一种基于加权复杂网络的最优公交换乘算法

用space P方法对公共汽车交通网络(公交网络)进行建模,得到一个无权的复杂网络模型,并简单分析了其统计特性.利用广度优先搜索算法得到需换乘两公交站点间的所有最少次数换乘方案.在此基础上,引入了网络点权,即站点的经纬度,进而得到网络的边权,即站点间的直线距离,把公交网络进一步建模成一个加权的复杂网络模型.结合得到的最少换乘次数方案,最终得到一种在保证换乘次数最少的基础上站间总直线距离也最短的换乘方案,并用杭州的实际数据验证了此算法的有效性.     

基于GBAS的公交路径选择仿真系统研究

通过对公交系统进行网络描述,提出以换乘次数最少为首要优化目标,以公交出行距离最短为第二优化目标的基于GBAS(基于图的蚁群系统)的公交出行路径选择算法.同时,以该算法为核心研发一套仿真系统对算法有效性进行验证,亦具有一定的应用参考价值.     

公交出行路径蚂蚁算法

结合公交乘客出行的特点,基于Dijkstra算法站点查询的出行路径选择方法,提出了基于蚂蚁算法的具有最少换乘次数的公交出行路径查询算法.算法利用了蚂蚁寻食出行路径选择的行为特点,通过线路激素强度的更新机制,实现了以换乘次数最少和公交出行站点最少的公交出行路径选择优化目标.算法实际查询结果与实际相符.     

公交网络多路径选择启发式算法研究

公交乘客出行路径选择算法是公交乘客信息系统的核心技术。建立了公交网络出行路径选择的数学模型,在Dijkstra算法和迭代惩罚法的基础上,设计了公交网络多路径选择的启发式算法,并结合实际公交网络进行了算法的验证。算法合理考虑了换乘因素和距离因素对公交出行者路径选择行为的共同影响,能够生成多条备选路径供出行者选择。对于公交乘客信息系统相关技术的研究开发具有参考价值。     

基于GIS公交查询系统的设计与实现

本文充分考虑了乘客出行心理后,设计了以换乘次数最少和出行耗时最少作为约束目标的公交出行最优路径算法。利用动态分段技术建立了公交信息数据库,采用Visualc#．NET＋MapX5．0集成开发的方式开发了公交信息查询系统,实现了输入查询或直接对地图操作来获得出行最优路线和换乘方案。系统以济南市公交网络为基础进行了测试,测试结果良好,为居民的出行提供了一个方便、快捷的公交路线查询平台。     

基于GIS的公交站台信息查询系统的开发

为乘客的公交出行提供基本的公交信息及最优乘车方案的查询,开发了基于GIS的公交站台触摸屏查询系统。系统数据库以ACCESS进行描述,以ADO．NET与数据库进行连接访问,以Maplnfo地理信息系统平台为基础,利用VB．NET语言编程完成了基于GIS的站台触摸屏公交查询系统的开发。经过实验测试及实际运用,该系统能够在换乘次数最少的前提下,给出四种可供选择的优化目标,分别为出行时间最少、出行费用最少、出行距离最短以及舒适度最佳。用户根据自己的情况选择优化目标,系统将给出相应的乘车方案。     

基于公交智能调度系统的公交换乘算法实现

通过对城市居民公交出行选择影响因素和选择逻辑的分析,利用地理信息系统（GIS）技术构建公交换乘数据模型和公交智能调度系统数据计算出行时间,以此为基础实现以最少换乘次数为第一目标,出行时间最短为第二目标的公交换乘算法。该算法考虑了步行换乘、行驶时间、换乘时间及公交线路上、下行因素对换乘查询的影响,能够较快地提供公交换乘方案。     

公共交通枢纽换乘算法设计

对公共交通枢纽换乘算法设计,换乘分为直达线路,一次换乘,二次换乘,换乘算法的具体设计分为两个步骤1、构造并求解换乘矩阵,获得公交换乘方案(即从起点到终点最少换乘次数,及换乘站点).2、根据最少换乘次数,缩小求解范围,求解起始站点与目标站点间的最短路径,进而得到最佳路径.     

