城市出租车合乘技术研究

论文针对城市交通拥挤不堪和出租车空驶率高的现状,提出了出租车合乘能提高人们选择出租车出行的频次,减少道路拥堵,提高出行效率。论文对出租车合乘进行了概念定义和合乘模式划分,分析了出租车合乘的信息感知、信息传输与信息反馈,建立了出租车合乘信息服务中心。论文划分了合乘类型,并描述了静态和动态的合乘流程图,并建立了出租车数量模型,采用Floyd算法计算整个网络中任意两点间的最短路问题。依据合乘出租车上的乘客数确定不同的合乘状态,在体现收费公平的基础上建立了合乘计费模型,和解决了分级站点合乘组织及生活性合乘问题。     

基于整数线性规划的合乘出租车调度模型

为降低城市交通中出租车的空驶率,提高出租车运载效率,充分利用城市道路资源,缓解交通拥堵,在已有研究的基础上,将智能交通中多位乘客合乘出租车的路线规划及车辆调度问题分解为合乘乘客分组、行驶路线规划、指派车辆3 个步骤,将乘客间的“顺路”关系转化为有向图中的有向边,通过筛选连通子集构造合乘分组。分别对每一步骤建立整数线性规划模型,使得所需车辆尽量少,乘客等车时间尽可能短,乘客乘车绕行里程尽量少。使用分层序列法求解该多目标规划问题,并提出一种简化问题规模的策略,以提高求解效率。使用纽约实际出租车乘车数据构造模拟数据集测试算法的性能。测试结果表明,该方案具有“零绕行”、合乘率高的特点,能够大大提高出租车运载效率。     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题，提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标，基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题，第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类，第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程，减少乘客等待时间；轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值，满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

考虑乘客心理的出租车合乘决策方法研究

针对出租车合乘研究中缺少对乘客心理的考虑,基于前景理论构建出租车合乘模式决策模型,提出一种考虑乘客心理的合乘出行决策方法.考虑行程时间、费用、舒适度对乘客心理决策的影响,通过计算机模拟,分析不同付费比例和交通拥堵率在乘客心理因素影响下对乘客合乘决策的影响.研究结果表明,合乘付费比例对乘客合乘决策的影响较大,合乘比例随付费比例的降低而增加,0.7 的付费比例对多数乘客没有刺激作用;付费比例降至0.65 及其以下时,交通拥堵率对合乘比例的影响较小,合乘比例相对稳定. 所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

城市综合换乘枢纽的出租车合乘调度方法

分析了城市综合换乘枢纽实施出租车合乘的必要性.初步构建了面向城市综合换乘枢纽的出租车合乘组织模式.将出站乘客合乘的组织调度描述为静态一点对多点出租车合乘匹配问题,以出租车数量最小、总费用最小为优化目标,建立了混合整数规划模型,利用基于遗传算法和单纯形法的启发式算法求解该模型.算例分析表明,有效组织综合换乘枢纽处的出租车合乘可以明显减少进入枢纽站的出租车辆,降低出租车辆行驶的总里程,显著提高出租车司机单次出行收入,同时明显降低乘客平均支出费用,能够体现出较好的社会、经济效益.     

基于破产模型的出租车合乘定价方法

作为一种缓解打车难及减少空气污染的方法,出租车合乘越来越普遍.为了更合理地为出租车合乘定价,依据出租车的载客数量,在将出租车的一次载客过程分为若干阶段的基础上,为其中的合乘阶段建立了破产模型.通过深入分析这一情境所对应破产模型解应满足的特点,利用Talmud法则来求解该模型,由此提出了一种出租车合乘定价方法.算例分析表明,由该方法确定的合乘费用具有随着合乘人数和距离增加而增加,但增幅减缓的特点,从而提高了出租车司机和乘客参与多人合乘和长途合乘的积极性.研究结果可为相关部门制定出租车合乘政策提供决策参考.     

合乘模式下司机收入公平模型及仿真

针对出租车合乘模式下司机的收入问题,建立了合乘模式下司机收入公平心理模型,采用公平理论分析了司机的心理及行为,通过仿真计算,分析了合乘模式下乘客总需求量及司机公平心理对司机收入的影响.研究结果表明,乘客总需求对合乘模式下司机总体的平均收入有较大的影响,合适的供需比下实施合乘才能提高司机收入;在供需比较大时,司机争抢乘客的行为会导致司机个体收入差距增大,部分司机收入降低的现象;为成功实施合乘模式,必须考虑当地出租车市场的供需比情况,并且建立合理的措施以防范司机争抢乘客的行为出现.所得结论对出租车合乘政策的制定与管理有一定的指导意义.     

基于矩阵迭代法的出租车合乘最短路径选择

为了解决出租车合乘的路线行驶最优问题以保证驾驶员和乘客均能获得利益,构造道路交通网络的距离矩阵,运用运筹学中的矩阵迭代法来求解网络图中的最短距离并确定最短路线,并针对某个道路网络做了分析例证.结论显示:矩阵迭代法用于求解道路网络的最短路径,从理论上解决了出租车在合乘时的路线选择问题,从而使出租车合乘乘客能快捷的到达目的...     

