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%。      

基于替代路径的路网连通可靠性评价方法研究

首先综述了路网可靠性的发展情况,重点阐述了传统连通可靠性的算法及其特点。传统连通可靠性算法考虑路段仅为0/1两种状态,即路段连通或者中断,不考虑网络交通流状态对出行连通质量的影响,不适用于路段密集的城市路网。在此基础上,提出了替代路径的连通可靠性算法,假设城市路网出行中,当初选路径被破坏或不可选择时,替代路径的出行费用与初始路径出行费用差距越小,则出行的连通可靠性越高,出行服务质量越高。最后,提出了基于替代路径出行费用的连通可靠性评价数学模型,并进行了一个示范案例的应用。     

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。     

基于拉格朗日松弛算法的自动驾驶公交调度优化研究

为了解决公交实际运营出现的调度方式单一、车辆配合度较差、串车等问题，降低公交运行中人为因素的影响，提高公交系统的运营效率，提出一种考虑乘客动态需求的调度模型，采用自动驾驶环境下的公交运营方式，结合站点实际乘客需求调配车辆，实现了公交车辆利用程度最大和乘客总体等待时间最小的多目标优化。提出的自动驾驶公交调度方法，获取了乘客个体的实时出行需求，同时实现了对车头时距的调控。在模型求解方面，选取拉格朗日松弛算法，最终获得了多目标优化问题的精确解。以北京公交300路快车作为实际案例进行分析，从公交实际运营数据中提取多项参数作为模型的输入，通过拉格朗日松弛算法的求解，得到自动驾驶条件下公交运行时刻表、乘客等待时间、公交承载量、站点上车乘客人数等多项运营指标。通过与公交实际运营状态的对比，论证了采用自动驾驶公交对于改善公交运营现状的可行性。最后将优化结果与公交实际数据进行了对比分析。结果表明：自动驾驶车辆投入公交运营，能够缓解串车问题，同一线路上公交车的载客量分布更为均衡，在同一断面的客流与车头时距的不均衡程度均有所降低；同时高峰时段发车数量减少了20%，公交车的平均承载量提高了21.7%，车辆平均间隔缩短了29.9%。     

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...     

基于分布式出行信息的轨道交通出行特征辨识

为准确识别网络化运营环境下城市轨道交通乘客的出行特征,设计了可采集Wi-Fi信息的分布式交通行为识别系统,并建立出行特征识别算法.布设在各站点的检测设备可采集乘客所携带移动设备独一无二的M AC地址信息,并上传至信息中心.信息中心通过对比同一设备在各站点获取的时间戳和对应站点编号,可识别乘客的出行路径和行程时间,结合轨道交通车辆的走行时间信息可获取换乘站的换乘时间,并应用上述时间信息验证所识别出行路径信息的有效性.在西安市轨道交通系统的测试结果表明,同由客票信息获取的出行行为相比,该系统能采集所有网络形态下的乘客出行路径及行程时间,测试数据的平均采样率可达32.86%,误差为3.8%.该系统的分析结果可用于城市轨道交通系统的客票清分、站点设计等环节.      

时变网络下轨道交通出行路径动态选择模型——以武汉市为例

轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛.为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响.并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性.在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试.实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力.      

基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计，但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外，这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性，极大地限制了其实用性。因此，提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法，可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先，通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化；然后，提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布，从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动，提高方法的适用性；最后，基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明，通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据，15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh，相对误差仅为9%。同时，面向不同分析时长，只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本，无论渗透率高低，所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计，其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。     

基于在线支付数据的公交客流特征分析方法——以三明市清流县为例

随着IC卡、移动支付等的普及,公交付费方式发生了巨大变革,由此产生的海量数据为全面、准确的把握公交运行特征提供了便利。公交客流特征分析中最重要的步骤在于下车站点的估算,为此提出一种基于乘客上车站点概率分布的估算方法。基于上下车站点等属性,通过统计学方法,可以得到公交分担比例、时间分布、距离分布、线站分布、特定群体公交服务情况等特征,为公交系统规划奠定基础。     

基于大规模浮动车数据的城市道路网复杂度分析

针对现有浮动车技术应用研究中缺乏道路网络复杂度的定量分析,引入置信点的概念,提出了一种基于大规模浮动车数据的城市路网复杂度分析方法.利用该方法统计了路网中各路段的置信点分布情况和置信点的平均匹配距离,建立了城市路网复杂度模型.结合浮动车数据的预处理,提出了城市路网复杂度的分析流程.以广州市为例,分析了广州市全局路网和4类典型城市道路代表路段的复杂度.对于地图匹配算法实证研究中的指定路径,具体分析了其各组成路段的复杂度及其主要影响因素.     

