基于K-shell的特大城市公交换乘优惠与线网规划协同优化

针对特大城市公交系统存在汽车公交客流量急剧下降,企业亏损严重,若调整线路又会增加一些乘客广义出行费用使得公交出行比例下降这一问题,提出"大幅度降低常规公交线路数量,增加接驳和通勤公交线路数量"汽车公交线网规划调整与"公交换乘优惠"的协同优化方法。采用复杂网络理论的K-shell分解法计算各站点Ks值并排序,选择主要换乘节点,确定保留下的骨干公交线路,构思其余公交线路候选集合;建立换乘优惠方案下汽车公交线网调整优化双层规划模型,其中上层为系统广义出行成本最小化、公交出行量最大化和公交企业亏损最小化的多目标模型,下层为基于弹性需求的多方式多用户均衡配流模型。采用浮点遗传算法优化求解,以天津中心城区为例予以分析,结果表明:采用本方法可解决特大城市公交换乘站点的优化确定问题;与不实施换乘优惠和规划调整方法、只有换乘优惠方法和只有规划调整方法相比,系统广义出行成本分别降低14.05%,13.01%和8.65%,公交分担率分别增加29.03%,26.01%和11.66%,公交企业亏损分别降低27.19%,23.63%和10.20%;该方法能适应特大城市客流需求特点,通过汽车公交企业线网结构大调整和政策扶持,在减少不必要亏损的同时降低出行者广义成本,保持较高的公交分担率,提升城市公交综合服务水平。     

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。     

基于矩阵元素匹配性分析的公交运能均衡性评价方法研究

针对公交运能区域分布不均的问题,提出了一种基于公交线路运能与公交出行强度匹配度的公交线网及运能配置评价方法。该方法在网格化城市区域的基础上,分别将公交线网运能和公交出行强度抽象为覆盖在研究区域上的两个矩阵,其元素值分别代表相对应网格化城市区域的公交运能和公交出行强度。通过设计矩阵元素算法和建立两矩阵元素匹配性分析模型来评价公交运能与公交出行需求之间的匹配程度,据此评价公交线网的布设与运能配置是否均衡合理,并绘制出相应的评价图。在公交资源一定的情况下,该方法为公交运能的均衡分配提供了理论支持与解决方案,其科学性与实用性在广州老城区公交运能评价与优化研究中得到了验证。     

中小城市常规公交线网优化方法研究

针对中小城市公交线网的特点,提出了基于路线优选的公交线网优化方法.根据中小城市公交的实际情况,以线网单位效益最大为目标,并选择约束条件建立了中小城市公交线网优化模型.在进行线网优化时,将优化过程分解为公交站点合并、公交起讫站点的选择与配对、候选公交线路集的生成、线路优选几个步骤,降低了模型求解的难度.并针对各个步骤分别利用匈牙利算法、Yen算法和穷举法设计了相应的计算程序,使优化方法具备实际应用的可操作性.      

基于K-means聚类的城郊公交网络设计

为改变现有城郊公交线网规划不合理的状况,通过将物流领域的Milk-run和Hub-spoke的设计方法应用到公交网络优化和设计中,构建了新的城郊公交线网优化模型。同时,为求解所构建的城郊公交线网优化模型,设计了相应的启发式算法。首先通过k-means聚类方法将城区公交站点进行聚类,同类站点即为Milk-run线路的组成站点,再将同类站点的公交线路长度优化问题转化为经典TSP问题进行求解,结合多种局部搜索的操作方式,得到每条Milk-run线路的最短设计方案。然后依据规划好的Milk-run线路,通过遍历Milk-run线路中所有站点,确定每条Milk-run线路hub的站点所在的位置。最后结合客流需求,为各线路分配相应的车辆数量,结合线路的运行时间,可以获得各线路相应的发车频率。为验证所提出的模型和算法的实用性和有效性,将提出的方法应用到香港天水围区域的实际城郊公交线网优化,通过Matlab编程实现了方案求解。案例求解结果表明:与现有的实际公交服务对比,在不改变现有的站点布局及车辆配置数量的条件下,当客流需求维持现有的水平时,应用Milk-run和Hub-spoke方法对现有的公交服务进行优化,能够减少乘客4.2%总的出行时间;通过Milk-run线路及hub站点的设置,可以产生规模效应,能够有效提高城郊公交系统的服务水平,使居民出行更加方便快捷。     

恒通迷你巴士助推大理便民服务

<正>2014年11月底,20台恒通迷你巴士CKZ6590DA4分别在大理"支1路"、"支2路"两条支线投入运营,着力解决沿途市民到大理政务中心办事、解决太合苑公租房片区居民出行难等问题。近年来,大理市公共汽车公司根据城区交通现状和公交线网布局,本着"便民利民,服务群众"的原则,逐步对现有公交主干线进行优化,逐步覆盖公交线路空白区,使公交主干线与支线     

桂林市公交问路系统设计

基于桂林市公交基础信息系统和公交乘客出行的特点,设计开发了桂林市公交问路系统.在坐标地图的基础上,利用Access描述、创建了公交线网的数据存储结构,并采用ASP作为开发工具与Database Server连接访问,实现了对公交线网以图的方式的数据信息管理和查询.系统具有坐标选择和名称选择双重方式的公交线路查询、站台查询及具有最少换乘次数的出行路径查询等功能,为桂林市乘客的公交出行提供准确、及时、优化的公交信息服务和出行辅助计划.      