基于几何概型的出租车合乘候车时间分析

出租车合乘平均候车时间是合乘效益评价的主要参数,随着合乘的逐渐兴起,对其求解模型进行研究具有重要的现实意义.经过等候合乘者的任一辆出租车仅存在合乘成功与合乘不成功两种情况,本文在此前提下建立模型,先根据出租车车流载客数分布及方向修正系数建立合乘成功率分布模型,再结合出租车到达时间分布运用几何分布原理建立出租车合乘候车时间计算模型.文中通过对大连市主干道黄河路与西安路商业中心的实地调查得到具体数据标定模型参数,并设计试验对模型的准确性进行了检验,检验结果表明模型能够准确地估算出租车合乘候车时间,相对误差在3%以内.     

考虑行驶时间不确定性的合乘路径鲁棒优化方法

为应对实际合乘过程中时间不确定性带来的负面影响,本文研究不确定行驶时间下的合乘问题。采用预算不确定集合描述时间变量,引入不确定性水平可调节的预算系数,构建以车辆总里程最短和车辆数最少为目标的合乘路径鲁棒优化模型。并设计两阶段算法求解,第1阶段以两乘客间的可行合乘路径为基础,从车辆总里程节省率和乘客时间窗匹配灵活性两方面设计公式量化合乘匹配机会,以匹配机会为权重构建乘客图网络并聚类乘客需求;第2阶段设计以顺序插入启发式方法构造初始解的禁忌搜索算法求解。案例数据实验结果表明：本文聚类方法能保证优化质量并提高85%以上的计算效率,同时能缩减乘客等车时间和绕行距离;增大预算系数时解的鲁棒性逐渐提高,但会增加10%~40%的车辆数并降低1%~10%的里程节省率;大规模乘客案例和窄时间窗案例的合乘路径对不确定时间的敏感性更高,宽时间窗案例无需增加过多额外车辆和总里程就能达到较高水平的路径鲁棒性。     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

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既有文献中关于求解模糊交通问题（所有参数均为模糊数据）的模糊最优解的方法有多种。本文在分析现有方法缺点的基础上,提出了两种方法用于求解具有梯形模糊数的模糊交通问题,其基于模糊线性规划和经典交通方法。同时论证了这两种方法不同于现有方法的优势。通过算例阐述本文方法求解模糊交通问题的过程并分析了求解结果。所提出的方法易于理解且在求解模糊交通问题最优解问题上具有良好的应用前景。     

Application of Classical Transportation Methods for Solving Fuzzy Transportation Problems

There are several methods, in the literature, for finding a fuzzy optimal solution to fully fuzzy transportation problems (transportation problems in which all the parameters are represented by fuzzy numbers). In this study, the shortcomings of some existing methods are pointed out, and to overcome these shortcomings, two new methods (based on fuzzy linear programming formulation and classical transportation methods) are proposed to find a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems with a new representation of trapezoidal fuzzy numbers. The advantages of the proposed methods over existing methods are discussed. Also, it is shown that it is better to use the proposed representation of trapezoidal fuzzy numbers instead of the existing representation of trapezoidal fuzzy numbers for finding a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems. To illustrate the proposed methods, a fuzzy transportation problem (FTP) is solved using the proposed methods and the obtained results are discussed. The proposed methods are easy to understand and to apply for finding a fuzzy optimal solution to fuzzy transportation problems occurring in real-life situations.     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开，全公开，半公开模式；制定路网搭建，乘客生成与退出，出租车与乘客匹配，出租车行驶规则；模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程；分析不同信息公开程度对出租车空驶率，乘客候车时间，送达人数，司机平均收益等的影响.研究表明，仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量，且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性，建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

出行信息公开对出租车交通系统运行的影响

基于仿真研究乘客出行信息公开程度对出租车交通系统运行效率的影响.将乘客出行信息公开程度划分为出行信息未公开,全公开,半公开模式;制定路网搭建,乘客生成与退出,出租车与乘客匹配,出租车行驶规则;模拟出租车搜索、匹配、搭载、送达乘客过程;分析不同信息公开程度对出租车空驶率,乘客候车时间,送达人数,司机平均收益等的影响.研究表明,仅公开出发地信息的半公开模式有助于提高出租车交通系统运行效率与服务质量,且有效地避免由于出租车司机有意选择高收益乘客而造成“隐形拒载”低收益乘客问题.为保证每位出行者的公平性,建议采用仅公开出发地信息的出行信息半公开模式.     

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由于不同管制目标下的城市客运出租汽车数量管制绩效存在差异,为掌握省会城市客运出租汽车数量管制强度,将人口拥有率、建成区面积拥有率、公交客运量比率、GDP拥有率、道路面积拥有率和对外客运量比率作为分类指标,运用模糊-均值聚类法对中国省会城市客运出租汽车的数量管制强度进行分类,进行Matlab 7.0编程,经聚类有效性分析和F-统计量检验后获得最佳分类方案.结果表明,将31个样本城市的客运出租汽车数量管制强度分为低、较低、中、较高、高5个等级最佳,分类结果为建立出租汽车数量调控模型奠定了基础.