基于公交系统费用最小的公交站距优化模型

针对城市道路公交站距的问题,充分考虑乘客出行费用及公交运营费用,将二者结合建立基于公交系统费用最小的城市公交站距优化模型,并运用该模型对长沙市韶山路的公交站点间距进行了优化分析,说明了该模型的实际应用效果.     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。      

公交线路站距优化模型研究

文章建立公交线路系统总成本最小站距模型,利用非线性规划方法,并以时间价值理论与系统总成本的观念,建立站距对乘客总出行时间成本及营运者成本之间的关系模型。将这两者成本之和作为系统总成本并使系统总成本最小化。     

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...     

考虑乘客出行习惯的公交线网优化方法

为了解决既有研究缺乏定量分析乘客出行习惯,导致优化线网实施后实际运营效果不理想的现实问题,提出乘客出行习惯成本的概念,并从换乘习惯成本和出行时间习惯成本2个方面进行计算:引入换乘惩罚因子,将换乘导致的不便转化为出行时耗计算换乘习惯成本;定义出行惯性阈值,表征乘客对车内时间的敏感程度计算出行时间习惯成本.建立以考虑出行习惯的乘客出行成本和运营成本最小为目标,以首末站布局、发车频率为约束的线网优化模型,设计改进的多种群遗传算法的模型求解方法.以莱州市公交线网为例进行验证,结果表明,优化方案较优化前总成本下降了1 .8% ,乘客出行成本下降了15 .4% ,直达乘客比例提高了19 .6% ;与未考虑乘客出行习惯的传统模型相比,使用改进模型优化后乘客出行习惯成本下降了43 .4% .      

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.     

基于大小交路优化的地铁行车组织方案

针对地铁客流分布不均衡情况,对地铁行车组织方案进行优化以缓解部分站点客流压力.建立乘客出行时间价值和平均载客率同时最优的双目标优化模型.假定乘客到达车站的时刻服从均匀分布,以此计算在途和等候时间价值.为了满足各个行车段的不同特征,在大小交路模式下定义不同交路段的载客率和列车使用车底数,更加符合运行的实际情况.以广州地铁6号线的运行情况为例,运用基于全局搜索的粒子群算法进行求解,验证了模型的有效性和合理性.结果表明:考虑单一出行时间价值的模型与该模型相比,出行时间价值降低3.21%,但平均载客率提高20.2%;考虑单一平均载客率的模型与该模型相比,平均载客率提高11.98%,但出行时间价值降低了1.68%,因此综合考虑乘客出行时间价值和平均载客率的优化模型可以使2个目标函数值同时达到最优.      

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%。      

基于多目标模型的城市公交越站调度研究

作为优先发展的交通方式,公共交通以其运量大、运输成本低和节能环保的优势广受青睐。然而,准点率低、乘客候车时间及运输时间过长等问题使其对于乘客的吸引力难以提高。因此,为优化公交调度、降低公交系统运营成本、提升服务水平和工作效率,对平峰时段单向行驶的某一线路公交车的停靠与越站优化问题进行研究。以公交车是否在站台停靠为决策变量,建立了以最小化停靠成本、乘客在站候车时间、被越站站点的乘客额外候车时间及车辆在站停靠时间为目标的城市公交越站调度的多目标优化模型,在MATLAB软件中使用改进的遗传算法进行求解,选取了广州市126路公交为实例进行计算以验证方法可行性,并进行了各目标权重的灵敏度分析。最终得到的公交越站调度方案可达到10%的优化效果,且最大权重目标为乘客站点候车时间。故该模型具有一定实用性和可操作性。     

公交乘客出行路径优化模型

分别以“换乘次数”最少和“出行时间”最短为优化目标，提出2个公交乘客出行路径优化模型，得到不同的最优线路，供公交乘客选择适合自身的出行路线，并以1个简单的公交网络对模型进行了验算。     

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%。     

基于成本最优的城乡公交站点布设模型研究

城乡公交站点的优化布设作为城乡公交一体化规划的重要内容,它决定了运营企业的运营成本和公交乘客的出行时间成本。在分析城市公交站点布设模型的基础上,提出了城乡公交经营者的费用成本和公交乘客的时间价值成本的概念,并以两者之和最小化为目标,建立起城乡公交站点的布设模型,并进行了优化。     

