时间依赖需求下多车型快速公交发车频率优化

以公共交通网络中的单条快速公交线路为研究对象,分析了快速公交车辆的发车间隔特征和沿线乘客出行需求的时间依赖特征;考虑多类型公交车辆协同作业,以所有乘客的累计等待时间最小和车辆的平均满载率最大为目标,以最小、最大发车时间间隔和车辆运能的供需比为约束,建立多类型快速公交车辆协同作业模式下的发车频率优化模型;利用改进的非支配排序遗传算法对模型求解,并应用兰州市快速公交数据进行实例分析。分析结果表明:乘客累计等待时间分别取最大值、中间值和最小值时,优化后的发车次数比实际发车次数分别降低22.9%、16.7%和8.4%,对应的车辆平均满载率分别提高27.4%、15.1%和3.9%;与单一类型的快速公交车辆独立作业相比,2种类型的快速公交车辆协同作业的平均发车次数增加7.9%,平均乘客累计等待时间降低23.8%。可见,根据乘客出行需求的时间依赖特征,合理安排不同类型的快速公交车辆协同作业,对发车频率进行优化,能有效减少乘客等待时间,提高公交车辆利用效率。     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

车联网环境下公交发车间隔优化方法研究

针对现有公交发车间隔模型忽略了智能调度对公交运营的影响问题,提出了车联网环境下的发车间隔设计方法.在考虑发车间隔、发车次数、车辆满载率约束条件下,对城市常规公交发车间隔进行了研究.在综合考虑约束条件的基础上,以乘客候车时间、乘客舒适度以及公交公司运营成本最小为目标函数,建立公交发车调度时刻表优化模型.最后以大连市公交101线路为例对该模型进行分析,利用MATLAB仿真软件进行求解,验证模型的有效性.     

公交站点车辆停靠问题的最优控制模型与实现技术

本文从公交站点的停靠线路数和各停靠线路的运行特征着手,以各线路车辆合理、顺序、无延误地到达站点和从站点出发为优化目标,以公交站点的最大停靠能力和满足乘客的出行要求为约束建立优化模型,以确定各线路车辆在各时段的发车频率和依次占用站点停靠的时间段,并确定其合理的运行速度.最后通过某站点的调查数据来验证模型的实用性.     

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。     

基于同步多样性的公交时刻优化方法

分析了现有公交调度方法中大间隔发车、局部收敛与时间不协调等问题,以最大同时到站次数和最大同时到站车辆数量为优化目标,以末车定时、站点允许排队长度、服务质量、线路服务时间跨度为约束条件,建立了公交时刻优化方法,设计了基于网络选点规则和网络同步规则的求解算法。计算结果表明:当公交网络中存在2条线路与2个站点且发车时间在30min内时,应用提出的方法,在2个站点共产生3次同步,线路1的发车时刻分别为第5、15、20、30min,线路2的发车时刻分别为第0、10、30min;与现有方法相比,同步次数减少1次,发车时刻完全分布于规定时间内,消除了剩余时间,获得了非均匀化的发车间隔,体现了同步的多样性。     

配合大站快车的单线公交组合调度模型

在给定配车数情形下,考虑站点滞留乘客和服务水平等现实约束因素,以乘客总出行时间最小为第一目标,以极大化企业最大利润为第二目标,本文提出一类配合大站快车的多目标单线组合调度模型,确定大站快车途经站点,并计算全程车和大站快车的发车频率.根据问题特征,引入乘客出行时间价值的概念,利用加权法实施多目标的优化,设计启发式算法求解该问题的非劣解.最后,以某线路为例,探讨了发车频率、折返点位置和费用的关系,并分析了公交服务水平、期望拥挤对调度方案的影响,并与现有单一调度方案进行了比较分析,从而验证模型和算法的正确性和有效性.     

