激励机制下考虑故障车回收的共享单车调度

近年来，共享单车已逐渐成为城市公共交通工具中重要的一部分，在很大程度上改善了“最后一公里”的问题。但诸多需要共享单车运营企业解决的问题也随之而来，例如，故障共享单车的回收及各站点之间单车数量的调度。针对这一问题，以调度总成本最小为优化目标构建了优化调度模型，其中考虑了对用户的激励机制，使用户在使用共享单车的同时参与单车的调度工作。并针对这一模型，提出了一种自适应混合扰动机制粒子群算法，其在一定程度上克服了传统粒子群算法全局搜索能力较弱的问题。仿真结果表明：改进后的算法较之原始粒子群算法能够更好地处理这一问题；在使用激励机制的情况下，能够有效降低共享单车企业的运营成本。     

基于机器学习的共享单车热点区域识别及需求预测

近年来,公共自行车交通系统已成为界上很多国家公共交通规划的一部分。无锁桩式共享单车系统,正经历快速发展,引发了公共自行车领域的变革。随着系统规模的扩大和用户数量的增加,共享单车的过量投放和随意停放问题成为系统运营的阻碍。本研究以北京市共享单车系统的运营数据为基础,采用数据驱动模式,探索用户出行需求的时空分布,提出基于机器学习方法的热点区域识别和需求预测框架。借助聚类算法实现对热点区域的识别和划分,借助集成学习实现对出行需求的预测。实验结果显示,模型的平均误差率为6.8%。本研究将在共享单车的空间部署和调度任务的及时安排等方面,为系统运营者提供有效参考。     

共享单车站点潜在需求预测问题研究

针对传统共享单车需求预测中潜在需求缺失的问题,文章分析了站点借还量与调度需求量的关系,提出站点潜在需求问题,并利用美国芝加哥Divvy Bikes公共自行车系统实际运营数据,综合考虑天气、气温、风力、站点容量与初始车辆数等因素,以历史每日正常数据构建训练网络,通过三种神经网络方法预测出具有潜在需求站点的借还量。该研究方法的应用可以提高共享单车调度的科学性和准确性。     

大型足球比赛专有车辆调度机制与模式研究

大型足球比赛由于具有复杂的交通需求,日常的城市公共交通系统难以满足其车辆交通需求,因此需要专有车辆进行调度来保障大型足球比赛的交通需求。本文通过对大型足球比赛专有车辆调度影响因素、调度成本、调度需求以及调度流程和内容的分析,提出了大型足球比赛专有车辆的动态调度的机制以及三种动态调度模式,从而为我国大型足球比赛专有车辆调度的优化提供了理论参考。     

新冠疫情下政府与共享单车企业决策演化研究

共享单车作为一项减少接触的出行方式在新冠疫情下逐渐受到大众的青睐，但骑行人数的增加也使得手部接触感染的风险倍增。为此，本文研究了政府部门是否对单车企业进行监管，以及企业是否建立完备防疫体系决策的动态演化博弈问题。通过构建二者的博弈模型，表征了四种情况下演化的均衡点，同时利用Matlab仿真分析了相关主要因素对演化均衡结果的影响。研究发现，政府部门罚款力度、疫情扩大概率、媒体曝光力度的提高都会使二者趋向于协同抗疫；政府部门补贴力度对演化结果影响并不显著，政府进行监管时应以惩罚为主，奖励为辅；二者防疫成本和对政府部门的问责力度都会影响演化结果。最后，就政府部门对共享单车企业疫情防控的监督机制提出相关建议。     

苏州高新区城市公共自行车调度优化分析

为解决现阶段城市公共自行车调度中以人工传达及经验为主导致准确性差的问题,需对调度系统进行合理优化。文章在依据站点使用频次、车辆剩余率等划分站点调度需求等级、变"单调度车一小片区域"为"多调度车一大片区域"来减少区域内边界点数量的前提下,建立调度成本与市民满意度的多目标优化调度模型,在遗传算法求解基础上,考虑时间因素影响下调度需求等级的变化来优化路径。     

中小城市客运枢纽体系综合布局方法研究

为了满足日益增长的公共交通需求,解决我国中小城市交通系统不成体系、结构紊乱等问题,以分层设施选址问题(HFLP)理论为核心,对中小城市客运枢纽体系规划进行适用化分析和模型分类。同时引入反映交通场站吸引力的效用函数,在考虑容量限制和基本需求全覆盖等约束条件下,以最大化交通系统效用与建设成本比值作为规划目标,建立了中小城市客运枢纽体系综合布局的分层规划模型及其模拟退火算法。最后,以南充市中心城区为例,对该分层规划模型进行求解,验证了该模型的可行性。     

