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正2017年12月4日至12月31日,郑州市实施机动车单双号限行。在此期间,郑州公交科学灵活制定作业计划,进一步加大运力投放、加密运营车次,全力保障市民出行。加大公交运力投放减少市民高峰期候车时间限行期间,郑州公交对车辆加油、加气及充电时间进行合理调整,车辆保养错峰进行,确保线路运营用车;及时调整行车作业计划,根据限行区域内公交的运力和运量 相似文献
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为提高城市公交区间车线路上闲置车辆的利用率,对区间车设置及其组合调度可行性、工作流程进行了全面分析.针对区间车线路上车辆的运行特点,构建了区间车线路上发车场站的一组逆差函数,通过发车场站内部调度和场站之间插入空驶车次,实现了以最小的车队规模运行区间车线路的所有车次.研究了大连市某公交区间车线路.结果表明,区间车与全程车组合调度后的运行区间车线路的车辆数目获得了优化. 相似文献
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正2月8日,郑州市公交总公司与腾讯公司联合举办"郑州公交乘车码启用活动",正式启用微信扫码支付乘车功能。郑州公交所属市内常规线路公交车辆和快速公交站台全部实现微信扫码支付功能,广大乘客将真正享受到扫码乘坐公交车的便捷。公交扫码技术是应用于线下交通领域的二维码支付产品。对乘客来说,无需常备零钱,只需打开郑州公交乘车 相似文献
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基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好. 相似文献
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为研究电动公交的运营优化问题,本文考虑电池容量损耗,以车辆和线路匹配、车辆和电池的更新、车辆服务的车次数为决策变量,建立电动公交的生命周期成本优化模型。设计基于滚动时域调度优化方法,采用GUROBI软件对模型进行求解。以多条公交线路运营数据为背景,对模型有效性进行测试。假设决策周期为20年,算例结果分析得出车辆和电池的最优更新方案,车辆和线路的匹配方案,车辆运营的车次数量方案,最优方案的生命周期成本为35.27×107$,车辆和电池更换次数分别为44和239。针对线路工作负荷大小、车辆与线路匹配策略等参数进行灵敏度分析。结果表明:考虑不同线路工作负荷的差异,设计优化的车辆与线路匹配策略可以减少车辆和电池的购置成本,提高电动公交企业运营效益。 相似文献
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本文主要讨论多线路公交行车计划优化问题,通过引进逆差函数理论对其车辆进行多个场站间的协调调度,以达到各线路资源优化配置的目的。在具体研究中,首先基于给定的行车计划,应用逆差函数理论绘制出各场站的逆差函数图,再通过插入空驶车次(URDHC)与调整发车时间(SDT)的方法缩减车队总规模,进而编制出一套协同联动的优化行车计划。 相似文献
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为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified
Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明:可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。 相似文献
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随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法(Surrogate-model-based Algorithm)来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。 相似文献
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