城市公交停保场选址模型研究

为优化城市公交停保场站的选址方法,以公交停保场的服务能力和出行效率最优为目标,建立多目标优化的城市公交停保场选址模型。首先,以满足服务能力要求的公交停保场可选点作为备选地址,选取满足公交车辆停车需求的备选场站方案;然后,以公交停保场的建设费用、首末站及枢纽站所有公交车辆到达停保场的总出行费用、总停放效率为优化目标,以首末站的停放需求、停保场的服务能力为约束条件建立公交停保场选址优化模型;最后,运用递归思想和运筹学相关方法设计该选址模型的求解算法,并通过对比各备选方案的适应度确定停保场的最优选址方案。结果表明,该多目标优化选址模型可以有效获得公交停保场的最佳选址,对于城市公交停保场选址规划具有一定的指导意义。     

城市公交线网优化的双层模型及遗传算法求解

为了有效地优化城市公交网络,综合考虑了乘客和公交企业的利益,建立了双层优化模型。上层模型考虑整个公交系统的利益,以乘客出行和公交企业运营费用最小为目标,下层模型作为辅助,以乘客直达率最大为目标,尽量减少总的换乘次数。针对该模型设计遗传算法进行求解,并给出算法的具体实现步骤。最后考虑定长设线的方法,设计一个简单的算例,给出不同站点数量的线网的优化方案,并对优化结果进行了对比．验证了模型和算法的有效性。     

基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,城市公交线网模型优化是一个复杂的非线性组合优化问题.本文将蚁群算法用于城市公交线网模型优化问题的研究,建立了城市公交线网的数学模型,该模型以乘客公交总出行时间最短与公交运营投入最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法.算例证明了该算法在城市公交线网优化中应用的可行性和有效性.     

基于可变客流的接运公交网络优化

在充分考虑目的地非地铁站的变动客流和搭乘固定公交的既有客流基础上,基于多对多客流模式,以管理者、出行者和社会运营费用的总费用最小为目标,构建接运公交线路的优化模型.模型考虑了原本私家车出行客流和固定公交出行客流选择接运公交出行的可能性,应用Logit 模型进行流量分配,并采用遗传算法对问题求解,获得了最优的接运公交网络,变动客流在接运公交网络中的第一公交站和换乘的地铁站.研究结果表明,接运公交线路方案与其占全程广义出行费用的比例密切相关,故有必要将其从全程视角进行优化.     

基于遗传算法的定制公交路线多目标优化

常规公交乘客乘坐舒适度低,消耗时间长,推行定制公交在一定程度上能够缓解此问题.首先,以最小化乘客的出行时间、最小化车辆的油耗为目标函数,考虑车辆容量限制、出行时间约束、出行费用约束等,建立定制公交路线多目标优化模型.其次,采用改进的NSGA?Ⅱ算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)求解,采用基于未到达交通节点顺序的自然数编码方法进行编码,采取锦标赛选择策略进行选择操作,采用均匀变异方式进行变异操作.最后以兰州市局部路网进行模拟研究.研究结果表明:运用建立的定制公交路线多目标优化模型及算法,能够快速得到优化路径,并且该路径能同时满足乘客出行时间短及车辆油耗低的要求.     

基于MapInfo的城市公交查询系统的设计与实现

研究城市公交查询系统的设计与实现。利用动态分段技术,建立了基于MapInfo的动态分段数据结构,充分考虑乘客出行心理,提出了公交出行最优路径算法,设计了城市公交查询系统,实现输入查询信息或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案,提高乘客出行的便利性和高效性。     

基于MapInfo的城市公交查询系统的设计与实现

研究城市公交查询系统的设计与实现.利用动态分段技术,建立了基于Maplnfo的动态分段数据结构,充分考虑乘客出行心理,提出了公交出行最优路径算法,设计了城市公交查询系统,实现输入查询信息或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案,提高乘客出一行的便利性和高效性.     

考虑容量限制的多公交车型运行计划优化模型

车容量限制是公交运行计划编制的重要约束.以单条公交线为研究对象,综合考虑了不同公交车型的技术经济性能、车容量大小、车辆数限制和客流需求的时变特征等因素,建立同步优化公交车型和时刻表的规划模型,以确定线路的发车时刻表和选择车型的最优组合.建立了以公交企业运营成本和公交乘客出行成本最小为目标,带有0-1决策变量的非线性整数规划模型,针对该模型多目标函数的求解特点,采用枚举法求解每辆车的发车时刻,应用遗传算法求解车型选择的序列.最后以北京市某公交线为案例进行分析,优化后的发车时刻表和车型配置方案具有较好的运营效果.算例结果表明,采用多车型方案较传统的单一车型方案更具经济性,乘客的出行成本可减少13.9%,企业的运营成本可减少3.5%.     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题，在分析重叠区间特性的基础上，提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构，目标为使公交乘客总出行时间最小，变量为公交线路分配方案；下层模型代表运营商，目标为各运营商追求自身利润最大化，变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型，并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明，优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%，验证了模型的有效性.     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题，在分析重叠区间特性的基础上，提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构，目标为使公交乘客总出行时间最小，变量为公交线路分配方案；下层模型代表运营商，目标为各运营商追求自身利润最大化，变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型，并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明，优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%，验证了模型的有效性.     

