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。     

快速公交线路发车频率优化仿真研究

该文在阐述公交发车频率与乘客等车时间、公司盈利之间关系的基础上,分析快速公交线路站点时段客流规律、构建乘客等待时间和公司运营收益模型,提出基于乘客等待时间最小、公司盈利最大的快速公交发车频率多目标函数,并设计遗传算法和优化仿真实验。仿真实验表明:一定范围内,发车次数增加,乘客的总等车时间和BRT运营收益反而逐渐减少,而本函数模型能有效地降低运营成本、节约乘客等待时间,比按客流比例发车的结果更优化。研究成果应用于大同市快速公交线路工程实例。     

一类快速公交车辆调度问题算法设计与实现

该文提出了一类有发车间隔和总发车次数约束的快速公交(BRT)车辆调度问题,并建立了此数学模型。根据问题的特点设计了优化该问题的遗传算法。通过多次仿真运算,计算结果及分析表明用遗传算法优化此类调度问题是有效的。     

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.     

设置间歇式公交专用道的道路路段通行能力

为了计算设置间歇式公交专用道的路段通行能力,在介绍间歇式公交专用道系统的基础上,应用移动瓶颈理论对路段通行能力进行了研究,给出了通行能力的计算公式;然后构建了设置间歇式公交专用道前后双车道元胞自动机交通流模型,对比了公式计算与模型模拟的结果。研究结果表明：通行能力随公交车运营车速的降低而下降;只有当发车间隔大于集结流的集结消散时间时,公交车的发车间隔才会影响路段的通行能力,此时通行能力随发车间隔的增大而增加。     

基于蒙特卡罗的城市公交时空可达性模拟研究

公交时空可达性是衡量人们利用公交系统出行的难易程度,模拟公交时空可达性,并分析其影响因素,对于提高交通资源利用效率具有重要意义。提出1种基于蒙特卡罗的城市公交可达性的模拟方法,并研究道路拥堵状态和公交发车间隔对公交可达性的影响。利用等时线模型提出公交可达性的度量方法。将公交出行时空过程划分为候车、乘车、靠站、换乘4个阶段,构建每个阶段的时间模型,从而建立公交可达性的蒙特卡罗模拟模型。模型的参数值均由实际的公交GPS数据标定。建立理想的棋盘状公交路网,并进行不同道路状态下和不同公交发车间隔下的模拟,数值模拟结果表明,在弱作用力下时,可达性增长速度提高了近5倍。      

中小城市高品质公交建设方案研究——以江西吉安为例

中小城市公共交通系统客流规模相对较低,一般情况下不适宜建设轨道交通、快速公交等中大运量的公交系统.在常规公交的发展过程中,通过提升公交可靠性,提高发车频率和准点率,切实提升常规公交的服务水平,是一种适合中小城市的公共交通发展提升的实施模式,有利于增加公交服务吸引力,提升公交分担率,促进中小城市的交通系统朝绿色、可持续的方向发展,具有较好的借鉴意义.     

轨道共线段公交发车班次优化

新建轨道交通开通之后,轨道交通共线段内的常规公交客流发生转移,导致常规公交服务效率降低,而密集的常规公交线路对道路通行能力的影响不变。为提高轨道交通共线段常规公交运营效率,缓解道路交通拥堵问题,优化轨道交通共线段常规公交发车班次,以公交专用道的通行能力作为轨道交通共线段可通行常规公交车交通量的极限值和约束条件,提出一种对轨道交通共线段的常规公交发车班次优化方法。以最大化常规公交线路最小的高峰小时平均满载率为优化目标,以轨道交通共线段可通行常规公交车交通量、公交车高峰小时最大满载率和发车间隔为约束条件,构建单目标优化模型,采用单步贪心算法求解,得到轨道交通共线段需调整的常规公交线路发车班次调整优化方案,并通过算例对该模型进行验证。算例中对需调整的8条常规公交线路发车班次进行了优化,结果表明,通过调整8条常规公交线路共减少了33个班次的常规公交车数量,并得到了算例中城市相关路段常规公交线路发车班次调整方案。     

