综合考量借还车需求与调度成本的公共自行车调度优化模型

传统的公共自行车调度模型要求各自行车租赁站点的自行车取送需求已知并严格得到满足，这可能会为了少数车辆的平衡而大大增加调度成本（一些站点经调度后的自行车数量可能与目标数量只差几辆，对于满足的借、还车需求大小影响很小，而如果严格按照目标值进行调度的话卡车调度路线长度或时间会增加很多）。基于此，提出一个新的公共自行车调度模型，该模型并不需要所有的站点都严格按照事先给定的自行车配备数量进行调度，并综合考虑满足借还车需求最大化目标及调度成本最小化目标，分析调度约束及系统中借车与还车在时间上与空间上的动态演化过程，对卡车调度线路进行优化，得到各站点应配置的自行车数量及可满足的借还车需求大小。随后，对模型提出相应的遗传算法求解方法，设计适宜求解的编码与遗传算子，通过算例对该模型进行验证，并与传统的自行车调度模型的计算结果进行比较。研究结果表明：通过调整多目标之间的权重，并运用该模型进行优化可得到较好的既能最大程度满足借还车需求而调度成本又较省的调度卡车行驶路线方案；提出的模型在满足借还车需求减少比例很小的情况下使得调度时间明显下降；如果硬性要求每个自行车租赁站点的调配需求都严格满足的话，调度时间将会明显增加。研究成果可为公共自行车调度提供依据。     

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.     

基于空间滞后模型的公共自行车出行特征及影响因素分析

为充分挖掘公共自行车时空出行特征，探讨城市空间环境与骑行需求的潜在联系。以宁波市中心城区为案例，基于公共自行车IC卡数据获取出行时空变化规律，在验证租、还车需求具有空间自相关性的基础上，通过建立空间滞后模型，分析了人口密度、道路分布、公共交通、站点配置和建成环境因素对骑行需求的影响。研究表明:①工作日、非工作日内租、还车需求的全局Moran's I分别为0.294，0.281，0.272和0.271，表现出显著的空间正相关性；②各模型的拟合优度R2分别是0.431，0.424，0.412，0.401，具有良好的拟合效果与解释性；③道路分布、建成环境变量对公共自行车使用的影响效应存在时间差异，其中公交专用道里程与非工作日内的站点需求量呈负相关，工作日内POI混合度对租、还车需求具有正向引导作用。      

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。     

城市公共自行车调度路径优化分析与应用

公共自行车"租车难""还车难"问题的出现与城市功能布局、居民出行特性、租赁点分布和规模等因素有关,而高效的车辆调度有助于这一问题的解决。本文主要集中于公共自行车调度路径的算法研究,通过对现有的精确计算法、传统启发式算法、现代启发式算法三大类方法的优缺点及适用范围的详细分析,提出既简单又实用的扫描法和遗传算法相结合的公共自行车调度路径优化算法,并通过实例得到验证。     

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...     

基于自适应粒子群小波网络的公共自行车出行需求预测

首先,基于公共自行车租赁系统的借还特性,分析相邻租赁点借还需求的相似性和互补性,租赁点的周转特性以及周期稳定特性,并考虑工作日与周末出行需求的差异性。其次,使用关联租赁点的出行信息、租赁点的周转率以及本租赁点历史出行信息和时间作为影响因子,分别利用小波神经网络、粒子群优化的小波神经网络、自适应粒子群优化的小波神经网络对公共自行车的借、还需求进行模型的构建。最后,利用美国纽约市公共自行车系统的出行数据进行实例分析,结果表明:自适应粒子群优化的小波神经网络相比于简单的小波神经网络平均相对误差下降26.45%,均方误差减少36.31%,相比于粒子群优化的小波神经网络平均相对误差下降15.81%,均方误差减少25.01%;自适应粒子群优化的小波神经网络能够使模型跳出局部最优,具有较强的可靠性,对于工作日和周末出行需求预测的平均相对误差分别为11.05%和12.27%;关联租赁点、周转特性影响因素的考虑能有效提高预测精度,其中自适应粒子群优化的小波神经网络预测精度的提升率最高,达到4%左右。研究成果可为城市公共自行车管理部门及相关企业的政策制定及调度优化提供支持。     

