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%。     

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%。      

城市外围非高峰时段多线路柔性公交协调调度研究

利用柔性公交灵活度高和成本低的优点,考虑公交线路交互对乘客出行选择的影响,提出了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度。首先阐述了柔性公交的运营模式和适用条件以及柔性公交与定制公交的区别。其次分析了城市外围非高峰时段多线路柔性公交的协调调度问题,并给出了柔性公交协调调度的具体流程。接着以乘客的候车时间、乘客减少的步行时间、乘客增加的乘车时间、公交车的运营成本为指标,考虑常规乘客的候车时间约束和公交车响应预约请求时的综合效益约束,建立了多线路柔性公交协调调度的双层规划模型,其中上层模型以乘客的出行时间最少为目标,下层模型以公交的运营成本最低为目标。然后设计了遗传算法,对公交车响应预约站点时的车上乘客数量进行编码来求解该模型。最后以重庆市180路和396路公交为例设置了预约站点,并在4种预约比例下对多线路柔性公交的协调调度和单线调度进行了对比分析。结果表明:有多条柔性公交线路可响应预约站点时,进行协调调度可减少实时预约乘客的候车时间;有共同目的站点的乘客数量越多,进行多线路柔性公交协调调度时乘客整体减少的出行时间越多;预约站点所有乘客有共同目的站点时,进行多线路柔性公交协调调度能降低公交的运营成本。     

即时响应式定制公交调度优化

调度是支撑即时响应式定制公交运营的关键技术。针对即时响应式定制公交高度分散和随机的乘客出行需求的特点,建立了即时响应式定制公交两阶段调度决策模型。第1阶段进行定制公交初始线路整体决策,以车辆数(线路数)最少为目标,根据区域内分时段的高概率出行OD点的地理分布,优化定制公交系统的初始线路;第2阶段进行车辆实时调度决策,以乘客延误成本最小、运输企业利润最大以及未服务乘客造成的损失最小为目标,在初始线路的基础上,结合实时乘车请求的时空分布、上/下车站点关系、上/下车时间、车辆容量等限制条件,对各线路车辆的实际行驶路线以及到站时刻进行决策。两阶段调度方法从整体和局部两个层面平衡了运输企业和乘客双方的利益,在车辆实时调度决策中兼顾了实时需求和后续最可能需求对调度决策方案的影响。根据两阶段调度模型的特点,分别设计了改进的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。最后,以广州市内的高概率出行点为例对即时响应式定制公交两阶段调度模型和算法进行了验证。仿真结果表明:初始线路优化模型能够生成数量最少且覆盖区域内所有高概率出行点的线路,车辆实时调度决策模型能够根据实际乘车请求合理调整车辆的行驶路线和到站时刻。     

基于多需求响应的定制公交绿色线网优化

通过对定制公交服务模式系统的探究,结合绿色交通理论,对多需求响应机制下的定制公交线网优化问题进行了系统研究。在已知乘客需求的条件下,以定制公交需求服务率、平均上座率、定制公交总成本3方面最优为目标,其中定制公交总成本为运营距离成本、运营时间成本、运营环保成本、运营固定成本3者最优,构建了多需求响应机制下的城市绿色定制公交线网优化模型。多种需求模型依次为单对多定制公交线网优化模型、多对单定制公交线网优化模型、多对多定制公交线网优化模型。对定制公交线网优化模型细化研究,设计了上车线网和下车线网相结合的分层线网算法。上车线网规划以改进的蚁群算法求解,上车线网与下车线网的连接规划通过聚类分析思想取得,下车线网规划以精确数学算法得到。以杭州市的定制公交线网为实例,对多对多定制公交线网优化模型和分层线网算法进行了验证。通过对方案对比分析和车型对比分析研究,分别以总里程、总时间、总成本、总体服务率为主得到了不同线路方案,通过算法分析得到了综合成本最优线路方案和各种方案下的不同车型配比模型。结果表明:基于分层线网算法提出的多需求响应机制下的绿色定制公交线网优化方案,满足社会、乘客、企业3方面需求,对定制公交线网系统优化问题提供了新思路。     

基于精英选择遗传算法的需求响应公交规划

为提高公交系统服务质量,需求响应公交是近年来被提出的新型运营模式,其可以根据乘客需求定制公交线路。对需求响应公交的规划包括点规划和路径规划两阶段。首先通过K-means算法实现公交零食停靠点规划,其次在路径规划的过程中,提出了一种基于精英选择的遗传算法。最后,通过100名乘客需求的实例试验,需求响应公交最大可以使企业盈利162.30元,并证实了基于精英选择遗传算法相比与基于轮盘赌选择遗传算法具有更快的收敛速度和更好的搜索结果,精英种群的规模设为15%左右时求解结果较好。     