桂林市公交问路系统设计

基于桂林市公交基础信息系统和公交乘客出行的特点，设计开发了桂林市公交问路系统。在坐标地图的基础上，利用Access描述、创建了公交线网的数据存储结构，并采用ASP作为开发工具与Database Server连接访问，实现了对公交线网以图的方式的数据信息管理和查询。系统具有坐标选择和名称选择双重方式的公交线路查询、站台查询及具有最少换乘次数的出行路径查询等功能，为桂林市乘客的公交出行提供准确、及时、优化的公交信息服务和出行辅助计划。     

基于出行费用最小化的公交网络优化模型

基于组合优化的角度，提出了优化公交网络设计的非线性０－１规划模型，以所有乘客流的出行时间和要实现公交网络的资金投入为费用目标函数，在满足车站容量限制的条件下，最小化目标函数以获得公交线路的优化决策。     

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。     

基于GIS的城市公交路网最优路线算法研究

利用GIS地理分析的特性,提出了一种较为简单的公交路网的描述方法。同时,设计了合乎乘客心理的最优路线判断标准,并在此基础上,设计了基于公交路线的双向搜索最短路算法,该算法与现有的基于公交站点最短路算法相比,大大地减少了计算时间。     

基于低碳理念的公交线网优化模型

为了满足低碳出行的要求,从优化线网的角度建立了基于低碳理念的公交线网双层优化模型。其中,上层模型是一个以乘客总出行时间最短、能源消耗最小、温室气体和污染物排放最少为目标的公交线网优化模型,下层模型是一个改进的Logit路径选择客流分配模型。针对建立的模型,给出了运用遗传算法求解公交线网双层优化模型的方法和步骤。并用算例说明了所建立模型与求解算法的合理性与可行性。     

公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型

针对需求随机变动条件下公交运营设计的综合优化问题,首先将公交运行情况抽象到三维网络中,给出公交车辆运营服务的时空网络图,由此构造基于随机期望值规划的公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型,该模型综合考虑了公交企业的经济效益和公交乘客所得到的公交服务水平的优化,并给出公交服务频次和车辆分配协调的启发式算法。通过北京市某线路实际运营数据的计算,对公交车队规模、线路类型的安排与公交企业效益及服务的灵敏度关系进行量化分析,证明模型和算法是有效的。     

基于Vissim仿真的公交行程时间可靠性研究

从公交行程时间可靠性入手,深入分析了公交行程时间可靠性的定义、计算方法及评价指标体系;通过对公交车辆行程时间可靠性特征分析,建立了考虑公交专用道情况下的车辆行程时间可靠性概念模型,并运用仿真软件Vissim对不同影响参数下公交专用道条件下的车辆行程时间概念模型进行了验证,对仿真结果进行了对比分析,其结果可以对公交优先设计工作提供参考.      

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。     

通行能力约束下的弹性需求交通投影动态演化模型

利用投影动态系统理论建立了具有路段通行能力约束的弹性需求交通网络动态演化模型.通过分析节点路段处交通流量与出行阻抗关系,揭示了出行者在网络局部对出行路线进行调整的决策过程,并分别建立了有通行能力约束的路段流量更新方程和弹性交通需求下的节点最短行程时间估计方程.通过在整个网络上整合上述两类方程,得到最终的交通网络投影动态...     

多层次公交线网拓扑结构分析

为构建与城市道路等级相类似的分级(层)公交线路,明确不同线路的主体功能,有序而科学的引导乘客的出行行为和习惯,减轻地面道路交通压力的同时创建一个优良的公共交通服务体系,根据城市布局结构和路网架构特征,参考一般的公交线网结构,构建适应多层次公交特点、分别适用于单中心、多中心、分离式组团和带状等4类城市用地布局的公交网络拓扑结构,并提出了串联、并联、叉联和枝联等4种线路连接方式。研究结果可用于指导不同用地布局城市多层次公交线网架构,并为进一步深入研究多层次公交线网的规划设计打下基础。     

基于模糊-神经网络的公交出行不确定性研究

为了合理规划公交线路,优化公交路网,提高乘客的舒适性,在交通工程学、模糊理论的指导下,通过对影响公交出行的主要因素定性分析,确定了影响出行生成量的模糊因素;结合对某地公交出行实地调研,分析出影响因素与出行量之间的相互关系规律;并采用空间静态模糊预测方法对调研数据进行处理,从而得到公交出行中快捷、舒适、方便、安全的隶属度,最后结合BP人工神经网络预测出该地区的公交出行生成量,为交通设施的建设提供了理论依据.     

基于马尔科夫链的公交站间行程时间预测算法

公交站间行程时间具有明显的时段分布特征,且公交车辆是典型的时空过程对象,其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间,在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵,并对站间行程时间进行状态推导,采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正,改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证,结果表明,移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型,同时该改进算法还具有实现过程较简单。