面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法

针对共享电动汽车运营中出现的站点车辆供需不平衡及人工调度成本过高等问题，提出面向自组织平衡的共享电动汽车调度优化方法.利用共享电动汽车站点选择行为数据，构建用户取车站点选择MNL(Multinominal Logit)模型，分析用户的站点选择行为；构建面向各站点车辆供需自组织平衡的站点间车辆调度优化方法，即通过车辆动态折扣策略引导用户改变默认的最近取还车站点，在运营结束后以运营企业的调度总成本最小为目标，建立人工调度优化模型并应用禁忌搜索算法求解；最后，选取北京市海淀区部分共享电动汽车站点进行算例分析.结果表明：本文提出的优化方法与无动态折扣策略相比，调度总成本降低了 4.5%，人工调度成本降低了21.1%，人工调度任务数减少了8.3%.     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

基于动态定价的共享汽车自适应调度策略

汽车共享在满足居民日益增长的出行需求的同时,也能有效缓解私家车快速发展带来的交通拥堵等问题.但由于用户出行随机性的特征,汽车共享供需平衡的解决成为关键问题.价格优惠激励的用户自适应调度作为一种有效的解决办法被提出,在450份用户问卷调查的基础上系统分析动态定价对消费者取还车行为的影响机制,并进一步利用自动控制原理以系统不平衡指数作为控制变量,构建动态定价机制下共享汽车自适应调度模型.最后,本文以上海汽车城运营的EVCARD汽车分时租赁项目为案例,证明基于动态定价的自适应调度策略可使得系统不平衡指数下降42%.     

考虑用户偏好的共享汽车混合运营模式优化

针对共享汽车运营商的油车和电车混合车队调度问题，本文将自由流动式和站点借还式两种运营模式相结合，提出考虑用户用车类型偏好的共享汽车系统优化模型。模型为油车和电车车队分别设置了自由流动式和站点借还式的运营模式，并进行运营范围决策、站点选址和车辆调度优化；运营商优先满足用户的用车类型偏好选择，对无法满足偏好的用户进行补贴。根据优化模型基本特征，设计基于梯度的启发式求解方法，对大规模非线性混合整数规划模型进行求解；针对案例区域，比较有无补贴的混合车队模式和单一车队模式的优化结果。结果表明：相比无补贴模式，有补贴模式能够鼓励偏好燃油汽车的用户更多地使用电动汽车，需求满足率从73.4%提高到78.2%，运营商利润提高了46.4%；相比单一类型车队，混合车队能够吸引更多用户使用共享汽车，用户需求数提高了40.6%。     

考虑出行特征的电动汽车协同充电调度优化研究

针对大规模电动汽车无序充电导致的充电供需不平衡和资源利用率低等问题,在分析用户出行特征的基础上,提出电动汽车协同充电的调度优化策略。通过经济激励改变电动汽车用户的充电选择,并结合电网的分时电价策略协调充电站内各时段输出功率,以充电站收益最大化为目标建立电动汽车协同充电调度优化模型。为降低解空间的维度,加快求解速度,将模型分解为充电调度主问题和站点功率协调分配子问题,利用改进遗传算法编码求解模型主问题,并通过调用Gurobi求解器求解子问题。最后,分别在经典路网和现实路网中进行仿真实验。结果表明：电动汽车协同充电调度能够提高充电资源利用率和站点收益;随着调度补偿力度增大,站点收益提升效果逐渐减弱;较高的电力峰谷价差可以激励充电站主动实施充电调度和时段充电功率的协调分配,提高站点服务率并缓解电网负载波动。     

