超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题，在分析重叠区间特性的基础上，提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构，目标为使公交乘客总出行时间最小，变量为公交线路分配方案；下层模型代表运营商，目标为各运营商追求自身利润最大化，变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型，并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明，优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%，验证了模型的有效性.     

考虑区间重叠的多运营商公交调度优化

为解决多运营商在重叠区间的公交线路调度问题，在分析重叠区间特性的基础上，提出一种双层规划模型.上层模型代表政府机构，目标为使公交乘客总出行时间最小，变量为公交线路分配方案；下层模型代表运营商，目标为各运营商追求自身利润最大化，变量为运营线路的公交车发车间隔.应用NSGA-II算法(Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm) 求解模型，并在长春市南关区北侧区域的公交线网进行案例分析.实验结果表明，优化后网络中公交乘客的总出行时间降低了5.93%，验证了模型的有效性.     

城市公交线网优化的双层模型及遗传算法求解

为了有效地优化城市公交网络,综合考虑了乘客和公交企业的利益,建立了双层优化模型。上层模型考虑整个公交系统的利益,以乘客出行和公交企业运营费用最小为目标,下层模型作为辅助,以乘客直达率最大为目标,尽量减少总的换乘次数。针对该模型设计遗传算法进行求解,并给出算法的具体实现步骤。最后考虑定长设线的方法,设计一个简单的算例,给出不同站点数量的线网的优化方案,并对优化结果进行了对比．验证了模型和算法的有效性。     

双模式的交通拥挤收费模型研究

针对公交车和私家车辆两种交通模式,建立了交通拥挤收费的双层规划模型.在模型的阻抗函数计算中,考虑了两种模式之间相互影响及其车载能力的差异.以总体出行成本最小为目标建立上层模型、以用户最优的交通配流模型作为下层模型,出行模式的选择满足Logit模型.通过"对角化"算法直接搜索满足路径选择/模式选择的下层交通配流模型均衡解.通过步长加速和惩罚函数法对这个双层规划模型进行求解,最后给出了算例.     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

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.     

基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价优化

考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

基于策略均衡分配的公交线网规划优化方法

本文将轨道交通旅客换乘网络应用于描述高峰时段的公交换乘网络,并采用基于有效频率的策略均衡客流分配方法对公交用户出行选择行为进行均衡分析;综合考虑乘客和公交公司两方面的利益,建立公交线网规划的双层规划模型;提出求解模型的模拟退火算法,设计了删除线路、生成线路、替换线路、延伸线路、缩短线路、拼接线路和拆分线路等7 种线路调整及频率调整进行邻域搜索.算例分析表明,该模型与算法具有良好的优化效果.     

公交网络系统的随机均衡配流模型

基于对公交网络的特殊性，把换乘次数的影响反映到出行时间中，提出符合乘客出行路径选择的行为假设。给出了广义出行时间下的SUE（Stochastic User Equilibnum）条件。在有容量限制的情况下，建立了公交网络系统的随机均衡配流模型。给出了模型的求解算法和算例，算例的结果表明模型具有一般性和适应性。     

基于城市交通网络均衡的共享停车容量优化

为研究共享停车容量优化分配对用户出行选择的影响，建立了双层规划模型，上层模型根据停车管理平台总收益与步行费用最小确定共享停车用地的最优停车容量，下层建立共享停车、普通停车与乘坐公交出行的多用户均衡分配模型，用于描述共享停车用户出行方式的选择，通过共享停车选择概率实现上、下层模型之间的联系；设计了相继平均算法求解下层模型，并内嵌于差分进化算法，进而求解上层模型. 对常州市金坛区CBD区域的部分路网进行模拟测试. 研究表明:在不同共享停车容量分配下，停车管理平台收益随着容量的增加呈先递增后减少的趋势，而用户的出行费用随着共享停车容量的增加呈先减少后上升的趋势，说明合理地分配共享停车容量可以实现停车管理平台收益与共享停车需求之间的均衡.      

运营事件下基于韧性的地铁网络保护决策优化

为缓解地铁运营事件的负面影响，提高地铁网络应对运营事件的能力，研究了地铁网络保护决策优化问题；以网络韧性为目标，考虑了网络性能降级和恢复过程中韧性曲线的变化特性和累积性能损失，构建了地铁网络保护决策的双层优化模型，上层模型为随机整数规划模型，用于获取不确定运营事件场景下待保护站点的最优选择，下层模型为用户均衡配流问题，特别考虑了容量有限站点内排队客流和乘客等待恢复时间的变化，以准确估计运营事件下乘客出行延误；基于遗传算法和Frank-Wolfe算法分别求解上层模型和下层模型；以西安市中心区域地铁网络为例，验证并分析了提出的模型和算法。分析结果表明：基于韧性的保护决策通过保护研究区域37.5%的站点，可以使网络性能损失降低超过50%,优于基于脆弱性的保护决策和不考虑公交网络替代作用的保护决策；当保护网络中1/2的地铁站点时，相比基于脆弱性的保护决策，基于韧性的保护决策的网络性能损失和客流时间损失分别降低了6.18%和582 h;公交网络的替代作用会导致地铁网络中超过2/3的站点保护优先级发生变化；同一类型的站点中，客流量越大，越依赖公交网络的替代作用；地铁站点的保护优先级主要取决于经过的...     

考虑乘客出行体验的需求响应式公交规划

作为传统公交车的有力补充,需求响应式公交的出现为人们提供了解决问题的新思路,它能够即时采集乘客出行需求信息,确定走行路线,提供个性化定制服务。但自需求响应式公交运营以来,步行距离长、候车时间久等问题也日益凸显,极大地影响了乘客的出行体验。文章充分考虑乘客的步行距离及等待时间成本,基于DBSCAN算法、K-means算法,就需求响应式公交合乘站点布设问题进行研究,采用启发式插入算法对建立的软时间窗、多车队模型进行求解。可以实现对具有时间窗空间分散点的聚类及路径规划,对优化需求响应式公交的乘客出行体验,提高车辆上座率具有重要意义。     

单线纯电动公交车辆柔性调度优化

为解决纯电动公交车因充电错过最佳接续发车班次使公交车数量增加的问题，以公交车辆运营总成本最小为目标，构建允许存在误时发车的纯电动公交车辆柔性调度优化模型，通过最大可能地增加一辆公交车可执行班次的数量，减少车辆使用数量及运营成本. 设计遗传算法求解模型，为提高求解效率，将时刻表按班次发车顺序进行排序，以减少染色体数量. 数值实验结果表明：与纯电动公交车辆刚性调度相比，柔性调度能够极大地减少车辆使用数量；误时上限的取值对公交运营成本影响较大.     

考虑运行能效的公交区域时刻表优化

为准确计量公交区域时刻表优化过程中,客流出行与企业运营博弈产生的社会效益,构建兼顾随机客流需求和时刻表运行能效的双层规划模型。从公交乘客出行量与质的角度,分析随机客流需求与时刻表之间的互动关系;依据出行性质将客流需求分层细化,作为下层弹性需求交通网络流模型的输入;考虑客流需求、乘客出行效率及企业运营成本间的波动关系,设计公交区域时刻表运行能效作为上层模型的优化目标;采用Dial-MSA与遗传算法求解双层规划模型。实例计算结果表明,优化后的公交区域时刻表运行能效提高了7.3%。可见,优化后的公交区域时刻表更能满足客流需求,有效地提高时刻表运行能效,更好地实现动态适应性。     

配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

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。