城市公交调度优化模型及算法研究

基于公交线路各站点的客流情况,同时考虑到公交公司的发车能力,建立适合于优化公交调度的数学模型。该发车间隔优化模型兼顾了乘客和公交运营公司的双方利益,将乘客的等待时间转化为乘客付出的广义费用来衡量乘客的利益,以运营公司全天的发车所需费用来衡量公交运营公司的利益,同时,以公交车平均满载率和全天总发车次数作为约束。所得优化结果,既减少了公交公司的运营成本,又节约了乘客的候车时间,能较好地兼顾乘客及运营公司的利益。     

城市公交系统优化设计

公交调度是公交企业运营的核心内容,提高城市公交的运营调度水平是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。从调整发车间隔的角度出发,兼顾公交公司和乘客双方利益,建立以乘客和公交企业运营费用最小为目标的单目标优化模型,并以西安市5路公交线路的调查数据对模型进行求解和验证,实验表明该模型可行。     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

城市公交线路调度发车频率优化模型

根据客流需求合理确定发车频率是优化调度方案, 实现科学调度的关键工作之一。在分析现有模型的基础上, 结合中国城市公交常用的调度模式, 建立了以客流需求为基础数据, 以乘客满意度和企业满意度加权平均值最大为目标的公交线路发车频率规划模型。介绍了优化模型的构建过程、目标函数与约束条件中各组成要素的计算方法以及模型的解法, 阐述了模型所需数据的自动获取和处理方法。实例证明该模型是可行的。     

基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%～26%的线路总成本。     

冰雪条件下公交发车间隔优化研究

分析了冰雪对公交车辆运行影响的3个方面,建立了基于乘客等待费用最小化、公交线路效益最大化的发车间隔优化模型,研究冰雪条件下发车间隔的确定方法,为冰雪条件下公交线路的运营调度提供建议.结合实例分析了冰雪条件下公交线路调度方案的制定办法.     

基于人工免疫算法的公交车辆调度优化问题研究

公交车辆调度是公交运营组织中的关键环节.通过对大连市公交IC卡数据管理中心公交IC卡数据信息进行的采集和分析,构建了基于公交线路时段客流数据的公交车辆优化调度模型,并进一步提出了采用基于信息熵的人工免疫算法对模型进行求解的基本流程和方法.实验的结果表明,该方法能够快速地搜索得到全天不同时段的最优发车间隔,并可以在短时间内根据公交客流量的变化对公交车辆发车时刻表做出有效的调整.     

基于成本的Flowshop调度优化模型及算法研究

提出了一种基于成本的Flowshop调度问题的数学模型.该模型考虑影响调度决策的各种成本,如生产切换费用、机器空闲造成的损失、工件提前或拖期完工造成的损失等.在此基础上提出了一种基于人工免疫算法和模拟退火的混合智能算法,该算法利用人工免疫算法的全局搜索能力以及模拟退火的局部搜索能力来搜索全局最优解.仿真实验表明了模型的...     

遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传-模拟退火算法的多连接查询优化算法.该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码.在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间.     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点,考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型,采用遗传算法进行求解。实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解。     

基于中间站最优的公交线路优化调整研究

数量众多的城市公交线路和公交站点密布在中心城区,在给居民提供便捷通 行的同时,也给城市交通带来了诸多难题.大量的公交车辆在同一个中间站到发,导致车 辆停靠时排队延误严重是最普遍的问题,尤其是在早晚交通高峰时段.本文从公交中间站 所服务的公交线路数和各线路车辆停靠时间特征入手,以各线路车辆在研究站点区域无 延误到发为控制目标,结合车辆停靠时间特性和乘客出行需求特点,确定公交站点的最 优通行能力,即不产生因车辆排队而造成延误的最大服务能力,并给出调整冗余线路的 优化方法,最后通过一个算例来验证模型的实用性.     

基于模式搜索算法的交叉口信号配时优化研究

交叉口信号配时优化,对提高城市道路的通过能力,缓解城市交通拥堵,具有重要意义.本文研究了相对固定周期条件下,交叉口信号配时随道路上交通流量变化而调整的优化算法.以各相位各进口道上总的延误时间最小为目标,并考虑了最小绿灯时间和饱和度限制约束条件,构建了城市单点交叉口信号配时的非线性模型,为设置交叉口信号配时提供了新的方法--模式搜索算法.利用模式搜索算法对模型进行求解得到配时方案,并将得到的配时方案和传统的Webster算法得到的配时方案进行比较.研究结果表明:模式搜索算法在解决单点信号交叉口信号优化控制方面具有较好的实用价值.     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

城市公交线网的一票制差异化票价策略优化

针对城市公交系统客流空间分布和线网运力配置不均衡问题,提出公交线路间差异化定价策略,通过价格杠杆调节客流需求分布. 针对我国普遍采用的一票制模式,在分析乘客广义出行费用的基础上,利用基于Logit 的线路间客流分配方法,并以总社会成本最低为目标,以满足输送能力和收费额度等为约束,建立了固定需求下的城市公交线网的差异化票价策略优化模型. 根据模型特点,设计了基于模拟退火算法的模型求解方法,综合优化各线路的票价水平和发车频率. 最后,将提出的模型和算法应用到典型公交线网上,算例结果表明,优化方法在较低的收费额度下即可实现较为明显的网络改善效果.     

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.     

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为了提高公交车辆优化调度方案的有效性,考虑公交车辆平均客运量,最大、最小发车间隔等约束, 建立了以企业收益和乘客利益最大为目标的公交车辆调度模型.针对公交车调度强NP组合优化的特点,提出了一种基于差分进化细菌觅食优化算法求其有效近似解.传统细菌觅食算法优化过程速度较慢,利用差分进化方法对趋化过程中的细菌位置进行修正,增加收敛的精度.最后,结合某公交线路的数据,编程进行计算与仿真,结果表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.