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。     

基于遗传算法的定制公交多停车场多车线路优化

为了有效地定制公交线路方案以提高运行效率,针对目前定制公交多停车场多车线路优化大多采用先聚类后求解的问题,以及在进行定制公交线路优化建模时忽略上车区域到下车区域距离,或者将其设定为定值的问题,提出一种基于遗传算法的采用三段式混合编码方式的优化求解方法.根据实际过程中定制公交线路优化问题的描述,以路网中所有定制公交车辆总运营里程最小为优化目标,构建满足多个停车场、多个上下车站点、多辆定制公交车的线路优化模型.通过对模型的结构进行分析,采用包括停车场段、上车站点段、下车站点段的三段式混合编码、分段交叉以及翻转变异等遗传操作方法求解.以兰州市城关区部分交通网络为例,求解包含2个定制公交停车场、12个上下车站点的实际算例,以验证模型及算法的合理性.结果表明,采用基于遗传算法的三段式混合编码方式的算法能快速完整地求解出定制公交线路优化方案.该算法与K-means和遗传算法的混合算法相比,总运营里程减少2 km,上座率提升18.375%,定制公交车辆数减少1辆,运算时间能节省38.24%.      

基于深度学习的交通目标感兴趣区域检测

为了提高交通目标检测的实时性和准确性,针对交通目标检测过程中普遍存在的背景复杂、光线变化、物体遮挡等干扰问题,以及基于深度学习的目标检测算法在进行区域选择时滑动窗口遍历搜索耗时的问题,提出一种基于时空兴趣点（STIP）的交通多目标感兴趣区域快速检测算法。像素级时空兴趣点检测在处理目标遮挡时具有较好的鲁棒性,利用这一特点,首先在传统兴趣点检测算法的基础上加入背景点抑制和时空点约束,以减少无效兴趣点对有效兴趣点检测带来的干扰。通过改进均值漂移算法,使得聚类中心数量随目标数目的变化而改变。然后对被检测出的多目标附近的候选兴趣点分别进行聚类,获取各个目标聚类中心位置信息。根据聚类中心点与筛选后的目标兴趣点之间的相对位置关系进行特定组合获得感兴趣区域。在这些感兴趣区域上使用选择性搜索算法生成1 000~2 000个候选区域,并将这些候选区域放入训练好的深度卷积神经网络模型中进行特征提取。最后将特征提取结果送入支持向量机中进行目标种类判别并使用回归器精细修正目标识别框的位置。研究结果表明：通过对候选区域进行预处理,送入模型中的候选区域数量减少了82%,对应算法整体运行时间减少了74%,能够满足智能交通监控的实际需求。     

考虑可靠性和舒适性要求的响应式定制公交线路设计

基于乘客出行需求考虑可靠性和舒适性要求的响应式定制公交线路设计,建立了以成本最小为目标的决策模型.为了验证所构建模型的正确性和有效性,运用LINGO软件设计了一个小规模算例并对该模型进行求解.结果表明,响应式定制公交的可靠性和舒适性是随着车型成本的不同而不同.固定成本越高的车型,舒适性越好,顾客接受到的服务水平也就越好,可靠性也越高,且可以构成完整线路,表明本文构建模型的正确性.     

定制公交 公共交通服务创新模式调研

<正>定制公交,是介于常规公交与出租车之间的公共交通服务模式,为相同出行地点、出行时间和目的地等出行需求人群量身定制的一种公共交通服务。2014年"定制公交"话题不绝于耳,作为一种介于公交车和出租车之间的创新公共交通服务模式,目前,社会上相关的看法不尽相同,一时间,有关"定制公交"的话题充满颇多争议,对"定制公交"未来发展也是众说纷纭。本文将了解部分城市定制公交情况、客车生产企业定制公交动态、分析定制公交优势与存在问题,并对其未来发展提出建议。定制公交,也称商务班车,是从小区到单位,从单     

基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别方法研究

交通方式换乘点识别长期以来是手机大数据交通调查领域的一大技术难点,既有研究大多通过设置出行时间、距离阈值进行识别,算法经验性强,普适性不佳,且易将起讫点、信号控制、交通拥堵等停留误识别为换乘停留。为此,提出了一种基于手机GPS定位数据的交通方式换乘点识别新方法：首先,构建模糊时空聚类算法识别个体运动-静止状态,算法同步实现了定位点时空密度双重聚类约束与聚类边界弹性需求,对个体运动状态识别效果更佳;其次,建立支持向量机模型进行交通方式换乘点识别,有效解决了起讫点、信号控制、交通拥堵等停留对换乘停留造成的干扰;最后,从出行链视角出发,提出了基于序列相似度算法的误差回溯自检与优化模型,能够有效修复换乘点漏识别与错误识别问题。此外,在成都市开展了大范围实测试验,由150名志愿者采集了近2 160 h得到的777.6万条数据被用于技术实证评估。试验结果表明：所述方法对交通方式换乘点平均识别准确率达89.3%,换乘时间平均识别误差控制在20 s以内;与既有空间聚类、小波分析算法相比,换乘点识别精度提升近10%,换乘时间误差最大可降低20 s以上,算法适用性与效果更佳。研究成果可为基于活动的交通需求模型演进提供数据支撑,为交通规划与管理部门决策提供技术支持。     

