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对于高频率公交线路服务,以减少在站乘客平均等待时间为目标,提出以车头时间距的一致性来分析和衡量线路级别的公交服务可靠性的方法。考虑乘客需求波动和线路运行时间随机性对公交服务可靠性的影响,以一条高频发车的固定公交线路为考察对象,利用随机模拟方法仿真公交服务过程,计算分析了不同乘客需求和运行时间波动情况下的车头时间距的变异特征和在站乘客平均等待时间。结果表明,线路运行时间波动越大,乘客到达越不均匀,车头时间距变异就越大,乘客平均等待时间也就越长;随着站序的增加,累计车头时间距变异趋向于增大,服务可靠性逐渐变差。     

基于实时信息的公交运行速度控制策略与算法研究

针对公交运行到站时间不稳定的现象,本文提出实时的公交速度控制方法,以车头时距平均绝对误差最小为目标进行求解.设计了3种公交运行场景,基于实时道路交通状态及乘客到达率,求解期望速度.并通过数值仿真对公交车头时距的稳定性、公交运行时间的可靠性、乘客等待平均时间及运行速度进行评价.结果显示,3种场景下,不考虑道路交通流影响的速度控制方法效果最佳,可以提高公交车头时距的稳定性(77.63%)及公交运行的可靠性(93.5%).如进一步考虑道路交通流影响,乘客的平均等车时间会略有增加(6.12%).因此速度控制方法更适用于受道路交通流影响较小或长度较短的线路.此外,本研究还发现,在要达到公交运行可靠性的目标下,公交站间运行速度并不是越快越好.     

考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%～26%的线路总成本。     

基于博弈的公交线路发车间隔优化模型研究

公交线路的发车间隔是评价其运营服务水平和质量的关键因素之一,对公交企业的效益亦有显著影响,对发车间隔的优化是公交运营调度的关键技术之一.综合乘客满意度和运营企业效益两方面博弈的考虑,在分析影响发车间隔因素的基础上,引入控制权重系数,调节双方利益在整个线路运营中的不同权值,建立了一个总成本费用最小的发车间隔优化模型.通过上海某条公交线路的案例分析显示,采用该模型优化后的发车间隔,乘客和公交企业总费用可以较现状减少14.5％,优化效果明显,具有一定的可行性.     

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.     

冰雪条件下公交发车间隔优化研究

分析了冰雪对公交车辆运行影响的3个方面,建立了基于乘客等待费用最小化、公交线路效益最大化的发车间隔优化模型,研究冰雪条件下发车间隔的确定方法,为冰雪条件下公交线路的运营调度提供建议.结合实例分析了冰雪条件下公交线路调度方案的制定办法.     

基于驻站和限流的组合公交控制策略研究

为减少串车现象以提高公交服务可靠性,提出了一种基于车头时距阈值的驻站-限流的组合公交策略.为了验证新策略的有效性,基于元胞自动机模型建立了可描述公交车运行特征和乘客出行特性的仿真框架,并利用实际的公交线路数据对其参数进行了校验.数值实验分析了组合策略中控制参数的取值对系统性能的影响.结果表明,以最小化乘客平均等待时间为目标所求解的组合策略有助于公交系统服务可靠性的提高,而最小化单位乘客出行时间时所求解的策略具有更高的乘客出行效率和公交运行速度.     

公交线路运力配备方法研究

本文分析了影响公交线路车辆配备的各种因素。从公交车车型、道路条件等方面综合考虑,并以公交线路长度、营运周转速度和发车间隔为约束条件,提出了一种公交线路运力配备方法,并应用该法对苏州市1路公交车进行线路配车量计算。应用结果表明该方法有较好的实用价值。     

一种基于车载GPS的短信公交预报系统

新建市区及郊区的公交班车间隔时间较长,导致市民出行不得不选择其他交通工具.本文提出了一种基于车载GPS的短信公交预报系统.本系统将班车间隔时间较长的公交站点全程编号,乘客发送欲乘车站点编号给公交系统服务器,当车载GPS发回至公交系统服务器的公交车位置信息恰好达到预报站时,公交系统服务器将发送短信提醒乘客出行.系统结合车载GPS和短信平台设计了新建市区及郊区的公交预报系统,使长间隔公交预报问题得到解决,实现了乘客到达车站的较短时间后公交车就能进站,从而大大减少了乘客的等待时间.本系统方便市民快速出行,同时节约社会资源.     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究。文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化。利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计算中具有更加趋近真实的等车时间;考虑到遗传算法良好的收敛性,以及发车频率易于二进制化编码的特征,文中设计相应的遗传算法对上述模型进行求解;以常州市B1路公交车线路高峰时段为例进行求解,得到最优发车频率为13.9,与三类经典发车频率确定方法进行对比分析,结果显示该模型的总成本相较于其他三种方法分别降低18.1%、1.5%、1.2%。以上研究结论表明,研究提出的发车频率模型通过协调乘客的等车时间成本、车内拥挤成本与公交运营的车辆购置成本、燃油成本,能够有效减少公交出行的整体成本。     

