多换乘点响应型接驳公交运行线路的协调优化

为尽量降低响应型接驳公交系统的运行费用，提出多换乘点间运行线路协调设计的构想。针对同时包含预约需求和实时需求的混合需求，构建多换乘点响应型接驳公交系统运行线路的2阶段协调优化方法，并设计优化流程。第1阶段仅考虑预约需求，首先将预约乘客按有/无特定换乘点要求进行分类，在此基础上构建预约需求下多换乘点多车辆运行线路的协调优化模型。在协调优化模型中，优化目标是由乘客时间费用、车辆运行费用、以及惩罚费用所构成的系统总成本最小；乘客时间费用包括乘客候车时间的惩罚费用、车内乘客在需求点的等待时间费用以及乘客车上时间的惩罚费用3个部分；车辆运行费用包括车辆启动费用、路段行驶费用、需求点的停靠费用、车辆早到引起的等待费用4个部分；考虑的约束条件包括乘客候车和车上的软时间窗、乘客换乘点要求、车辆容量、车辆出行时长等。第2阶段根据规则判断是否响应实时需求，并根据响应情况重新优化后续各班次的运行线路。针对第1阶段模型，基于模拟退火算法设计求解算法。研究表明：在预约需求或混合需求条件下，与各换乘点运行线路独自优化相比，协调优化方法均能显著降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本；仅有预约需求时分别降低5.4%、19.8%，新增实时需求后分别减少1.4%、21.7%；与固定发车间隔相比，分时段调整发车间隔，也能有效降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本，仅有预约需求时分别降低18.2%、17.2%，新增实时需求后分别减少19.97%、25.06%，说明多换乘点间车辆路径的协调运行是提升响应型接驳公交运行效率的有效途径。     

合作与竞争条件下公交网络发车时间优化模型

为了细化考虑公交线路之间的合作与竞争的不同关系对公交网络发车时间,即行车时刻表的影响,针对整个公交网络的运营优化问题,将公交网络中关联线路划分为合作与竞争两类。在各自构建的子网络背景下,分别建立对应的线网发车时间优化模型。发车时间优化模型包括线路始发车时间模型和线路发车间隔模型,其中在合作子网络中为了乘客换乘方便,以线路车辆非同步到站的总时间差最小为合作子网络的始发车时间模型的目标,在竞争子网络中避免恶性竞争和分摊客流,以线路车辆非同步到站时间差最大为竞争子网络的始发车时间模型的目标,发车间隔模型考虑的是运营成本和客流需求。针对所提出的模型,设计了对应的启发式算法,并给出公交网络算例来验证所给模型和求解算法的有效性。     

公交换乘优惠的双层规划模型

对城市公交线网换乘优惠幅度的确定问题进行了研究.考虑了换乘优惠政策的实施对乘客采用公交出行的需求量和乘客对公交线网路径选择行为改变的影响,将该问题抽象成一个双层非线性规划模型,上层模型实现网络经济效益最大化,下层模型为基于弹性需求的随机用户平衡模型.最后通过一个算例来建立公交换乘优惠的双层模型,并采用基于惩罚函数的直接搜索法对模型进行求解.结果表明:该双层模型能够在实现公交网络效益最大化时确定合理的换乘优惠幅度.     

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。     

公交区域调度的最大同步换乘模型

研究了用多目标优化模型来解决基于最大同步换乘的公交区域调度优化问题,并将该调度优化模型描述为混合整数规划问题。建立了以车辆相遇总次数最大为第1目标,以多辆车同时相遇的机会最大为第2目标的双目标优化模型。采用启发式算法对模型进行求解,得出具有最大同步性的发车时刻表。结果表明:该模型实现了同时到达网络中换乘点的公交车的数量最大,从而使乘客可以在最短的等待时间内在换乘点从一条线路转到另一条线路上。     

考虑乘客出行习惯的公交线网优化方法

为了解决既有研究缺乏定量分析乘客出行习惯,导致优化线网实施后实际运营效果不理想的现实问题,提出乘客出行习惯成本的概念,并从换乘习惯成本和出行时间习惯成本2个方面进行计算:引入换乘惩罚因子,将换乘导致的不便转化为出行时耗计算换乘习惯成本;定义出行惯性阈值,表征乘客对车内时间的敏感程度计算出行时间习惯成本.建立以考虑出行习惯的乘客出行成本和运营成本最小为目标,以首末站布局、发车频率为约束的线网优化模型,设计改进的多种群遗传算法的模型求解方法.以莱州市公交线网为例进行验证,结果表明,优化方案较优化前总成本下降了1 .8% ,乘客出行成本下降了15 .4% ,直达乘客比例提高了19 .6% ;与未考虑乘客出行习惯的传统模型相比,使用改进模型优化后乘客出行习惯成本下降了43 .4% .      

