城市外围非高峰时段多线路柔性公交协调调度研究

利用柔性公交灵活度高和成本低的优点,考虑公交线路交互对乘客出行选择的影响,提出了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度。首先阐述了柔性公交的运营模式和适用条件以及柔性公交与定制公交的区别。其次分析了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度问题,并给出了柔性公交协调调度的具体流程。接着以乘客的候车时间、乘客减少的步行时间、乘客增加的乘车时间、公交车的运营成本为指标,考虑常规乘客的候车时间约束和公交车响应预约请求时的综合效益约束,建立了多线路柔性公交协调调度的双层规划模型,其中上层模型以乘客的出行时间最少为目标,下层模型以公交的运营成本最低为目标。然后设计了遗传算法,对公交车响应预约站点时的车上乘客数量进行编码来求解该模型。最后以重庆市180路和396路公交为例设置了预约站点,并在4种预约比例下对多线路柔性公交的协调调度和单线调度进行了对比分析。结果表明:有多条柔性公交线路可响应预约站点时,进行协调调度可减少实时预约乘客的候车时间;有共同目的站点的乘客数量越多,进行多线路柔性公交协调调度时乘客整体减少的出行时间越多;预约站点所有乘客有共同目的站点时,进行多线路柔性公交协调调度能降低公交的运营成本。     

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%。     

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...     

可变线路式公交车辆调度优化模型

将可变线路式公交调度模型描述为混合整数规划问题,考虑公交公司运营成本和乘客出行费用,以系统成本最低为目标建立可变线路式公交调度模型.针对该调度模型的特点采用最近插入法构建初始解,并设计了相应的遗传算法对模型进行求解.通过数学仿真实验对该模型进行有效性验证,对比分析了可变线路式公交与常规公交在不同出行需求量下的性能指标.结果表明,该调度模型适用于可变线路式公交系统,随着出行需求的降低,可变线路式公交相比于常规公交的优势愈加明显.      

基于可变线路定制公交软件平台开发

可变线路定制公交软件主要针对城郊区域低密度需求地区乘客的接载不便等问题,利用最短路程、最经济以及乘客等待时间最短3种规划路线方式,开发了一款可变线路运行方式的软件平台。利用仿真对南京江宁区一实验区域进行实验,得到软件测试的偏移系数以及时间延误。结果表明,软件对于路径的抉择、时间的控制均符合要求,验证了软件的可行性。乘客可以根据需求即时定制,公交公司也可根据不同的乘客需求实时调度,实现不同班次不同线路的出行规划方式,可满足不同线路的运营需求。     

基于鲁棒优化的公交实时到站信息优化

公交实时到站信息是公交实时信息中的一项重要指标,不可靠的到站信息容易误导乘客。考虑突发客流等需求不确定条件,基于鲁棒优化的方法,提出了一种新的公交实时到站信息优化方法。不同于已往研究通过建立模型寻找更精确的到站时间预测方法,在已有的公交实时到站信息中,考虑客流情况的不确定性,以及乘客对公交实时信息的不同态度,同时考虑驾驶员在行驶过程中的恢复行为,建立数学模型,增加对公交实时到站时间预测的运行延误估计,给乘客提供一定的辅助信息来调整其出行计划及行为。通过案例验证了模型的有效性。结果表明:(1)对同一条公交线路而言,不同的等待时间成本系数导致结果发生明显的变化;(2)公交实时信息的普及可以节省乘客的出行时间成本;(3)对于服务水平较差的公交线路而言,模型应用产生的风险成本更大,模型在服务水平较好的公交线路上应用效果会更好。通过该公交实时到站信息优化方法,可以使现有的公交实时信息内容更为完善、精确,降低不准确的实时信息带给乘客的负面影响,从而帮助乘客更好的利用公交实时信息规划出行方案。     

