考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

时变公交网络的数学规划模型与算法

大规模时变公交网络中最短路径精确查询的算法是公交网络寻径问题的研究难点之一,近似搜索算法的求解满意度不高,而精确搜索算法的效率又较低。针对公交网络的时变特性与不确定性,建立了时变公交网络模型。将公交最优路径选择问题分解为换乘次数与换乘线路的查询问题,给出了基于线路影射网络的换乘次数的查询算法和基于站点影射网络的换乘站点和乘车距离、乘车时间的计算方法,两种算法都是多项式算法,最后给出算例验证了该方法的有效性。     

基于服务水平的区域公交协调调度优化研究

服务水平是公交服务最重要的属性,区域公交的协调调度可以提升区域公交服务水平、降低营运成本。文章综合考虑乘客及公交运营管理者两个方面,以区域乘客候车及换乘等待时间最小为目标,构建区域公交协调调度的双层规划模型;下层规划模型依据满载率优化运营成本,上层规划模型依据公交服务水平优化公交线路的发车时刻;设计了该模型的遗传算法,并以兰州市安宁区部分公交线路为例进行实证研究,通过算例分析表明,采用协调调度的方法可以使区域公交的服务水平得到提升,特别是在乘客换乘等待时间、候车等待时间及拥挤程度等方面效果明显,说明区域公交协调调度模型及算法的有效性。     

区域公交时刻表及车辆调度双层规划模型

按照区域公交调度模式,建立了公交调度系统中时刻表生成和车辆调度之间的双层规划模型.在上层车辆调度模型中,以区域内各条线路所需车辆总数以及车辆总空驶时间最小为目标,考虑了车辆续驶时间、车场最大容量和最低存量等三个约束条件;在下层时刻表生成模型中,以乘客总换乘时间最短为目标,引入了协同系数来刻画多条线路相交于同一换乘节点的情形,然后依据所设定的满意度指标得出一组满意解供车辆调度模型比选,进而产生出最佳车辆调度方案及与之对应的符合满意度评价标准的公交时刻表.最后,对算法的性能进行了分析,并给出了一个仿真算例.     

面向换乘行为的城市公交客流分配及应用

随着大城市"城外居住、城内上班"这种生活-工作模式的普及,居民出行距离延长引起公交半径的增加,换乘就不可避免。针对这一现实需求与公交网络的特性,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径定义,重点分析了乘客出行行为符合马氏决策过程的"无后效性",详细给出了出行过程中涉及的状态-行动空间及状态转移概率,建立了基于马尔科夫链的非平衡公交客流分配模型,设计了相应的算法。最后,以成都市部分公交网络的实际运营数据为例,对模型和算法进行实例验证,并根据配流结果对参数进行了敏感性分析。     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

新型需求响应公交发车时刻和票价优化EI北大核心CSCDCSSCI

为解决新城区和城市边缘地区公交乘客等车时间长,出行便利性差,公交满载率低,公交运营者投入成本难以回收等问题,提出了考虑预约乘客等待时间的需求响应公交运营模式.此模式根据票价随预约乘客的在站等待时间增加而减少的原则进行公交票价差别定价,基于客流量变化实时更新公交车发车时刻,以缩短乘客等车时长,提高公交满载率,从而提升乘客满意度,增加公交运营者收益.构建了混合整数规划模型求解新模式下的发车时刻表和公交票价,并设计了遗传算法求解模型.之后,通过宁波市梅山新区的实际公交线路和OD量等数据进行了实例分析.通过对比计算结果和现状下的公交发车时刻,公交票价,出行者等车时长,出行成本和公交运营者收益,验证了新模式的优势.     

