城市公交与农村客运同步换乘模型

随着城乡经济的发展,城乡之间的客运需求日益增加。为了提高城乡客运线路的运营效率,满足日益增长的城乡客运需求,同时有助于城乡客运一体化的发展,实现在有效换乘路径上城乡线路"无等待"换乘,对城市公交与农村客运线路之间的换乘进行了研究。根据城市公交与农村客运换乘枢纽的功能和布局,以及城市规模形态,分别定义了有效换乘路径和有效换乘站点,分析了城市公交与农村客运的换乘形式,并将城乡公交换乘形式划分为城区边缘同步换乘和城区内部同步换乘2种同步换乘形式。考虑乘客出行对换乘路径的选择,以发车间隔和发车时间为约束条件,建立了双层优化模型,模型通过优化换乘线路上车辆到站时间来实现城市公交线路与农村客运线路间的同步换乘。其中,上层优化目标为乘客在换乘路径上的出行时间最短,下层优化目标为车辆在有效换乘站点相遇次数最多。为求解该双层优化模型,将该问题划分为不同模块,设计了对应的启发式算法对模型进行求解,得到了基于同步换乘的线路车辆发车时刻。最后,分别以城区边缘换乘和城区内部换乘为例进行案例分析,验证模型和算法过程。结果表明:所提出的模型和算法能够求解出城市公交线路和农村客运线路发车时刻的满意解,实现城乡客运线路间的同步换乘。     

基于Vissim的快速公交到站间隔波动性分析

快速公交在运营中一般采用均匀发车频率。但由于受各方因素影响,其实际到站间隔往往存在一定波动性。应用Vissim仿真软件,建立一条快速公交线路仿真模型。通过分组试验,采集车辆到达车站的时间间隔,分析不同车站位置、发车频率以及信控方案影响下快速公交到站间隔的波动性。     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

快速公交线路发车频率优化仿真研究

该文在阐述公交发车频率与乘客等车时间、公司盈利之间关系的基础上,分析快速公交线路站点时段客流规律、构建乘客等待时间和公司运营收益模型,提出基于乘客等待时间最小、公司盈利最大的快速公交发车频率多目标函数,并设计遗传算法和优化仿真实验。仿真实验表明:一定范围内,发车次数增加,乘客的总等车时间和BRT运营收益反而逐渐减少,而本函数模型能有效地降低运营成本、节约乘客等待时间,比按客流比例发车的结果更优化。研究成果应用于大同市快速公交线路工程实例。     

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。     

基于DEA的接运公交运营绩效评价

为了从换乘者角度评价接运公交的运营绩效,并根据评价结果进行运营管理的优化,以接运公交高峰小时发车数和同步发车数为输入指标,以接运公交实载率和换乘乘客平均候车时间为输出指标建立了DEA综合评价模型。利用C2R模型研究接运公交运营绩效的有效性和依据DEA综合评价模型的投影理论分析接运公交输入剩余和输出亏空,并将C2R模型与C2GS2模型相结合研究接运公交的规模收益。结果表明,目前大部分接运公交运营绩效处于非DEA有效状态,导致该结果的主要因素是其运营调度与轨道交通同步性水平偏低,因此运营管理优化首要目标是实现接运公交与轨道交通的同步运营,并以此为目标优化接运公交高峰小时发车数。     

公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型

针对需求随机变动条件下公交运营设计的综合优化问题,首先将公交运行情况抽象到三维网络中,给出公交车辆运营服务的时空网络图,由此构造基于随机期望值规划的公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型,该模型综合考虑了公交企业的经济效益和公交乘客所得到的公交服务水平的优化,并给出公交服务频次和车辆分配协调的启发式算法。通过北京市某线路实际运营数据的计算,对公交车队规模、线路类型的安排与公交企业效益及服务的灵敏度关系进行量化分析,证明模型和算法是有效的。     

基于LightGBM模型的公交线路串车状态识别方法

同1条线路上相邻公交车辆由于受到道路等因素的影响，其实际车头时距与发车间隔相比显著缩短，导致相邻车辆在较短的时间内到达同1个公交站点即引发公交线路“串车运行”问题（即相邻公交车辆在实际运行中的车头时距与发车间隔相比显著缩短的现象）。辨识线路的串车状态（串车运行和非串车运行）是进一步提升城市公交车辆运营的稳定性的关键。提出了基于贝叶斯参数优化的LightGBM模型，并将其用以识别公交线路串车状态。从站点、运行、乘客、时间和天气这5个角度初步选取20个影响线路串车状态的关键因素，并采用Spearman相关性检验和方差膨胀因子诊断多重共线性。建立二元Logit模型进行影响因素分析。提取显著的影响因子，构建LightGBM模型用以识别线路串车状态，并分别采用贝叶斯优化与随机搜索优化对模型中用以确定模型属性和训练过程的超参数进行寻优。以西安市公交车辆行车数据为例进行模型的应用验证，对比2种参数寻优方法（贝叶斯优化与随机搜索优化）的效率，并将提出的LightGBM模型与XGBoost、随机森林（RF）、决策树模型（DT）和AdaBoost模型的识别精度进行对比。研究表明:上车乘客数、信号灯数量、近距商业区数量、近距内主路上行驶的距离（即车辆在近距离范围内在主道路上行驶过的距离）和拥堵延时指数对线路串车状态有显著影响。LightGBM模型的参数采用贝叶斯优化比采用随机搜索优化的准确率提高了1.31%。采用贝叶斯算法优化参数的LightGBM模型比采用随机搜索算法优化的准确率提高了1.31%。所提出的经贝叶斯优化的LightGBM模型正确识别公交线路串车状态（包括串车运行和非串车运行）的比率为82.89%，识别性能优于对比模型。      

针对站点人流爆发的公交运营策略优化研究（双语出版）

为应对公交大力发展情形下涌现的公交供需不平衡问题，重点关注公交站点爆发性人流问题的解决，考虑供需严重失衡下的公交运营策略改进，以扩充线路公交运力，减轻站点爆发性人流对公交系统的冲击。所提人流爆发站点主要包括大型集会场所、商场及景区周边等具有预知性人流爆发可能的站点。运营策略改进方法主要是通过在原有公交线路基础上，布设区间小线路的方式，与大线路形成协调运营关系，共同完成线路站点的爆发性人流疏散，具体包括公交大线路运营优化、区间小线路规划及前二者的结合3种。为获得研究区域内全面、有效的线路运营策略，以社会福利最大化为目标建立非线性整数规划模型，求解大、小线路最优发车间隔及增配车辆数，并引进系统弹复性指数作为模型求解结果良莠的评价指标。为证明该运营策略优化方法的有效性，以哈尔滨市中心城区为研究区域，解决该区域站点人流爆发问题。通过模型构建、求解及结果评价，发现经策略改进后，区域爆发线路弹复性指数较优化之前提高35%，运营策略改进后的社会福利值较不优化情况提高2倍，所提运营策略优化方法在不同乘客规模及不同限制条件下均能够起到一定的系统维稳作用，运营策略改进方法能够缓解站点爆发性人流。