基于遗传算法的公交车辆与轨道交通列车接驳换乘研究

不同运输方式之间是否有效接驳对城市公共交通影响甚大.为提高城市公交与轨道交通之间的换乘效率,通过对公交发车频率进行研究,采用不等间隔发车以接驳轨道交通列车的方式,达到乘客换乘总时间最短的目的,并采用遗传算法对模型进行优化计算.结果表明,不等间隔发车对于城市公交与轨道交通有效接驳的促进作用是明显的.     

公交乘客出行路径优化模型

分别以“换乘次数”最少和“出行时间”最短为优化目标，提出2个公交乘客出行路径优化模型，得到不同的最优线路，供公交乘客选择适合自身的出行路线，并以1个简单的公交网络对模型进行了验算。     

基于K-shell的特大城市公交换乘优惠与线网规划协同优化

针对特大城市公交系统存在汽车公交客流量急剧下降,企业亏损严重,若调整线路又会增加一些乘客广义出行费用使得公交出行比例下降这一问题,提出"大幅度降低常规公交线路数量,增加接驳和通勤公交线路数量"汽车公交线网规划调整与"公交换乘优惠"的协同优化方法。采用复杂网络理论的K-shell分解法计算各站点Ks值并排序,选择主要换乘节点,确定保留下的骨干公交线路,构思其余公交线路候选集合;建立换乘优惠方案下汽车公交线网调整优化双层规划模型,其中上层为系统广义出行成本最小化、公交出行量最大化和公交企业亏损最小化的多目标模型,下层为基于弹性需求的多方式多用户均衡配流模型。采用浮点遗传算法优化求解,以天津中心城区为例予以分析,结果表明:采用本方法可解决特大城市公交换乘站点的优化确定问题;与不实施换乘优惠和规划调整方法、只有换乘优惠方法和只有规划调整方法相比,系统广义出行成本分别降低14.05%,13.01%和8.65%,公交分担率分别增加29.03%,26.01%和11.66%,公交企业亏损分别降低27.19%,23.63%和10.20%;该方法能适应特大城市客流需求特点,通过汽车公交企业线网结构大调整和政策扶持,在减少不必要亏损的同时降低出行者广义成本,保持较高的公交分担率,提升城市公交综合服务水平。     

基于K-means聚类的城郊公交网络设计

为改变现有城郊公交线网规划不合理的状况,通过将物流领域的Milk-run和Hub-spoke的设计方法应用到公交网络优化和设计中,构建了新的城郊公交线网优化模型。同时,为求解所构建的城郊公交线网优化模型,设计了相应的启发式算法。首先通过k-means聚类方法将城区公交站点进行聚类,同类站点即为Milk-run线路的组成站点,再将同类站点的公交线路长度优化问题转化为经典TSP问题进行求解,结合多种局部搜索的操作方式,得到每条Milk-run线路的最短设计方案。然后依据规划好的Milk-run线路,通过遍历Milk-run线路中所有站点,确定每条Milk-run线路hub的站点所在的位置。最后结合客流需求,为各线路分配相应的车辆数量,结合线路的运行时间,可以获得各线路相应的发车频率。为验证所提出的模型和算法的实用性和有效性,将提出的方法应用到香港天水围区域的实际城郊公交线网优化,通过Matlab编程实现了方案求解。案例求解结果表明:与现有的实际公交服务对比,在不改变现有的站点布局及车辆配置数量的条件下,当客流需求维持现有的水平时,应用Milk-run和Hub-spoke方法对现有的公交服务进行优化,能够减少乘客4.2%总的出行时间;通过Milk-run线路及hub站点的设置,可以产生规模效应,能够有效提高城郊公交系统的服务水平,使居民出行更加方便快捷。     

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

基于低碳理念的公交线网优化模型

为了满足低碳出行的要求,从优化线网的角度建立了基于低碳理念的公交线网双层优化模型。其中,上层模型是一个以乘客总出行时间最短、能源消耗最小、温室气体和污染物排放最少为目标的公交线网优化模型,下层模型是一个改进的Logit路径选择客流分配模型。针对建立的模型,给出了运用遗传算法求解公交线网双层优化模型的方法和步骤。并用算例说明了所建立模型与求解算法的合理性与可行性。     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

基于满意度的公交车调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力。从乘客候车满意度和公交公司运营成本的角度分析了公交车调度问题,建立了以乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型,实现了模型的求解算法,并通过仿真算例进行了实证研究。     