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。     

烟台公交集团公交运营调度管理中存在的问题及对策研究

烟台经济飞快发展,城市人口不断增加,市民对公共出行的需求和要求也不断增加,等车难、乘车慢、出行难等问题日益突出。公交运营调度管理是公交企业的管理核心,有效的调度管理可以最大限度地发挥现有资源的服务水平。文中针对烟台公交公司在运营调度方面存在的基础设施薄弱、交通分担率低、科技含量低等问题,从完善基础设施、加大科技投入、发展智能交通运营调度系统和应用按里程收费的刷卡制等方面提出了改进公交运营调度管理的对策。     

考虑公共自行车的城市公交出行路径优化方法和模型

目前,城市公交出行路线优化时未考虑结合公共自行车的优点,使得现有的部分公交出行路径优化不够合理.针对这一情况,重点增加了对合理区域内步行、骑自行车换乘的考虑.分析公共自行车加公交出行路径优化的影响因素,并结合GIS建立公交(含公共自行车)数据模型,以换乘次数最少为优先目标,充分考虑合理区域内换乘的情况,起点和终点双向展开搜索,利用公交线路、公交站点集合求交集的方法查询出候选方案集.分别选取行程时间、乘车距离、步行距离较短的出行方案推荐给出行者.结合GIS系统利用该算法进行查询,将获得的优化方案与现有的优化方案进行比较,发现考虑自行车换乘的出行方案平均出行时间减少15.8%,平均出行距离减少18.7%,平均出行费用减少32.3%.      

基于站点爬虫数据的公共自行车系统时空特征分析

把握公共自行车使用的时空分布特征是优化公共自行车系统运行的前提.通过网络爬虫技术获取站点数据,定义了站点活跃度等指标,利用Dunn指数和Davies-Bouldin指数确定有效的站点活跃度聚类算法,引入全局Moran′s统计量和局部Moran′s统计量对站点使用情况进行空间统计分析,深入挖掘站点使用状况的时空分布特征.在对苏州市公共自行车系统的案例研究中,根据活跃度变化将站点聚为四类,发现一个站点的活跃度与周边13个(晚高峰)至20个(早高峰)以上的站点存在正的空间相关关系,可推测早晚高峰用户的平均骑行距离分别为2.2 km和1.7 km.研究结果还证实,虽然大部分站点的高峰期车桩比在空间上呈随机分布,但高车桩比站点分别聚集在几个不同的地区,低车桩比站点则集中出现在较大范围内,系统地揭示了站点间协调配合存在的问题.      

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。      

考虑驾驶策略的高速列车运行图节能优化方法

为了降低高速列车从始发站至终到站运行的牵引能耗, 研究了针对多列车区间运行时分同步分配的列车运行图节能优化方法。基于高速列车在站间采用的“四阶段”操纵策略构建最优驾驶策略集, 以牵引距离和巡航距离为变化因子, 以牵引能耗和区间运行时分为计算目标, 求解出最优驾驶策略集里牵引能耗与区间运行时分的线性关系。在此基础上构建多列车区间运行时分最优分配的节能运行图模型。模型以牵引能耗最低为目标, 考虑了列车总运行时间约束、变量取值范围约束以及安全间隔时分约束。在模型求解方面, 选取拉格朗日松弛算法, 将复杂约束松弛至目标函数当中, 从而把原问题分解为各区间可独立求解的子问题, 利用次梯度优化的方法得出精确解, 实现了多列车区间运行时分同步分配的目标。以宝兰高速铁路为背景进行算例验证, 结果表明: 通过重新分配区间运行时分, 10列车总共节约了595.958 kW·h牵引能耗, 平均节能率达到了1.2%;从运行图的层面分析, 该算例下通过调整区间运行时分的节能方法对其影响幅度较小, 具有较强的现实意义; 所提出的模型及算法的计算时间为10 s, 针对列车开行对数较多的高速铁路, 可有效提高求解效率。      

