多模式区域公交协调调度模型和算法

考虑公交内部及公交和地铁、长途客运之间的换乘衔接问题,满足最小和最大发车间隔等现实约束因素,建立了一类多目标多模式公交协调时刻表模型,在某时段内分别追求非换乘和换乘出行者在所有站点的等车时间最少和所有车辆到达站点时的泊位数最多.利用约束法将该问题转化为单目标规划问题.根据模型特征,设计求解该问题的改进细菌觅食优化算法,定义解的编码方案,设计产生初始种群的启发式算法,将梯度概念引入移动步长进而改进细菌觅食操作.最后,结合一个简单算例,比较单模式和多模式区域公交协调调度之间的差异,分析了站点通行能力对调度结果的影响,并将该算法与其他智能算法进行了比较分析,从而验证了模型和算法的正确性和有效性.     

突发事件下公交车辆快速动态滞站调度算法

为解决突发事件导致公交系统服务水平下降的问题,基于均衡公交车辆车头时距的调度思想,提出了能够适应于突发事件的快速动态滞站调度算法,建立了突发事件下的单线路公交动态调度模型.通过建立滞站调度的数理基础,分析了单站车头时距的控制问题,分析了快速滞站调度策略,从而得到了全线车辆的最优滞站调度算法,并对其进行数理分析和仿真验证.结果表明:该方法能均衡全线车辆运行时间间隔,降低乘客平均候车时间,有效提高公交系统运行服务水平.     

智能交通系统中的公交车辆调度方法研究

针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,利用遗传算法 ( Genetic Algorithm,GA)的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度方法的研究。采用 GA的一点和二点交叉方式 ,确定了三种规模的不同调度方式。以北京 375路车运营线路为实例 ,得到了简洁的 GA公交车辆调度结果。仿真结果表明 ,该方法可有效地改善公交车辆运营调度优化效果 ,提高公交车辆的运营效率 ,为城市公交车辆智能化调度管理提供合理、有效的调度方法     

基于ITS体系框架的公交智能运营调度系统功能设计

本文首先介绍了公交智能运营调度系统用户主体,提出了系统用户服务内容。然后构建了系统逻辑框架,用来描述系统所包含的功能模块及其关系。详细设计了公交车辆智能调度、乘客信息服务、司售人员考勤管理、运营分析与清算4大功能内容。本文的研究成果将为公交智能运营调度系统相关的设计工作提供支持。     

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...     

车路协同环境下重叠线路公交车速诱导策略

为了防止公交车辆在线路重叠运行区间产生公交串车，在站点附近形成交通瓶颈，提出一种采用车速诱导策略来调整公交运行状态的动态调度模型。采用车路协同环境下的公交运营调度方式，结合各线路独自运行时的乘客需求和车辆车头时距规律，在避免重叠区站点公交串车的前提下，实现了各线路车辆最大程度地维持各自独立运行时车头时距的优化目标。提出的车路协同环境下的车速诱导调度策略，在引导各线路公交车辆间隔均匀地进入重叠区间后，根据乘客实时交通需求和道路交通状况，实现对车辆的实时调控。开发了一种启发式算法对车辆进入重叠区间的时刻进行求解，采用基于遗传算法的仿真过程求解了重叠区站点之间车辆的最佳运行速度，实现了重叠区间车辆动态调度过程。以哈尔滨市运行区间重叠的3条公交线路为实际案例进行仿真分析，对3条线路共计47辆公交车在重叠区12个站点之间的运行状况进行了优化调度。结果表明：采用提出的启发式算法进行调度后，车辆可以完全均匀地进入重叠区。通过对比采用动态调度优化前后的车辆运行状态发现，车辆串车现象由优化前的单站最多发生6次下降为0次，最大程度地实现了避免公交串车的目标。此外，车速诱导策略不仅避免了不同线路车辆在重叠区站点的串车现象，而且可以调整各线路上相邻两车之间的车头时距偏差，线路1的车头时距最大偏差从55%下降到了30%，线路2的车头时距最大偏差从25%下降到了13%，线路3的车头时距最大偏差从23%下降到了18%。     

公交调度中放车调度模型的研究

以公交线路乘客等待公交车辆总延误成本最小为目标函数，建立了一种放车调度的数学模型，将模型投人实际应用。从结果可以看出，该调度方法可以减少乘客总等车时间，调节了线路车辆的正常运营。     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

基于调度池的共享单车调度研究

针对共享单车供需失衡,共享率低等问题,以提高用车高峰期调度的及时性为,在调度结构中引入调度池,明确调度池的使用规则,提出共享单车四级调度结构.将基于调度池的共享单车静态调度问题描述为多车场车辆路径问题,考虑到节点的调度需求大于调度车的装载容量和多辆调度车共同满足单个节点的调度需求的情况,以调度总成本最小为目标,建立共享单车静态调度模型,根据模型特点,设计单亲遗传算法求解.算例表明,与未使用调度池的调度方案相比,调度车的行驶里程降低47.86%,变动成本降低47.73%,不考虑调度池的营运成本时,总成本下降9.81%,考虑调度池的营运成本时,总成本下降4.71%.使用调度池可提高调度效率并降低总成本.      

混合动力城市客车现状与示范运营

混合动力汽车以其高效率和低排放倍受世界各国重视,而混合动力系统最适合也最有潜力应用于城市客车。混合动力城市客车已经走向市场,进入运营阶段。本文详细介绍国内外混合动力城市客车应用现状以及发展动态。     

公交车停靠对交通流的影响

常规公交和社会车辆混行将在我国城市中长期存在,因此分析常规公交停靠对交通流的影响很有必要。该文讨论了公交车停靠对交通流的影响,提出了在低密度和高密度两种情形下不同的交通流延误模型,结果可用于量化公交车在车站停靠对其他车辆的影响程度。     

基于学习率的纯电动与燃料电池汽车分场景经济性比较研究

新能源汽车较高的成本是制约我国新能源汽车发展的重要因素之一.本研究构建了纯电动和燃料电池汽车经济性综合分析比较模型.基于新能源汽车各关键零部件的学习率曲线,对纯电动和燃料电池乘用车、客车和货车的未来制造成本趋势进行了分析和比较.同时结合我国私家车、出租车、公交车和物流车4个应用场景,对各场景下纯电动和燃料电池汽车使用成...     

求解区域公交车辆调度问题的蚁群算法研究

本文待区域公交车辆调度问题为"部分班次被一辆车完成"的集合划分问题,考虑车场容量、允许车辆加油及每辆车任务可靠度不低于某值等现实因素,建立以车辆数、车辆等待和空驶时间最小为目标的混合整数规划模型.根据问题特征,设计求解该问题的蚁群算法,在构建人工蚂蚁随机游走的图基础上定义解构建规则、信息素和启发式信息等.最后,通过一个...     

黄海客车：4款产品彰显实力

2014北京客车展上,黄海客车重点展示了DD6821G01、DD6125CHEV1、DD6109PHEV1N和DD6930C01FX 4款创新产品,全面展示了其在新能源、燃气客车、校车以及城市支线公交领域的精耕细作。     

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。     

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。