CN113256069A - 一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法 - Google Patents

一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法 Download PDF

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CN113256069A CN202110447206.9A CN202110447206A CN113256069A CN 113256069 A CN113256069 A CN 113256069A CN 202110447206 A CN202110447206 A CN 202110447206A CN 113256069 A CN113256069 A CN 113256069A
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王立超
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Abstract

本发明公开了一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，包括以下步骤：首先建立电动公交和燃油公交运行能耗及成本计算的数学模型；然后基于公交车辆动力特性给定约束条件，优化函数；最后利用嵌套禁忌搜索方法的遗传算法求解规划问题，从而提高最优解收敛的精确性。本项发明区别于现有的公交调度方法，兼顾了新能源公交和传统燃油公交的能源供应特点，并在测算电动公交的能耗成本时引入减排效益，引导电动公交错峰充电；同时，将燃油公交的碳排放作为目标函数的负面因子，降低燃油公交的排班频率，极大程度的实现了公交绿色环保的运营目标。

Description

一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法
技术领域
本发明涉及公共交通领域的公交调度技术领域，特别是一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法。
背景技术
随着建设绿色低碳公交的要求提出，电动公交所占比例在逐渐升高，但由于旧车报废、财政投入等问题，很难实现电动公交与燃油公交的迅速更替，传统燃油公交与纯电动公交的混合运行在较长一段时间中仍将普遍存在。因为车辆的动力特性不同，能源的限制和补给导致混合公交车队在实际运行过程中的调度问题更加复杂，例如，由于纯电动公交电池续航里程的限制，电动公交在一天运营过程的中间需要补充电量才能继续使用。此时，传统的公交调度方法存在较大的局限性。所以提出一种针对混合车队运行的公交调度方法，科学合理地调度不同车型的公交车辆，协调供应车辆所需能源，对于提高电动车辆利用率，平稳实现燃油公交到电动公交具有十分重要的意义。
而现存的关于公交调度规划方法中主要集中讨论纯燃油公交车队或纯电动公交车队的调度，无法满足实际生活中混合车队的能源调度规划的需求和要求。通过检索发现，关于传统燃油公交的调度规划的研究有很多，但由于动力来源的较大差异，混合公交的调度不可能直接照搬硬套。而对于电动公交的调度，更多地聚焦在充电调度，如中国发明专利【CN 107341563 A】公布了一种纯电动公交车辆的充电调度优化方法，中国发明专利【CN106991492 A】提出一种北方气候快充纯电动公交车运营调度优化方法，但并没有涉及到电动车辆的排班调度。对于电动公交车辆的排班调度，中国发明专利【CN 109934391 A】发明了一种基于混合启发式算法的智能调度方法，但研究主体为纯电动公交车队，调度规划时主要考虑的是电动公交的充电需要。
综上所述，现有的技术方法对混合公交车队的调度规划的研究相对较少，且对于新能源公交的调度更多的是考虑电动公交车里程限制、充电需求，缺乏考虑不同车型的公交能源差异供应、用车成本等其他因素对混合公交车队调度问题的影响。因此，建立包含电动公交和燃油公交的混合车队调度规划模型并求解，对优化实际中存在的电动公交与燃油公交混合运行规划有重要的意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，结合不同类型公交车辆动力特性，在分析混合公交车队运行的能耗、成本的基础上，合理安排公交线路的配车及排班方案，减少电动公交能源的使用，降低燃油公交的发车数，最终达到综合成本最小，同时燃油公交的碳排放量最少。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：
根据本发明提出的一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，包括以下步骤：
