市区行李值机服务移动站点优化方法

为提高航空运输的服务质量和竞争力,克服传统城市候机楼在服务范围有限、成本高和选址难度高等弊端,提出1种基于市区移动站点（UMS）的航空旅客行李值机服务模式。UMS基于乘客的实时位置分布差异来动态调配移动站点在城市的位置,因此需要解决UMS站点布局优化问题。综合考虑乘客到服务站点的平均路径长度和乘客最大可接受距离等2个重要指标,基于服务站点位置、不同时段的客源分布和站点的最大服务容量等限制因素对2个重要指标进行约束,建立基于路网的UMS布局优化的数学模型。为满足UMS服务模式对优化运算时效性的严格要求,提出1种混合智能优化算法,采用涟漪扩散算法（RSA）求解乘客与UMS站点多对多路径优化问题,采用自适应遗传算法（AGA）高效优化UMS位置分布。以天津城市路网的实际案例与随机生成测试案例对市区移动站点和城市候机楼2种模式的各服务时段的服务质量进行比较。结果显示：在相同站点数量的情况下,乘客到服务站点的平均路径长度比城市候机楼模式减小30.9%,超出乘客的可接受路径长度比城市候机楼模式减少43.7%;UMS位置分布优化使用混合算法（RSA-AGA）,其平均计算时间为377 s,比城市候机楼模式所需的平均计算时间减少了41.2%;UMS服务模式在不同站点数量和随机生成测试案例中,各项优化目标均优于城市候机楼模式,更符合乘客的实时需求,验证了UMS运营模式的优越性。     

城市快速路AVI检测设施布局仿真优化

针对城市快速路车辆自动识别（AVI）系统行程时间检测与动态OD矩阵获取的双重目标,在检测器数量及检测精度有限的条件下,提出了城市快速路AVI检测设施布局优化模型与提高OD估计精度的车辆转向率法;应用Visual Basic编程语言通过Vissim组件对象模型接口建立了基于微观仿真的城市快速路AVI检测设施布局仿真优化平台,可对AVI检测设施布局优化模型进行＂软件在环＂的仿真评价,进而得出优化的布局方案。以上海市南北高架快速路AVI设施布局为例验证了AVI设施布局仿真优化的科学性,在90%检测精度条件下得到OD矩阵范数平均相对误差NMRE〈25%,需要检测器布设断面密度达到85%,并总结了城市快速路AVI设施布局的3条主要原则。     

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...     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。     

基于多目标优化的公交运行速度优化控制方法

为了在保证城市公交运行准时性的基础上提高燃油经济性,研究了基于多目标优化的公交运行区间速度控制方法.基于公交车辆运行与信号灯交叉口和公交站点之间的动态时空关系,建立了公交到站准时性区域判断模型;采用基于车辆比功率的油耗模型,建立了公交燃油经济性优化模型;利用分层序列法,设计了基于多目标优化的区间速度优化控制方法.在基于Matlab软件搭建的公交运行仿真平台开展了仿真实验,结果表明,所提出的方法在多种参数组合下不同控制场景中均可给出可靠速度建议;在所有场景中均降低了时间偏差,最大降低值为26 s,提升了公交线路服务可靠性;所提出方法平均降低燃油消耗7.32 mL,在一定程度上节约了公交运营成本,进一步证明了所提出方法的有效性和适用性.      

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%。      

考虑需求起讫点及需求等级的响应型社区公交行车调度优化

为提高社区公交对乘客出行需求空间和时间分布波动性的适应能力,减少乘客等待时间和步行到站时间,提出了一种新型响应型社区公交服务,对响应型社区公交的行车调度优化方法进行了研究。通过在社区内部设置高密度的上车、下车备选站点,并根据需求申请的时间将需求等级划分为3个等级。考虑需求起讫点及需求等级对响应型社区公交行车调度进行优化,满足了乘客对于起讫站点的个性化需求,避免了乘客产生二次等待。以空载率、乘客平均不满意度、以及运营里程最小化为评价目标,考虑各类需求、车辆载客容量、乘客被服务时间窗等约束条件,针对响应型社区公交建立了两阶段行车调度优化模型。第1阶段静态调度优化针对发车前已收到的出行预约需求求解优化模型,确定本班次车辆需要响应的预约需求和行车路线;第2阶段动态调度优化针对本班次发车后收到的动态预约需求,考虑动态预约需求申请时刻,在第1阶段静态调度优化结果的基础上求解第2阶段动态调度优化模型,确定本班次需要响应的动态预约需求并调整行车路线。以上海市温泰线社区公交为案例,验证了调度优化方法的效益,匹配了出行需求的起讫站点,根据需求等级对静态、动态需求进行了区别响应,案例优化效果达到了37.68%。     

