基于蚁群算法的公交线网规划研究

以直达客流密度最大为目标函数,可建立满足公交线网约束条件的城市公交线网规划模型,并通过改进型蚁群算法对模型就行求解,最终可使所建模型的有效性得以验证。     

基于蚁群算法的公交线网规划研究

以直达客流密度最大为目标函数,可建立满足公交线网约束条件的城市公交线网规划模型,并通过改进型蚁群算法对模型就行求解,最终可使所建模型的有效性得以验证。     

基于蚁群算法的公交线网规划研究

以直达客流密度最大为目标函数,可建立满足公交线网约束条件的城市公交线网规划模型,并通过改进型蚁群算法对模型就行求解,最终可使所建模型的有效性得以验证.     

基于蚁群算法的公交线网规划研究

以直达客流密度最大为目标函数．可建立满足公交线网约束条件的城市公交线网规划模型，并通过改进型蚁群算法对模型就行求解，最终可使所建模型的有效性得以验证。     

快速公交(BRT)线路布设优化算法研究

快速公交(BRT)在我国方兴未艾,而目前缺乏实用的快速公交线网布局优化方法。针对传统直达客流方法应用于快速公交线网布局优化的不足,根据快速公交的特点和功能定位,提出了以直达客流运输密度最大和直达客流绕行系数最小为目标的快速公交线网布局双层非线性优化模型,对模型合理性进行了论证,并提出了简单容易操作的实用求解算法。     

快速公交（BRT）线路布设优化算法研究

快速公交（BBT）在我国方兴未艾，而目前缺乏实用的快速公交线网布局优化方法。针对传统直达客流方法应用于快速公交线网布局优化的不足，根据快速公交的特点和功能定位，提出了以直达客流运输密度最大和直达客流绕行系数最小为目标的快速公交线网布局双层非线性优化模型，对模型合理性进行了论证，并提出了简单容易操作的实用求解算法。     

基于策略均衡分配的公交线网规划优化方法

本文将轨道交通旅客换乘网络应用于描述高峰时段的公交换乘网络,并采用基于有效频率的策略均衡客流分配方法对公交用户出行选择行为进行均衡分析;综合考虑乘客和公交公司两方面的利益,建立公交线网规划的双层规划模型;提出求解模型的模拟退火算法,设计了删除线路、生成线路、替换线路、延伸线路、缩短线路、拼接线路和拆分线路等7 种线路调整及频率调整进行邻域搜索.算例分析表明,该模型与算法具有良好的优化效果.     

城市常规公交线网的“一路一线”布局构想

合理的常规公交线网规划对于提高公交系统的服务水平和整体效率、优化城市交通结构具有非常重要的作用．本文将大中运量快速轨道交通系统催生出的“一路一线”制运用到常规公交线网布局中,首先基于公交线路功能分级,以“一路一线”常规公交断面客流为依据,提出城市常规公交线网的“一路二线”布局模式;接着阐述了常规公交“一路一线”线网布设方法的步骤;最后,结合“一路一线”特点,介绍了“一路一线”布局模式特点及其对公交线网布设载体要求和对高换乘率和低直达性的认识。     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

公共交通枢纽换乘算法设计

对公共交通枢纽换乘算法设计,换乘分为直达线路,一次换乘,二次换乘,换乘算法的具体设计分为两个步骤1、构造并求解换乘矩阵,获得公交换乘方案(即从起点到终点最少换乘次数,及换乘站点).2、根据最少换乘次数,缩小求解范围,求解起始站点与目标站点间的最短路径,进而得到最佳路径.     

一种棋盘形路网中的公交环线网规划方法

公交线网规划是公交系统设计的关键,较大程度上决定公交系统的运行状况。本文针对现有公交线网客流量不均衡、平高峰转换迟缓、非直线系数较大等问题,以棋盘形路网为研究范围,提出一种在棋盘形路网下的环线布置思路。该方法用环线交错覆盖路网,首先在设定的换乘系数约束下满足直达客流,然后在约束条件限制下对线网局部到整体进行修正,从而完成整个线网的初步布设。最后考虑从不同目的和角度出发修正得到的公交线网,最终比选得到最优方案。     

基于遗传禁忌算法的城市公交线网优化研究

针对城市公共交通线网优化问题,利用遗传禁忌算法进行研究.通过对公交线网优化目标函数和关键约束条件的分析,从乘客利益、企业效益及社会环境的角度出发,以公共交通效率最大化为总目标,建立公交线网优化模型.在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出基于遗传禁忌算法的公交线网优化算法,并将其应用于银川市公共交通线网规划中,结果表明该算法科学合理,可操作性强.     

实用小城镇公交线网规划方法研究——以浙江平阳县水头镇为例

以逐条布设、优化成网方法为基础,提出一种改进的小城镇公交线网规划方法,即首先确定出公交线路要求经过的若干重要节点,然后根据公交线网约束条件和直达乘客最大原则,选出若干备选线路的大致走向,最后运用Dijkstra算法寻找这些重要节点之间的最短路径,确定出公交线路的具体走向.该算法充分考虑了小城镇公交出行的特点,简便实用.     

