基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点.考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型.采用遗传算法进行求解.实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点,考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型,采用遗传算法进行求解。实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解。     

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.     

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合理有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关键，因此，本文在分析现有模型的基础上，根据客流变化规律，对发车间隔采用分时段多目标组合优化处理的思想，建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度发车间隔模型，并采用广州市公交调查数据对该模型进行了验证，实验表明该模型可行。     

基于人工免疫算法的公交车辆调度优化问题研究

公交车辆调度是公交运营组织中的关键环节.通过对大连市公交IC卡数据管理中心公交IC卡数据信息进行的采集和分析,构建了基于公交线路时段客流数据的公交车辆优化调度模型,并进一步提出了采用基于信息熵的人工免疫算法对模型进行求解的基本流程和方法.实验的结果表明,该方法能够快速地搜索得到全天不同时段的最优发车间隔,并可以在短时间内根据公交客流量的变化对公交车辆发车时刻表做出有效的调整.     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

考虑服务水平的纯电动快速公交发车间隔优化研究

随着电动汽车被引入城市快速公交领域,由于其充换电等特殊的运营调度需求,在发车间隔计划等制定过程中传统方法不再适用.本文在综合考虑服务水平和车辆充电时间约束条件下,对纯电动快速公交(E-BRT)发车间隔优化进行了研究.根据分析服务水平指标项与车辆能耗的相关性,建立了面向能耗评估的服务水平评价体系;综合考虑服务水平和充电时间约束条件,以车辆运营能耗为目标函数,建立了发车间隔优化模型;基于金华市E-BRT1号线运营数据进行实例验证,结果表明,在满足相同服务水平情况下,本文提出的优化模型可以节约能耗6.21%.本文构建的纯电动快速公交发车间隔优化模型具有较强实用性,为企业在满足一定服务水平的基础上降低运营能耗提供了依据.     

基于遗传禁忌算法的公交线路发车间隔优化

针对城市公共交通营运调度因发车间隔未得到优化而出现的乘客等车时间过长、公交车辆满载率不均形成的资源浪费现象,从乘客和企业的双向角度考虑,建立了以乘客等车时间和公交企业营运成本最小为优化目标的公交线路发车间隔优化模型。基于遗传算法的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索能力,设计了遗传禁忌算法求解方法。以南宁市67路公交线路为例,进行了实例验证。分析结果表明了该模型和算法均可行。     

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。     

基于公交客流分布特性的弹性发车间隔优化研究

基于客流分布的快速公交车弹性发车间隔优化,在以往文献和IC卡刷卡数据分析的基础上推算各个公交站点到站客流分布.同时考虑不同车型最大载客量对发车间隔的影响,以乘客在站等待时间最小和公交公司运营成本最小建立公交车发车间隔优化模型.并以大连市快速公交为研究对象,利用NSGA-Ⅱ算法对研究时段内的上下行两个方向的发车计划进行优化,并取解集中值与实际发车计划进行对比.最终得出优化后上行方向的发车计划可在运营成本几乎不变的情况下,减少乘客的在站等待时间;下行方向则在保持乘客等待时间有9.4%小幅上升的情况下,节约33%的运营成本.可见优化模型可以有效地安排线路上下行两种车型的联合发车计划,提高公交的运行效率.     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

基于换乘优化的公交区域调度

我国传统的公交运营调度以线路调度为核心,所制定的交区域,未考虑乘客换乘的便利程度。本文首先根据公交换乘的乘客总换乘等待时间最短的公交调度,权重与线路换乘吸引度,设计相应方法进行求解;最后结合具体实例调度提供了技术参考。,建立相关模型;然后以所算法探讨基于换乘优化的公证明模型与算法的可行性。行车时刻表只针对单一线路而非公特点,分析两条公交线路之间基于建模型为基础,结合公交站点换乘交区域调度方法,并运用一维搜索本文的研究为解决公交区域的协调     

大型客运站调机运用优化模型及算法

对铁路客运站调机运用进行科学合理的优化分析,对于提高客运站工作效率及保证旅客列车正点到发具有非常重要的意义。通过对客运站调机作业分析,建立客运站调机作业运用优化决策模型,将调机作业顺序模型转化为车辆数固定的、带时间窗口的车辆路径问题。采用模拟退火算法,实现调机运用的合理优化,并对模型和算法进行验证,得出优化效果明显的结论。     

考虑乘客感知的公交驻站和限流组合策略研究

为了预防公交“串车”现象,提高乘客感知满意度,基于预测控制提出一种考虑公交乘客动态感知的驻站与限流组合策略. 建立以公交线路上总乘客感知等待时间最小为优化目标的预测控制决策模型,运用差分进化算法求解目标站点的最小驻站时长和限流人数. 建立元胞自动机仿真模型,对比不考虑乘客感知的驻站、限流、驻站—限流策略与考虑乘客感知的驻站—限流策略的控制效果. 通过5 组情景实验,对比了考虑乘客感知和不考虑乘客感知的驻站—限流策略对线路乘客到达率和下车比例波动性的适应性. 实验结果表明,考虑乘客感知的驻站—限流策略更有利于减少乘客感知等待时间,对线路乘客到达率和下车比例波动性具有较优的适应性.     

考虑乘客感知的公交驻站和限流组合策略研究

为了预防公交“串车”现象,提高乘客感知满意度,基于预测控制提出一种考虑公交乘客动态感知的驻站与限流组合策略. 建立以公交线路上总乘客感知等待时间最小为优化目标的预测控制决策模型,运用差分进化算法求解目标站点的最小驻站时长和限流人数. 建立元胞自动机仿真模型,对比不考虑乘客感知的驻站、限流、驻站-限流策略与考虑乘客感知的驻站-限流策略的控制效果. 通过5 组情景实验,对比了考虑乘客感知和不考虑乘客感知的驻站-限流策略对线路乘客到达率和下车比例波动性的适应性. 实验结果表明,考虑乘客感知的驻站-限流策略更有利于减少乘客感知等待时间,对线路乘客到达率和下车比例波动性具有较优的适应性.     

考虑多路径选择的定制电动公交线路优化

为提高定制电动公交系统运营效率,本文探讨了考虑多路径选择的定制电动公交线路优化问题。首先,构建描述该问题的混合整数规划模型,以实现线路与路径的双重决策优化。模型以运营总收益最大化为目标,在约束中考虑定制电动公交特性,如车容量,乘客出行时间窗,续航里程,访问站点数等。其次,为求解模型,设计新的自适应大邻域搜索算法,提出相应的初始解生成规则和邻域搜索算子,并通过算例验证算法的有效性。最后,基于实际路网及乘客出行时空需求进行实证分析,验证多路径选择可进一步优化定制电动公交线路。结果表明,本文方法可根据优化目标为运营者提供多种线路运行方案,为定制电动公交线路规划提供依据。     

基于随机需求的城市公交车辆调度问题的研究

在公交车辆调度问题上,考虑到公交调度中客流需求的不确定因素,引入随机需求调度模型及其相关概念,然后对优化模型进行实例求解,结果证明该模型是可行的。     

动态公交客流预测方法研究

随着公交的大力发展,公交优化要从传统的调度方式向实时调度转变。这就要求公交客流预测要具备短时性和滚动性,即动态预测。现有的公交客流预测方法集中于长期客流数据的预测,缺乏时效,不适用于公交的实时调度。本文给出了一种对公交客流进行动态预测的简单方法。