城市公共自行车调度优化方法研究

目前城市公共自行车系统采用车辆调度的方法解决站点车辆和车桩不能满足使用者需求的问题,但对调度数量和路径选择的不合理往往导致调度效率偏低,以及调度资源的浪费.本文结合库存理论与车辆路径规划理论建立了库存-路径模型,通过求解站点车辆的库存上、下限,得到站点最大调度车辆数,并结合调度路径,提供调度量与路径的多种组合方案.随后利用遗传算法求解,以调度成本最小为目标,确定最终调度方案.模型直接引入站点存量限制,减少约束条件,并以实时借还数据为基础,实现了站点车辆的动态调度,提高调度效率,减少调度成本,缓解设备数量和需求数量的矛盾.     

公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

为降低城市公共自行车调度过程中调度员凭经验确定各站点调度需求量的盲目性,提高调度科学性并缩减调度时间和成本,将城市公共自行车租赁站点调度需求量模型描述为最优化整数规划问题,考虑系统的稳定性和调度触发时间,以高峰时段系统的整体稳定性最强、调度启动时间最晚为目标建立公共自行车租赁站点调度需求量模型.针对该模型特点设计了十进制编码、二人竞赛选择、算术交叉、非均匀变异的遗传算法对模型进行求解.通过调度实例验证模型和算法的可行性,得到各租赁站点的最优调度需求量.结果表明,按照该模型求解出的调度需求量进行调度能够延迟高峰时段的调度启动时间至1.33h,较站点均一化存放率调度延迟0.67h,极大地延缓了调度启动时间并缩减调度工作量.      

基于遗传算法的公共自行车租赁站点调度需求量分析

为有效改善调度员在城市公共自行车调度中凭工作经验确定租赁站点调度需求量所存在的盲目性,对科学性调度予以提升的同时缩短调度成本与时间,划分城市公共自行车租赁站点调度需求量模型为整数最优化规划问题,注意调度触发时间与系统稳定性,并以系统在高峰时段最晚调度启动时间、最强整体稳定性为目标构建城市公共自行车租赁站点调度模型.并根据模型特征对二人竞赛选择、十进制编码、非均匀变异及算术交叉的遗传算法进行设计,求解该模型.采用调度实例对该算法与模型可行性予以验证,将最优租赁站点调度需求量计算出来.结果显示,根据该模型所得调度需求量实施调度可将调度启动时间延迟到1.33 h,使调度启动时间得到有效延缓,同时也在很大程度上缩减了调度工作量.     

基于细节层次模型的公共自行车调度方法

公共自行车系统作为城市公共交通的重要组成部分，对于缓解城市交通拥堵和建设低碳、环保的出行体系起到了积极的作用。然而，由于公共自行车系统的借还车需求在时间和空间分布上存在不均衡性，在使用公共自行车时，经常遇到“借车难”或者“还车难”的问题，使得出行者不得不放弃使用公共自行车出行。为了有效地提升出行者借还公共自行车的成功率，研究了1种基于细节层次模型的自行车调度方法。基于公共自行车站点之间的相似度，采用谱聚类算法对站点进行层次划分，形成基于空间范围（即公共自行车站点所占据的地理空间区域）的站点簇；在每个划分层级上统计不同簇之间的自行车借/还需求，结合遗传算法对调度车辆的运输路径进行求解；将不同层级上的调度方案叠加，形成1种调度粒度由粗到细的自行车调度方案。通过对比实验证明:基于细节层次模型的公共自行车调度方法较传统方法减少了42.70%的调度路径，进而减少了相应的调度时间。      

基于Logit模型的重需求性公共自行车租赁点配车模型

为解决重需求性公共自行车租赁点不能满足借车需求的问题,提高公共自行车需求满足率,在提出租赁点服务半径的基础上,建立居民出行方式选择的Logit模型,计算租赁点的借车需求数。根据公共自行车系统历史借还车数据,考虑现状还车数和潜在还车数,确定还车车辆数,将借车需求数与还车车辆数的差值,确定为重需求性公共自行车租赁点配车数量。以浙江省海宁市一租赁点为例,验证模型的可行性和效果。结果表明,在假设条件下,该租赁点车辆的需求满足率提高了16.7%,车辆配置能够满足借车需求,且未产生冗余。     

公共慢行系统的动态调度建模与滚动时域调度算法研究

针对公共慢行系统存在公共自行车在时间和空间上分布不均衡的问题,研究了公共慢行系统调度过程中租赁点需求的动态特性及其模糊时间窗的约束,以最大化租赁点的满意度为目标建立了公共慢行系统调度的模型,并用滚动时域调度算法对该模型进行求解,动态的获取调度计划,进而实现公共慢行系统的动态调度。     

