基于遗传算法的定制公交多停车场多车线路优化

为了有效地定制公交线路方案以提高运行效率,针对目前定制公交多停车场多车线路优化大多采用先聚类后求解的问题,以及在进行定制公交线路优化建模时忽略上车区域到下车区域距离,或者将其设定为定值的问题,提出一种基于遗传算法的采用三段式混合编码方式的优化求解方法.根据实际过程中定制公交线路优化问题的描述,以路网中所有定制公交车辆总运营里程最小为优化目标,构建满足多个停车场、多个上下车站点、多辆定制公交车的线路优化模型.通过对模型的结构进行分析,采用包括停车场段、上车站点段、下车站点段的三段式混合编码、分段交叉以及翻转变异等遗传操作方法求解.以兰州市城关区部分交通网络为例,求解包含2个定制公交停车场、12个上下车站点的实际算例,以验证模型及算法的合理性.结果表明,采用基于遗传算法的三段式混合编码方式的算法能快速完整地求解出定制公交线路优化方案.该算法与K-means和遗传算法的混合算法相比,总运营里程减少2 km,上座率提升18.375%,定制公交车辆数减少1辆,运算时间能节省38.24%.      

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

即时响应式定制公交调度优化

调度是支撑即时响应式定制公交运营的关键技术。针对即时响应式定制公交高度分散和随机的乘客出行需求的特点,建立了即时响应式定制公交两阶段调度决策模型。第1阶段进行定制公交初始线路整体决策,以车辆数(线路数)最少为目标,根据区域内分时段的高概率出行OD点的地理分布,优化定制公交系统的初始线路;第2阶段进行车辆实时调度决策,以乘客延误成本最小、运输企业利润最大以及未服务乘客造成的损失最小为目标,在初始线路的基础上,结合实时乘车请求的时空分布、上/下车站点关系、上/下车时间、车辆容量等限制条件,对各线路车辆的实际行驶路线以及到站时刻进行决策。两阶段调度方法从整体和局部两个层面平衡了运输企业和乘客双方的利益,在车辆实时调度决策中兼顾了实时需求和后续最可能需求对调度决策方案的影响。根据两阶段调度模型的特点,分别设计了改进的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。最后,以广州市内的高概率出行点为例对即时响应式定制公交两阶段调度模型和算法进行了验证。仿真结果表明:初始线路优化模型能够生成数量最少且覆盖区域内所有高概率出行点的线路,车辆实时调度决策模型能够根据实际乘车请求合理调整车辆的行驶路线和到站时刻。     

定制公交 公共交通服务创新模式调研

<正>定制公交,是介于常规公交与出租车之间的公共交通服务模式,为相同出行地点、出行时间和目的地等出行需求人群量身定制的一种公共交通服务。2014年"定制公交"话题不绝于耳,作为一种介于公交车和出租车之间的创新公共交通服务模式,目前,社会上相关的看法不尽相同,一时间,有关"定制公交"的话题充满颇多争议,对"定制公交"未来发展也是众说纷纭。本文将了解部分城市定制公交情况、客车生产企业定制公交动态、分析定制公交优势与存在问题,并对其未来发展提出建议。定制公交,也称商务班车,是从小区到单位,从单     

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。     

考虑异质性出行需求的主支线公交树网络优化设计

公交线网优化设计是指在一定的运行约束条件下,选择1组公交线路和相关频率以达到优化目标的设计过程,可以表示为一个优化问题。针对具有高异质性出行需求的主支线公交树网络,在考虑客流需求和运营约束的前提下,以用户和运营者的成本最小为目标,提出了1种多目标非线性混合整数优化模型。优化变量为候选线路服务频率。为求解这一模型,设计了1种基于改进的布谷鸟算法的高效元启发式方法。该方法包括初始候选路线集生成过程;基于MNL模型的公交分配过程;确定路线服务频率的改进布谷鸟算法过程。通过算例验证了该方法的有效性和适用性。数值分析结果表明,该算法通过对所有可能的候选路径的服务频率选择得到接近最优的公交线路网络。另一方面,通过保持高峰时的公交线路为有效备择线路,为具有异质性出行需求的网络的重新设计提供了更好的解决方案。此外,该系统在1次运行中产生了1组帕累托解,其允许公交线网设计师评估运营商成本和乘客成本并做出折中方案。通过比较3种算法的计算结果和CPU时间,证明了改进的布谷鸟算法的可靠性和有效性。另外还研究了最优公交网络设计与公交运行速度、总需求规模等关键设计输入参数之间的关系,分析结果表明,关键设计输入参数与最优公交网络具有一定的协同效应。模型与算法为实际的大规模主支线公交树网络的优化设计提供了1种有效的工具。     