公交网络最优路径求解算法

求解公交网络最优路径是进行公共交通系统规划的一项关键技术.通过对多种现有算法的分析,利用公交换乘矩阵性质,本文提出了一种求解公交网络最优路径的标准算法.新算法考虑了公交换乘次数、换乘点选择以及出行总成本对求解最优路径的综合影响.通过建立换乘步行时间矩阵,并将过去求解最小换乘次数的换乘矩阵乘法运算变为相应的换乘步行时间矩阵和公交出行时间矩阵的加法运算,得到新算法.新算法可顺利实现在单一OD对、单起点多终点以及任意节点间求解最优路径的转化.文中给出了新算法的详细求解步骤,而且通过一个算例对新算法的有效性进行了验证.     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分，研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而，以往的研究通常只对单个网络出行进行研究，未考虑到出行完整性。针对此不足，基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合，提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法；复杂网络中方式选择的本质是路径选择，因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上，建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型，以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合；最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明，基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型；通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关，且出行总时间的影响更大；换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低，通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。     

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

用于最短路算法的公交网络模型构建

公共交通线路网络的复杂化使乘客难于选择最优的出行线路。用于最短路算法的公交网络模型,解决了有向图难以承载票价和换乘这两个出行要素的问题,有效地把公交出行要素包含在弧中,使得最短路算法可以直接根据这些要素搜索最优出行方案。     

基于时空行为规律挖掘的公交乘客分类方法

应用智能公交系统(APTS)提取个体乘客出行信息，构造了公交出行链，研究了基于时空行为规律挖掘(STBRM)的公交乘客分类方法；应用时间序列表征乘客出行时间特征，利用互相关距离(CCD)算法计算了个体乘客出行时间规律；应用带噪声基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法，挖掘了个体乘客的出行空间规律；依据出行强度和出行时空规律，将乘客划分为极少出行、时间规律、空间规律、时空规律和不规律等5个群体；以出行天数、类似上车时间数量和类似上车站点数量为聚类指标，应用K-Means++算法将乘客划分为高规律、中规律和低规律3类，比较了本文提出的STBRM方法和K-Means++聚类方法的分类结果，揭示了2种方法分类结果之间的关系。研究结果表明: 当时段划分长度取5 min，时间规律性判断阈值取3.0时，利用CCD算法识别时间模式规律乘客的效果最佳，与常用的DBSCAN算法相比，识别率提升了14.64%；增加时间窗长度能够提高时间、空间模式规律判定结果的稳定性；时间窗长度达到3周后，空间模式规律的乘客比例下降趋缓，达到6周后趋于稳定；时间窗长度达到2周后，时间模式规律的乘客比例增长趋缓，达到4周后趋于稳定；时间规律、空间规律和时空规律等3类乘客数量仅占总乘客数量的30.4%，但其出行量占到了总出行量的84.7%，公交依赖度很高，应作为公交机构重点保障的对象；本文提出的STBRM方法与K-Means++聚类方法的分类结果具有较强的关联性，规律性极高或极低的群体高度重合。      

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

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城市公交系统包含多种公交模式如地铁、轻轨、公交专用道、地面公交等,不同模式的车辆行驶速度及换乘时间差异很大,同时由于城市公交运行时间的具有较强的随机性,基于静态分析的路径选择与实际的动态最佳路径常有较大偏离。本文以公交出行链各环节为边,通过构建包含不同公交模式的多层次网络邻接关系,并对各边进行平均出行时间及时间可靠度的双重赋权,建立考虑出行各环节时间随机波动的多模式公交线网;并以通行时间较短、延误风险较小为路径寻优的双重目标,通过在路径寻优过程中对延误高发线路及换乘点进行启发式规避,实现在出行时间许可范围内有效减少延误风险的可靠路径的快速搜索。文中最后通过实例表明该算法的合理性及有效性。     

考虑乘客出行体验的需求响应式公交规划

作为传统公交车的有力补充,需求响应式公交的出现为人们提供了解决问题的新思路,它能够即时采集乘客出行需求信息,确定走行路线,提供个性化定制服务。但自需求响应式公交运营以来,步行距离长、候车时间久等问题也日益凸显,极大地影响了乘客的出行体验。文章充分考虑乘客的步行距离及等待时间成本,基于DBSCAN算法、K-means算法,就需求响应式公交合乘站点布设问题进行研究,采用启发式插入算法对建立的软时间窗、多车队模型进行求解。可以实现对具有时间窗空间分散点的聚类及路径规划,对优化需求响应式公交的乘客出行体验,提高车辆上座率具有重要意义。