基于兴趣点数据的公交站点布局合理度物元分析评价

合理的公交站点布局有助于良好地服务城市居民出行.为深入评价并揭示公交站点布局与城市其他设施之间的联系,研究了基于兴趣点数据的城市公交站点布局合理度的评价指标.通过分析站点服务范围内兴趣点的特征,设计了兴趣点数量、距离与流量3个指标,给出了各指标的指标值和权值计算方法,并使用物元分析模型分别计算各站点的布局合理度.将所有站点的评分均值作为站点网的整体布局合理度.以徐州市丰县城区公交站点网络为例进行了指标标定和布局合理度评价的实际应用.对于案例的核心区和非核心区评价结果的比值,基于兴趣点数据的评价指标是3.75,传统的评价指标为1.40,而兴趣点在核心区和非核心区上分布的比值为3.32.该结果验证了所提出的基于兴趣点数据的指标在评价站点布局合理度上的可行性.      

基于聚类分析算法的公交车到站时间预测研究

在现代城市中,准确获取公交车到站时间可以吸引更多人选择公交出行。但在目前城市交通日益拥堵的情况下,公交车在实际行驶过程中受多种因素的影响,导致行驶时间不稳定,这严重影响人们乘车体验感。本文结合了聚类分析和支持向量机,提出了一种基于聚类分析的公交到站时间预测模型。该模型使用了公交线路的站点数据,对所采集的数据进行标准化的预处理,并考虑了公交车在运行过程中受到的多种干扰因素,对鹰潭市27路公交上行线路进行了分析。结果表明,基于聚类分析和支持向量机的公交车到站时间预测模型的平均绝对误差在四十秒以内,预测精度也优于直接支持向量机的模型,能很好地预测公交车的到站时间。     

专用道条件下电动公交线路静态无线充电设施布局优化

为了减少电动公交线路静态无线充电设施的布设成本，从而提高时间控制点的有效利用率，提出了考虑时间控制点影响的静态无线充电设施布局优化方法。首先建立电动公交车运行状态表达模型，提出乘客出行时间成本增加量计算方法；随后在总松弛时间、电池剩余电量、准点率的约束下，将每个站点是否布设静态无线充电设施、是否设置为时间控制点以及对应的松弛时间作为优化变量，将充电设施总布设成本与乘客出行时间成本增加量最小以及站点有效利用率最大作为优化目标，建立专用道条件下静态无线充电设施布局优化模型，并采用嵌入随机模拟技术的麻雀搜索优化算法进行求解；最后以一条实际线路为例进行案例分析，并对电池容量、充电功率进行敏感性分析。研究结果表明：在满足不同班次电量需求的前提下，充电设施的总布设成本、乘客出行时间成本增加量随着电池容量或者静态无线充电功率的增加而减少，且充电设施的总布设成本呈阶梯形状变化。     

航空旅客通达机场时间价值分析

对航空旅客通达机场的时间价值进行准确度量是出行时间决策的重要依据.通过研究早到机场时间价值和晚到机场时间价值,揭示通达机场时间不确定性对航空旅客出行效用的影响.提出航空旅客期望到达时间影响分析模型,将其作为早到/晚到机场时间的参考点,采用混合Logit模型构建基于个人支付意愿的航空旅客通达机场时间价值计算方法.引入不同收入群体的边际收入纳税额,建立个人出行时间节省价值与社会投资收益之间的转换关系,构建航空旅客通达机场时间社会价值计算模型.结果表明,与通勤出行平均时间价值相比,基于个人支付意愿的航空旅客出行时间价值高约30元/h.航空旅客早到/晚到机场时间社会价值均高于基于个人支付意愿的早到/晚到机场时间价值.     

重庆市轨道站点步行吸引范围研究

为了研究重庆市轨道站点步行吸引范围,分析了山地城市轨道站点步行吸引范围关键影响因素,利用多元线性回归分析法,提出了步行时间吸引范围模型,构建了重庆市地理信息数据库,根据时间吸引范围模型,确定了步行空间吸引范围。经验证,模型具有良好的适应性。成果表明,山地城市轨道站点的平均步行时间吸引范围超出平原城市经验值52%,但空间吸引范围小于平原城市,且具有较大的不规则性。     

防汛应急保障资源站点优化布设方法研究

针对高速公路网防汛应急保障资源站点的最优化布设问题,从资源到达时间、站点建设成本、线路的功能定位出发,构建更符合法规要求和应急抢险实际需要的防汛应急保障资源站点的多目标最优化布设模型,并采用粒子群优化算法进行了模型的求解,提出了高速公路网防汛应急保障资源站点的优化布设方法。对北京市高速公路网防汛应急保障资源站点的优化布设结果表明,基于粒子群算法的高速公路网应急保障资源站点多目标优化布设方法能够满足应急抢险实际工作所需,具有较好的实际应用效果。     

