公交乘客出行路径优化模型

分别以“换乘次数”最少和“出行时间”最短为优化目标，提出2个公交乘客出行路径优化模型，得到不同的最优线路，供公交乘客选择适合自身的出行路线，并以1个简单的公交网络对模型进行了验算。     

基于蚂蚁算法的公交网络优化方法研究

以现有的公交站台、起终点设置及公交站台的OD矩阵为基础，分析公交优化的目标和约束条件，建立公交线网优化模型，采用蚂蚁算法进行公交线网规划。在蚂蚁选择节点的过程中，提出由“味道”和“信息素”来决定转移概率。最后通过算例进行验证，对用蚂蚁算法进行公交网络优化作出评价。     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

考虑行程时间约束的快速公交网络可靠性

在分析快速公交网络特性的基础上,构造了快速公交网络重图模型和可靠性指标矩阵,同时建立了行程时间可靠性约束模型.然后采用组合优化的方法,建立包含可靠性指标和行程时间约束的快速公交网络的双层规划模型,其上层模型以系统最小资金投入为目标,下层模型满足用户平衡并以用户广义出行费用最小为优化目标,给出了求解算法.最后进行了简单网络的算例测试,计算结果表明,该模型能更好地评估快速公交网络性能.      

基于节点分层分级的镇村公交线网优化设计

镇村公交是城乡客运一体化的重要组成部分,镇村公交线网优化对提高城乡客运一体化水平具有重要作用。文中以镇村公交网络节点为抓手,根据节点属性将其分成3个层次,依据节点等级划分2个级别,从多个层次和多个级别分析入手研究镇村公交线网优化设计,构建以线网直达客流量最大、乘客平均出行距离最短为目标函数,线网直达率、满载率为约束条件的多目标模型并求解;最后进行案例分析,验证所构建模型及应用方法的可行性。     

多目标公交线网规划研究

根据公交线网规划的目标和原则,结合一般城市的特性,提出以社会总出行时间最小、公交车辆运营费用最小、公交线网日均满载率最大、公交线网覆盖率最高和乘客直达率最高为公交线网规划目标的多目标函数,并利用蚁群算法结合计算机程序进行求解,最后通过数例计算及分析得出规划公交网络.     

合作与竞争条件下公交网络发车时间优化模型

为了细化考虑公交线路之间的合作与竞争的不同关系对公交网络发车时间,即行车时刻表的影响,针对整个公交网络的运营优化问题,将公交网络中关联线路划分为合作与竞争两类。在各自构建的子网络背景下,分别建立对应的线网发车时间优化模型。发车时间优化模型包括线路始发车时间模型和线路发车间隔模型,其中在合作子网络中为了乘客换乘方便,以线路车辆非同步到站的总时间差最小为合作子网络的始发车时间模型的目标,在竞争子网络中避免恶性竞争和分摊客流,以线路车辆非同步到站时间差最大为竞争子网络的始发车时间模型的目标,发车间隔模型考虑的是运营成本和客流需求。针对所提出的模型,设计了对应的启发式算法,并给出公交网络算例来验证所给模型和求解算法的有效性。     

快速公交（BRT）线路布局优化研究

为探讨现有公共交通线网结构下BRT线路布设优化问题,对快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析;在此基础上依据快速公交的发展特点,以乘客总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立了快速公交布局优化的模型,并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明,从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