基于乘客到站率的公交发车频率优化

常规公共交通是城市居民出行的基本交通方式之一,为保障公交出行效率和降低运营成本,有必要对公交车辆的运营调度进行量化分析和系统研究.文中以居民出行和公交公司运营两者总成本最小为目标,提出了基于乘客到站率的多目标公交发车频率优化模型,以实现乘客和运营者双方的利益最大化.利用乘客到站率函数计算乘客的等车时间,使得模型在优化计...     

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合理有效的公交车辆发车间隔优化模型是优化调度方案、改善公交服务的关键，因此，本文在分析现有模型的基础上，根据客流变化规律，对发车间隔采用分时段多目标组合优化处理的思想，建立了以乘客和公交企业运营费用最小为目标的公交车辆调度发车间隔模型，并采用广州市公交调查数据对该模型进行了验证，实验表明该模型可行。     

考虑客流时变需求的大小交路列车时刻表优化模型

以城市轨道交通放射线为研究对象,考虑客流时变需求和高峰期乘客滞留现象,以乘客等待时间、列车运行时间和车辆走行公里最小为目标,以发车间隔、列车满载率及其均衡性、发车比例为约束,构建了城市轨道交通大小交路列车时刻表优化模型.运用离散事件系统建模方法,建立基于乘客活动和列车运行过程的动态仿真模型,并将其与遗传算法相结合,提出了计算机仿真的遗传算法进行求解.算例结果表明,优化后的时刻表可以使运力与客流需求更加匹配,有效降低了高峰期乘客拥挤程度,并提高了各次列车满载率的均衡性.在企业运营成本相等的情况下,优化后的乘客等待时间减少了1 266.2 h,降幅达16.5%.     

城市轨道交通大小交路列车开行方案优化研究

根据城市轨道交通大小交路运营模式的特点,以最小化乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间为目标,构建大小交路列车开行方案多目标优化模型.其中决策变量为发车频率、列车编组和小交路折返站位置.采用线性加权法将原模型转化为单目标优化模型,并设计受控随机搜索算法求解.通过案例验证了模型的有效性,对小交路发车频率、折返站位置进行了灵敏度分析.结果表明,开行大小交路可以有效降低大交路列车满载率的非均衡性,减少车辆运用数;小交路长度越短对乘客越不利,且不能使企业成本节省越多.     

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发车间隔的确定是建立行车计划的基础,合理安排公交运营方案可以在优化公交企业运营成本的同时,有效满足乘客需求. 本文提出了在保证公交运营服务水平和所需运营车辆最少的前提下, 确定公交发车间隔的模型. 在现有的模型基础上考虑了道路交通拥堵对公交运行的影响. 引入拥堵系数,建立了基于载客里程的公交发车频率模型. 实例分析表明模型使得发车间隔的计算更简单直观. 拥堵因子的引入对发车间隔产生了较大的影响,且能有效地优化公交发车间隔. 使公交企业更好地平衡了乘客满意度与公交车运行成本.     

数据驱动的公交网络动态优化调整方法

为了更好地满足不断变化的公交出行需求和提高公交运营效率,本文提出一种数据驱动的公交网络动态优化调整方法——滚动决策,频率为先,增删迭代.该方法由两部分组成:第1部分是数据驱动的公交网络优化调整时机决策;第2部分是公交网络优化调整措施决策,包括发车频率优化和线网结构优化.该方法的具体思路为:对于给定的现状公交网络,通过数据建模分析,动态判断公交网络优化调整的触发时机,若触发优化,则优先进行发车频率优化调整,如果发车频率优化调整不能满足预期系统目标,则进行线网结构优化调整,线网结构优化调整策略简化为新增线路和删除线路的迭代.数值实验表明,该方法能比较充分利用智能公交系统采集的数据,可操作性强,可为公交网络动态优化提供决策参考.     