步骤S1、建立电动公交和燃油公交运行能耗和成本模型；
步骤S2、根据步骤S1建立好的电动公交和燃油公交运行能耗和成本模型，建立目标函数，以公交车队综合运行成本最小为目标函数；
步骤S3、采用遗传算法，通过编码解码、选择、交叉重组以及变异求解目标函数的最优解，最后对最优解进行解码，获得混合公交车队最佳调度计划。
作为本发明所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法进一步优化方案，步骤S1中，电动公交和燃油公交的能耗和成本模型具体如下：
电动公交和燃油公交的能耗为行驶里程与单位行驶里程的能耗的线性模型，表达式如下：电动公交的能耗模型为Ee＝liqe；燃油公交能耗模型为Eo＝liqo；其中，li为行驶里程，Ee为电动公交行驶过程中所消耗的电量，qe为单位行驶里程的耗电量，Eo为燃油公交行驶过程中所消耗的燃油量，qo为单位行驶里程的耗油量；
基于碳排放建立燃油公交的成本模型：燃油公交的成本Mo包括燃油公交车辆能源消耗成本
Figure BDA0003037370920000021
和在行驶过程中产生的碳排放成本
Figure BDA0003037370920000022
由此构建燃油公交的成本模型：
Figure BDA0003037370920000023
Figure BDA0003037370920000024
Po为燃油成本，Eo为燃油公交车辆所消耗的燃油量，
Figure BDA0003037370920000025
EFo为燃油碳排放因子，γ为碳排放成本转化系数；
基于减排效益建立电动公交的成本模型：电动公交的成本Me包含电动公交车辆能源消耗成本
Figure BDA0003037370920000026
和减排效益
Figure BDA0003037370920000027
由此构建电动公交的成本模型：
Figure BDA0003037370920000028
Figure BDA0003037370920000029
Pe(t)为分时充电成本，Ee为电动公交车辆所消耗的电量，将电动公交替代燃油公交运营减少的碳排放
Figure BDA00030373709200000210
作为电动公交的减排效益
Figure BDA00030373709200000211
同时考虑到电动公交由于电池容量的限制需要在一天的运营过程中额外返回车场进行补充电量，将公交车辆返回车场的这段行程称作空驶行程，空驶行程中行成的成本为空驶成本，因此在计算电动公交替代燃油公交运营减少的碳排放
Figure BDA00030373709200000212
时要扣除运营中的空驶碳排放，即
Figure BDA00030373709200000213
其中θ为电动公交运营过程中的空驶次数，lS为车场与始发站的距离，则
Figure BDA00030373709200000214
作为本发明所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法进一步优化方案，步骤S2中建立的目标函数为：
Figure BDA0003037370920000031
Z为混合公交车队全天运营成本，
Figure BDA0003037370920000032
为电动公交的政策偏向系数，Mek为第k辆电动公交的运行成本，其中k为电动公交车辆标号，是从电动公交车辆集合E所选择的公交车辆，E＝{k|k＝1,2,…,K}，K为公交车队中电动公交车辆的总数，Moh为第h辆燃油公交的运行成本，其中h为燃油公交车辆标号，是从燃油公交车辆集合O所选择的公交车辆，O＝{h|h＝1,2,…,H}，H为公交车队中燃油公交车辆的总数；并给定约束条件，约束条件如下：
(1)公交车辆调度满足每个车次必须有车辆运行：
Figure BDA0003037370920000033
Figure BDA0003037370920000034
Figure BDA0003037370920000035
为第i个运行车次中第j辆公交的运行状态，即
Figure BDA0003037370920000036
N为一天公交运行车次总数，J为公交车队的车辆总数，有J＝K+H；
(2)保证车队每辆车都至少执行一个车次：
Figure BDA0003037370920000037
(3)发车间隔满足规定：ti-ti-1＝tint；其中，ti为第i个运行车次的出发时刻，ti-1为第i-1个运行车次的出发时刻，tint为规定发车间隔；
(4)电动公交的调度要额外考虑电池剩余容量的约束以及相应产生的充电时间约束，具体约束条件如下：
Ur＞2lLqe
Figure BDA0003037370920000038