车联网环境下考虑下游站点等待人数的公交优先控制算法

针对已有的车联网环境下公交优先算法,改进交叉口总乘客延误PI,提出考虑下游站点等待人数的公交优先控制算法。首先定义下游站点等待人数与BRT发车间隔的关系:等待人数多于均值则BRT与上一班BRT的运行间隔已超出合理发车间隔l,需提高优先权重;其次,回溯车联网环境下公交优先算法,提出将等待人数多于均值x的情况量化并加入ΔPI的计算中提高BRT优先权重;最后对北京市BRT4号线进行实证分析,验证考虑下游站点等待人数后,执行优先的概率较之前提升了47.06%,BRT运行时间最大降低了7.12%。     

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。     

分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响(双语出版)

为了研究分心对交通冲突状态下驾驶人反应时间的影响,采用驾驶模拟器构建城市道路交通环境下2种典型冲突形态：侧向行人冲突和纵向追尾冲突,设计认知、视觉以及发短信（认知+视觉复合分心）3种分心任务,在不同行驶车速、跟车时距、前车减速度等紧迫度条件下,采集30名驾驶人应对交通冲突的制动反应时间,分别采用重复测量一般线性模型及线性混合模型进行统计分析。研究结果表明：认知分心使驾驶人应对侧向行人冲突的制动反应时间增加0.09 s,但未观察到其对纵向追尾冲突反应时间的显著性影响;视觉分心与发短信都会延缓驾驶人应对侧向行人（分别增加0.31 s和0.27 s）以及纵向追尾冲突（分别增加0.47 s和0.38 s）的制动反应时间;此外,在纵向追尾冲突中,随着冲突紧迫度提高（前车减速度增大、车头时距减小以及自车速度增大）,驾驶人制动反应时间显著减小。表明驾驶分心延长了驾驶人应对交通冲突的反应时间,容易导致事故的发生,具体而言,认知分心主要延长驾驶人应对侧向冲突的反应时间,涉及视觉的分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心,说明视觉分心对行车安全影响更大。     

基于二项分布的BRT通道排队模型及线路优化调度

针对国内外大部分BRT系统的设计特点,根据BRT系统中港湾式车站组的实际情况,结合线路发车频率,建立了BRT通道车辆排队概率的数学模型,提出了基于该排队模型的线路优化调度模型。最后以广州市中山大道BRT系统中的站点为例对该调度优化模型进行了求解,并在Vissim软件中进行仿真试验对比,结果表明该方法可以有效减少排队,为BRT系统的优化调度提供一种有效的方法。     

基于站点群体聚集性客流的公交串车调度优化

为提升城市公交准点率、减少延误，解决车辆串车问题，研究基于站点群体聚集性客流的公交调度优化方法。以乘客出行意愿、乘车属性、到站规律等标识公交客流变化特征，以车辆载客限制、站点延误、到达率、下车率等描述串车形成场景。考虑准时性、客流需求、调控策略等约束，采用实时混合控制策略，实现车头时距偏差与乘客总行程时间最小的多目标优化。提出的公交串车调度方法，考虑到乘客到达率的不确定性，并通过调控公交车辆站点驻站时间以及路段平均行驶速度，可满足站点时段性群体聚集公交客流出行需求，防范潜在的公交串车。在模型求解上，考虑到双目标优化视角的差异性，运用超车规则对串车场景下的出站车辆重新排序，设计基于NSGA-II的求解算法，以拥挤距离标定序度关系，以精英策略获取新种群，改进交叉算子，并基于TOPSIS法对获取的Pareto解集择优。最后，以实际公交线路为例进行案例分析，结果表明：基于站点群体聚集性客流的公交串车优化调度模型，系统考虑了乘客乘车属性与车辆载客限制，能够输出最优的车辆滞站与车速调整方案，并且能运算得出车辆离站时间、车头时距偏差、准点率、乘客等待时间以及乘客行程时间等多项运营指标。优化前后对比表...     