高铁站站前广场空间组织分析

随着我国高速铁路的快速发展,越来越多的中小城市都有了高铁车站,站前广场及交通接驳场站成为高铁站的重要组成部分。以嵊州新昌站站前换乘综合枢纽项目为例,阐述中小城市站前广场的功能定位和外部交通组织流线,从换乘枢纽包含的交通场站规模预测出发,探讨站前广场的空间组织布局形式和广场内部交通组织流线。合理规划站前广场的空间布局,避免人流、车流冲突,减少车型交织,从而实现高效、便利、人性化的交通组织。     

城市轨道交通车站内客流集散瓶颈识别及排序方法

城市轨道交通车站客流集散过程中的设施瓶颈会导致车站内客流拥堵,严重影响乘客出行效率和系统运营安全.针对客流集散瓶颈进行识别和排序,在利用元胞自动机空间划分理念构建客流集散网络的基础上,分别基于复杂网络、网络最大流、拥挤堵塞等理论,提出了客流集散状态下形态、能力和拥堵瓶颈3种静态识别方法,并结合Anylogic仿真软件,基于集散时间进行静态瓶颈的排序;在动态瓶颈识别和排序方面,结合时间离散化的客流数据,提出基于时空拥堵强度的瓶颈识别及排序算法.以北京西直门换乘枢纽站为例进行概念建模和仿真建模,结果表明,利用堵塞流识别出的拥堵瓶颈在3种静态瓶颈中更符合车站实际运营情况;而排序重要度最高的动态瓶颈为站台处各楼梯起点,车站内客流集散瓶颈多出现在流线交织区且具有传播特性,验证了上述方法的可靠性和适用性.      

以安全为导向的地铁过饱和线路跳站停车策略优化模型

为缓解高峰时段地铁过饱和线路的客流极端拥挤情况，从安全角度出发，以降低线路客流聚集风险和乘客总等待时间为目的，研究了地铁跳站停车策略优化问题。考虑随时间变化的动态客流需求，通过构建列车跳停、追踪运行、乘客动态加载等约束，推算出跳站停车策略下各车站乘客的动态聚集人数，并设计了独特的客流聚集风险评估函数。在传统只考虑乘客等待时间的列车跳停策略优化模型的基础上，将客流聚集风险纳入到模型的目标函数中，构建了以安全为导向的地铁跳站停车策略优化模型。考虑到模型的非线性特性，设计了适用于问题的可变邻域搜索算法(VNS)，提出了3类邻域新解的产生方式，并设置违反约束的惩罚函数，以提高求解效率。以北京地铁八通线为例，对其早高峰和部分平峰时段(07:00—10:40)下行方向42趟开行列车的停站策略进行了优化实验。结果表明:所提出的模型可在5 min内求解出高质量的列车跳停方案，能有效缓解极端拥堵，提升客运服务质量。对比发现，相对于传统站站停策略，列车跳停策略下，车站最大等待人数由5 299人减少到2 495人，客流聚集风险降低了98.7%。在客运服务水平方面，乘客的平均等待时间由9.49 min降低到9.15 min，降低了3.6%。      

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

特长隧洞施工运输车辆调度控制系统

根据青海省引大济湟调水总干渠引水隧洞工程采用双护盾TBM快速施工和长距离运输的特点,提出了通过调度集中控制系统对隧洞内的有轨运输车辆实施远距离集中自动调度控制的措施。确定了特长隧洞采用单线运输轨线,并根据进度目标所需的运输量及运输系统的能力,每隔一定里程设一固定会车站来完成运输作业。介绍了特长隧洞施工有轨运输车辆调度控制系统的设备组成、控制原理及车站联锁控制与道岔转换实现区间闭塞的技术。提出了列车进路控制和区间闭塞接发车控制两种控制模式,提出了采用光缆传输、计算机联锁、PLC控制的现场总线式分布控制系统的方案。