其中，lL为公交线路长度，qe为单位行驶里程的耗电量，Ur为电动公交的电池剩余量，具体表达方式如下：电动公交行驶n个往返车次后返回至车场充电，Ur＝Ue-2(nlL+lS)qe，Ue为从车场出发的初始电池容量，lS为车场与始发站的距离，tch为电动公交车辆所需的充电时长，Δt为该辆电动公交相邻运行车次的时间间隔，Ue为从车场出发的初始电池容量，ε为电动公交车辆单位时间的充电量，v为公交车辆在线路的运营速度；
(5)根据不同类型公交车辆能源供应方式差异，确定车辆规模约束：
Figure BDA0003037370920000041
Figure BDA0003037370920000042
作为本发明所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法进一步优化方案，步骤S3中求解目标函数的具体过程如下：
S3-1、为了实现公交车队全天综合运营成本最小的目标，制定车辆调度方案，车辆调度方案包括公交车队的各类公交车辆数量总数以及执行运行车次的车辆标号；按照车次的执行时间顺序对照公交车队的车辆调度方案中N个车次时刻点的车辆发车进行染色体编码，表示为X＝[X1,X2,X3,……,XN-1,XN]T，其中X为公交车队的车辆调度方案的染色体编码代号，T为矩阵转置符号，
Figure BDA0003037370920000043
Figure BDA0003037370920000044
Xi为第i个车次中车队所有车辆的执行状态，
Figure BDA0003037370920000045
为第i个运行车次中第j辆公交的运行状态；
S3-2、设置遗传算法参数，包括最大代数MAXGEN，群体规模Spop，交叉概率pc，变异概率pm；
S3-3、令进化代数计数器gen＝0，随机产生一个初始种群；
S3-4、对种群进行解码，计算适应度，并在分配适应度后，按轮盘赌方式选择Spop个染色体；
S3-5、生成0,1之间的随机数rα,
Figure BDA0003037370920000046
若rα＜pc，利用第α个染色体产生pc*Spop个染色体，使用双子双亲法进行交叉产生子代；其中，Spop为群体规模，即一代群体中包含的染色体个数，pc为交叉概率；
S3-6、生成0,1之间的随机数rβ,
Figure BDA0003037370920000047
若rβ＜pm，对第β个染色体进行变异操作；其中pm为变异概率；
S3-7、通过S3-5的交叉操作和S3-6的变异操作得到一个新种群；
S3-8、在新种群中进行局部搜索，根据新种群中的各个染色体的目标函数计算结果，找到目标函数的局部最优解，该最优解即为目标函数计算值最小对应的染色体。
作为本发明所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法进一步优化方案，采用嵌套禁忌搜索优化遗传算法搜索路径，求解出目标函数的最优解。
作为本发明所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法进一步优化方案，对步骤S3-8中的局部搜索进行优化，具体优化过程如下：
S4-1、建立禁忌表，并清空禁忌表，令禁忌表为Φ，Φ为空集；
S4-2、根据经过遗传算法部分交叉变异操作产生的公交车队调度方案的染色体编码代号X的集合构建搜索域S(X)；
S4-3、计算目标函数，从搜索域S(X)中找出最优解X*；
S4-4、判断最优解X*是否包含于禁忌表：
若包含于禁忌表，则进一步判断是否满足藐视准则，若满足，将最优解作为新个体；若不满足，从搜索域中剔除最优解，返回S4-3；
若不包含于禁忌表，将最优解作为新个体；
S4-5、将最优解添加到禁忌表中，更新禁忌表；
S4-6、gen＝gen+1，若gen＜MAXGEN，转至S3-4；否则输出最优解。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
结合不同类型公交车辆动力特性，在分析混合公交车队运行的能耗、成本的基础上，合理安排公交线路的配车及排班方案，减少电动公交能源的使用，降低燃油公交的发车数，最终达到综合成本最小，同时燃油公交的碳排放量最少。
附图说明
图1为本发明提供的整体逻辑流程图。
图2为本发明求解优化模型采用的遗传禁忌搜索算法流程图。
图3为本发明实施例混合公交车队调度方案的编码示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。
图1示出了本发明实施例所提供的一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法的流程图。如图1所示本发明实施例提供的电动公交和燃油公交混合公交车队调度方法包括以下步骤：
