره ­بردار و مسافران کاهش نیافته است.پیشنهاداتدر این مطالعه مشخصات عرضه شامل ظرفیت اتوبوس­ها و سرفاصله ­ها ثابت فرض شده در حالیکه به نظر می­رسد تصمیم­ گیری در مورد استفاده از اتوبوس­ها با ظرفیت­های مسافر متنوع در یک خط و تغییر سرفاصله ­ها می­تواند تاثیر بسیار زیادی بر هزینه ­های عملیاتی و توسعه پایدار داشته باشد که می­توان در مطالعات آتی بر روی آن­ها تمرکز کرد. همچنین با اجرای راهکار خط کوتاه گردش زمان سرویس­ دهی اتوبوس­ها کاهش یافته و مدت زمان بیشتری را در ترمینال1 و 2 خط اتوبوسرانی منتظر اعزام می­مانند. در مطالعات آتی می­توان باتوجه به این مسئله ظرفیت ناوگان اتوبوسرانی را برای کاهش تعداد و ثابت ماندن زمان سفر مسافران و زمان سرویس ­دهی اتوبوس­ها مورد بررسی قرار داد.سپاسگزاريبدین وسیله مراتب تشکر و قدردانی خود را از سازمان اتوبوسرانی برای پشتیبانی و شرکت کنترل ترافیک برای در اختیار گذاشتن اطلاعات موقعیت مکانی و سازمان فناوری اطلاعات برای در اختیار گذاشتن اطلاعات جمع­ آوری خودکار کرایه و همچنین مرکز مطالعات و برنامه­ ریزی شهر تهران برای حمایت مالی کار ابراز می­دارم.مراجع[1] سید ابریشمی، س، دیلمی، م، امینی، و، ایران­منش، م، برآورد تعداد مسافر ایستگاه‌های خطوط اتوبوس شهر تهران: نمونه موردی خط پل کریمخان-میدان جمهوری ، مهندسی عمران مدرس، دوره هجدهم ، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، شماره 4، صفحه 115 الی 129، 1397.[2] Cortés, C.E., Jara-Díaz, S. and Tirachini, A., 2011. Integrating short turning and deadheading in the optimization of transit services. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 45(5), pp.419-434.[3] Dessouky, M., Hall, R., Zhang, L. and Singh, A., 2003. Real-time control of buses for schedule coordination at a terminal. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 37(2), pp.145-164.[4] Hadas, Y. and Ceder, A.A., 2010. Optimal coordination of public-transit vehicles using operational tactics examined by simulation. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 18(6), pp.879-895.[5] Nesheli, M.M. and Ceder, A.A., 2014. Optimal combinations of selected tactics for public-transport transfer synchronization. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 48, pp.491-504.[6] Nesheli, M.M., Ceder, A.A. and Liu, T., 2015. A robust, tactic-based, real-time framework for public-transport transfer synchronization. Transportation Research Procedia, 9, pp.246-268.[7] Nesheli, M.M. and Ceder, A., 2017. Real-Time Public Transport Operations: Library of Control Strategies. Transportation Research Record, 2647(1), pp.26-32.[8] Sun, A. and Hickman, M., 2005. The real–time stop–skipping problem. Journal of Intelligent Transportation Systems, 9(2), pp.91-109.[9] Tang, C., Ceder, A., Zhao, S. and Ge, Y.E., 2018. Vehicle scheduling of single-line bus service using operational strategies. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(3), pp.1149-1159.[10] Vincent MP, Hamilton BA. Measurement valuation of public transport reliability. Land Transport New Zealand; 2008.