基于遗传算法的公交服务模式优化

作为通勤者日常出行的主要选择模式,全站式公交服务在许多城市和大都市地区扮演者重要角色,但存在着由于站点停靠过于频繁、乘客集中分布在个别站点导致的乘客旅行效率过低的现象。文章研究提出了一个一种综合公交服务,包括全站式服务和跳站式服务。根据已知的O-D数据,以最大限度地减少乘客出行总时间为目标,使用遗传算法对传统公交线路进行优化,产生最优跳站路线。     

慢行交通乘客换乘时间敏感度分析

文章通过分析慢行交通衔接公共汽车的换乘特性,乘客换乘时间特性和换乘步行时间特性,以换乘的起点到公交站点的时间为依托,通过对乘客换乘步行时间的变化,结合优化松弛时间,建立乘客换乘时间模型,确定公交系统运营总费用会最小值,实现出行乘客换乘时间最短的目标。     

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。     

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.     

基于优化模型的城市公交停靠站址的选择

通过分析影响公交停靠站站址选择的主要因素,综合考虑行人过街延误,和公交站点离交叉口距离限制,将公交站址依据路况进行分类研究,针对各类型建立了基于乘客平均出行时间最小的多条公交线路的停靠站位置的优化选择模型,并提出了该模型的求解算法。     

多种开行模式下定制公交线网规划方法

针对定制公交线网规划中存在的开行模式单一、运营企业亏损等问题,对开行模式进行系统分析,考虑乘客出行需求的差异性,建立了以线网覆盖率、运营利润和乘客总绕行距离为优化目标,以乘客出发时间窗为主要约束的多种开行模式下定制公交线网规划模型.设计改进的蚁群算法求解,并应用算例验证了模型及算法的有效性,分析不同出发时间窗对线网覆盖率及利润的影响.结果表明:多种开行模式下定制公交线网可较好地满足差异化的乘客出行需求,具有良好的经济效益和便捷性.     

基于出行时间最少的市郊铁路合理站间距研究

市郊铁路在中国的发展较为滞后,现在越来越突出的城市问题迫使大城市寻求向外发展,市郊铁路也逐渐被一些城市重视并纳入规划中.车站的站间距规划与设计也是市郊铁路规划与设计的重要内容,在中国以往市郊铁路建设时,车站根据经验设置而导致运营后客流吸引不足,不能满足市郊通勤需求.合理的站间距对市郊铁路运营后的社会经济效益至关重要,过大站间距使得沿途乘客乘坐不方便,站间距过小则会增加旅客在途时间.市郊铁路主要功能是将远郊乘客快速运送至市区,因而时间是其考虑的重要因素.论文以乘客出行时间为目标,建立模型,求出市郊铁路合理站间距的范围,得出结论是当车站站间距为2.5~5 km时,有利于减少乘客出行时间.      

专用道条件下电动公交线路静态无线充电设施布局优化

为了减少电动公交线路静态无线充电设施的布设成本，从而提高时间控制点的有效利用率，提出了考虑时间控制点影响的静态无线充电设施布局优化方法。首先建立电动公交车运行状态表达模型，提出乘客出行时间成本增加量计算方法；随后在总松弛时间、电池剩余电量、准点率的约束下，将每个站点是否布设静态无线充电设施、是否设置为时间控制点以及对应的松弛时间作为优化变量，将充电设施总布设成本与乘客出行时间成本增加量最小以及站点有效利用率最大作为优化目标，建立专用道条件下静态无线充电设施布局优化模型，并采用嵌入随机模拟技术的麻雀搜索优化算法进行求解；最后以一条实际线路为例进行案例分析，并对电池容量、充电功率进行敏感性分析。研究结果表明：在满足不同班次电量需求的前提下，充电设施的总布设成本、乘客出行时间成本增加量随着电池容量或者静态无线充电功率的增加而减少，且充电设施的总布设成本呈阶梯形状变化。