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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.     

基于出行成本分析的公交系统乘车均衡模型与制度安排

公交优先是缓解城市拥堵的重要方法.按照Wardrop 用户均衡原则,通过考虑乘客候车时间成本、乘车时间成本、换乘时间成本和车内拥挤成本,对包含两条线路（一条为一票直达线路,一条为支线干线线路）的公交系统建立出行选择均衡模型,并基于乘客个人出行成本的分析,得到了固定需求下用户均衡时两条线路选择人数和系统最优时两线路的最优发车频率.还在弹性需求情形下比较了系统最优和公交公司垄断情形两种不同政策所导致的均衡出行人数、公交票价、发车频率、公司利润和社会净收益等指标.算例结果验证了理论分析,得到了与传统经济学理论研究一致的结果,为相关管理政策的制定提供了理论科学依据.     

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研究早晨高峰期内出行者由郊区住处乘地铁到达市中心工作地的交通行为，所建立的均衡选择模型考虑了早到成本和车内拥挤成本，得到了固定需求下的最优发车间隔，在弹性需求下比较了系统最优和地铁公司净利润最大化两种不同政策所导致的地铁票价和出行分布.     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究。文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化。利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计算中具有更加趋近真实的等车时间;考虑到遗传算法良好的收敛性,以及发车频率易于二进制化编码的特征,文中设计相应的遗传算法对上述模型进行求解;以常州市B1路公交车线路高峰时段为例进行求解,得到最优发车频率为13.9,与三类经典发车频率确定方法进行对比分析,结果显示该模型的总成本相较于其他三种方法分别降低18.1%、1.5%、1.2%。以上研究结论表明,研究提出的发车频率模型通过协调乘客的等车时间成本、车内拥挤成本与公交运营的车辆购置成本、燃油成本,能够有效减少公交出行的整体成本。     

基于乘客需求及成本分析的快速公交发车频率优化模型

快速公交系统(BRT)是解决城市交通问题的一种重要且有效的方式.发车频率是公交企业和乘客共同考虑的一个重要因素.从乘客需求和公交企业运营成本的角度分析问题,建立了以企业投资运营成本最小,乘客出行时间费用最少,抱怨拥挤路段最短为目标的多目标优化模型.用遗传算法寻求最优结果,使得双方达到平衡.以兰州市为例,进行实例计算,证明该模型具有一定的实际意义.     

车联网环境下公交发车间隔优化方法研究

针对现有公交发车间隔模型忽略了智能调度对公交运营的影响问题,提出了车联网环境下的发车间隔设计方法.在考虑发车间隔、发车次数、车辆满载率约束条件下,对城市常规公交发车间隔进行了研究.在综合考虑约束条件的基础上,以乘客候车时间、乘客舒适度以及公交公司运营成本最小为目标函数,建立公交发车调度时刻表优化模型.最后以大连市公交101线路为例对该模型进行分析,利用MATLAB仿真软件进行求解,验证模型的有效性.     

接驳轨道枢纽的混合式灵活公交服务优化研究

为解决居民在轨道与小区间的出行难题,本文提出一种新型的混合式灵活公交接驳服务模式,构建了在轨道交通枢纽的客流吸引范围内灵活与固定接驳公交的协同运行机制. 在已知灵活乘客需求和车队规模的条件下,综合兼顾出行者与运营者的时间成本,以及同步考虑轨道线路和固定接驳公交线路发车计划,建立了混合式接驳公交系统线路和乘客接运计划优化模型,并采用基于重力模型的遗传算法进行求解,最后通过实例验证该模型的有效性和实用性.结果表明,该优化模型在能够有效减小车辆行驶距离和乘客出行时间的同时,提高了混合式接驳公交系统的乘客服务量,相比于单一的灵活型接驳公交系统目标结果更优.     

考虑客流时变需求的大小交路列车时刻表优化模型

以城市轨道交通放射线为研究对象,考虑客流时变需求和高峰期乘客滞留现象,以乘客等待时间、列车运行时间和车辆走行公里最小为目标,以发车间隔、列车满载率及其均衡性、发车比例为约束,构建了城市轨道交通大小交路列车时刻表优化模型.运用离散事件系统建模方法,建立基于乘客活动和列车运行过程的动态仿真模型,并将其与遗传算法相结合,提出了计算机仿真的遗传算法进行求解.算例结果表明,优化后的时刻表可以使运力与客流需求更加匹配,有效降低了高峰期乘客拥挤程度,并提高了各次列车满载率的均衡性.在企业运营成本相等的情况下,优化后的乘客等待时间减少了1 266.2 h,降幅达16.5%.     