基于群体公平差异的公交网络双层优化模型

为准确刻画公交网络优化对不同居民群体的公平性影响,建立了考虑不同群体的人均道路占有面积、出行成本差异等因素的公交网络双层优化模型。上层模型以出行成本剥夺系数与道路面积基尼系数最小化为目标,用于求解考虑交通公平约束的公交网络优化方案;下层模型为多模式多用户随机均衡交通分配模型,用于描述上层给出的公交优化方案中不同群体对于不同交通方式的复杂选择行为。采用非劣排序遗传算法-Ⅱ求解模型,并以一个简单网络进行算例分析。结果表明：公交网络优化前,小汽车、公交车与自行车的出行分担率分别为42%,47%,11%;优化后,各出行方式的分担率分别为7%,82%,11%,部分拥有小汽车的高、中收入用户改用公交出行,3类群体的出行成本剥夺系数下降了20.68%,道路面积基尼系数下降了87.76%,低收入群体的交通公平感受与客观资源分配均显著改善。研究结果可为公交网络优化提供理论依据与模型基础,是改善交通规划方案公平性的全新尝试。     

城市公交区域调度双层优化方法研究

为了实现区域公交行车计划编制优化，构建了一个以区域内乘客候车时间为上层目标、以车队规模为下层目标的双层规划模型。由于上、下层目标之间存在的互相影响关系，导致模型难以获取最优解，选择将下层目标转化为模型的约束条件从而实现对模型的简便求解。对于车队规模的取值，提出了一种基于逆差函数的车队规模搜寻算法。进一步地，为了建立车队规模的约束条件，提出了3类核算时间点，并引入逻辑变量表征发车方案的选择，通过对核算时间点所对应的逆差函数值进行约束从而保证当前的发车方案能够满足既定的车队规模要求。在车队规模取值及约束条件确定的基础上，对模型进行求解即可得到不同车队规模取值情况下所对应的换乘时间表现最佳的发车方案。为了验证模型及求解思路的可行性，以哈尔滨市部分公交线路为例进行验证。结果表明：候车时间最优方案较初始方案能减少换乘时间10.3%，车队规模最优方案能减少初始车队规模15.2%；模型计算结果相当于为公交运营企业提供了可选择方案的效果边界，公交运营方可以通过结合预期的运营目标和实际公交规模选取最佳的发车方案，从而提高实际调度水平和运营效果。     

考虑异质性出行需求的主支线公交树网络优化设计

公交线网优化设计是指在一定的运行约束条件下,选择1组公交线路和相关频率以达到优化目标的设计过程,可以表示为一个优化问题。针对具有高异质性出行需求的主支线公交树网络,在考虑客流需求和运营约束的前提下,以用户和运营者的成本最小为目标,提出了1种多目标非线性混合整数优化模型。优化变量为候选线路服务频率。为求解这一模型,设计了1种基于改进的布谷鸟算法的高效元启发式方法。该方法包括初始候选路线集生成过程;基于MNL模型的公交分配过程;确定路线服务频率的改进布谷鸟算法过程。通过算例验证了该方法的有效性和适用性。数值分析结果表明,该算法通过对所有可能的候选路径的服务频率选择得到接近最优的公交线路网络。另一方面,通过保持高峰时的公交线路为有效备择线路,为具有异质性出行需求的网络的重新设计提供了更好的解决方案。此外,该系统在1次运行中产生了1组帕累托解,其允许公交线网设计师评估运营商成本和乘客成本并做出折中方案。通过比较3种算法的计算结果和CPU时间,证明了改进的布谷鸟算法的可靠性和有效性。另外还研究了最优公交网络设计与公交运行速度、总需求规模等关键设计输入参数之间的关系,分析结果表明,关键设计输入参数与最优公交网络具有一定的协同效应。模型与算法为实际的大规模主支线公交树网络的优化设计提供了1种有效的工具。     

公共交通网络运营优化系统的设计与实现

阐述了公共交通网络运营优化系统的功能结构,分析了系统的运行思路;针对公交预测子系统,提出了基于IC卡的基础公交数据的获取及分层配流思想;针对网络运营评价子系统,提出了以政府、企业和乘客三方主体为目标的评价方法;针对网络运营优化子系统,提出了逐层实现公交线网优化的"分层配流优化"思想;基于组件ArcEngine等软件,设计了公共交通网络运营优化系统,实现对优化结果的图形化显示,为规划部门及企业提供决策信息。     