基于换乘时间窗的公交区域时刻表优化方法

先进的公共交通系统(APTS)为公交乘客换乘实现最佳衔接提供了基础条件。文中以多条公交线路的区域调度为服务对象,设计了基于换乘时间窗的公交调度策略,建立了以全网络乘客等待时间(换乘乘客等待时间、车内乘客等待时间、非换乘站点乘客候车时间)最短为目标的区域公交发车时刻表模型;采用遗传算法对模型进行求解,并设计算例对模型性能进行验证。结果表明公交线网中协同发车可有效减少换乘乘客的等待时间,基于换乘时间窗的公交调度策略能对区域时刻表作进一步优化。     

公交枢纽内多线路车辆实时调度优化方法研究

公交枢纽内多线路车辆的实时调度能够提高换乘效率,特别对于已经进行了发车优化的公交线路而某些车辆到达出现延误的情况。根据线路的延迟到达时间和换乘客流量等因素建立了公交枢纽内多线路车辆的实时调度优化问题模型,提出了基于整个系统费用最小的优化目标函数,并运用随机扰动梯度近似算法对问题进行求解。最后结合算例分析了本文方法的应用。     

西安市公交协同调度优化研究

随着城市交通拥堵问题的日益加重,以公交车为主的公共交通工具逐渐成为解决大中城市交通问题的最佳途径。为了提高公交的利用效率,缓解其运量和运力之间的矛盾。通过对西安市两条公交线路部分路段构成的简单换乘网络进行客流调研,运用回归分析建立运行时间模型和换乘客流量模型,进而以乘客候车时间成本最小为目标,以各线路首班车发车时刻的调整值为变量,建立调度时刻表优化模型。最后,利用遗传算法对模型在不同发车间隔下进行求解,经分析比较后得到优化的调度时刻表。     

时变网络下轨道交通出行路径动态选择模型——以武汉市为例

轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛.为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响.并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性.在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试.实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力.      

考虑乘客出行数据的城市轨道交通有效路径集生成方法

有效路径集合生成是城市轨道交通断面客流预测、线网运力计算和客流分析的基础。为解决传统有效路径生成中存在的各路径有效程度无法评估、线性约束无法赋权的问题,降低问卷随机性对最终路径集生成的影响,本文在传统有效路径问卷调查数据的基础上,对乘客出行路径选择行为进行分析并做出假设,引入乘客出行时长,针对处于不同时长聚类簇下的有效路径分别建立评估模型,提出1种有效路径集生成方法。将轨道交通网络中站点和线路分别抽象为节点和边,构建轨道交通网络有向图;考虑出行路径类型、乘客出行主观因素以及乘客出行密度分布规律,利用自适应的DBSCAN算法处理乘客出行时长数据,以各时长下的出行密度为基准划分聚类簇,以聚类簇及其属性为输入,构建Logit模型并以其评估结果替代传统有效路径生成中的线性条件约束,并独立计算各簇所代表潜在有效路径的有效性权重,基于有效路径出行时长区间的连续性特点获取有效路径集。以广州地铁线网中多对出行OD为例进行验证,结果表明:结合乘客出行数据聚类分析后所得到的有效路径集,调整兰德系数为0.652,相比于其他传统路径算法的生成结果,提升了0.379;同时在路径总时长-换乘次数平面上所产生的集合...     

考虑需求起讫点及需求等级的响应型社区公交行车调度优化

为提高社区公交对乘客出行需求空间和时间分布波动性的适应能力,减少乘客等待时间和步行到站时间,提出了一种新型响应型社区公交服务,对响应型社区公交的行车调度优化方法进行了研究。通过在社区内部设置高密度的上车、下车备选站点,并根据需求申请的时间将需求等级划分为3个等级。考虑需求起讫点及需求等级对响应型社区公交行车调度进行优化,满足了乘客对于起讫站点的个性化需求,避免了乘客产生二次等待。以空载率、乘客平均不满意度、以及运营里程最小化为评价目标,考虑各类需求、车辆载客容量、乘客被服务时间窗等约束条件,针对响应型社区公交建立了两阶段行车调度优化模型。第1阶段静态调度优化针对发车前已收到的出行预约需求求解优化模型,确定本班次车辆需要响应的预约需求和行车路线;第2阶段动态调度优化针对本班次发车后收到的动态预约需求,考虑动态预约需求申请时刻,在第1阶段静态调度优化结果的基础上求解第2阶段动态调度优化模型,确定本班次需要响应的动态预约需求并调整行车路线。以上海市温泰线社区公交为案例,验证了调度优化方法的效益,匹配了出行需求的起讫站点,根据需求等级对静态、动态需求进行了区别响应,案例优化效果达到了37.68%。