共享单车影响下接驳公交线路设计与车辆配置方法

针对轨道交通的“第一/最后一公里”问题,接驳公交和共享单车是通勤用户最常选择的两种公共交通方式。为理解共享单车对接驳公交出行需求和线路设计等规划运营方面的影响,提出供需交互状态下的接驳公交线路设计与车辆配置模型。需求端考虑出行时间和出行费用,基于用户在共享单车和接驳公交之间的模式选择行为,动态计算接驳公交实际出行需求;供应端考虑车辆容量、数量和流平衡约束,以最小化公交运营成本和用户出行成本之和为目标,建立混合整数非线性规划模型,优化接驳公交线路设计及车辆配置。模型采用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法应用于北京市回龙观地铁站周边出行小区接驳公交线路设计,公交及单车出行需求采用真实的IC卡数据,以及摩拜单车骑行数据,站点间行驶时长采用高德驾车路径规划API(Application Programming Interface)数据。实验结果表明,车辆总数为10,线路数量为2时,考虑共享单车影响的接驳公交规划模型相较于只考虑单一模式可以有效避免规划需求误差。此时,各站点到地铁站的平均运行时间是15.58 min,乘客平均等待时间是3.35 min;在线路数量为4时,各站点到地铁站的平均运行时间...     

共享单车现金奖励调度策略的用户接受意愿研究

为探讨共享单车用户在不同影响因素下对现金奖励调度策略的接受程度，设定了针对共享单车用户的调查问卷，并在济南市进行了调查，得到519份有效问卷。基于扩展的计划行为理论（Extended Theory of Planned Behavior, ETPB）模型和相关结构方程模型（Structural Equation Model, SEM），设定了社会规范、支付能力、体力、感知服务、感知绿色价值5个构念以及5个相关假定，以测度不同奖励调度情境下共享单车用户对奖励策略的接受程度。结果显示，支付能力和体力对用户接受调度的影响程度最大，其次是社会规范和感知服务，感知绿色价值的影响程度最小。在此基础之上，提出了增大站点密度、实行现金奖励及提高车辆质量等建议，以降低运营成本、提升用户满意度与车辆使用率。     

考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共 享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分 配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插 入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营 商利润最大化为目标,CO2排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab 调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO2排放量 约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足 率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混 合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。     

共享单车调度路径优化研究

当前共享单车停放点经常出现供需时空失衡现象,无法满足市民的出行需求,因此,单车投放机构需要进行调度以平衡城市各共享单车投放点的供应量.为保证共享单车的调度效率,需要选择合理的调度路径,针对共享单车的调度路径优化问题开展研究:以调度车辆最少和调度成本最低为目标,构建多车场有时间窗要求的共享单车调度路径优化模型;基于禁忌搜索算法,设计模型的求解算法;以某城市大区内的摩拜单车系统为例进行案例分析.结果表明:利用此模型和算法能有效减少调度成本,提高共享单车的调度效率.     

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此，在传统时空网络基础上，考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响，基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架，建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统；在此基础上，提出一个以运营商日均净收益最大化为目标，联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型，并为解决随机环境下的全局优化问题，设计了EGA-OCBA (elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法；最后，以成都市的5个共享汽车站点为例，验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明：在相同车队规模下，与采用固定价格的顾客调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升10.37%～162.30%；与单独的员工调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升15.34%.     

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。     

电动汽车充电站布局优化研究

快速充电站的布局优化需同时考虑因电动汽车续驶里程短、充电时间长等特性引起的不确定性决策问题以及长期建设过程中的连续性优化问题。由此,建立基于仿真的满足总绕行时间最短的电动汽车充电站动态布局优化模型。考虑建设时序的连续性需求,提出基于逐步优化和比较备选方案服务能力的连续性优化方法。通过实证分析探讨模型的优化布局特征和适用性。结果表明,在案例路网中应用该方法可以得到连续性较好的布局,可为快速充电站分期建设提供规划决策依据。随着充电站数量的增加,布局方案既覆盖了需求产生和通过量最大的几个节点,也缓解了因充电需求大量聚集而选择备选充电站的绕行问题。     

