突发事件下公交车辆快速动态滞站调度算法

为解决突发事件导致公交系统服务水平下降的问题,基于均衡公交车辆车头时距的调度思想,提出了能够适应于突发事件的快速动态滞站调度算法,建立了突发事件下的单线路公交动态调度模型.通过建立滞站调度的数理基础,分析了单站车头时距的控制问题,分析了快速滞站调度策略,从而得到了全线车辆的最优滞站调度算法,并对其进行数理分析和仿真验证.结果表明:该方法能均衡全线车辆运行时间间隔,降低乘客平均候车时间,有效提高公交系统运行服务水平.     

ITS涵盖领域及其子系统

1. 智能化交通信息服务系统.即面向公众的智能交通信息服务系统. 2. 智能化车辆控制系统.包括车载通讯设备、电子地图、GPS全球定位系统、紧急制动、危险防护警告系统、防盗报警系统等. 3. 智能交通管理系统.包括智能交通管制系统、动态路径引导系统、智能信号系统、公共交通优先系统、智能车辆管理等. 4. 智能收费系统.自动识别、不停车自动收费. 5. 智能应急管理系统.即紧急情况处理系统 6. 智能公共交通运营系统.包括高速公路、城市轨道交通,铁路、航运、空运的中央管理控制、指挥调度、信号信息系统. 7. 智能商用车辆运营系统.货运及车队的调度、管理.     

智能交通系统中的公交车辆动态调度研究

阐述公交车辆静态调度的局限性，据此提出公交车辆动态调度策略及其在线调整方法，并分析研究运营车辆出现意外事故，故障及延误等实际,财度管理人员应如何采取相尖的应急调度措施和方案。实验分析结果表明，实施公交车辆动态调度策略。可有效地解决公交车辆的静态调度不足，达到公交车辆指标调度自动化，以提高公交车辆的运营效率和服务质量，为公交车辆智能调度提供切实可行的调度方法。     

智能交通系统中的公交车辆调度方法研究

针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,利用遗传算法 ( Genetic Algorithm,GA)的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度方法的研究。采用 GA的一点和二点交叉方式 ,确定了三种规模的不同调度方式。以北京 375路车运营线路为实例 ,得到了简洁的 GA公交车辆调度结果。仿真结果表明 ,该方法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 ,为城市公交车辆智能化调度管理提供合理、有效的调度方法     

全自动智能运输系统的分布式递阶控制方法

针对动态环境中的全自动智能运输系统的控制问题,提出一种适用于该系统的分布式递阶控制方法。该方法以大系统递阶控制理论为基础,采用3级结构,包含组织级、协调级和执行级。分布式递阶控制方法在不同层次上分别处理全自动智能运输系统的车辆调度、车辆协调及车辆行为控制问题。组织级响应实时变化的运输需求,并由此确定无人驾驶车辆的调度命令。协调级负责化解系统内车辆之间的潜在冲突。执行级负责无人驾驶车辆的行为控制。仿真试验研究结果表明,较之传统的定时发车方式,对于全自动智能运输系统,采用分布式递阶控制的系统控制方法能够缩短乘客的平均等车时间并提高车辆的使用效率。     

Emergency Evacuation Routing at Sutong Bridge Based on AHP Method

为了应对突发事件对交通运营造成的影响,必须建立突发事件的交通疏散预案.以苏通大桥为例,根据应急疏散的特点,分析了应急路径选择环节中的各种影响因素,选取平均疏散距离、路网基础设施建设、疏散路网的服务水平、疏散平均等待时间4大因素作为影响应急路径选择的决策属性,应用层次分析法进行权重分配.根据在最短时间内疏散的流量最大的目标,建立数学模型,运用Lingo分析运算,得到了路径选择方案.该研究可帮助应急调度中心提供科学的车辆线路调度决策,从而提高应急救援工作的响应能力.     

智能运输系统在现代物流中的应用

以智能运输系统为代表的高新技术的应用已成为现代物流的一个显著特点。本文首先介绍了物流及智能运输系统的概念，在分析智能交通系统对物流活动的影响的基础上，界定了物流车辆调度信息平台的基本功能，初步设计了物流车辆调度信息平台的基本功能模块和总体框架结构。     

基于5G和自动驾驶技术的智能约车系统设计与优化

5G技术和智能化技术在网约车领域的应用带来了生活方式的转变,约车速度提高、车辆位置实时追踪、路况信息实时更新、智能支付和便捷互动方式等让出行变得更加便捷、高效和安全,可为用户提供更加智能、系统的车辆定位与车辆管理,提供更多的生活便利。分析了基于5G和自动驾驶技术的智能约车系统设计,重点论述用户接口设计、车辆路径规划及调度优化算法。     

基于ITS体系框架的公交智能运营调度系统功能设计

本文首先介绍了公交智能运营调度系统用户主体,提出了系统用户服务内容。然后构建了系统逻辑框架,用来描述系统所包含的功能模块及其关系。详细设计了公交车辆智能调度、乘客信息服务、司售人员考勤管理、运营分析与清算4大功能内容。本文的研究成果将为公交智能运营调度系统相关的设计工作提供支持。     