可靠性和舒适性对响应式定制公交线路设计的影响

乘客出行可靠性和舒适性能够在很大程度上影响响应式公交的吸引力。建立了同时考虑响应式定制公交运营商成本最小和乘客出行可靠性、舒适性要求的公交线路设计模型。采用出行达到时间概率来描述乘客出行可靠性,采用不同车型选择来体现乘客舒适性要求。同时,通过设计小规模算例验证了模型的正确性,对于大规模算例设计了基于遗传算法的智能优化算法。算例分析结果表明:所建立的模型和设计的算法可用于响应式定制公交线路的生成,在运算效率上,遗传算法有显著优势,可用于实际规模算例的求解;同时还能看出线路可靠性和乘客舒适性受车型固定成本的影响,在时间相同的情况下,更高的固定成本,且线路上车型座位数更少,具有更高的可靠性,同时还具有更高的舒适性。反之,如果有较多的座位数,投入较低成本的车型,也必然会导致该车型不能拥有较高的可靠性和舒适性;在进行总成本计算时,遗传算法求出的总成本略高于精确算法的求解结果,且求解结果中其所有车型行驶线路的可靠性也都高于精确算法求解出的可靠性,这就说明了可靠性和舒适性对响应式定制公交线路的生成结果和运营成本有非常明显的影响,而且影响的程度是不相同的。     

考虑可靠性和舒适性要求的响应式定制公交线路设计

基于乘客出行需求考虑可靠性和舒适性要求的响应式定制公交线路设计,建立了以成本最小为目标的决策模型.为了验证所构建模型的正确性和有效性,运用LINGO软件设计了一个小规模算例并对该模型进行求解.结果表明,响应式定制公交的可靠性和舒适性是随着车型成本的不同而不同.固定成本越高的车型,舒适性越好,顾客接受到的服务水平也就越好,可靠性也越高,且可以构成完整线路,表明本文构建模型的正确性.     

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。      

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

公交实时信息对乘客出行的影响

以近几年迅速普及的实时公交APP为研究对象,研究公交实时信息对乘客出行产生的影响。通过站点调查(步行调查和候车调查)和跟车调查的数据收集方式,主要调查其对乘客的步行速度、感知候车/乘车时间、实际候车/乘车时间及乘客在候车/乘车时的情绪水平的影响,然后用平均差检验分析调查数据。结果表明:使用实时公交APP和不使用的乘客在步行速度、感知候车和乘车时间及候车和乘车情绪水平等方面存在显著差异;公交实时信息不仅可以降低乘客的感知候车/乘车时间,同时还可以降低乘客的实际候车时间。     

北京公交到站APP被指不靠谱

【事件回放】为了给乘客更好的乘车体验,北京有关部门相继推出公交到站实时查询服务,只要用手机下载APP,就能随时掌握所乘公交什么时候到站。据了解,目前主要有北京公交集团推出的查询系统"公交e路通",另一款是由北京市交通信息中心在2013年底发布的"北京实时公交"。但从两款APP的下载使用评价不难发现,软件评价不高。     

基于站点上下客人数的公交客流OD反推方法研究

通过公交出行行为特征调查分析,研究了公交乘客出行站数的概率分布.基于公交乘客下车概率,以公交站点上下客人数和路段客流量为约束条件,提出了单条公交线路客流OD矩阵的推算方法,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

公交线路客流 OD 管流类推估算方法的应用

应用管流类推法(fluid analogy method ,FAM )研究公交线路 OD 矩阵的估算,该方法利用管流概念,将公交线路和乘客分别视为管道和流体,利用乘客在各站上下车人数来估算公交线路 OD 矩阵。将该方法应用于北京市分段计价的公交线路中,通过对比估算结果与实际公交 IC 卡的出行 OD分布,结果表明:在早高峰、晚高峰、全日的 OD 估算误差指数在0.75以上,且早高峰、晚高峰、全日估算的公交乘车站距与实际乘车距离的相关系数分别为0.98,0.98,0.99,验证了 FAM 法在公交线路不同时段 OD 估算中的精度与可靠性,与传统的均衡算法等解析模型相比,该方法简单、高效,且能够得到惟一解,在智能公交实时调度中具有较高的实用价值。      