基于GPS系统的公交车发车频率研究

将GPS定位系统应用于车辆实时信息采集中,从出行者和公交运营者两个方面考虑,根据站点乘客上车人数的变化来调整发车频率,以最小且最平衡的运营投入最大程度地满足公交出行需求,由此建立公交车实时发车频率模型,其可行性通过实例得到了验证。     

公交线网及发车频率同步优化研究

出行时间是从乘客角度评价公交系统合理性的重要指标,在规划层面出行时间主要与公交线网和发车频率设计有关。现有的研究主要是依据已有站点及规划线路数量首先确定公交线网方案,然后设计每条线路的发车频率,但将线网规划和发车频率分开设计导致最终得到的结果不是整体最优。据此,本文构建了公交线网及发车频率同步优化模型,在此基础上设计遗传算法实现模型求解,并引用一实际历史案例对公交线网及发车频率同步优化方法进行验证。结果表明,该方法能够为规划区域设计出乘客出行时间最小化的公交线网以及与公交线网相匹配的发车频率方案。     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

环形放射状城市常规与需求响应公交联合优化研究

针对环形放射状城市扩张过程中常规公交线网出现线网资源利用失衡、乘客出行时间过长的问题，本文设计一种常规公交与需求响应公交分层布局的双模式线网结构。基于连续近似方法，构建混合整数优化模型，以最小化公交平均运营和乘客平均时间成本之和为目标函数，根据乘客出行空间分布构建确定性的出行模式及路径选择细分方法，推导各项成本组成，求解常规公交线间距、站间距及双模式公交发车间隔等决策变量的最佳值。采用混合启发式算法对模型进行求解，并以成都市五环内环形放射状公交网络为例，验证所提双模式公交网络的有效性。优化结果表明：与单模式常规公交线网对比，双模式网络可以分别降低18.37%的乘客成本以及4.97%的公交运营成本，具体表现为减少常规公交31.85%的站点和线路建设成本以及24.36%的运营里程；系统各项成本随平均客流密度的增加呈幂指数下降并趋于稳定；同时给出不同客流密度分布条件下，系统关键设计参数的建议值。     

快速公交发车间隔优化研究

合理的发车间隔对于快速公交车辆发挥其高效、经济和环保的优势具有重要的意义.首先以乘客出行成本和快速公交运营成本最小化为目标,考虑发车时间约束、车辆台数约束,建立了快速公交发车间隔优化模型.然后采用二进制编码,运用单点交叉和基本位变异的遗传算法求解该优化模型.最后以兰州市首条快速公交线路为例进行了实证研究,得到了不同时段下快速公交的发车间隔.实例研究结果表明,该发车间隔优化模型及遗传算法可行,对实现快速公交科学调度具有一定的参考意义.     

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为了研究城市公共交通网络的动态特征,本文在现有公交网络模型的基础上,运用space P方法和space R方法分别建立了公交换乘网络和公交线路网络.然后将这两个网络作为子网络,并通过换乘网络中停靠站点和线路网络中的公交线路之间的联系构建了一类新的双层耦合公交网络模型.该模型能够很好地反映出行乘客与公交运营车辆之间的联系.基于耦合网络的同步理论,以非线性Lorenz系统为网络的节点,研究了双层耦合公交网络的同步问题.最后,采用Matlab仿真技术分析了公交运营中的人为调度、公交线路之间公共停靠站点的数目,以及站点之间的可达性对双层耦合公交网络平衡的影响.     

接驳轨道枢纽的混合式灵活公交服务优化研究

为解决居民在轨道与小区间的出行难题,本文提出一种新型的混合式灵活公交接驳服务模式,构建了在轨道交通枢纽的客流吸引范围内灵活与固定接驳公交的协同运行机制. 在已知灵活乘客需求和车队规模的条件下,综合兼顾出行者与运营者的时间成本,以及同步考虑轨道线路和固定接驳公交线路发车计划,建立了混合式接驳公交系统线路和乘客接运计划优化模型,并采用基于重力模型的遗传算法进行求解,最后通过实例验证该模型的有效性和实用性.结果表明,该优化模型在能够有效减小车辆行驶距离和乘客出行时间的同时,提高了混合式接驳公交系统的乘客服务量,相比于单一的灵活型接驳公交系统目标结果更优.