基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.     

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%。     

多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法

“定制公交”作为一种基于需求响应的公交服务模式，被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式，其线路设计问题具有现实意义.首先，本文在已有理论的基础上，构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型，该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次，为求解模型，设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后，通过几组算例对模型进行了验证.结果表明，本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集，丰富了定制公交的运营模式，为定制公交的线路规划提供了依据.     

基于合作博弈的公交滞站点优化模型

公交滞站控制是防治公交串车的常用方法. 现有研究主要集中于公交滞站时间的优化，很少关注滞站点优化问题. 本文提出一种基于合作博弈的公交滞站点优化模型. 根据系统当前状态，模型首先预测当控制不同滞站点组合时该滞站点组合对公交串车率的改进；其次，以滞站点为博弈人，以滞站点组合及其对公交串车率的改进量为效用函数，构建合作博弈，分析滞站点的单独和联合控制效果，并用Shapley 值刻画滞站点的相对重要性. 通过在最有效的滞站点实施滞站控制，能够有效防治公交串车. 最后，通过仿真实验对滞站点的数量和位置的确定进行说明，模型能有效降低公交车头时距波动，减少公交串车率，最终减少乘客平均候车时间.