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.     

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快速公交的运营调度灵活性是其与普通公交区别中很重要的一个方面。为了提高快速公交的运营调度质量,研究了优化快速公交的发车间隔和车辆形式组合,通过建立乘客出行时间成本和公交车辆出行时间成本最低的参数优化模型,考虑了全程车、区间车和大站快车三种不同车辆调度形式的组合,以及在乘客人数、时间和发车频率方面的约束条件。给出了基于可变长度编码的遗传算法的模型求解算法,并给出数值算例。结果表明：优化结果最多可以节省69.92%的成本,敏感性分析表明在出行量增加并且出行速度减小的情况下,都可以通过合理的配置车辆的形式,减少整个系统的出行成本。具有良好的科学性和可操作性。     

基于累积前景理论的公交调度优化灰关联评价方法

针对公交调度优化评价决策影响因素的灰色关联特征,从出行时间有效性、交通网络可达性、运力协调性以及经济效益4个指标出发建立公交调度优化方案的评价体系,考虑决策者风险态度对公交调度优化方案评价的影响,构建基于累积前景理论的公交调度优化灰色关联的评价模型,选取广州市的某条公交线路的四种调度优化方案进行评价,并将评价结果与层次分析法和灰关联方法的评价结果作比较,验证该模型的可行性与有效性.     

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%.     

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.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

公共自行车动态调度系统需求预测模型研究

基于交通出行理论,将公共自行车需求分为直接需求和间接需求,并研究需求等待、转移和消退的变化规律.根据各租赁点的历史出行OD和以往时段的借、还车信息,预测出调度车辆从当前位置到达任意租赁点时该位置的车辆数,从而确定调度车数并制定调度计划,建立租赁点短期多时段的需求预测模型.将需求预测模型与调度计划模型组合成具有迭代反馈特性的双层模型,并通过计算机仿真方法求解,得到最优动态调度方案下的需求预测结果.通过算例对模型进行了验证,结果表明:公共自行车动态调度系统需求预测模型与调度计划模型结合后能有效改善公共自行车实际运营中借车时无车可借、还车时车位已满的情况.     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。     

基于道路交通状态的随机用户平衡

运用随机用户平衡配流的基本思想和交通流理论，提出了道路交通状态的概念，以便讨论交通拥挤情况下的交通量分配问题．将道路交通状态定义为行程时间和道路拥挤度的线性加权和．假定在路网随机变化的情况下，出行者以行程时间和道路拥挤度最低为路径选择准则，建立了基于道路交通状态的随机用户平衡配流模型，并证明了模型的等价性和唯一性，给出了该模型的连续平均求解算法．一个小型网络的数值计算结果表明，该模型能反映出行者在随机路网中的路径选择行为．     

城市出租车运营网络平衡模型

为确定城市出租车的合理发展规模,研究了城市出租车网络的运营特性与载客和空载阶段的出租车路径选择行为特征,分析了固定需求条件下出租车运营网络的供需平衡关系,建立了城市出租车网络平衡模型,以客观地反映驾驶员的搜客行为规律,表征城市道路网、出租车运营规模、出租车搜索时间和乘客候车时间的相关关系,并针对模型结构特征设计了模型求解的迭代求解算法。算例计算分析表明,算法是收敛的,模型是可行的,能根据乘客等待时间确定城市出租车的合理发展规模,有利于城市出租车网络的规划与管理。     

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。      

基于乘客感知的城市公交服务质量评价研究

以SERVQUAL模型为基础,构建了城市公交乘客感知服务质量评价指标体系,并以哈尔滨市某公交线路为例进行服务质量调查,应用层次分析法改进SERVQUAL模型计算乘客感知值与期望值,进行公交服务质量评价。计算结果表明该线路乘客感知值均低于期望值,移情性、保证性、可靠性、可感知性、反应性、方便性等6个维度的差距依次减小,并且计算得出的总体感知服务质量值与公交服务质量总体评价均值相当,对于改善城市公交服务质量具有指导意义。     

感知乘客心理的出租车动态合乘优化方法

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题，本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念，构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题，将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题，并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism based Multi-Objective Artificial Bee Colony，EMOABC)求解。根据海口市出租车订单数据建立算例，实验结果表明，该算法框架能够实时提供优质动态合乘方案。相比单纯优化出行效率，考虑乘客心理的合乘策略，相对提高12%的乘客满意度，服务率等方面也有较好表现。     

基于矩阵分析的公共交通网络最优路径算法

为了更符合实际情况，即充分考虑换乘次数是乘客选择公共交通网络的决定因素，运行时问是其重要因素，分析了乘客心理特征，用CIS技术建立了公共交通网络模型，构建了适合公共交通分析的直达矩阵和最小换乘矩阵．在此基础上，结合路段、节点运行时间，提出了公共交通网络最优路径算法，并用一个简单的算例对算法进行了说明．     

基于公交GPS和IC卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

基于公交GPS 和IC 卡数据的乘客人均候车时间估算方法研究

候车是公交出行的重要组成部分，而候车时间是决定公交系统吸引力的关键因素，也是评价城市公交服务水平的指标之一. 目前，获取乘客候车时间的主要途径为问卷调查法和视频采集法. 但是这些方法费时费力，仅能实现小范围典型站点的候车时间的调查，无法快速完成线路甚至线网级别的候车时间采集. 为解决上述问题，本文基于北京公交GPS和IC 卡刷卡数据，采用非时齐泊松过程理论构建了乘客到站模型，并给出了一种离散条件下任意时刻的乘客人均候车时间计算方法，该方法能动态准确的获知不同站点、线路和线网乘客的人均候车时间. 基于此方法本文计算了1 d 内北京公交606 路全线的人均候车时间变化情况，计算结果表明，606 路早晚高峰和中午乘客人均候车时间最短大约在200 s 左右，下午乘客的候车时间较长.     

考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化

车辆到站时间的不准时性严重影响着需求响应型公交的服务水平和乘客选择公共交通的出行意愿，因此，本文对考虑车辆随机到站时间的动态需求响应型接驳公交线路优化问题进行研究。以运营商成本、乘客乘车时间成本、乘客等待时间成本组成的系统总成本最小为目标建立数学模型，通过优化车辆路径寻求系统总成本最优的需求响应型接驳公交服务方案，其创新之处在于，在服务过程中允许乘客提交实时出行需求；定义车辆到站时间服从已知分布以描述其随机性。提出一种遗传算法和邻域搜索相结合的启发式算法对模型进行求解，该算法融合了遗传算法的全局搜索优势和邻域搜索的局部搜索能力，通过算例测试分析对本文算法的有效性及先进性进行验证。最后，基于西安市延平门地铁站设计数值实验，结果表明，考虑车辆随机到站时间可以在一定程度上减少乘客时间成本和系统总成本。