同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与调度的协调优化

研究了同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与车辆调度的协调优化问题, 考虑乘客出行时间窗的个性化, 构建了基于乘客而不是基于途经需求点的车辆路径表示方法; 综合车辆发车和行驶成本、车辆早到和晚到的惩罚成本、票价收入构建了表征系统效益的目标函数, 并以车辆容量、乘客时间窗、车辆运行时间、车辆保有量、发车时间等为约束, 构建了发车间隔、发出车型与车辆路径的一体化优化模型; 针对一体化优化模型的特点, 设计了双遗传算法, 其中染色体为多链编码结构, 染色体交叉方式包含个体内、个体间交叉2种方式; 为了验证同时接送模式的优越性、一体化优化模型及算法的有效性, 进行了算例分析, 对比了同时接送模式与单独接和单独送模式的计算结果, 分析了车辆运行车速、单程运行时间限制、车型比例对响应型接驳公交运营效率的影响。计算结果表明: 在给定的相同乘客需求下, 与单独送和单独接模式相比, 同时接送模式发车次数减少了1次, 所需车辆数减少了2辆, 平均座位利用率提高了8.3%, 运送单位乘客的平均车辆行驶距离降低了11.0%, 运行成本降低了15.9%, 因此, 同时接送模式有效地提高了运营效率; 同时接送模式下, 运行车速、单程运行时间限制、小型车比例分别在基准值附近上下波动15.0%、15.0%、12.5%时, 发车次数、座位平均利用率、目标函数值的最大变化率分别达到了20.0%、15.7%、27.1%, 这些参数对系统运营效率均有显著影响。      

考虑控制策略的公交运输系统元胞自动机模型

针对公共交通系统,受蚁群移动轨迹行为启发,视停靠站处等待乘客信息为一种外在的“信息素”（pheromone）,即可实现相继公交车的信息传递,基于此本文提出一个新的可变跃迁概率元胞自动机（CA）模型. 模型中假设公交车辆并非唯一追求以最大速度行驶,依据“信息素”引入控制策略动态调整公交车前行速度,实现了公交线路上车辆之间的相互合作以及协调行驶行为. 数值模拟实验表明,模型可再现公交运行中的“集簇现象”,新的控制策略引入后模型在很大程度上改善了车辆在公交线路上的时空分布,疏散了公交车辆集簇行驶的状况,进而降低了平均等待乘客数. 结果表明,新的控制策略可以显著提升公交线路系统的运行效率,具有较强的现实指导意义.     

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.     

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.     

基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计

为研究城市轨道交通与常规公交线网耦合优化设计问题，本文基于近似方格型路网并考虑乘客的多种路径选择，构建双层混合整数优化模型，以同时求解地铁与常规公交发车时距、常规公交的线间距及站间距。上层模型是以系统总成本(乘客成本与运营商成本之和)最小为目标的连续近似模型，以寻求乘客与运营商两者之间的平衡关系，并对各项成本进行详细推导。采用序列二次规划算法，并用凸算法对该非凸问题进行包络。下层为考虑依概率分配的路径分配问题，使用MSA算法对各路径流量加权分配，考虑到问题的解析形式具有非凸性，故采用启发式方法进行求解。最后，以南京市建邺区实际公交线网为例进行案例分析，以此验证该优化模型的有效性。经过优化，以非拥堵时段为例，该研究区域内乘客平均出行时间由 41.6 min减少至 33.0 min，降低约20.6%。本文所提出的优化模型可以为方格路网城市的公共交通线网规划提供参考依据。     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型. 首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间. 其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型模拟车辆的疏散路径选择行为,并估算疏散车辆的行驶时间以及在交叉口的延误时间. 最后,选取一个具有4个出口的停车场进行车辆疏散仿真模拟. 研究结果表明:出口处道路交通流车头时距对停车场车辆排队时间、行驶时间和总疏散时间均有显著影响,并且车辆在道路网中最优路径的选择主要受非疏散交通流影响;该模型能模拟停车场车辆在疏散过程中的动态交通特征及时间消耗,根据出口处道路交通流车头时距动态调整车辆离开率,提升疏散效率.      

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

基于排队论的线路密集点公交站台容量优化模型

城市公交线路密集点是城市公交规划与优化中的重要节点.线路密集点公交站台的服务水平直接影响到城市公交整体服务表现.针对线路密集点的公交站台线路容量问题,本文以排队论为方法基础,引入公交达到率、服务台数、乘客平均上下车时间等为模型参数,构建线路密集点公交站台线路容量计算模型,并通过改变参数来进行公交站台的容量优化,为公交站台的线路数及泊位数设计提供理论方法依据.模型应用于西安市某公交站台,计算该站台线路容量并进行了优化分析.应用结果表明,该模型能有效地计算线路密集点公交站台线路容量并做出优化分析.