接驳轨道枢纽的混合式灵活公交服务优化研究

为解决居民在轨道与小区间的出行难题，本文提出一种新型的混合式灵活公交接驳服务模式，构建了在轨道交通枢纽的客流吸引范围内灵活与固定接驳公交的协同运行机制. 在已知灵活乘客需求和车队规模的条件下，综合兼顾出行者与运营者的时间成本，以及同步考虑轨道线路和固定接驳公交线路发车计划，建立了混合式接驳公交系统线路和乘客接运计划优化模型，并采用基于重力模型的遗传算法进行求解，最后通过实例验证该模型的有效性和实用性.结果表明，该优化模型在能够有效减小车辆行驶距离和乘客出行时间的同时，提高了混合式接驳公交系统的乘客服务量，相比于单一的灵活型接驳公交系统目标结果更优.     

高峰期轻轨廊道中乘客出行成本计算方法及应用

假设一条轻轨线路将生活区与工作区相连,每天早晨通勤者通过此廊道上班,会根据自己积累的经验选择出行时间,最大程度地避开拥挤。当系统达到平衡时,就不能通过单方面改变出行时间来降低自己的出行成本。基于Arnott的廊道定义给出轻轨廊道定义,然后给出高峰期轻轨廊道中乘客出行成本的计算方法。最后,通过重庆轻轨三号线的实证分析,得出出行成本计算方法的可行性和有效性,并给出轻轨发车频率的建议。通过实证结果,说明Arnott廊道模型的连续性假设条件对于均衡存在性很有必要。     

考虑满载率均衡性的大小交路列车开行方案优化研究

多交路列车开行方案的优化编制是城市轨道交通网络化运营面临的重要课题.根据大小交路列车运行特点,本文构建大小交路列车开行方案双层规划模型.上层模型考虑小交路区段乘客乘车选择偏好对列车客流分担比例的影响,以乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间最小化为目标,以小交路折返站、发车频率及大小交路的发车比例为决策变量;下层模型以大小交路列车间满载率的均衡程度最大为目标,以列车编组辆数和发车间隔为决策变量.算例结果表明,采用"大交路大编组,小交路小编组"可以提高大小交路列车间满载率的均衡性;考虑满载率均衡性时,早晚高峰大小交路列车间平均满载率差值分别减小21.5%和17.9%;调整列车发车间隔和缩短小交路列车编组2种方法均可以提高满载率的均衡性.     

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

基于能力影响的城市轨道交通跨线列车开行方案研究

城轨跨线运营可减少乘客换乘,提高资源利用率.本文以企业车辆使用成本,列车运营成本和乘客出行成本最小为目标,考虑跨线列车对线路通过能力的影响,以列车发车间隔、满载率、可用车辆数为约束,构建跨线运营模式下的运力配置模型,结合算例提出判定跨线运营模式适用的必要条件.研究表明,实施跨线运营线路需具备一定的冗余能力,其实施效果依赖于跨线客流强度、接轨站的换乘条件、行车组织等多个因素;同台换乘易实现跨线运营,因线路通过能力和可节省的换乘时间都有限,高峰期实施跨线运营优势并不明显;与单线独立运营开行方案相比,实施跨线运营可减少企业运营成本和乘客出行成本,且随着跨线客流强度的增加,成本节约效益越明显.     

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题,本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量,乘客出行费用和企业运营成本最小为目标;下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量,大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标,并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时,大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%,非均衡发车时两者仅相差 0.8%,这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性;大小编组列车均衡发车时,列车编组辆数不宜相差过大,非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题，本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量，乘客出行费用和企业运营成本最小为目标；下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量，大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标，并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时，大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%，非均衡发车时两者仅相差 0.8%，这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性；大小编组列车均衡发车时，列车编组辆数不宜相差过大，非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

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探讨了乘客在实时换乘信息提示下,结合自身偏好进行线路选择的行为.由于实时提示等车信息不完全准确,通过引入不确定分布予以描述,并针对实时信息提示的等车时间建立了基于实时-时变结合策略的更新机制,据此对乘客的线路初始偏好值进行修正,并建立了能综合反映实时提示信息和乘客个体偏好对线路选择行为影响的线路选择概率模型.最后,通过数值仿真验证了该模型的可行性和有效性,并分析了等车时间和乘车时间的权重对乘客线路选择行为的影响.结果表明,实时提示信息会改变乘客对线路初始偏好,进而改变乘客的线路选择行为.     

城市轨道交通多编组列车开行方案优化研究

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡下的列车开行方案优化问题,以 乘客等待时间和企业成本最小为优化目标,以运输供给、列车最小发车间隔、最大服务间 隔,以及列车数为约束条件,构建基于多编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并 设计两阶段求解算法.案例分析表明：与传统单一编组列车开行方案相比,基于多编组的 轨道交通列车开行方案使乘客等待时间和车公里数分别减少17%和27%,列车运行小时 增加20%;当客流不均衡系数大于1.48时,宜采用多编组运输组织方式.