可靠性和舒适性对响应式定制公交线路设计的影响

乘客出行可靠性和舒适性能够在很大程度上影响响应式公交的吸引力。建立了同时考虑响应式定制公交运营商成本最小和乘客出行可靠性、舒适性要求的公交线路设计模型。采用出行达到时间概率来描述乘客出行可靠性,采用不同车型选择来体现乘客舒适性要求。同时,通过设计小规模算例验证了模型的正确性,对于大规模算例设计了基于遗传算法的智能优化算法。算例分析结果表明:所建立的模型和设计的算法可用于响应式定制公交线路的生成,在运算效率上,遗传算法有显著优势,可用于实际规模算例的求解;同时还能看出线路可靠性和乘客舒适性受车型固定成本的影响,在时间相同的情况下,更高的固定成本,且线路上车型座位数更少,具有更高的可靠性,同时还具有更高的舒适性。反之,如果有较多的座位数,投入较低成本的车型,也必然会导致该车型不能拥有较高的可靠性和舒适性;在进行总成本计算时,遗传算法求出的总成本略高于精确算法的求解结果,且求解结果中其所有车型行驶线路的可靠性也都高于精确算法求解出的可靠性,这就说明了可靠性和舒适性对响应式定制公交线路的生成结果和运营成本有非常明显的影响,而且影响的程度是不相同的。     

基于时空聚类的定制公交需求响应机制

预约需求的响应对定制公交的运营至关重要,但是乘客的预约需求是时空分散的,运输企业往往靠经验来确定是否响应预约需求,很有可能降低定制公交的吸引力.提出了一种基于时空聚类法的定制公交需求响应机制.通过时空维度的响应对预约需求点进行筛选,首先从时间维度进行筛选,采用基于时间度量的层次聚类算法保留与出行时间接近的预约需求点;然...     

基于泰森多边形的地铁换乘量生成模型及影响因素分析

在多式联运的公共交通网络中,换乘是不可避免的。与门到门服务相比,换乘的便捷程度会影响公共交通出行吸引力。因此,规划和管理有效的换乘衔接非常重要,这需要了解影响换乘的因素。以地铁站为研究对象,分析了在以公交、地铁和自行车组成的城市公共交通最后一公里出行中,哪些因素会影响地铁站周边的自行车和公交车换乘出行量。通过研究公交、地铁和自行车联合网络中出行量与地铁周边区域的公共交通网络特征之间的关系,并以泰森多边形的不同圈层来表征不同区域的交通生成的影响力,建立了基于泰森多边形的地铁换乘量生成模型,以此来解释由自行车和公交到达地铁站的换乘量及相关影响因素。首先,生成基于地铁站网络的泰森多边形。其次,通过计算泰森多边形不同圈层的POI数量及自行车出行量得到泰森多边形的影响系数。再次,得到了公交站点数、公交到地铁换乘时间、不同类别的POI数量等多个变量,并建立了换乘量生成模型。利用北京市的智能卡数据、公共交通网络数据和POI数据,模型表现良好。该模型可预测规划中的地铁站点的周边区域(泰森多边形中)的慢行交通出行量,为新建地铁站点的公共自行车投放量及最后一公里公共交通规划提供依据。     

多种开行模式下定制公交线网规划方法

针对定制公交线网规划中存在的开行模式单一、运营企业亏损等问题,对开行模式进行系统分析,考虑乘客出行需求的差异性,建立了以线网覆盖率、运营利润和乘客总绕行距离为优化目标,以乘客出发时间窗为主要约束的多种开行模式下定制公交线网规划模型.设计改进的蚁群算法求解,并应用算例验证了模型及算法的有效性,分析不同出发时间窗对线网覆盖率及利润的影响.结果表明:多种开行模式下定制公交线网可较好地满足差异化的乘客出行需求,具有良好的经济效益和便捷性.     

可变线路式公交车辆调度优化模型

将可变线路式公交调度模型描述为混合整数规划问题,考虑公交公司运营成本和乘客出行费用,以系统成本最低为目标建立可变线路式公交调度模型.针对该调度模型的特点采用最近插入法构建初始解,并设计了相应的遗传算法对模型进行求解.通过数学仿真实验对该模型进行有效性验证,对比分析了可变线路式公交与常规公交在不同出行需求量下的性能指标.结果表明,该调度模型适用于可变线路式公交系统,随着出行需求的降低,可变线路式公交相比于常规公交的优势愈加明显.      