考虑多编组方案的轨道交通车辆购置策略研究

多编组运营是城市轨道交通系统网络化运营组织的重要方法之一.本文针对轨道交通多编组方案下列车运能加强问题,在线路通过能力一定的条件下,以最大购置次数、最小购置间隔及年度最大购置辆数等为约束条件,以广义费用最小为目标,构建了多编组方案下的城市轨道交通车辆购置策略优化模型,并设计两阶段遗传算法求解.算例分析表明,在给定需求和远期单一列车编组假设下,初期和远期采用单一编组,近期采用多编组的方案,虽然司乘成本增加18.6%,但乘客出行费用和列车运行成本分别减少16.48%和25.99%,这较初、近、远期均采用单一编组方案效益更佳.     

公交线网优化的算法研究

为缩短居民乘车出行时间以及减少公交运营投入,在公交线网优化过程中通常采用具有全局最优的遗传算法。针对基本遗传算法自身的一些缺点,提出了一种改进的遗传算法。该算法在公共交通路线优选过程中运用减少搜索空间、加入最佳保留策略和修正策略的方法,对基本遗传算法中的选择、交叉、变异算子及中止条件进行改进。改进遗传算法能够在保证种群多样性的同时加快收敛速度,较好地避免了基本遗传算法前期容易早熟和后期进化缓慢等现象。实例仿真计算表明,该算法具有比基本遗传算法更高的效率,是优化公交线网的一个有效途径。     

考虑距离影响的公交网络敏感度

为更加准确地分析公交网络的性能状况，考虑了距离对于出行者感知费用的放大作用，提出了一种广义出行费用函数对公交网络敏感度进行了分析. 首先，分析了距离的影响作用，建立了一个公交网络模型，并通过超路径理论解释了公交共线问题和乘客的选择行为. 其次，在均衡配流的公交网络基础上，根据变分不等式的扰动问题，构建了考虑距离因素的公交网络敏感度分析方法. 最后，以实际算例分析了公交网络在受到不同因素的影响时各个弧段以及网络性能的变化情况，并着重分析了距离因素的影响作用. 研究结果表明:需求从0增加到900人/h，考虑距离影响下的最优出行策略从原来的单一超路径变为多条超路径；在模型关键参数的识别中发现，距离因素是一个较为敏感的参数，需要更加准确地进行标定；在相同的需求水平下，距离参数取值从0变化至0.03时，总旅行费用关于公交服务频率的偏导数值不断减小，为寻找总旅行费用可降低区域提供依据.      

基于古诺假设的高峰期公交系统优化模型

基于古诺模型假设,在高峰期乘客交通选择行为的基础上,研究公共交通系统的优化问题. 建立模型时,假设公交车辆的发车间隔时间由公交公司决定,车次总数由乘客的均衡班次选择行为所致. 弹性需求下,考虑乘客的早到成本和车内拥挤成本,在均衡班次选择行为的基础上,建立了高峰期公共交通系统的社会净收益最大化模型,得到了公交系统实现的最优运量和最佳班次数. 在古诺寡头市场条件下,以公司利润最大为目标,确定了公交系统的发车班次间隔. 研究发现,公交系统的公司数目会对系统表现造成影响,如果缺乏政府管制,可能出现恶性竞争,导致社会资源的浪费.     

拥挤公交网络的出行费用可靠性

考虑随机事件对公交系统能力的影响,作者定义了公交网络中乘客的出行费用可靠性指标,以衡量不确定环境下的公交服务水平。该指标定义为在公交系统能力随机变化情况下,在给定的OD对之间,乘客能够按照预定费用顺利完成出行的概率。采用基于用户平衡准则的公交配流模型描述公交乘客的路径选择行为,给出了基于蒙特卡洛仿真的公交出行费用可靠性的计算方法。用一个算例对公交网络出行费用可靠性指标及其计算方法进行了验证。     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

城市交通需求管理对策

针对单纯依靠提高交通供给的方式难以满足日益增长的交通需求,导致大城市交通拥堵日益剧增的问题,梳理并评析国内外各大城市的交通需求管理实践经验。首先,将交通需求管理策略分为控制出行需求和引导出行方式两大方面。然后,从城市规划和交通规划相配合,以及交通影响分析的角度对控制出行需求进行分析。最后,从引导小汽车合理使用、提高公交服务水平和调整出行时空分布三方面指出引导出行需求的具体方法,包括从限购和限用小汽车的角度引导小汽车合理使用的策略;从轨道交通建设、公交线网优化、公交专用车道建设等方面提高公交服务水平的策略;从实行错时上下班、征收拥堵费等角度调整出行时空分布的策略。     

轨道交通票价双层规划模型研究

轨道交通票价的制定,既要考虑它的社会效益,也要考虑轨道交通客运部门的利益.利用双层规划模型,可以得到在多种交通方式竞争条件下的城市轨道交通客票价格制定的最优策略,既保证了出行者的广义出行费用最小,又能使轨道交通客运部门在公共交通市场竞争中取得最大的经济效益.     

居民轨道选择意向建模与应用研究

基于轨道交通大发展的背景,对居民选择轨道交通出行的意向进行建模分析,旨在为大城市的轨道交通建设提供依据。通过分析居民出行交通方式选择的影响因素（传统的出行方式、出行费用、性别等）,构建了居民轨道选择意向转移模型,并确定模型的输入输出向量,利用MATLAB-ANN的BP网络,求解模型效用值,最后结合苏州市进行应用研究。