考虑配送路径的铁路集装箱二维装载问题

针对铁路集装箱运输零担货物的二维装载问题，建立考虑货物配送路径的空间利用优化模型，提出一种基于货物面积块的混合模拟退火算法，该算法包含用于求解可行装载方案的引导搜索算法和用于优化装载方案的模拟退火算法，并通过算例对优化模型和混合模拟退火算法在求解集装箱二维装载问题的有效性进行验证。结果表明：采用混合模拟退火算法对初始装载方案进行优化后，集装箱空间利用率提高了6.77%。研究成果对于提高零担货物的二维装箱空间利用率和配送效率具有一定参考意义。     

共享单车运营规模评估：以台州市为例

2017年，共享单车首次进入台州市场，并为这座城市注入了新的活力，凭借着停取便捷、低碳节能、经济实惠、使用灵活等特点，为城市交通出行解决了“最后一公里”的难题，成为了台州市区居民出行不可缺失的选择。然而，共享单车投放数量的急剧增长也给这座城市带来了一系列管理的挑战，尤其是车辆停放问题、车辆周转率较低及侵占传统公共自行车出行比例的问题。本文以共享单车、共享电单车及公共自行车现状运营特征为基础，并结合台州市“十四五”交通发展规划，对台州市“十四五”期间共享单车的出行比例、容纳量及投放规模进行预测，并对共享单车运营规模的控制及未来发展提出建议。     

共享单车停放需求影响因素分析和预测研究

为了解决城市共享单车的乱停乱放问题,本文基于北京市的共享单车出行大数据,提出了共享单车停放需求预测的多项Logit模型。首先分析了单车停放需求的影响因素,然后选取了时间、空间及天气方面的12个因素为自变量,通过Wald检验分析了这些因素与停放需求的相关性和显著性,基于多项Logit模型建立了共享单车的停放需求预测模型。结果表明:工作日、时段、商业区、所临道路类型、临近轨交站、高温、下雨、以及风力等级与共享单车停放需求显著相关;构建的预测模型总体预测准确率为77.5%,其中对出现频率最高的低停放需求预测准确率高达86.49%。     

基于充电预约与分时电价的带时间窗电动车辆路径问题研究

本文考虑充电预约和分时电价,将客运需求的电动车辆路径问题建模为0-1的整数规划模型。模型中目标函数是最小化总运营成本,约束条件主要包括车辆路径约束、分时电价约束、充电预约约束等。基于遗传算法框架,设计了1个求解算法,计算后得出结论：（1）考虑分时电价时,EV充电时间会尽可能集中于电价低谷期;（2）进一步考虑充电预约,EV的总运营成本减少6.74%。     

考虑发车时刻与旅行时间的高铁优化定价

高铁定价直接影响旅客的出行选择与铁路部门的整体收益。本文基于差异化定价的思想，通过分析发车时刻、旅行时间与高铁票价及客流量的关系，建立目标为铁路收益最大化和旅客出行费用最小化的双层规划模型，采用Frank-Wolfe算法求解下层规划并对客流量进行弹性需求下的均衡配流，在遗传算法中结合爬山算法求解上层规划，并将上下层规划进行嵌套计算，得到最优票价。最后以京沪高铁为例，对模型验证分析。结果表明，考虑发车时刻与旅行时间的高铁定价策略可在旅客出行费用较低的情况下明显提高铁路部门的客票收益。该研究对提升高铁经济效益以及满足旅客出行需求有着一定的借鉴意义。     

考虑服务时间的汽车零部件卡车-无人机协同到店配送路径研究

汽车零部件到店配送问题一直以来困扰着车企及消费者，针对此问题引入卡车-无人机的联合配送模式，并以配送时间最小化为目标，建立改进FSTSP模型。鉴于模型的NP-hard特性，设计基于模拟退火算法的求解程序，增加路径缩减过程。为验证算法的有效性并观察优化效果，结合某车企在市区4S店的案例，对模型和算法进行验证和求解。通过与一般TSP模型的对比，证明改进FSTSP模型在实际场景中能够节省14.71%配送时间；通过敏感性分析显示，无人机的续航距离对于配送效率的提升影响显著，当续航距离提升100%时，配送时间能够减少25.66%。     