城市信号交叉口自行车及行人到达与释放规律

在我国城市交通管理中,对城市信号交叉口处机动车、自行车和行人的混合交通流的有效组织是交通通畅运行的关键。在交通调查的基础上,利用数理统计方法分析城市信号交叉口自行车及行人的到达与释放规律,提出城市信号交叉口自行车及行人的到达分布模型,对城市信号交叉口自行车流的释放饱和流率、释放速度和行人步速进行标定,并对信号交叉口自行车流及行人的交通特性形成原因进行分析。研究结果可应用于城市信号交叉口混合交通控制及管理。     

基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型

提出一个适用于多OD对网络的基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型,用一个非减的分段线性函数构建了隐含先进先出条件的路段走行时间函数,并按各个路径和出发时间方案的流量的平均值来计算该路段走行时间函数,使得给定一个OD对的总需求和理想到达时间,模型可以确定出行者的选择路径和出发时间方案,方案确定后,没有人能够通过单...     

雾天驾驶人车辆操纵行为特性及其与追尾风险相关性分析

为分析驾驶人在雾天环境下的车辆操纵行为特性及其与追尾风险的内在关系,设计并开展驾驶模拟试验,采用方差分析,混合效应模型等对晴天、雾天2种环境下驾驶人的车辆操纵行为特性进行对比分析,并利用相关性分析及二元Logistics回归模型对避撞过程中行为间的相互作用及其与追尾风险间的关系进行挖掘.结果表明:雾天环境下驾驶人的车道...     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。      

Reliable Shortest Path Problems in Stochastic Time-Dependent Networks

This study investigates the time-dependent reliable shortest path problem (TD-RSPP), which is commonly encountered in congested urban road networks. Two variants of TD-RSPP are considered in this study. The first variant is to determine the earliest arrival time and associated reliable shortest path for a given departure time, referred to as the “forward” TD-RSPP. The second problem is to determine the latest departure time and associated reliable shortest path for a given preferred arrival time, referred as the “backward” TD-RSPP. It is shown in this article that TD-RSPP is not reversible. The backward TD-RSPP cannot be solved by the algorithms designed for the forward problem using the reverse search from destination to origin. In this study, two efficient solution algorithms are proposed to solve the forward and backward TD-RSPP exactly and the optimality of proposed algorithms is rigorously proved. The proposed solution algorithms have potential applications in both advanced traveler information systems and stochastic dynamic traffic assignment models.     

常州市快速公交的实践与探索

快速公交具有速度快、容量大、建设周期短、造价低等优点,国内许多城市已经建成,或正在考虑建设快速公交。回顾了常州市快速公交系统的发展历程,探讨了快速公交在城市公共交通体系中的功能与定位,指出快速公交与轨道交通是相互补充的,快速公交可以作为轨道交通的延伸、补充和过渡。分析了快速公交系统的运营效果,快速公交在支持城市发展、优化居民出行方式结构、改善居民出行环境等方面有着重要的积极作用。最后,总结了快速公交系统规划设计和运营过程中的经验与教训,并指出一个成功的快速公交系统需要系统化的思路,从规划设计、选线到运营组织与运行保障体系。     

MAS在机场路面路径优化中的应用研究

利用多Agent技术,研究进出港航班滑行路径的优化问题,为刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径,判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇.由于多Agent技术更能体现人类的社会智能,更适合开放的、动态的社会环境,因此引进这一技术对进出航班滑行路径进行优化.文中将每架飞机被看作是一个Agent;将跑道,滑行道,停机位等看作是资源Agent;在多Agent环境下,优化出最佳的滑行路径.