城市公交大站快车与全程车联合调度方法

大站快车以其运营效率高、准时性好、速度快等优点受到交通学者的广泛关注. 本文在考虑客流时空分布特性和公交车额定载客能力的基础上,提出基于断面最大客流量的发车频率计算方法;运用逆差函数理论,考虑多时段、场站平衡等因素,以总体车队规模最小为目标,通过小幅度调整发车时刻,提出大站快车与全程车之间车次相互借调的联合调度方法;最后将该方法应用于某开行大站快车的公交线路,与均匀发车和发车时刻调整的两种独立调度模式进行了对比. 结果表明,联合调度方法能够进一步缩减总体车队规模,为公交企业节约了运营成本.     

配合大站快车的单线公交组合调度模型

在给定配车数情形下,考虑站点滞留乘客和服务水平等现实约束因素,以乘客总出行时间最小为第一目标,以极大化企业最大利润为第二目标,本文提出一类配合大站快车的多目标单线组合调度模型,确定大站快车途经站点,并计算全程车和大站快车的发车频率.根据问题特征,引入乘客出行时间价值的概念,利用加权法实施多目标的优化,设计启发式算法求解该问题的非劣解.最后,以某线路为例,探讨了发车频率、折返点位置和费用的关系,并分析了公交服务水平、期望拥挤对调度方案的影响,并与现有单一调度方案进行了比较分析,从而验证模型和算法的正确性和有效性.     

基于公交客流不均衡性的调度分析

为提高公交运营的服务效率,考虑公交站点乘客需求集中性,以公交的发车间隔、满载率作为约束条件,建立以乘客出行时间成本和公司运营成本最小为目标的公交组合调度模型,并通过遗传算法求解。计算结果表明:单一调度模式中全程车的发车间隔为5 min;组合调度模式中全程车发车间隔为3 min,大站快车为10 min。通过对比这2种模式下的乘客出行与公司运营的总成本,组合调度可节省23.1%的成本,实施组合调度能有效降低系统总成本,提高公交服务水平。     

基于充电策略的纯电动公交车辆调度优化

考虑充电区间、充电速率、电池核电状态、发车策略等综合因素,提出了以最小化车辆数为目标的单线路单充电站的纯电动公交车辆调度算法。该算法采用车队整体优化的方法,使得营运的车辆数最小,并达到每辆车发车次数的均衡。以东莞松山湖公交线路为例,分析了线路发车时刻、充电速率、车辆耗电对车辆数及单车发车次数的影响,并和常规公交车辆调度算法进行比较,结果表明:改进发车策略有效地减少了所需车辆数,且车辆利用率均衡,达到了最小化车队成本的目的。     

西安公交响应机动车常态化限行四项措施加强高峰运力

正从2017年11月20日起,总公司结合机动车常态化限行后公交客流可能增加的实际情况,科学调整运力,采取四项措施加密高峰时段发车间隔,全力满足市民出行需求。第一,通过科学合理安排运营班次,进一步加密高峰时段发车间隔,满足市民上下班期间集中出行需求。第二,根据线路客流,每日早晚高峰时段将采用灵活调度,通过增加区间车、大站快车等措施,加快客流疏散。第三,根     

城市公交车队运营规模的规划分析

本文研究公交运营规模,包括车型和车队、发车间距等的规划分析.在对运营者费用、用户费用二者关系分析的基础上,考虑了乘客需求分布的时变特征,对车队运营的费用最优问题进行了讨论,并通过算例予以说明.     

���ٹ�������������ϼ���������Ż��о�

快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面。为了提高快速公交的运营调度质量,研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合,通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型,考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合,以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件。给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法,并给出数值算例。结果表明：优化结果最多可以节省69.92%的成本,敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下,都可以通过合理的配置车辆的形式,减少整个系统的出行成本。具有良好的科学性和可操作性。     

快慢车运营组织下城市轨道交通车站通过能力研究

快慢车是城市轨道交通市域线常用的组织形式,研究不同快慢车运营模式对车站通过能力的影响,能够为运营企业开行快慢车提供参考.本文考虑列车追踪间隔时间约束,研究无越行均衡、无越行非均衡、有越行条件等3种快慢车运营模式的开行技术条件,得到快慢车运营组织对车站通过能力的影响及快车对慢车的扣除系数.案例结果表明:相同发车频率条件下,无越行均衡发车、无越行非均衡发车、有越行条件下的快车最大跨站数量逐渐增加;相同快车跨站数量条件下,无越行均衡发车、无越行非均衡发车、有越行条件下列车最大发车频率逐渐提高,快车对慢车的扣除系数逐渐减小,说明以上3种模式对车站通过能力的影响依次减小.     

车联网环境下公交发车间隔优化方法研究

针对现有公交发车间隔模型忽略了智能调度对公交运营的影响问题,提出了车联网环境下的发车间隔设计方法.在考虑发车间隔、发车次数、车辆满载率约束条件下,对城市常规公交发车间隔进行了研究.在综合考虑约束条件的基础上,以乘客候车时间、乘客舒适度以及公交公司运营成本最小为目标函数,建立公交发车调度时刻表优化模型.最后以大连市公交101线路为例对该模型进行分析,利用MATLAB仿真软件进行求解,验证模型的有效性.     

考虑服务水平的纯电动快速公交发车间隔优化研究

随着电动汽车被引入城市快速公交领域,由于其充换电等特殊的运营调度需求,在发车间隔计划等制定过程中传统方法不再适用.本文在综合考虑服务水平和车辆充电时间约束条件下,对纯电动快速公交(E-BRT)发车间隔优化进行了研究.根据分析服务水平指标项与车辆能耗的相关性,建立了面向能耗评估的服务水平评价体系;综合考虑服务水平和充电时间约束条件,以车辆运营能耗为目标函数,建立了发车间隔优化模型;基于金华市E-BRT1号线运营数据进行实例验证,结果表明,在满足相同服务水平情况下,本文提出的优化模型可以节约能耗6.21%.本文构建的纯电动快速公交发车间隔优化模型具有较强实用性,为企业在满足一定服务水平的基础上降低运营能耗提供了依据.     