考虑OD对出行时间可靠性的道路网容量可靠性

构建了基于OD对出行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型,其中下层规划用随机均衡交通分配来描述出行者的路径选择,上层规划为满足出行时间可靠性的基本OD需求乘子最大。假定路段容量服从双侧截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流灵敏度分析方法,设计了一种求解路网容量可靠性的启发式算法。用一个小型网络开展了数值分析,验证了所建模型和算法的有效性。     

考虑异常车次的公交车辆调度计划问题研究

公交系统在实际运营过程中经常受到车辆故障、交通拥堵以及客流量增加等因素的干扰,造成异常车次的产生,并以延误车次和临时新增车次最为常见.在制定公交车辆调度计划时,预先考虑可能发生的干扰,可以提高调度计划的鲁棒性,降低恢复正常运营的成本.本文针对公交车辆调度计划的制定问题,考虑延误车次和新增车次两种受扰车次,提出重新分配车次和调整车次发车时间两种恢复策略,建立考虑异常车次的车辆调度模型,以提供鲁棒性较强的车辆调度计划,并设计了一个基于行列生成算法的启发式算法进行求解.在求解过程中,原问题被分解为主问题和三个子问题,并分别使用Bellman-Ford算法求解初始线路、使用标号法求解修正线路,以及使用禁忌搜索算法提高求解效率.最后,一系列的对比实验表明,本文提出的模型可以提供更具鲁棒性的公交车辆调度计划方案,能够减少干扰场景下车次的调整次数,对减轻公交调度管理人员的工作复杂性具有帮助作用.     

基于双重限制的公交网络SUE配流模型及算法

考虑站点泊车容量和运送能力双重限制条件下的公交网络系统随机平衡分配问题，建立了与其相等价的数学规划模型，并提出有效的迭代算法．由于线路容量的限制，会导致乘客的过载延迟，车辆排队会使过载延迟进一步增加．在该模型中，乘客的过载延迟时间可由相应容量约束的拉格朗日乘子计算得到，车辆排队延误时间由排队论的理论求得．最后，实例表明该模型和算法是合理和有效的．     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析，考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应，从而改变网络上乘客的流量分布，运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论，将这一问题描述为一个两级数学规则问题，在一定的公交网络收费结构下，乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计，鉴于两级规划问题的非凸性，提出了基于灵敏度分析的启发式算法，最后，给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测方法

针对目前多步行程时间预测方法研究较少,存在未来一段时间内的观测值不能及时得到的问题,提出基于简化路网模型的卡尔曼滤波多步行程时间预测模型和算法.综合运用上游路段、当前路段的实时和历史行程时间数据,从历史数据中寻找与当前日期交通状况最接近的历史日期,解决卡尔曼滤波未来一段时间内没有观测值而无法进行多步预测的问题.实验表明,算法能够合理地预测未来几个时段的路段行程时间,有效地避免了时滞性.同时,多步行程时间预测算法的精度高(尤其是4步以内,均等系数达到0.9以上), 是一种可行的预测方法.     

基于乘客感知的公交服务可靠性测度模型

分析了APTS环境下的公交服务特性、乘客出行特性及其相互作用关系。采用多智能体建模方法,对信息条件下乘客的认知方式以及出行行为规则进行了建模,同时构建了模拟公交营运服务过程的仿真模型。基于服务客体对于服务系统的感知及其行为演化,提出了公交服务可靠性测度模型和方法。以上海49路公交线为背景进行了服务可靠性分析,仿真结果显示:相比传统指标而言,提出的感知候车时间与可靠性因子能够更为真实的反应乘客对于公交服务可靠性的感知;运能饱和的情况下,公交服务可靠性对供需匹配状况的敏感度上升迅速;运能非饱和状况下,营运当中合理地采取准点措施,可显著提升公交服务可靠性。     

基于卡尔曼滤波的动态OD矩阵估计

建立了动态OD矩阵估计的状态空间模型,通过对路段车流量和行程时间的检测以估计时变的OD数据,并对其中关键的分配矩阵给出了解析的计算公式.采用扩大状态变量的卡尔曼滤波,得到了OD估计的实时递推算法.仿真实验表明算法非常有效.     