基于蚁群算法的公共自行车站间调度优化

公共自行车系统在实际运行中存在借车难、还车难等问题,站间自行车调度不合理、不及时是主要原因。根据自行车调度的实际情况,考虑公共自行车系统特殊的调度车容量约束和下一站点补给约束,建立公共自行车站间调度的数学模型。通过改进常规旅行商问题求解的蚁群算法,以满足自行车调度的约束条件。在Matlab中编程实现改进的蚁群算法,并以武汉市关山光谷片区的24个自行车站点为例,用改进的蚁群算法求解调度回路,结果表明该算法可以求解得到最优调度回路。     

共享电单车微观调度优化研究

本文探讨了共享电单车在各站点进行投放时的微观调度优化方案以及调度所需成本,为减少电单车企业经济成本的同时满足行人出行不出现"无车可租"的现象,以现有共享电单车车辆数为限制条件,满足出行高峰时刻车辆需求为目标建立整体规划模型,进而对电单车调度进行微观优化.本文选取了拉萨市城关区共19个投放点进行调度研究,通过对所选站点进...     

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。     

共享单车用户骑行起讫点时空特征分析

针对共享单车的供需失衡、分布不均问题，研究了共享单车用户骑行起讫点的聚集区分布以及不同区域的骑行时间特征，为共享单车的调度运营提供理论支撑。基于用户的骑行订单数据，采用均值漂移算法对骑行起讫点进行聚类学习，得到共享单车的骑行聚集区分布；随后采用spearman相关系数来衡量骑行时间特征的相似度，对不同骑行聚集区的借车与还车量的累计差值的时间序列曲线进行聚类处理，划分出6类典型的骑行特征，并对不同骑行特征所在地的兴趣点（POI）进行因子分析，结果表明:在空间上，共享单车的骑行聚集区的空间分布与所在区域的城市路网的布局形式存在较大关联，不同时间段的骑行聚集区的分布大致相同，仅在出行量上存在差异。骑行聚集区的骑行特征与土地利用性质之间存在相关性，例如，对于骑行特征为1天内借车量小于还车量的骑行聚集区，其主导因子为商业用地，占比为0.4；对于1天内用户的借车量大于还车量的骑行聚集区，其主导因子为住宅用地，占比为0.57。多种用地性质混合的区域，借还车的差值较小且易产生波动。此外，同一类型的骑行时间特征的主导因子占比在工作日与非工作日会产生变化，同一区域的骑行时间特征在工作日与非工作日存在差异。      

Pedaling torque sensor-less power assist control of an electric bike via model-based impedance control

This paper proposes a method to assist human force acting on electric bike without using costly torque sensors via a model-based impedance control technique. In general, electric bikes are classified into two categories, i.e., pedelec electric bikes and throttle electric bikes. We focus on the system called a pedelec electric bike. It assists human pedaling force using the pedaling information, e.g., pedaling force or speed. To obtain the human’s pedaling information in real-time, it needs physical sensors such as a torque sensor and a velocity sensor. But, these sensors are expensive and weak against external loads. Also, since these sensors are fixed directly to the forced component in a bike system, there are the risks of damage. For these reasons, sensor-less control methods based on a disturbance observer have been studied so far. In this paper, we have proposed a pedaling torque sensor-less power assist method and have applied it to the experimental pedelec electric bike. A power assist control algorithm, designed by employing an impedance model, consists of a PI-type feedback controller, an inverse model-based feedforward controller, and a pedaling torque observer. Finally, we performed experiments and confirmed the effectiveness of a proposed power assist control method.     

共享电单车在山地城市道路的适应性研究

共享电单车作为“最后一公里”较好的出行选择，因其具有良好的驱动性和便捷性，在道路坡度较大的山地城市拥有较高的潜在出行需求。然而，作为一种新兴出行模式，共享电单车是否适应山地城市，山地城市道路如何适应并促进共享电单车的发展推广，目前尚无相关的研究。为填补该领域研究空白，提升共享电单车用户群体的出行安全，促进共享电单车在山地城市的推广，优化共享电单车在山地城市的规划布设，通过问卷调查、实地试验以及运营大数据分析等方法，分析了共享电单车用户的骑行体验、骑行偏好、道路爬坡能力、出行分布等信息，认为共享电单车用户的人行道骑行体验普遍劣于车行道骑行体验，在道路规划设计时，应结合实地道路路权使用情况，尽可能在车行道设置安全的非机动车道；共享电单车可以在坡度不超过12%的山地城市道路完成爬坡，但坡度超过11%时，电单车的骑行速度受到较大影响，建议设置非机动车道的道路最大纵坡控制在11%以内；电单车用户群体主要根据出行目的选择路线，且更愿意在宽阔的主、次干路骑行，建议在坡度小于11%的主、次干路设置电单车通勤路线；共享电单车需根据山地城市道路特点，增加及提升车辆本身的设备，如增加反光镜、夜间尾灯亮度等。     

