Co lze v MHD spočítatJaromír Šulc

08.11.2018 1

Data o JŘ

Platnosti

• JDF: den = 24 hodin

• GTFS: den neomezen

• Interní formáty

Trasy

08.11.2018 public transport technology 2

• JDF: 1 linka = 2 trasy

• GTFS: 1 linka = n tras

• Interní formáty

Data o JŘ

08.11.2018 public transport technology 3

Data o JŘ

Atribut Počet

Počet unikátních spojů za rok (přes všechny výluky apod.) 45.260

Počet zobrazení spojů (spoj „jede denně“ se může zobrazit ve sloupci „pracovní den“, „sobota“ i „neděle“)

63.045

Počet unikátních kalendářních textů 426

Počet vygenerování/přidělení časových poznámek (1 spoj má n-1 průjezdů)

11.218

Počet vygenerování/přidělení časových poznámek pro navazující systémy

37.581

Pošet vygenerovaných unikátních trasových textů 1.062

Počet vygenerování/přidělení trasových poznámek 14.732

08.11.2018 public transport technology 4

Vyhledávací algoritmus IDOS a konkurenční přístupy

08.11.2018 public transport technology 5

08.11.2018 public transport technology 6

Rozdíly v plánování JŘ

• Železnice• Hierarchie požadavků

• Linková doprava• Svobodná soutěž nabídka x poptávka

• Koordinátoři dopravy

• MHD• DP si je zpravidla vlastním pánem

08.11.2018 public transport technology 7

Vstupy Problém Výstupy

Topologie dopravní sítě

Strunktura jízdného a rozpočtové omezení

Standardy kvality

Cestovní jízdní doby v časových oknech

Zákonník práce a požadavky odborů

Struktura mezd

Body střídání

Preference řidičů

Cestovní a přejezdové jízdní doby v časových

oknech

Provozní omezení

On-line data z GPS, APC apod.

Návrh linkového vedení Množina linek a zastávek

Intervaly na linkách

Specifikace JŘ

Intervaly v časových oknech

Požadavky na vozový park

Začátky a konce provozu na linkách

Oběhy vozidelPočty vozidel daných

typů

Směny řidičů

Turnusy řidičů

Návrh linkového vedení

Oběhy vozidel

Směny řidičů

Turnusy řidičů

On-line monitoring

StrategickéTaktické

Operativn

íD

ispečerské

Strategické plánování

4 stupňový dopravní model

• OD matrix

• Trip generation

• Trip distribution

• Modal split

Agilní přístupy

• Přeskakují všechny 4 kroky a sbírají data z provozu

08.11.2018 public transport technology 8

OD matrix

• Apriorní x aposteriorní poptávka

• Dotazování lidí

• Gravitační modely

• Sledování SIM kater, vozidel, taxi služby ...

08.11.2018 public transport technology 9

Strategické plánování

08.11.2018 public transport technology 10

Strategické plánování

08.11.2018 public transport technology 11

Strategické plánování

08.11.2018 public transport technology 12

08.11.2018 public transport technology 13

Oběhy vozidel

Ruční tvorba Algoritmická tvorba

08.11.2018 public transport technology 14

5-10%

08.11.2018 public transport technology 15

Legislativní prostředí

• CIS (Metodický pokyn k organizaci celostátního informačního systému o jízdních řádech)

• Zákon o silniční dopravě, č. 111/1994 Sb. v aktuálně účinném znění• Nařízení vlády (bezp. Přestávky, práce na jídlo a oddech, turnusy)

Initial solution

• Hungarian tree

• Maximum flow, minimum cost

• Vertex covering

VSP

• Genetic algorithm

• Column generation

• Lagrange heuristic

• Tabu search

08.11.2018 public transport technology 16

Oběhy vozidelVSP, VDSP, MDVDSP, MDMVDSPTW

Si Tj

ijij xczmin

TjSix

Tjx

Six

ij

Si

ij

Tj

ij

,1,0

1

1

střsměmPJBPprácepřřejezdfitness

střprácepřřejezdcij

Detekce kritických spojů

08.11.2018 public transport technology 17

Spoje vhodné k vyčlenění

Oběhy vozidel

Jízdní řády ČR Jízdní řády DE

08.11.2018 public transport technology 18

82%

65%

08.11.2018 public transport technology 19

Proč je ta efektivita vyšší?

(b)08:00 09:00

Jednotlivé

trasy

A

B

C

10:00 11:00

Z

Taktový JŘ

08:00 09:00 10:00 11:00

A

B

C

Z

Takt 1

Takt 2

08:00 09:00

Symetrický

taktový JŘ

A

B

C

10:00 11:00

Z

osa sy metrie Integrovaný

taktový JŘ

08:00 09:00 10:00 11:00

A

B

C

Z

přestupní uzel

nulová osa

symetrie

(a)

(c) (d)

DP = žrout rozpočtu města?

08.11.2018 public transport technology 20

Duty rostering

Ruční tvorba Algoritmická tvorba

• Column generation

• Set covering problem

• PEAST

08.11.2018 public transport technology 21

Statistikybig data?

08.11.2018 public transport technology 22

Otázky?

08.11.2018 public transport technology 23