基于KANO模型的共享单车抗疫功能需求分析

针对不断变异的新型冠状病毒带来的感染危险，共享单车用户除关注单车厂家实施的无差别消毒措施外，还期望企业推出具有抗疫或防疫功能的单车。采用问卷方式总结出用户对抗疫或防疫功能单车的具体功能需求；随后采用KANO模型进行二次调查以获取单车抗疫或防疫功能的样本数据，在对有效数据进行分析后，得到共享单车的病毒示踪功能具魅力属性、安装抗菌把手和座椅为期望属性；无差别消毒为必备属性、配置备用消毒用品具反向属性特征。这一结论可以为企业在提升共享单车抗疫、防疫功能的同时拓展客户群或增加品牌粘性提供决策参考。     

基于列生成的城市轨道交通乘务排班计划优化

乘务排班计划是城市轨道交通运输计划的重要组成部分，高效的排班计划可以有效降低城市轨道交通运营成本。本文基于列生成算法，构建以班次数最小为目标的乘务排班模型。列生成算法的限制主问题采用集合覆盖模型，通过建立网络图模型，将定价子问题转化为带资源约束的最短路问题。提出了考虑复杂约束的改进的邻接矩阵构建方法，采用Floyed算法求得最短路径集合。在求解具有最小检验数的新班次时，提出了基于工作效率和工作时长综合惩罚的优化规则，以提高新班次集合的质量。最后求解0-1整数规划问题，即从可行班次集合中找到满足乘务片段全覆盖约束的最优子集，构成最终的排班方案。案例结果表明本文模型能够显著地减少乘务班次数，同时各项指标均有所改善。     

共享单车停放区设计规划——以南码头路街道为例

随着共享单车的兴起,共享单车在居民出行"最后一千米"承担着愈来愈重要的角色。共享单车作为城市慢行交通的重要组成部分,其带来的乱停、乱放和机非混行干扰交通流等问题应引起城市交通管理者的重视。以南码头路街道为案例进行调查和研究,结合现有的交通政策、法规、规范及自行车停车场设计原则、选址要求和指标等,确定区域停放区面积和共享单车数量需求。将城市土地利用性质和道路规划布局现状与共享单车停放需求相结合,合理布局、规划共享单车停放区,对规范共享单车的停放和使用具有重要的现实意义。     

考勤机在公交营运中的运用

公交是个普遍性亏损企业，加之现在油料上涨，公交的负担更重。为了减少亏损，就必须从公司内部管理上下功夫，除了减少人员，节约开支外，更主要的是降低单车成本，而单车成本的核算，公里是个关键，公交车所跑公里，不单影响到油耗，还牵扯到驾驶员的工资及车辆的各种消耗，     

基于整数规划的多车场多车型公交车辆调度问题研究

城市公共交通的发展,可有效缓解城市交通拥堵和环境污染等问题。随着新能源汽车技术的不断提高和环境保护的力度不断加强,越来越多的电动公交车投入使用。相比传统燃油公交车,电动公交车具有能耗成本低、续航里程短等特点。在满足发车需求的情况下,为了最小化公交车运营过程中的用车和能耗总成本,本文构建了混合类型公交车调度问题的整数规划模型,优化模型能得到所需不同类型公交车数量及每辆车的行车任务计划。最后对公交车辆调度问题中的电动公交车用车成本进行灵敏度分析,探求其对公交车调度运营的影响。     

考虑乘客选择行为的高速铁路票价优化研究

目前我国高速铁路客票体系简单、票价单一,无法有效地调节客流、提高收益。考虑到乘客在整个预售时段对价格的敏感性不同,结合高速铁路运输的特点以及收益管理理论,以收益最大化为目标,构建高速铁路分时段定价的动态定价模型,针对模型非线性的特点,根据K-T条件对模型求解。以京沪高速列车为对象进行实例分析,并与单一票价下的方案进行对比,对模型的有效性进行验证。结果表明,考虑乘客弹性需求的高速铁路动态定价模型不仅可以适应乘客波动的需求,而且能够进一步提高收益。     

定制公交多目标鲁棒优化模型与算法

为了确定定制公交在路网中的行驶路径,文章研究了乘客等车时间不确定环境中定制公交行驶路线的鲁棒优化问题:(1)以最小化运营公司的经营费用、最小化乘客的出行时间为优化目标,以车辆的容量限制、乘客的上、下车时间窗、不确定的乘客等车时间等为约束条件,建立了定制公交多目标鲁棒优化模型;(2)采用改进的NSGA-Ⅱ算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)进行求解,用基于未到达交通节点顺序的自然数编码方法进行编码,以锦标赛选择策略进行选择操作以及采用均匀变异方式进行变异操作;(3)选取兰州市局部路网进行案例研究。研究结果表明,运用本文建立的定制公交多目标鲁棒优化模型及求解算法,能快速得到满足优化目标的行驶路径。选用合理的行驶路线能够节约乘客的出行成本,增加运营公司的收益。