首先从公交公司获得公交车场以及公交线路的信息，包括发车时刻表以及车辆信息，线路长度，车场(配备充电设施及燃油补充设施)与始发站的距离，公交车辆在线路的运营速度等参数。
执行步骤S1，分别构建当前场景下的电动公交和燃油公交的运行成本模型。第k辆电动公交运行成本模型为
Figure BDA0003037370920000061
其中：
Figure BDA0003037370920000062
式中：
Figure BDA0003037370920000063
——第k辆电动公交能源消耗成本；
Figure BDA0003037370920000064
——第i个车次中第k辆电动公交所消耗的电量；
Figure BDA0003037370920000065
——第i个车次中第k辆电动公交的行驶里程；
qe——单位行驶里程的耗电量；
Pe(t)——t时段电能成本，t由运行车次i决定。
Figure BDA0003037370920000066
式中：
Figure BDA0003037370920000067
——第k辆电动公交的减排效益；
Figure BDA0003037370920000068
——第i个车次中第k辆电动公交的空驶次数；
lS——车场与始发站的距离；
qo——单位行驶里程的耗油量；
EFo——燃油碳排放因子；
γ——碳排放成本转化系数。
第h辆燃油公交运行成本模型为
Figure BDA0003037370920000069
其中：
Figure BDA00030373709200000610
式中：
Figure BDA00030373709200000611
——第h辆燃油公交能源消耗成本；
Figure BDA00030373709200000612
——第i个车次中第k辆电动公交所消耗的电量；
Figure BDA00030373709200000613
——第i个车次中第k辆电动公交的行驶里程；
qo——单位行驶里程的耗油量；
Po——燃油成本。
Figure BDA00030373709200000614
式中：
Figure BDA00030373709200000615
——第h辆燃油公交碳排放成本；、
Figure BDA00030373709200000616
——第i个车次中第h辆电动公交所消耗的电量；
Figure BDA0003037370920000071
——第i个车次中第h辆电动公交的行驶里程；
EFo——燃油碳排放因子；
γ——碳排放成本转化系数。
执行步骤S2，以不同类型公交车辆的运行成本模型为基础，以混合公交车队全天运营综合成本最小为优化目标，以保障公交车辆合理可靠的运营为约束条件，构建优化数学模型：
Figure BDA0003037370920000072
优化约束方程：
Figure BDA0003037370920000073
执行步骤S3，基于所构建的优化数学模型，采用遗传算法进行求解。如图2所示，遗传算法优化求解的要素包括通过种群初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子以及变异算子。
执行步骤S3-1，如图3所示，按照时间顺序对照车辆调度方案中N个车次时刻点的车辆发车进行染色体编码，表示为X＝[X1,X2,X3,……,XN-1,XN]T，其中
Figure BDA0003037370920000074
Figure BDA0003037370920000075
为第i个车次车队所有车辆的执行状态，
Figure BDA0003037370920000076
为第i个运行车次中第j辆公交的运行状态。
执行步骤S3-2，设置遗传算法参数，包括最大代数MAXGEN，群体规模Spop，交叉概率pc，变异概率pm。
执行步骤S3-3，令gen＝0，随机产生一个初始种群。
执行步骤S3-4，对种群进行解码，计算目标函数值，即计算混合公交车队全天运营综合成本。分配适应度后，按轮盘赌方式选择Spop个染色体。
执行步骤S3-5，生成0,1之间的随机数rα,
Figure BDA0003037370920000081
若rα＜pc，利用第α个染色体产生pc*Spop个染色体，使用双子双亲法进行交叉产生子代；其中，Spop为群体规模，即一代群体中包含的染色体个数，pc为交叉概率；
执行步骤S3-6，生成0,1之间的随机数rβ,
Figure BDA0003037370920000082
若rβ＜pm，对第β个染色体进行变异操作；其中pm为变异概率；
S3-7、通过S3-5的交叉操作和S3-6的变异操作得到一个新种群；
S3-8、在新种群中进行局部搜索，根据新种群中的各个染色体的目标函数计算结果，找到目标函数的局部最优解，该最优解即为目标函数计算值最小对应的染色体。
在S3-8中将嵌套禁忌搜索算法在遗传算法中优化局部最优解的搜寻，如图2中加粗黑框部分所示，对遗传算法部分产生的新种群进行禁忌搜索，寻找最优解作为新一代个体。