定制公交—公交运营新模式

<正>近日,郑州公交开通了定制公交,这是郑州公交运营的又一新模式。定制公交是根据乘客需求设定线路、采用一站直达的公交服务模式,具有定点、定时、定车、定人等特点和"一人一座、一站直达、线路灵活"等优势。郑州公交组织30多名党、团员志愿者开展了郑州定制公交志愿宣传活动。志愿者们向市民发放定制公交宣传单,并向市民详细说明了定制公交的开通时间、运营周期、预订规则、收费方式等市民关注的问题。(杨超群)     

定制班车能否成为公交的“新生力量”

<正>目前,定制公交在北京、青岛、济南、天律等地实现运营,反映良好。武汉也于2014年1月20日正式接受定制公交的预定,另外还有西安、上海、厦门、大连、江门、深圳、杭州、绵阳等城市的定制公交进入调研阶段。定制公交这一公交新产品正在逐步走进我们的生活。定制公交优势实际上,定制公交是在包车业务上更为高端的特色服务。但也有业内人士指出,定制公交是一项全新的服务,它针对的是散户,依托发达信息技术平台,由市民提出个性化的出行需求,然后由公交提供菜单式的服务。即根据乘客的特殊需求,设定专门的线路,为相对处于相同区域、     

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。     

节能减排 绿色出行 多城市推定制公交 满足市民多样出行需求

定制公交,也称商务班车,往返于小区和单位之间的一站直达式班车。市民可以通过专门网站提出自己的需求,公交集团根据需求和客流情况设计出公交线路。定制公交就是为处于相同区域、具有相同出行时间和出行需求的人群量身定做的公共交通服务,旨在倡导绿色出行,节能减排,具有社会公共服务的性质。简单说,就是三、四十人一起拼车。一人一座、一站直达、车载wifi、低碳环保,以上这些基本上可以概括这种定制公交服务的特点,因此有不少人形容这种公交出行方式是“高端、大气、上档次”。     

节能减排绿色出行多城市推定制公交才满足市民多样出行需求——北京定制公交开通

定制公交，也称商务班车，往返于小区和单位之间的一站直达式班车。市民可以通过专门网站提出自己的需求，公交集团根据需求和客流情况设计出公交线路。定制公交就是为处于相同区域、具有相同出行时间和出行需求的人群量身定做的公共交通服务，旨在倡导绿色出行，节能减排，具有社会公共服务的性质。简单说，就是三、四十人一起拼车。一人一座、一站直达、车载wifi、低碳环保，以上这些基本上可以概括这种定制公交服务的特点，因此有不少人形容这种公交出行方式是“高端、大气、上档次”。     

基于GPS数据的公交运行状态判别算法研究

利用智能公交系统积累的海量公交GPS数据,把全天调度计划划分为若干不定长的时间窗,通过聚类方法把每个时间窗内的公交运行参数按照影响因素的不同组合进行精细的分类,并进一步研究每个时间窗、每类参数的分布特征,在此基础上提出了公交运行状态的判别算法.通过实例分析,验证了该算法能够有效地进行公交运行状态的判别,其有效性和精度都在可接受的范围之内.     

浅谈老年人定制公交车次的研究

老年人、上班族、学生等不同群体混合乘坐公交,在影响出行效率的同时也无法保障各个群体的利益,甚至容易产生矛盾。定制公交(特定人群的专用公交车次)作为一种新型的公交服务模式,是对传统公交服务模式的补充,可以尽可能满足特定用户的出行需求,专门服务于特定人群。结合北京市某区域公交IC卡信息,并通过问卷调查和走访,设计出针对老年人的专属定制公交,着重研究定制公交的线路规划,尽可能建立适用于客流密集区的集中站点,最大限度服务乘客,满足大多数老年人使用公交的出行需求且在一定程度上减少对青年人出行体验产生的影响。     

论发展基于GIS—PT和GPS的需求响应式公共交通研究

需求响应式公共交通作为一种更加灵活的公共交通方式,其应用有利于提高公共交通的服务水平,改善人们的出行机动性,这一服务方式在欧美等发达国家已经有了长足发展.通过介绍GIS-PT、GPS定位系统在智能公共交通领域的应用,需求响应式公共交通的现状分析,分别从技术层面,需求响应式公交对比常规公交的优势所在及在发展中需考虑的因素等方面出发,探讨了我国发展基于GIS-PT和GPS的需求响应式公共交通的可行性和必要性.