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。     

基于时空聚类的定制公交需求响应机制

预约需求的响应对定制公交的运营至关重要,但是乘客的预约需求是时空分散的,运输企业往往靠经验来确定是否响应预约需求,很有可能降低定制公交的吸引力。提出了一种基于时空聚类法的定制公交需求响应机制。通过时空维度的响应对预约需求点进行筛选,首先从时间维度进行筛选,采用基于时间度量的层次聚类算法保留与出行时间接近的预约需求点;然后从空间维度进行筛选,运用DBSCAN聚类算法剔除空间位置相对孤立且人数较少的特殊请求,得到时空趋同的大众化需求。为了验证该响应机制的有效性,进行了算例分析。结果表明,在聚类参数按照经验值设定的前提下,仅能够响应69%的预约需求点和75%的乘客;通过对聚类参数进行适当调整,当保留时间跨度的最短时间不大于3 min,保留预约需求点的最少乘客人数不大于2人,满足到达地位置接近的条件值不小于1 000 m, DBSCAN聚类算法的输入参数邻域不小于400 m,聚为一类的乘客人数下限值不大于4人时,能够响应75%的预约需求点和80%的乘客,满足了尽量响应大部分定制需求、适当剔除特殊需求的响应原则。可见,该机制对定制需求的响应具有良好的适用性,可为运输企业开通定制公交线路提供决策依据。     

青岛推守时公交

<正>【事件回放】5月13日起,青岛交运温馨巴士将在3条公交线路上推出岛城的首批"守时公交",这些线路的每个站点都张贴了公交车到达该站点的具体时间,并且向乘客承诺,如果公交车到站时间误差在3分钟以上,乘客可以在该站点免费乘车。@交运温馨巴士总经理曲国庆:推出守时公交、准点运行,这不仅增加了管理难度,也增加了驾驶员和调度员的运行压力,但是为了市民的出行便利,这些都     

基于IC卡数据的居民公交乘车距离研究

了解居民公交出行乘车特征、掌握公交出行客流规律是公交规划和运营决策的基础.为了研究不同时段居民公交乘车的分布特性,以北京市分段计价线路公交IC刷卡数据为依据,基于数据挖掘工具分析了居民公交出行乘车的距离特性,并对乘车距离分布进行曲线拟合,结果表明:北京市居民公交乘车距离服从威布尔分布,在置信水平为95%的条件下,平方误差和小于0.01,拟合优度在0.97以上.      

基于多需求响应的定制公交绿色线网优化

通过对定制公交服务模式系统的探究,结合绿色交通理论,对多需求响应机制下的定制公交线网优化问题进行了系统研究。在已知乘客需求的条件下,以定制公交需求服务率、平均上座率、定制公交总成本3方面最优为目标,其中定制公交总成本为运营距离成本、运营时间成本、运营环保成本、运营固定成本3者最优,构建了多需求响应机制下的城市绿色定制公交线网优化模型。多种需求模型依次为单对多定制公交线网优化模型、多对单定制公交线网优化模型、多对多定制公交线网优化模型。对定制公交线网优化模型细化研究,设计了上车线网和下车线网相结合的分层线网算法。上车线网规划以改进的蚁群算法求解,上车线网与下车线网的连接规划通过聚类分析思想取得,下车线网规划以精确数学算法得到。以杭州市的定制公交线网为实例,对多对多定制公交线网优化模型和分层线网算法进行了验证。通过对方案对比分析和车型对比分析研究,分别以总里程、总时间、总成本、总体服务率为主得到了不同线路方案,通过算法分析得到了综合成本最优线路方案和各种方案下的不同车型配比模型。结果表明:基于分层线网算法提出的多需求响应机制下的绿色定制公交线网优化方案,满足社会、乘客、企业3方面需求,对定制公交线网系统优化问题提供了新思路。     

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。