兰州站站前广场换乘优化与仿真

以兰州站为研究背景,通过对站前广场设施容量进行规划,同时建立基于换乘方式分配的多目标非线性规划模型,并利用Lingo软件编程进行求解,然后对广场换乘容量的瓶颈与换乘客流组织方式分析,提出了较优的换乘方案.在方案改进后利用Arena仿真软件对改进后站前广场换乘组织方式与乘客流线进行动态仿真,并生成旅客人数、走行时间、排队等待时间和队长的报表,证实改进措施的有效性.文中充分考虑旅客换乘时间与距离,并对换乘客流的比例进行优化.提出了在换乘枢纽运行的高效性、换乘枢纽布局的合理性和满意水平3大方面较优的换乘方案.     

基于SVM和Kalman滤波的公交车到站时间预测模型

提出一种基于支持向量机(SVM)和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型.在该模型中,SVM基于历史数据,按照时间段、天气和路段3个输入特性,预测各路段车辆运行时间的基线;然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息,结合SVM输出的基线时间来动态预测车辆到达各时间点的实际时间;最后,应用大连市经济技术开发区7路公交线的数据对该模型进行了校验.实例验证结果表明:该模型具有较高的预测精度.     

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.     

基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究

随着城市交通拥堵问题的日益突出,在物流需求质量要求越来越高的背景下,物流配送的准时性成为物流业发展的一个十分重要的问题.在道路网络畅通可靠度理论的基础上,进行基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究.提出了物流配送运输网络畅通可靠度的概念,建立了物流配送运输网络优化模型,给出了蚁群算法的求解过程,最后进行了案例比较分析,验证了所建模型的实用性.提出的物流配送网络优化模型对指导城市物流配送运输网络优化决策,降低城市物流配送过程中的不确定性具有较好的实用意义.     

基于Agent理论的机场旅客出发时间与出行方式联合选择模型研究

为提高机场陆侧区域的客运通行能力,研究交通管理策略实施后机场旅客的行为变化,通过研究Agent的理论结构,构建了机场旅客出发时间和出行方式的联合选择模型.在建模过程中,考虑了旅客不完全信息性和有限理性,应用机器学习算法生成if-then规则模拟机场旅客前往机场的搜索和决策过程,该规则加入了机场旅客的特征变量,如乘坐飞机频率、是否有托运行李等机场旅客的特征属性.应用该模型进行仿真试验,结果显示,机场公共交通成本在10~15元区间变化时,每降低1元,使用公共交通的旅客比例约提高2%;到达机场公共交通站点时间缩短到10 min时,旅客将会延迟10~15 min出发.该模型能较好地显示出发时间变化和出行方式切换过程,有效的预测了机场旅客在不同交通政策和措施下出行行为的调整结果.      

基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究

随着城市交通拥堵问题的日益突出,在物流需求质量要求越来越高的背景下,物流配送的准时性成为物流业发展的一个十分重要的问题。在道路网络畅通可靠度理论的基础上,进行基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究。提出了物流配送运输网络畅通可靠度的概念,建立了物流配送运输网络优化模型,给出了蚁群算法的求解过程,最后进行了案例比较分析,验证了所建模型的实用性。提出的物流配送网络优化模型对指导城市物流配送运输网络优化决策,降低城市物流配送过程中的不确定性具有较好的实用意义。     

基于鲁棒优化的公交实时到站信息优化

公交实时到站信息是公交实时信息中的一项重要指标,不可靠的到站信息容易误导乘客。考虑突发客流等需求不确定条件,基于鲁棒优化的方法,提出了一种新的公交实时到站信息优化方法。不同于已往研究通过建立模型寻找更精确的到站时间预测方法,在已有的公交实时到站信息中,考虑客流情况的不确定性,以及乘客对公交实时信息的不同态度,同时考虑驾驶员在行驶过程中的恢复行为,建立数学模型,增加对公交实时到站时间预测的运行延误估计,给乘客提供一定的辅助信息来调整其出行计划及行为。通过案例验证了模型的有效性。结果表明:(1)对同一条公交线路而言,不同的等待时间成本系数导致结果发生明显的变化;(2)公交实时信息的普及可以节省乘客的出行时间成本;(3)对于服务水平较差的公交线路而言,模型应用产生的风险成本更大,模型在服务水平较好的公交线路上应用效果会更好。通过该公交实时到站信息优化方法,可以使现有的公交实时信息内容更为完善、精确,降低不准确的实时信息带给乘客的负面影响,从而帮助乘客更好的利用公交实时信息规划出行方案。