城市公共交通系统中低碳出行合理路径算法

应对公共自行车发展的趋势,针对城市多模式组合网络路径算法研究中对路径合理性和用户偏好关注的不足,提出一种新的出行路径寻优算法。根据居民出行的一般规律分析了一般路径的构成特征,并充分考虑了居民出行策略的个性化。根据＂低碳出行＂路径选择问题的描述,引入＂多元标号＂的概念,提出了基于经典Dijkstra算法改进的分层标号算法。给出了算法的详细求解步骤,而且通过算例对新算法的适应性和有效性进行了验证。     

Large motion mountain biking dynamics

A bond graph model of a mountain bike and rider is created to develop baseline predictions for the performance of mountain bikes during large excursion maneuvers such as drops, jumps, crashes and rough terrain riding. The model assumes planar dynamics, a hard-tail (front suspension only) bicycle and a rider fixed to the bicycle. An algorithm is developed to allow tracking of a virtual tire-ground contact point for events that separate the wheels from the ground. This model would be most applicable to novice mountain bikers who maintain a nearly rigid relationship between their body and the bicycle as opposed to experienced riders who are versed in controlling the bicycle independent of the body. Simulations of a steep drop are performed for various initial conditions to qualitatively validate the predictions of the model. Results from this model are to be compared to experimental data and more complex models in later research, particularly models including a separate rider. The overarching goals of the research are to examine and understand the dynamics and control of interactions between a cyclist and mountain bike. Specific goals are to understand the improvement in performance afforded by an experienced rider, to hypothesize human control algorithms that allow riders to perform manoeuvres well and safely, to predict structural bike and body forces from these maneuvers and to quantify performance differences between hard-tail and full suspension bicycles.     

港湾式公交站点泊位数优化方法

为合理确定港湾式公交停靠站的泊位数,以实际公交站点交通观测数据为基础,从优化公交站点供需平衡的角度分析公交停靠需求与通行能力之间的关系,结合经典的通行能力计算模型,并在模型中添加港湾式公交出站变道造成的延误,建立单位时间内公交停靠需求大于站点通行能力的概率计算方法,在此基础上建立了港湾式公交站点泊位数优化方法.以武汉市中山大道长江二桥公交站点为例,根据站点运行情况将站点公交车排队溢出概率的上限值设定为15%,经计算得出该站点单位时间(1 min)的公交动态停靠需求大于站点通行能力的概率高于15%,通过调整泊位数提高站点通行能力后,通行能力满足公交停靠需求(p<15%),表明该方法能准确确定港湾式公交站点的泊位需求数,为港湾式公交站点泊位数设计提供依据.      

Large motion mountain biking dynamics

A bond graph model of a mountain bike and rider is created to develop baseline predictions for the performance of mountain bikes during large excursion maneuvers such as drops, jumps, crashes and rough terrain riding. The model assumes planar dynamics, a hard-tail (front suspension only) bicycle and a rider fixed to the bicycle. An algorithm is developed to allow tracking of a virtual tire-ground contact point for events that separate the wheels from the ground. This model would be most applicable to novice mountain bikers who maintain a nearly rigid relationship between their body and the bicycle as opposed to experienced riders who are versed in controlling the bicycle independent of the body. Simulations of a steep drop are performed for various initial conditions to qualitatively validate the predictions of the model. Results from this model are to be compared to experimental data and more complex models in later research, particularly models including a separate rider. The overarching goals of the research are to examine and understand the dynamics and control of interactions between a cyclist and mountain bike. Specific goals are to understand the improvement in performance afforded by an experienced rider, to hypothesize human control algorithms that allow riders to perform manoeuvres well and safely, to predict structural bike and body forces from these maneuvers and to quantify performance differences between hard-tail and full suspension bicycles.     

双目标多元需求的截流设施选址问题研究

根据网络路径上用户流的需求为多元化的特点,在考虑决策者事先无法给出具体选址数目和选址预算,而是通过投资收益来确定最终的设施位置和数目的基础上,提出了收益最大和选址成本最小以及利润和投资收益率最大化的两个双目标多元需求截流设施选址模型.在建立模型时考虑了消费者存在刚性需求和附带需求的情况.利用多目标优化技术将双目标模型转...     

具有变需求的多模式随机动态同时的路径和出发时间问题研究

为了解决在多种交通模式条件下出行者的路径与出发时间选择问题,提出了一个变分不等式模型用于模拟具有变需求的多模式随机动态出行选择行为。推荐了一个改变的投影压缩算法求解相应的变分不等式问题,并给出了算法的迭代步骤。最后在一个相对真实的路网上进行了仿真试验,从两个OD对之间的一个路径上的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用状况中可以看出,小汽车和卡车的路径入口流量率以及增补的路径旅行费用都可以达到一种平衡状态,表明了模型和算法的有效性和正确性。