执行步骤S4-1，建立禁忌表Ta，并清空禁忌表，令Ta＝Φ。
执行步骤S4-2，根据经过遗传算法部分交叉变异操作产生的公交车队调度方案的染色体编码代号X的集合构建搜索域S(X)。
执行步骤S4-3，计算目标函数。从S(X)中找出最优解X*。
执行步骤S4-4，判断最优解X*是否包含于禁忌表Ta。若X*∈Ta，则进一步判断X*是否满足藐视准则，若X*满足藐视准则，将最优解X*作为新个体；若X*不满足藐视准则，S(X)＝S(X)-X*，返回S4-3。若
Figure BDA0003037370920000083
将最优解X*作为新个体。
执行步骤S4-5，Ta＝Ta∪{X*}。
执行步骤S4-6，gen＝gen+1，若gen＜MAXGEN，转至S3-4；否则输出最优解X*。
通过嵌入禁忌搜索算法，允许选择劣解，在很大程度上帮助遗传算法避免“早熟”问题的出现。最后对最优解进行解码，获得混合公交车队最佳调度计划。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、建立电动公交和燃油公交运行能耗和成本模型；
步骤S2、根据步骤S1建立好的电动公交和燃油公交运行能耗和成本模型，建立目标函数，以公交车队综合运行成本最小为目标函数；
步骤S3、采用遗传算法，通过编码解码、选择、交叉重组以及变异求解目标函数的最优解，最后对最优解进行解码，获得混合公交车队最佳调度计划。
2.根据权利要求1所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，步骤S1中，电动公交和燃油公交的能耗和成本模型具体如下：
电动公交和燃油公交的能耗为行驶里程与单位行驶里程的能耗的线性模型，表达式如下：电动公交的能耗模型为Ee＝liqe；燃油公交能耗模型为Eo＝liqo；其中，li为行驶里程，Ee为电动公交行驶过程中所消耗的电量，qe为单位行驶里程的耗电量，Eo为燃油公交行驶过程中所消耗的燃油量，qo为单位行驶里程的耗油量；
基于碳排放建立燃油公交的成本模型：燃油公交的成本Mo包括燃油公交车辆能源消耗成本
Figure FDA0003037370910000011
和在行驶过程中产生的碳排放成本
Figure FDA0003037370910000012
由此构建燃油公交的成本模型：
Figure FDA0003037370910000013
Po为燃油成本，Eo为燃油公交车辆所消耗的燃油量，
Figure FDA0003037370910000014
EFo为燃油碳排放因子，γ为碳排放成本转化系数；
基于减排效益建立电动公交的成本模型：电动公交的成本Me包含电动公交车辆能源消耗成本
Figure FDA0003037370910000015
和减排效益
Figure FDA0003037370910000016
由此构建电动公交的成本模型：
Figure FDA0003037370910000017
Figure FDA0003037370910000018
Pe(t)为分时充电成本，Ee为电动公交车辆所消耗的电量，将电动公交替代燃油公交运营减少的碳排放
Figure FDA0003037370910000019
作为电动公交的减排效益
Figure FDA00030373709100000110
同时考虑到电动公交由于电池容量的限制需要在一天的运营过程中额外返回车场进行补充电量，将公交车辆返回车场的这段行程称作空驶行程，空驶行程中行成的成本为空驶成本，因此在计算电动公交替代燃油公交运营减少的碳排放
Figure FDA00030373709100000111
时要扣除运营中的空驶碳排放，即
Figure FDA00030373709100000112
其中θ为电动公交运营过程中的空驶次数，lS为车场与始发站的距离，则
Figure FDA00030373709100000113
3.根据权利要求1所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，步骤S2中建立的目标函数为：
Figure FDA00030373709100000114
Z为混合公交车队全天运营成本，
Figure FDA0003037370910000021
为电动公交的政策偏向系数，Mek为第k辆电动公交的运行成本，其中k为电动公交车辆标号，是从电动公交车辆集合E所选择的公交车辆，E＝{k|k＝1，2，…，K}，K为公交车队中电动公交车辆的总数，Moh为第h辆燃油公交的运行成本，其中h为燃油公交车辆标号，是从燃油公交车辆集合O所选择的公交车辆，O＝{h|h＝1，2，…，H}，H为公交车队中燃油公交车辆的总数；并给定约束条件，约束条件如下：
(1)公交车辆调度满足每个车次必须有车辆运行：
