基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法

先进公交系统(APTS)是智能交通系统(ITS)的重要组成部分,也是目前的研究热点问题.本文讨论的公交网络优化问题则是实现先进公交系统的先决与基础.然而,对于实际规模的问题,传统的技术难以经济有效的解决.为此,我们提出了新的优化模型,设计了改进的遗传算法用以求解该模型.改进的算法有两个特点:基于优先级的编码和多染色体的结构.     

快速公交系统的安全性:胡志明市的案例

正大容量公交系统作为高效、可持续出行方式在世界范围内受到日益关注。除了容量和效率的优化以外,良好的设计还可以提升公交系统及周边环境的安全性,包括乘客到站、公交换乘等的安全。目前,这一问题在公交系统设计中往往缺乏妥善考虑。本文以快速公交系统(BRT)为着眼点,探讨公交系统中的道路安全问题。2015年,胡志明市加入了由彭博基金会发起的全     

面向智能公交系统的网络优化方法研究

智能调度系统是利用先进的技术手段,动态地获取实时公共交通信息,实现对公交车辆的实时监控和调度,是公交车辆调度的新模式,是公共交通实现现代化管理的重要标志。为智能化调度奠定基础,完成乘客在出行时达到最优换乘,研究了城市公交网络系统实时网络优化模型构建与实施方法问题,旨在推动我国智能公交系统的快速发展。     

面向智能公交系统的网络优化方法研究

智能调度系统是利用先进的技术手段,动态地获取实时公共交通信息,实现对公交车辆的实时监控和调度,是公交车辆调度的新模式,是公共交通实现现代化管理的重要标志.为智能化调度奠定基础,完成乘客在出行时达到最优换乘,研究了城市公交网络系统实时网络优化模型构建与实施方法问题,旨在推动我国智能公交系统的快速发展.     

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.     

基于随机均衡配流的公交线网优化双层规划模型的研究

优化公交线网是提高公交系统服务水平、提升公交竞争力的基础.在城市公交系统特性的基础上,构建了一个用于描述公交系统随机平衡网络优化设计的双层规划模型,并给出了相应的求解方法.     

快速公交系统通行能力研究

通行能力分析是快速公交系统规划、设计和优化的基础。基于GI/G/1排队论模型和车站有效停靠泊位数构建了快速公交系统通行能力计算方法,其参数设置涉及影响快速公交系统通行能力的各种因素。通过对北京、广州、厦门、郑州等多个中国城市快速公交系统运营状况的调查分析,对相关参数进行了标定,以使其反映中国各地快速公交系统运营实际。最后以广州、厦门、郑州三市的快速公交系统为例,对上述方法的应用进行说明。     

基于乘客需求及成本分析的快速公交发车频率优化模型

快速公交系统(BRT)是解决城市交通问题的一种重要且有效的方式.发车频率是公交企业和乘客共同考虑的一个重要因素.从乘客需求和公交企业运营成本的角度分析问题,建立了以企业投资运营成本最小,乘客出行时间费用最少,抱怨拥挤路段最短为目标的多目标优化模型.用遗传算法寻求最优结果,使得双方达到平衡.以兰州市为例,进行实例计算,证明该模型具有一定的实际意义.     

基于AHP和模糊综合评价的BRT乘客满意度分析

以优化快速公交系统(Bus Rapid Transit,BRT)为研究目的,研究市民对BRT的满意程度。以厦门市快速公交系统为例,针对快速公交系统的舒适性、时效性与经济性等评价因子建立BRT乘客满意度评价指标体系,应用层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)确定各评价指标的权重,结合BRT乘客问卷调查结果,利用模糊综合评价法构建评价模型,对厦门BRT乘客满意度进行综合评价。结果表明:乘客对BRT在时效性方面的满意度比较高,BRT在缓解拥挤、提高服务设施水平、改善换乘便捷程度方面需进一步改善。     

基于快速需求响应的城市公交在线调度方法研究

通过研究制约公交系统运行效率的问题,提出了一种旨在快速响应乘客出行需求的"小粒度"频繁调度方法,构建了以"小粒度"时段为调度周期的多日标优化模型.针对模型特征设计了实现在线调度的改进遗传算法,结合启发信息控制变异位置、增加修复算子,解决了染色体变长和跨维搜索难题.利用仿真试验验证了方法的有效性,结果表明,算法能在较短时间产生调度方案,满足在线调度要求;与传统的基于统计数据的调度方案相比,模型能有效优化出行成本和运营成本.     