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%。      

多换乘点响应型接驳公交运行线路的协调优化

为尽量降低响应型接驳公交系统的运行费用，提出多换乘点间运行线路协调设计的构想。针对同时包含预约需求和实时需求的混合需求，构建多换乘点响应型接驳公交系统运行线路的2阶段协调优化方法，并设计优化流程。第1阶段仅考虑预约需求，首先将预约乘客按有/无特定换乘点要求进行分类，在此基础上构建预约需求下多换乘点多车辆运行线路的协调优化模型。在协调优化模型中，优化目标是由乘客时间费用、车辆运行费用、以及惩罚费用所构成的系统总成本最小；乘客时间费用包括乘客候车时间的惩罚费用、车内乘客在需求点的等待时间费用以及乘客车上时间的惩罚费用3个部分；车辆运行费用包括车辆启动费用、路段行驶费用、需求点的停靠费用、车辆早到引起的等待费用4个部分；考虑的约束条件包括乘客候车和车上的软时间窗、乘客换乘点要求、车辆容量、车辆出行时长等。第2阶段根据规则判断是否响应实时需求，并根据响应情况重新优化后续各班次的运行线路。针对第1阶段模型，基于模拟退火算法设计求解算法。研究表明：在预约需求或混合需求条件下，与各换乘点运行线路独自优化相比，协调优化方法均能显著降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本；仅有预约需求时分别降低5.4%、19.8%，新增实时需求后分别减少1.4%、21.7%；与固定发车间隔相比，分时段调整发车间隔，也能有效降低运送全部响应乘客所需的平均运行距离和平均总成本，仅有预约需求时分别降低18.2%、17.2%，新增实时需求后分别减少19.97%、25.06%，说明多换乘点间车辆路径的协调运行是提升响应型接驳公交运行效率的有效途径。     

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.      

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

基于可达性的机场外部路网分层规划方法

机场外部路网的规划影响旅客的出行效率及体验。为提升旅客出行效率与体验,在传统路网规划方法的基础上,根据机场外部路网的不同特征,引入了机场可达性理论,提出了1种机场外部路网分层规划模型。根据机场外部路网结构特征,将机场外部路网划分为机场快速道层与机场支线道层,并给出具体定义。对于机场快速道层,以旅客加权平均出行时间为目标进行优化;对于机场支线道层,以可达性最大为目标进行优化,并使用模拟退火算法进行求解。以北京大兴国际机场外部路网为例,使用该方法进行验证,并与北京市未来规划的道路网进行了对比。实例验证表明,在路网规模的相当的情况下,该方法的机场快速道层的旅客加权平均出行时间为39 min,相较北京市总体规划减少了7.1%,规划后的机场支线道层的可达性为0.77,相较北京市总体规划提升了7.0%,较好地反映了该方法的可行性。      

客运枢纽乘客换乘走行服务水平研究

为了对客运枢纽换乘设施配置合理性评估提供技术支撑,开展客运枢纽换乘走行服务水平研究.选取走行时间作为走行服务水平评判的指标,将走行服务水平划分为5个等级,并给出了基于连续类别评判法的走行服务水平等级阈值确定方法.利用"体验-响应"的换乘走行服务水平评判调查数据,标定了走行服务水平等级的阈值.结果显示,当乘客换乘走行时间低于10 min时,乘客普遍认为走行时间不长,可以接受;当时间大于18 min时,乘客普遍认为时间很长,不能接受.研究表明,连续类别评判法与乘客评判服务水平的心理过程相吻合,适合换乘走行服务水平等级阈值的标定.      

基于轨迹数据的道路客运班车停留站点位置提取方法

识别并提取道路客运班车停留站点的位置, 可为道路客运的客运站站址优化、定制出行乘降站点设置、出行信息服务等提供依据和支持, 然而当前获取班车停留站点位置的方法存在成本高、周期长的问题。通过分析道路客运班车停留轨迹数据的典型特征, 以班车轨迹数据为数据源, 基于DBSCAN算法检测位于停留站点的点簇进而提取停留站点位置。同时, 针对DBSCAN算法具有高时间复杂度的问题, 通过建立格网索引对算法进行了改进。基于京津冀区域的136条道路客运班线的班车轨迹数据进行了实证分析, 结果表明: 改进DBSCAN算法提高了算法执行效率, 平均执行时间减少了59.72%, 且所生成的班车停留站点数量与传统算法基本一致; 在提取得到的282个班车停留站点中, 256个为真实的班车停留站点, 班车停留站点提取的正确率为90.78%。      

枢纽型机场陆侧道路交通系统关键技术问题的研究

枢纽型机场是中枢航线网络的节点,是航空客货运的集散中心。现阶段国内大型机场均进入新建和扩建高峰期。枢纽型机场陆侧道路交通系统具有旅客流量大、出行方式多样、组织流程复杂等特点。如何分析陆侧道路系统;如何组织高效便捷的陆侧道路交通;如何拟定科学合理的道路方案,是枢纽型机场陆侧道路系统规划和设计考虑的重点问题。该文通过对首都机场T3航站区陆侧道路交通系统设计实例的分析研究,根据首都机场航站区规模和总体布局条件,分析航空旅客交通特性,提出了陆侧道路系统分析思路和原则,引申出来的"三主三辅"、"逐级分流"、"复循环路"和"以人为本"设计理念可以为多交通流线、多层面交通衔接转换机场综合交通枢纽建设,提供思路和参考,同时也可为火车站等综合交通枢纽的建设与改造提供良好借鉴。