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。     

车路协同环境下重叠线路公交车速诱导策略

为了防止公交车辆在线路重叠运行区间产生公交串车，在站点附近形成交通瓶颈，提出一种采用车速诱导策略来调整公交运行状态的动态调度模型。采用车路协同环境下的公交运营调度方式，结合各线路独自运行时的乘客需求和车辆车头时距规律，在避免重叠区站点公交串车的前提下，实现了各线路车辆最大程度地维持各自独立运行时车头时距的优化目标。提出的车路协同环境下的车速诱导调度策略，在引导各线路公交车辆间隔均匀地进入重叠区间后，根据乘客实时交通需求和道路交通状况，实现对车辆的实时调控。开发了一种启发式算法对车辆进入重叠区间的时刻进行求解，采用基于遗传算法的仿真过程求解了重叠区站点之间车辆的最佳运行速度，实现了重叠区间车辆动态调度过程。以哈尔滨市运行区间重叠的3条公交线路为实际案例进行仿真分析，对3条线路共计47辆公交车在重叠区12个站点之间的运行状况进行了优化调度。结果表明：采用提出的启发式算法进行调度后，车辆可以完全均匀地进入重叠区。通过对比采用动态调度优化前后的车辆运行状态发现，车辆串车现象由优化前的单站最多发生6次下降为0次，最大程度地实现了避免公交串车的目标。此外，车速诱导策略不仅避免了不同线路车辆在重叠区站点的串车现象，而且可以调整各线路上相邻两车之间的车头时距偏差，线路1的车头时距最大偏差从55%下降到了30%，线路2的车头时距最大偏差从25%下降到了13%，线路3的车头时距最大偏差从23%下降到了18%。     

面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。      

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资优化调度研究

针对新型冠状病毒肺炎（新冠肺炎）疫情防控中应急医疗物资调度不尽合理、集配中心中转效率不够高等问题，重新设计了重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资调度与配送体系，并给出了应急医疗物资的分类方法。从医疗物资使用需求和库存估计可使用时间2个维度构建需求点紧急度指标，考虑突发公共卫生事件特征，以加权的需求满足率最大化为主要目标、车辆行驶距离最小化为次要目标，构建应急医疗物资动态分配模型，并通过算例验证了模型的有效性和可行性。结果表明：所构建的模型能够兼顾医疗物资分配的公平和效率，符合突发公共卫生事件中应急医疗物资供给和需求的动态变化特性，确保在物资短时间供给不足的情况下各需求点也能公平获取一定比例的物资；且模型仅要求各需求点上报各种品类医疗物资的使用人数和库存量，同时模型还给出数据缺失时的自动计算办法，可操作性更强；运用紧急度指标对需求满足率最大化目标进行校正，解决了各需求点因需求量差异对公平分配造成的影响，使得应急医疗物资分配更加合理。研究成果结合了新冠肺炎疫情防控中应急医疗物资调度的具体过程，使得分配模型更符合实际需要，可为城市应急医疗物资优化调度提供决策依据。     

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

AMT驱动构型对纯电动客车综合性能影响研究

为研究自动机械式变速器（AMT）驱动构型对纯电动客车综合性能的影响，以12 m电机直驱纯电动城市客车为研究对象，装备3挡AMT并对驱动电机重新选型，利用NSGA-Ⅱ多目标优化算法以0~50 km·h^-1加速时间最短和中国典型城市工况（普通道路和快速道路）下行驶能耗最低为目标对变速箱传动比进行优化，并制定基于车速和加速踏板开度的双参数动力性与经济性换挡规律，在中国典型城市工况不同道路下，采用2种换挡规律对整车驱动能耗与制动能量回收进行仿真，并利用最大爬坡度及加速时间对整车动力性能进行分析。研究结果表明：与原电机直驱构型下整车性能相比，AMT驱动构型在将驱动电机峰值转矩降低68.4%后，最大爬坡度从20.07%提高到20.3%，0~50 km·h^-1加速时间从14.19 s增加到18.69 s，整车动力性虽满足要求，但加速时间增加了31.7%；其驱动能耗有所降低，但制动能量回收能力有所减弱，且二者都受行驶工况和换挡规律的影响，普通道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低了1.55%和0.55%，百公里制动能量回收分别减少了1.35%和1.53%，百公里综合能耗分别降低了-0.12%和1.62%，快速道路行驶时，经济性和动力性换挡规律百公里驱动能耗分别降低4.78%和3.72%，百公里制动能量回收分别减少了1.53%和5.1%，百公里综合能耗分别降低了5.63%和3.35%。可见，纯电动客车采用AMT驱动构型时，需综合考虑车辆设计要求及行驶工况与换挡规律的影响。     

空中交通管制员应急处置能力评测

为提高空中交通管制员的应急处置能力,保证航空器在各种紧急情况下的安全运行,基于"洋葱模型",结合管制员的工作特点,通过引入管制员个人特质和意识2个指标,建立"管制员洋葱模型".依据空中交通管制应急处置过程,构建由知识、技能、意识、个人特质4个一级指标和16个二级指标组成的管制员应急处置能力评测指标集,并利用层次分析法得到各指标的权重.运用模糊综合评价模型对某空管单位的管制员应急处置能力进行评测,得出其应急处置能力分数为3.689,即应急处置能力等级为中等.管制员应急处置能力的定量化评测,能够客观评价其应急处置能力.      

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

基于Struts＋Ibatis的交通运输动态监管系统设计与实现

针对目前交通运输行业动态监管不力及由此带来的服务水平不高的问题,设计了基于B/S体系结构的交通动态监管平台.系统采用了基于Web技术的Struts+Ibatis开发框架,实现对交通运输行业动态监管,改进监管手段,强化监管力度.使用LoadRunner对系统进行了测试,结果表明,系统各项指标符合设计要求,可直接应用于交通运输行业动态监管实际环境,提高了交通质监管理机构的应急反应能力、行政效能和管理服务水平.