不确定需求下轨道交通网络的鲁棒性优化

轨道交通网络设计是轨道交通规划的重点,本文研究不确定需求下轨道交通网络设计的鲁棒性优化问题.提出了不确定需求下轨道交通网络鲁棒性的概念.针对不确定需求可以被预测和不可以被预测的两种情况,分别建立了scenario 模型、minmax模型,这两个模型在优化目标中均综合考虑了最小化轨道交通线路总长度、最小化乘客总出行距离、最小化乘客总换乘次数,并基于遗传算法给出了这两个模型的求解算法.scenario 模型权衡网络的服务水平与网络对于不确定需求的抗干扰能力;minmax 模型侧重于网络在最坏情况下仍然能够保持较好的服务性能.最后,给出算例,验证了提出模型与算法的有效性.     

给定站点条件下轨道交通线网初步辅助构建模型

为解决城市轨道交通线网规划实践中，缺乏量化为主的成网技术流程，站点数量较多情况下规划工作复杂等问题，基于给定站点，将站点间邻接关系和网络上的边是否存在线路以0-1变量表示，并作为决策变量，分别以线网总里程最小化和运营效率最大化为目标，建立由网络设计模型和线路选择模型组成的初步辅助构建模型；并在站点可达性和工程可行性的约束下，设计基于聚类的最小生成树算法和网络修正方案，求解网络设计模型，提高网络生成速度，修正不合理的网络结构；并在运营可行性约束下，设计基于禁忌算法的双目标规划求解算法，求解线路选择模型，成功将其转化为单目标问题，提高算法寻优速度。将实际运营轨网站点和客流OD作为输 入，双层模型可获得最优网络和线路方案，并与实例比较证明结果的合理性。结果表明，模型结果与已开通运营轨网近似，但线网总里程更低，运营效率更高，线网总里程降低1.7%，直达客流比增加0.7%，一次换乘客流比增加4.2%。     

宜昌地面公交线网瓶颈识别与优化策略

宜昌作为典型的带状多组团城市,地面公交线网发展遭遇单一快速公交廊道容量饱和、普线直达效率较低、廊道外换乘及路权等缺乏保障发展瓶颈,需要进行优化改善.以此为问题导向,通过时间、空间要素的定量评估,以服务优化为目标导向,提出"调模式:调整线网布局及快速公交运营模式""强换乘:构筑廊道换乘与点换乘双类型换乘枢纽""优保障:以...     

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。     

考虑个性化出行需求的多模式公交路径规划

在多模式公交出行中,传统的路径规划方案已无法满足出行者日益增长的出行需求. 为提供基于出行者多种出行需求的个性化路径规划方案,通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表,建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型;采用动态阈值化法建立个性化出行需求评价值模型;设计深度优先搜索-遗传算法（depth first search-genetic algorithm,GA-DFS）,并基于此组合算法提出初始种群产生策略和两点变异方法;最后,假设了3种不同出行需求的出行场景,将某市区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中,并与使用较广的模拟退火-遗传算法（simulated annealing-genetic algorithm,GA-SA）进行对比分析. 仿真结果表明:所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比,平均迭代次数减少了42%,寻优能力提高了50%,并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案.      

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研究了求解城市交通连续网络设计问题的模拟退火算法参数选择原则。采用双层规划模型来描述固定需求下的城市交通连续网络设计问题,其中上层问题的目标函数为整个网络的总阻抗和总投资额之和,下层问题则是用户平衡配流模型。利用模拟退火算法求解上层模型,下层模型则采用基于路径的GP算法进行求解。本文首次采用了灵敏度分析方法分析参数选择对模拟退火算法求解连续网络设计问题影响,比较了各个参数对算法结果及时间的影响,确定了参数的选择原则。根据上述分析方法得到的参数选择原则来设定参数的取值,能够提高算法的执行效率和收敛精度。     

基于舒适度的公交线网优化方法

为改善公交拥挤状况,提高车内舒适度,基于站点OD(origin destination)信息已知的基础上,提出了一种公交线网优化方法.首先,以最大路线长度和换乘次数为约束,构建以人均舒适度最大为目标的公交线网优化模型;其次,采用隶属度函数计算乘客舒适度,并绘制舒适度随乘客数变化的关系图像,以验证优化方法的合理性;最后,运用爬山算法思想,使用交换路线法与邻近线路分担法,按照"由低到高,逐段优化"的原则优化线网,通过调整路线来平衡客流,均衡不同线路公交的利用率.研究结果表明:拥挤线路各站点间舒适度标准偏差由优化前的0.24减小为0.09,站点间的客流不均衡现象得到明显改善;乘客人均舒适度由原来的0.84提高到0.91,提升了8.3%.