基于最少换乘的公交系统网络配流模型及算法

公交网络配流有平衡配流模型和非平衡配流模型,两者各有适用范围。根据乘客选择乘车路径的心理特征,分析了最少换乘下的路径选择和阻抗计算,然后根据Logit模型提出了公交网络配流的非平衡模型和算法。最后给出具体算例得到了每一路公交车的OD矩阵,计算速度较快,可适用于大型网络。     

基于投影动态系统理论的网络交通演化模型

为了分析时间标准以小时或天为单位的网络交通流演化问题,利用投影动态系统理论建立了相关问题的演化投影动态系统。从网络组成基本元素入手,首先分析了出行者途中对出行路段的选择行为和对局部网络节点最短行程时间的重估问题,得到了基于网络局部信息的出行者路线调整策略。对上述策略进行时间上的演化建模,得到了网络交通流演化的投影动态系统。通过分析与该投影动态系统有相同稳态点的变分不等式,揭示了该系统与基于用户均衡的交通流分配模型的一致性。利用建模过程的分析,设计了启发式的投影动态系统离散演化算法。通过设计阶梯式算法收敛指标,可以加速演化得到网络的稳态。算例分析验证了模型算法的有效性。研究表明基于投影动态系统的交通流演化模型不仅能较好地刻画交通流演化特征,而且可应用于交通管理措施的短期交通流影响分析。     

考虑超载控制与内生拥挤的长短线公交动态运营策略

针对长线公交在部分时段和局部线路上的拥挤，本文提出在部分时段增发短线公交的运行策略。考虑时变的出行需求，本文构建了带有均衡约束和机会约束的动态规划模型，通过近似和逆推解法对动态规划模型进行快速求解，以确定短线公交的动态发车方案。一方面，本文构建机会约束控制车内拥挤，从而帮助提高公交的服务水平，这响应了出行者对公交服务水平的要求越来越高的现实；另一方面，分析了内生拥挤、客流在长短线之间的转移，使得本文的研究更贴合实际。考虑到动态策略的操作难度，本文建立混合整数规划模型对动态策略的启发式特例进行求解。算例分析结果表明，本文提出的动态策略和启发式策略均能通过增加适量的运营成本，有效地缓解长线公交在高峰时期的超载，同时显著减少乘客候车时间成本和车内拥挤；启发式策略能在乘客体验和运营成本之间进行合理权衡，并且在操作简易性方面更具优势。     

公交与社会车辆混合的中观交通建模与仿真

针对现有中观仿真模型仅将公交换算为标准社会车辆处理而忽略了公交与社会车辆差异性的问题,构建了公交与社会车辆混合交通流的中观仿真模型。在路段行驶过程,一方面考虑公交速度低于社会车辆速度的特征,建立公交速度折减函数;另一方面考虑站点溢出对邻近车道的影响,建立分车道的混合流速度模型,站点停靠与路口排队过程采用点排队模型描述。采用车辆身份检测的个体数据完成仿真标定,实验结果表明公交与社会车辆路段旅行时间的仿真误差不超过4.55%与8.20%,模型的仿真精度良好,并且可以有效刻画公交站点溢出的场景。     

碳中和导向下考虑不确定排放的收费-补贴策略

碳中和导向下,交通系统的碳减排备受关注;同时,机动车排放具有不确定性特征.本文考虑排放评估和管理要求的多重不确定性,构建带有模糊和随机特征的不确定性道路排放约束;建立复杂不确定环境下,求解路段收费/补贴方案的两步模糊随机规划模型(two-step fuzzy stochastic programming method,TFSP),并设计了基于分段线性化的模糊随机非线性优化模型求解算法.使用两个不同规模的路网算例对TFSP模型进行验证,并对不同排放容量限值和风险水平下的路网运行效率和系统排放进行了比较分析.研究结果表明,TFSP模型及算法能够有效地求解带有模糊数和随机变量的非线性规划问题,帮助管理者在复杂不确定性环境下决策兼顾路网运行效率和排放管理要求的路段收费、或是收费补贴相结合的方案.