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。     

考虑铁路折扣的集装箱公路与多式联运博弈定价

针对考虑铁路运输规模折扣的集装箱公路直运与经陆港公铁联运的均衡定价问题,选用包含经济成本、时间成本和碳排放成本的集装箱公路直运与公-铁联运广义费用函数,构建上层以承运人利润最大化,下层以托运人广义费用最小化为目标的双层规划模型,结合算例采用基于灵敏度的启发式算法求解,并对托运人效用敏感权重系数进行敏感度分析,验证模型有效性。研究发现：公路和多式联运的价格博弈会促使双方运价下降;铁路运输规模折扣可以使多式联运通过降低运价提高货运分担率和利润,减少广义运输费用和碳排放;20%的铁路运输折扣可以使多式联运分担率从 29.44%增长至 45.37%,利润增加 14.20%,使所有集装箱运输广义费用下降 2.71%,碳排放减少16.70%;铁路直达海港可以使经陆港多式联运的货物分担率上升13.82%,利润上升33.27%,使所有集装箱运输广义费用下降4.24%,碳排放减少14.16%;托运人运输服务偏好会影响陆港的定价策略。     

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

电动汽车混入条件下随机动态用户均衡分配模型

为分析电动汽车动态充电需求对公共充电设施服务水平的影响, 给充电设施网络规划与运营提供参考, 在考虑燃油汽车和电动汽车出行者行为差异、路段拥堵状态、车辆能源消耗、充电设施布局与服务水平等因素的基础上, 采用巢式Logit模型描述了包含充电需求判断、充电设施和路径选择的电动汽车出行联合选择行为; 建立了考虑用户在途快速充电行为的动态交通流分配模型, 提出了混合交通下随机动态用户均衡条件及等价的变分不等式模型, 并设计了融合电动汽车充电排队仿真的动态交通流迭代算法; 通过算例验证了模型与算法的有效性, 并进一步探究了在电动汽车推广的不同阶段, 需求和供给关键因素对充电设施服务水平的影响。研究结果表明: 受路网交通流量分布和充电设施布局的影响, 充电设施利用率在时间和空间上具有明显的非均衡性; 电动汽车混入率的提高会增加平均充电等待时间, 并改变充电高峰期的时间分布; 电动汽车电池初始电量和充电设施处的排队长度均对用户的充电需求判断呈负效应; 当路网中充电设施数量与需求规模不匹配时, 会导致服务水平急剧下降, 同时极易诱发局部拥堵; 用户在充电设施处的逗留时间以15~20 min居多, 约90%用户的等待时间在9 min以内, 因此, 提出的模型符合实际, 能够充分反映混合交通网络中电动汽车充电行为引发的一系列影响。      

Control of energy regeneration for electric vehicle

To extend electric vehicle (EV) running distance, the vehicle energy regeneration (ER) method and vehicle control strategy were designed based on the original vehicle braking system. The ER principle of direct current (DC) brushless motor was studied, the motor mathematical model and PI control method with torque close-loop were built. This control method was applied to pure EV and the real road tests were evaluated.The ER control does not make any significant uncomfortable influence brake feeling and can save about 10% battery energy based on 3 times economic commission for Europe (ECE) driving cycles.     

考虑容量限制的多公交车型运行计划优化模型

车容量限制是公交运行计划编制的重要约束.以单条公交线为研究对象,综合考虑了不同公交车型的技术经济性能、车容量大小、车辆数限制和客流需求的时变特征等因素,建立同步优化公交车型和时刻表的规划模型,以确定线路的发车时刻表和选择车型的最优组合.建立了以公交企业运营成本和公交乘客出行成本最小为目标,带有0-1决策变量的非线性整数规划模型,针对该模型多目标函数的求解特点,采用枚举法求解每辆车的发车时刻,应用遗传算法求解车型选择的序列.最后以北京市某公交线为案例进行分析,优化后的发车时刻表和车型配置方案具有较好的运营效果.算例结果表明,采用多车型方案较传统的单一车型方案更具经济性,乘客的出行成本可减少13.9%,企业的运营成本可减少3.5%.