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。      

基于出行问卷与多模式公交刷卡数据匹配的公交调价影响分析

在公共交通宏观客流变化分析的基础上,展开公共交通出行选择调查,结合基于问卷和IC卡信息关联的公交个体出行跟踪,对北京市公共交通票价调整对出行者出行行为的影响进行深入分析.利用二元Logistic模型对问卷数据进行回归分析发现,职业、收入、是否拥有私家车及出行目的与调价后出行行为的变化存在明显的相关性.同时,研究以样本出行者的多模式公共交通IC卡刷卡数据为基础,提取了公交个体出行链,定量分析调价前后出行结构的变化.结果表明,调价对于非通勤出行者出行结构的影响大于通勤出行者,且这种影响主要体现为引发出行链结构相对简单的短距离轨道出行者转向公交出行.研究结果为公共交通政策实施效果评估,线网优化以及运营管理提供了科学依据和决策支持,有利于进一步提升北京市公共交通的服务水平.     

面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持研究

近年来全球新发重大传染病疫情不断出现，已成为人类社会必须防范应对的重大风险。公共交通在传染病疫情防控过程中承担着阻断病毒传播和保障复工复产的功能，疫情期间公共交通运行管理的决策需求和技术支撑体系与日常情况有显著差异。现有研究多针对公交日常运行决策需求展开，虽有少量针对突发公共事件的应急管理决策支持的研究，但多针对自然灾害和事故灾难场景，无法迁移应用于传染病疫情防控。基于此，以新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情为例，综合考虑突发公共卫生事件应急管理流程和疫情防控实际情况，系统梳理疫情不同阶段的防控目标和决策需求，提出一种面向传染病疫情防控的公共交通运行管理决策支持系统框架，建立基于公共卫生事件案例库、多源数据融合库、公交数据分析技术库和公交防疫策略库的功能架构，并设计不同功能模块的算法模型。研究以厦门为例，对提出的决策支持系统的功能架构和算法模型进行验证。研究结果表明，构建公交乘客出行链的成功率为89.7%，并可应用于疫情不同阶段的关联客流分析、感染者同乘人员的追溯分析、医护人员等防疫人员的通勤出行识别、公交运行满载率监控等方面。研究成果不仅对传染病疫情防控有实用价值，而且对突发公共事件应急管理决策支持方法亦有理论贡献。     

面向公共交通的电动自动驾驶模块车调度优化

基于模块车的公交运输系统具备可伸缩的载客能力,能够满足复杂多变的出行需求.因此,在公共交通领域开始得到广泛关注.为理解模块车系统的资金预算、运营模式、充电参数、乘客单位等待时间价值等因素对运营成本与服务水平的影响,提出面向公共交通的电动模块车宏观网络调度模型;并以直达公交网络为建模对象,按照模块车的运营模式,将模型分为...     

宁波市公共交通现状分析与评价

为了分析公交都市发展现状,建立博弈论模型对公共交通现状进行分析。以宁波市为调查对象,收集一日内全市各主要交通方式的出行量的相关数据。采用Excel等图表工具,计算四种交通方式各自的分担率、居民的日出行成本及管理者的日运营成本。建立双层博弈模型,评价现有公交分担率下宁波市公共交通健康状况,并展望未来城市公共交通发展的愿景。     

双发公交发车频率优化模型研究

合理协调的公交运营调度是优先发展城市公共交通的重要举措,是提高城市公共交通出行效率、改善城市公交服务水平的重要途径.文中在分析单发公交缺陷的基础上,建立了适宜在城市交通高峰时段使用的双发公交发车频率模型,并以公交乘客利益最大化、兼顾公交企业的效益为目标对其进行了优化;结合实际调查数据对优化模型进行验算,证明其相比于单发...     

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。     

城市轨道交通和常规公交的票价博弈研究

票价是城市轨道交通和常规公交竞争的关键因素.根据运营票价建立了城市公共交通需求与总交通需求的关系,并利用Logit模型描述公共交通系统内部不同方式的分担率,据此建立了轨道交通和常规公交运营公司的利润函数模型.对离散和连续价格策略集情形分别建立了轨道交通与常规公交的票价博弈模型,给出了均衡票价的求解算法.本研究有助于更好地理解城市公共交通系统的运营管理.     

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。