接驳轨道枢纽的混合式灵活公交服务优化研究

为解决居民在轨道与小区间的出行难题,本文提出一种新型的混合式灵活公交接驳服务模式,构建了在轨道交通枢纽的客流吸引范围内灵活与固定接驳公交的协同运行机制. 在已知灵活乘客需求和车队规模的条件下,综合兼顾出行者与运营者的时间成本,以及同步考虑轨道线路和固定接驳公交线路发车计划,建立了混合式接驳公交系统线路和乘客接运计划优化模型,并采用基于重力模型的遗传算法进行求解,最后通过实例验证该模型的有效性和实用性.结果表明,该优化模型在能够有效减小车辆行驶距离和乘客出行时间的同时,提高了混合式接驳公交系统的乘客服务量,相比于单一的灵活型接驳公交系统目标结果更优.     

接驳轨道枢纽的混合式灵活公交服务优化研究

为解决居民在轨道与小区间的出行难题，本文提出一种新型的混合式灵活公交接驳服务模式，构建了在轨道交通枢纽的客流吸引范围内灵活与固定接驳公交的协同运行机制. 在已知灵活乘客需求和车队规模的条件下，综合兼顾出行者与运营者的时间成本，以及同步考虑轨道线路和固定接驳公交线路发车计划，建立了混合式接驳公交系统线路和乘客接运计划优化模型，并采用基于重力模型的遗传算法进行求解，最后通过实例验证该模型的有效性和实用性.结果表明，该优化模型在能够有效减小车辆行驶距离和乘客出行时间的同时，提高了混合式接驳公交系统的乘客服务量，相比于单一的灵活型接驳公交系统目标结果更优.     

动态公交客流预测方法研究

随着公交的大力发展,公交优化要从传统的调度方式向实时调度转变。这就要求公交客流预测要具备短时性和滚动性,即动态预测。现有的公交客流预测方法集中于长期客流数据的预测,缺乏时效,不适用于公交的实时调度。本文给出了一种对公交客流进行动态预测的简单方法。     

�����������ĸ�Ƶ��������ɿ��Է���

对于高频率公交线路服务,以减少在站乘客平均等待时间为目标,提出以车头时间距的一致性来分析和衡量线路级别的公交服务可靠性的方法。考虑乘客需求波动和线路运行时间随机性对公交服务可靠性的影响,以一条高频发车的固定公交线路为考察对象,利用随机模拟方法仿真公交服务过程,计算分析了不同乘客需求和运行时间波动情况下的车头时间距的变异特征和在站乘客平均等待时间。结果表明,线路运行时间波动越大,乘客到达越不均匀,车头时间距变异就越大,乘客平均等待时间也就越长;随着站序的增加,累计车头时间距变异趋向于增大,服务可靠性逐渐变差。     

基于MAST的智慧公交优化调度研究

对客运需求较小且时空分布不均衡的城郊和乡村开设公交线路所面临问题分析的基础上,设计了一个利用移动互联网技术的城郊乡村智慧公交调度系统.简述了包括乘客信息交互模块、数据库、预测模块、调度决策支持模块等组成的系统结构及原理.在此基础上,分别建立发车计划模型和实时调度在线调整模型,采用遗传算法优化求解.最后,基于调度系统的历史信息及预约信息的实验结果表明,本运营方式能够提升服务水平,增加公交企业效益,且随预约乘客比例增加,该方式的优势愈加明显.     

基于换乘优化的公交区域调度

我国传统的公交运营调度以线路调度为核心,所制定的交区域,未考虑乘客换乘的便利程度。本文首先根据公交换乘的乘客总换乘等待时间最短的公交调度,权重与线路换乘吸引度,设计相应方法进行求解;最后结合具体实例调度提供了技术参考。,建立相关模型;然后以所算法探讨基于换乘优化的公证明模型与算法的可行性。行车时刻表只针对单一线路而非公特点,分析两条公交线路之间基于建模型为基础,结合公交站点换乘交区域调度方法,并运用一维搜索本文的研究为解决公交区域的协调     

��ɫ����ʱ������򹫽���������ģ�ͺ��㷨

区域公交调度是未来城市公共交通的发展趋势,主要解决如何合理统一安排最初分布于不同车场的车辆完成所有线路固定时刻表对应班次任务,从而减少车队规模和降低营运成本.考虑现实中许多突发事件干扰车辆按时完成班次,本文研究一类灰色旅行时间的区域公交车辆调度问题.在满足多车型、车场容量限制、燃料限制等现实因素基础上,设计改进蚁群算法,编制一个最低营运费用的公交调度方案.该方案可适应不断变化的交通环境,更容易在公交运营中被应用.最后,通过算例验证了模型和算法的正确性.     

��ֽ���ϸ����ʳ�㷨��⹫������������

为了提高公交车辆优化调度方案的有效性,考虑公交车辆平均客运量,最大、最小发车间隔等约束, 建立了以企业收益和乘客利益最大为目标的公交车辆调度模型.针对公交车调度强NP组合优化的特点,提出了一种基于差分进化细菌觅食优化算法求其有效近似解.传统细菌觅食算法优化过程速度较慢,利用差分进化方法对趋化过程中的细菌位置进行修正,增加收敛的精度.最后,结合某公交线路的数据,编程进行计算与仿真,结果表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.