Figure FDA0003037370910000022
Figure FDA0003037370910000023
Figure FDA0003037370910000024
为第i个运行车次中第j辆公交的运行状态，即
Figure FDA0003037370910000025
N为一天公交运行车次总数，J为公交车队的车辆总数，有J＝K+H；
(2)保证车队每辆车都至少执行一个车次：
Figure FDA0003037370910000026
(3)发车间隔满足规定：ti-ti-1＝tint；其中，ti为第i个运行车次的出发时刻，ti-1为第i-1个运行车次的出发时刻，tint为规定发车间隔；
(4)电动公交的调度要额外考虑电池剩余容量的约束以及相应产生的充电时间约束，具体约束条件如下：
Ur＞2lLqe
tch≤Δt，
Figure FDA0003037370910000027
其中，lL为公交线路长度，qe为单位行驶里程的耗电量，Ur为电动公交的电池剩余量，具体表达方式如下：电动公交行驶n个往返车次后返回至车场充电，Ur＝Ue-2(nlL+lS)qe，Ue为从车场出发的初始电池容量，lS为车场与始发站的距离，tch为电动公交车辆所需的充电时长，Δt为该辆电动公交相邻运行车次的时间间隔，Ue为从车场出发的初始电池容量，ε为电动公交车辆单位时间的充电量，v为公交车辆在线路的运营速度；
(5)根据不同类型公交车辆能源供应方式差异，确定车辆规模约束：
Figure FDA0003037370910000028
Figure FDA0003037370910000031
4.根据权利要求1所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，步骤S3中求解目标函数的具体过程如下：
S3-1、为了实现公交车队全天综合运营成本最小的目标，制定车辆调度方案，车辆调度方案包括公交车队的各类公交车辆数量总数以及执行运行车次的车辆标号；按照车次的执行时间顺序对照公交车队的车辆调度方案中N个车次时刻点的车辆发车进行染色体编码，表示为X＝[X1，X2，X3，……，XN-1，XN]T，其中X为公交车队的车辆调度方案的染色体编码代号，T为矩阵转置符号，
Figure FDA0003037370910000032
Figure FDA0003037370910000033
Xi为第i个车次中车队所有车辆的执行状态，
Figure FDA0003037370910000034
为第i个运行车次中第j辆公交的运行状态；
S3-2、设置遗传算法参数，包括最大代数MAXGEN，群体规模Spop，交叉概率pc，变异概率pm；
S3-3、令进化代数计数器gen＝0，随机产生一个初始种群；
S3-4、对种群进行解码，计算适应度，并在分配适应度后，按轮盘赌方式选择Spop个染色体；
S3-5、生成0，1之间的随机数rα，
Figure FDA0003037370910000035
若rα＜pc，利用第α个染色体产生pc*Spop个染色体，使用双子双亲法进行交叉产生子代；其中，Spop为群体规模，即一代群体中包含的染色体个数，pc为交叉概率；
S3-6、生成0，1之间的随机数rβ，
Figure FDA0003037370910000036
若rβ＜pm，对第β个染色体进行变异操作；其中pm为变异概率；
S3-7、通过S3-5的交叉操作和S3-6的变异操作得到一个新种群；
S3-8、在新种群中进行局部搜索，根据新种群中的各个染色体的目标函数计算结果，找到目标函数的局部最优解，该最优解即为目标函数计算值最小对应的染色体。
5.根据权利要求1所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，采用嵌套禁忌搜索优化遗传算法搜索路径，求解出目标函数的最优解。
6.根据权利要求4所述一种基于动力能源差异的混合公交车队调度方法，其特征在于，对步骤S3-8中的局部搜索进行优化，具体优化过程如下：
S4-1、建立禁忌表，并清空禁忌表，令禁忌表为Φ，Φ为空集；
S4-2、根据经过遗传算法部分交叉变异操作产生的公交车队调度方案的染色体编码代号X的集合构建搜索域S(X)；
S4-3、计算目标函数，从搜索域S(X)中找出最优解X*；
S4-4、判断最优解X*是否包含于禁忌表：
若包含于禁忌表，则进一步判断是否满足藐视准则，若满足，将最优解作为新个体；若不满足，从搜索域中剔除最优解，返回S4-3；
若不包含于禁忌表，将最优解作为新个体；
S4-5、将最优解添加到禁忌表中，更新禁忌表；
S4-6、gen＝gen+1，若gen＜MAXGEN，转至S3-4；否则输出最优解。
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