"长三角"地区发展巴士快速公交系统对策研究

交通拥堵是制约"长三角"地区城市发展的重大问题之一."长三角"地区高度密集的城市居住人口和有限的道路空间资源决定了优先发展公共交通是缓解"长三角"地区交通拥堵形势、实施城市交通可持续发展战略的必然选择.巴士快速公交系统(BRT)将为真正意义上的"公交优先"提供切实可行的实施方案.本文分析了国外城市巴士快速公交系统(BRT)发展态势,在结合"长三角"地区城市自身发展特点的基础上,提出了"长三角"地区发展城市巴士快速公交系统(BRT)的主要问题及对策.     

基于古诺假设的高峰期公交系统优化模型

基于古诺模型假设,在高峰期乘客交通选择行为的基础上,研究公共交通系统的优化问题. 建立模型时,假设公交车辆的发车间隔时间由公交公司决定,车次总数由乘客的均衡班次选择行为所致. 弹性需求下,考虑乘客的早到成本和车内拥挤成本,在均衡班次选择行为的基础上,建立了高峰期公共交通系统的社会净收益最大化模型,得到了公交系统实现的最优运量和最佳班次数. 在古诺寡头市场条件下,以公司利润最大为目标,确定了公交系统的发车班次间隔. 研究发现,公交系统的公司数目会对系统表现造成影响,如果缺乏政府管制,可能出现恶性竞争,导致社会资源的浪费.     

卫星城高铁站的公交可达性研究

能否准确分析卫星城高铁站的公交可达性,是评判公交系统对高铁客流的集散能力,进行线路和站点优化的关键问题。针对这一问题,基于卫星城高铁客流特性,提出了一种由"点"及"面"的公交可达性计算模型,分别从"点"和"面"两个角度对高铁站公交可达性进行计算分析,以求准确定位公交站点和线路不足。最后结合GIS仿真技术在实例中对上述方法进行验证,给出分析方法和结果。结果表明:该模型可以准确定位公交系统局部与整体的不足,并提供系统的优化方向,验证了该方法的合理性和实用性。     

北京市南中轴路BRT智能公交系统总体方案概览(续)

2．3 BRT智能公交系统的总体设计。2．3．1 总体要求。要使BRT成功运行，使之达到大容量、速度快，可与轨道交通相媲美，其必须采用先进技术高度集成的智能公交系统。     

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基于古诺模型假设,在高峰期乘客交通选择行为的基础上,研究公共交通系统的优化问题. 建立模型时,假设公交车辆的发车间隔时间由公交公司决定,车次总数由乘客的均衡班次选择行为所致. 弹性需求下,考虑乘客的早到成本和车内拥挤成本,在均衡班次选择行为的基础上,建立了高峰期公共交通系统的社会净收益最大化模型,得到了公交系统实现的最优运量和最佳班次数. 在古诺寡头市场条件下,以公司利润最大为目标,确定了公交系统的发车班次间隔. 研究发现,公交系统的公司数目会对系统表现造成影响,如果缺乏政府管制,可能出现恶性竞争,导致社会资源的浪费.     

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.     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

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物流配送线路优化问题，即车辆路线问题(VRP，Vehicle Routing Problem)是组合优化领域中的著名NP(Nonlinear Programming)难题。本文以VRP为基础，建立该问题的数学模型，设计了改进的遗传算法，通过大量计算机计算分析验证，此改进算法对VRP有良好的近似解和较高的收敛速度。     

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同时考虑社会利益和个人利益，选取公交系统(包括常规公交和出租车)出行者占用道路总面积、广义出行费用、拥挤度为指标建立多目标函数模型，求得出租车出行占公交系统出行的比例，根据公交系统出行总比例最终确定全方式出行结构中出租车出行方式分担率．实例分析证明该方法所需数据量少、可操作性强，宏观政策及其微观影响在预测过程中互为反馈，该方法既可用于确定出租车出行方式分担率，又可为交通政策决策者提供理论依据．     

随机需求下公交网络设计的期望值模型与求解算法研究

科学规划公交系统是解决城市交通拥挤问题的有效手段,公交网络设计问题更是公交体系规划的重点与难点。公交需求作为公交网络设计的输入条件,在现实中具有不确定性。鉴于此,假设不确定乘客需求具有随机特性,来研究随机需求下公交网络设计问题的优化方法。以乘客成本与运营成本最小化为优化目标,构建了多目标规划的期望值模型。将遗传算法与模拟退火算法相结合,设计了求解模型的遗传模拟退火算法。最后,通过算例验证了提出的模型与算法的有效性。