一种新的公交网络非线性双层优化模型的提出及其求解算法

公交网络优化问题一直是公交系统发展研究的热点之一，国内外学者已有许多不同见解。文章根据现代城市发展及城市交通发展特点，提出了公交非线性双层优化的一种新模型，将PSO算法改进后，结合长春市公交调查数据进行了优化，实践证明模型与算法具有较强的实用性。     

城市多模式公交网络拓扑结构与布局均衡性研究

为探究城市多模式公交网络的均衡性，实现其量化测度，界定了公交网络均衡性内涵，从网络拓扑结构及其道路布局两方面入手开展研究。分析并总结了传统网络拓扑建模方法存在的不足，考虑公交线路双向路径与运能差异，提出增广Space L网络模型，建立了其矩阵表示与拓扑结构表征指标；着眼于公交网络与城市道路的依赖与伴生关系，建立了P-R二分网络模型，从线路和运能两方面构造了其矩阵表示及表征指标，并阐释了各指标的现实意义。为避免单一指标评价产生片面性结果的风险，提出了Gini系数与Atkinson指数相结合的均衡性测度思路，考虑指数分布的普遍性，构造了面向公交网络均衡性分析的Lorenz曲线拟合通式，优化了Gini系数求解方法；引入Atkinson指数，以适中的敏感性与区分度为期望，给出平等偏好参数建议值ε=1.5，结合表征指标的离散性，建立了Atkinson指数优化计算方法。以南京市主城区多模式公交网络为案例，建立了空间地理信息数据库并开展建模分析，基于表征指标分布，证实了公交网络有向处理的必要性，指出南京公交网络发展存在典型的"马太效应"；构造了各表征指标的Lorenz曲线，验证了拟合通式的合理性与有效性；求得各表征指标Gini系数与Atkinson指数值。测度结果表明：南京公交网络布局及其对道路空间的利用相对均衡且合理，但运能分布略欠均衡，公交网络效率与可达性的实现对极少数路段的依赖性较高，集中于区域间联络性道路；ε=1.5时，Atkinson指数与Gini系数的评级结果无明显分歧，但具体测度值显示出一定区分度，前者具有更高的敏感度，证实了二者在公交网络均衡性测度中的有效性与互补性。     

SPSA在公交枢纽内车辆实时调度优化中的应用研究

对公交枢纽内车辆进行实时调度能提高换乘效率,特别是对已进行了调度优化的公交线路,而车辆到达出现延误的情况.根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内车辆的实时调度优化模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法（SPSA）对优化模型进行求解,给出了实际应用算例.     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

基于多目标优化的公交车调度问题的模型与算法

针对1条公交线路上的公交车调度方案,综合考虑公交公司和乘客的利益,利用多目标优化的方法建立了公交车调度的数学模型,给出了载客满意度函数和乘客等待时间满意度函数,采用了高性能的遗传优化算法对全天公交车运营的状况进行了数值模拟。仿真结果表明,选择采用将全天发车策略细分18个时段的模型,可得到最优的发车时刻策略。该模型可有效地改善公交车辆运营调度优化效果,提高公交车辆的运营效率,为城市公交车辆调度管理提供了合理、有效的调度方法。     

公交枢纽内多线路车辆实时调度优化方法研究

公交枢纽内多线路车辆的实时调度能够提高换乘效率,特别对于已经进行了发车优化的公交线路而某些车辆到达出现延误的情况。根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内多线路车辆的实时调度优化问题模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法对问题进行求解。最后结合算例分析了本文方法的应用。     

公交线路发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心。提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业效益满意程度最高、乘客等待抱怨程度最低、乘客拥挤抱怨程度最低为目标的公交车辆发车频率的多目标优化模型,兼顾了乘客和企业经营者双方利益。进一步结合南京市公交调查数据进行了优化计算,证明模型具有较强的实用性。