基于复杂网络的城市公交系统优化研究

为了提高城市公交运输能力和公共汽车网络的鲁棒性,需降低调度成本,将复杂系统理论应用于城市公共交通运输网络的优化.该文通过理论分析建立了公共汽车线路模型、城市公交车站模型和公交中心调度模型,并对基于复杂网络统计特征分析的相关理论进行了数据仿真.网络统计结果可以为城市公交运输网络的优化提供有效的参考,包括路径选择、交换时间和调度成本.理论分析和实验仿真结果表明,将复杂网络的相关理论应用于城市公交运输系统是可行的、有效的.     

组团式城市公交网络的复杂性研究

为研究具有组团式结构特征的城市公交网络复杂性,在一般网络基础上,充分考虑组团式城市的特性,定义了组团式以及基于频率的公交网络节点度与度分布,利用复杂网络理论、计算机模拟等对组团式城市公交网络复杂性进行研究. 以兰州市为例,通过分析计算结果,发现无论是基于静态还是基于频率,兰州市公交网络的节点度分布均服从指数分布. 该成果为组团式城市公交网络的规划设计提供了理论依据.     

城市公交网络的鲁棒性分析模型

城市公交网络的鲁棒性是考核城市公交系统性能的重要指标,对其进行分析有助于更好地提出评价和优化措施.文中基于二分图模型,构建了城市公交系统的公交原始网络模型、公交站点网络模型和公交线路网络模型,定义了城市公交网络的拓扑结构鲁棒性指标,提出了针对大规模网络的鲁棒性分析的快速算法.最后以北京市公交系统为例,对3种公交网络模型在随机攻击和蓄意攻击下的鲁棒性进行了分析.结果表明:公交网络与随机网络相比,对于随机攻击方式的鲁棒性差别不大,但是对于按度数和按介数的攻击方式的鲁棒性要差于随机网络.     

基于道路繁忙程度下的城市交通路径选择算法

针对城市公交自助查询问题,提出了一种基于交通繁忙程度下的公交选择算法。首先构建基于繁忙程度权重的公交网络权值矩阵。然后针对四种不同的公交地铁混合线路对权值矩阵进行修正。最后在此基础上建立三种实用的双目标动态模型:最少换乘下的最短时间、一定换乘忍耐下的最短时间、一定换乘忍耐下的最少花费。实验表明,该模型是解决基于整个交通网络系统不同交通繁忙程度下,用户出行选择的个体最优选择的有效途径。     

城市公交网络鲁棒性分析模型研究

城市公交网络的鲁棒性是考核城市公交系统性能的重要指标,对其分析将有助于更好地提出评价和优化措施。本文基于二分图模型,构建了城市公交系统的公交原始网络模型、公交站点网络模型和公交线路网络模型,定义了城市公交网络的拓扑结构鲁棒性指标,提出了针对大规模网络的鲁棒性分析的快速算法。最后以北京市公交系统为例,对三种公交网络模型在随机攻击和蓄意攻击下的鲁棒性进行了分析。     

一种城市公交网络优化的新方法

本文介绍一种城市公交网络优化的新方法.它包括3个步骤:首先,用拓扑理论对城市公交网络加以精确表达;然后用专家咨询方法得到若干不同的方案,以避开不精确的数学描述;最后用计算机评价软件比较这些方案,经调整得到最优方案.本方法已实际应用于北京市公交网络的调整和优化,并取得了明显的经济效益.     

城市公交线路查询系统的建立

随着城市公交系统的飞速发展及不断完善，市民出行面临着多条公交线路的选择问题．本文在求解网络最短路径的基础上设计了一个城市公交查寻系统的分层优化模型及一次性优化模型，使得它能够在一个城市的已有交通信息基础上，快速地查询出满足乘客不同需求的最优出行路线．     

镇江公交网络静态特性分析

城市公交系统在城市交通中具有重要作用,城市公交网络的静态特性对公交系统的性能具有重要影响。针对镇江公交特点,采用公交站点网络（SpaceL）方法对镇江公交网络建模,通过计算节点度、路径长度和聚集系数及其分布规律,分析镇江公交网络的静态特性。结果表明,镇江公交站点网络节点度分布服从指数分布,平均路径长度为14．9019,平均聚集系数为0．1039,具有明显的小世界网络特性。     

城市公交车发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心部分.提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、增强城市公交吸引力的重要途径.本文从乘客候车满意度的角度分析了公交车调度问题,建立了以客流需求为基础数据,以尽可能满足乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型.文章介绍了模型的构建过程、目标函数与约束条件中各组成要素的计算方法以及模型的解法,并用实例证明该模型是可行的.     

基于统计模型的传感器网络查询系统的研究与设计

针对无线传感器网络数据处理的高实时性要求和节能要求,设计并实现了一种基于统计模型的传感器网络查询系统,采用了层次式的系统处理结构,并使用基于统计模型的优化方法改进了查询处理过程.最后给出了该系统与普通的WSN查询处理系统的性能对比分析,实验数据表明基于统计模型的查询策略提高了查询处理的效率,节约了无线传感器网络的能量消耗.