轴-辐式机场长途巴士线网运营时刻表优化设计

针对轴-辐式机场长途巴士线网的发车时刻问题, 构建时空网络, 分析乘客到达机场的行为与过程; 基于航班起飞时刻, 在乘客的候机与换乘时间上限约束下, 建立巴士时刻表优化模型, 并设计基于矩阵式编码的遗传算法进行求解. 通过分析不同候机与换乘时间上限的组合对运营成本的敏感性, 得出合理的运营时刻表.     

基于节能的地铁时刻表随机机会约束规划模型

作为城市公共交通系统的重要组成部分,地铁具有集约化,大容量,高频率特征.基于节能的地铁时刻表优化研究主要是为了提高列车再生能量的利用率,从而降低能源消耗.不同于传统研究中基于动力学方程描述列车运动轨迹,采用真实的列车运行数据,考虑列车间具有非均匀的发车间隔,以最大化再生能量利用量为目标,优化列车停站时间与发车间隔,建立数据驱动的地铁节能时刻表随机机会约束规划模型.考虑到模型的大规模和复杂性,采用猴群智能算法进行求解.最后,将提出的模型应用于北京地铁亦庄线早高峰和晚高峰时段的实际运营场景中,数值结果表明再生能量利用量乐观值分别达到168.33 k W·h和171.94 k W·h.与北京地铁亦庄线的现行时刻表相比,通过优化非均匀的发车间隔与停站时间可使再生能量利用量至少提高8.44%.     

城市轨道交通节能列车时刻表优化方法

从降低列车运行能耗、利用再生制动能角度,提出了城市轨道交通时刻表节能优化问题.考虑区间运行时分、交路运行总时间、开行间隔等约束条件,通过基于区间运行曲线集的区间运行时间分配策略,以及合理安排列车始发时刻的供电分区内列车间的再生制动能利用策略,建立城市轨道交通列车节能时刻表优化模型,设计了基于遗传算法的求解方法.以广州地铁八号线节能时刻表编制为例,验证优化方法的有效性.结果表明:优化后的列车时刻表再生制动能利用率增加12.2%,总能耗降低10.9%,具有良好的节能效果.     

整合运营下的轨道交通发车间隔及票价模型

为了分析公共交通整合运营模式给乘客带来的效益,对此条件下的轨道交通的最优发车间隔和票价进行了研究.采用分析优化方法,探讨了公共交通的实际乘客需求及票价成本收益,并以此为基础建立了以社会福利最大化为目标的发车间隔和票价综合优化模型,确定该模型为非线性约束最优值规划,应用可行方向法对模型进行了求解.结合算例讨论了模型的可行性和稳定性,并分析了轨道交通发车间隔和票价变化对目标函数值影响的灵敏度.     

考虑拥堵传播的轨道交通车站站台承载人数研究

掌握拥堵传播条件下的轨道交通车站承载人数变化规律,是提高城市轨道交通系统安全保障能力的基础。从人、站、车多子系统角度出发,结合客流、站台及列车多属性特征,建立基于系统动力学的城市轨道交通车站承载人数计算模型。设计多组别灵敏度仿真分析实验,从多角度分析站台承载人数影响因素。结果表明,拥堵传播与正常条件下车站承载人数变化情况具有较大差别,列车发车间隔、乘客进站速率和去向比例对车站人数变化情况影响较大,列车到站间隔影响相对有限。研究结果可以为特定客流特征车站制定客流组织策略提供科学依据。     

基于集划分的精确算法求解机场接送车辆调度问题

通过对免费接送机场服务的进一步研究, 本文为基于租赁车辆模式的票务企业提出了用于求解发车次数与顾客满意度均衡模型的基于集划分的精确算法. 在该算法的设计过程中, 综合考虑了机场接送服务中顾客对接送时间窗, 到达机场时间窗以及绕行限制的要求. 最后通过一系列实例的计算分析, 验证了该算法用于求解免费接送机场服务车辆调度问题的有效性和适用性.     

公共交通实时控制模型研究

研究了实时控制模型 ,即对照中途站行车时刻表与车辆实际到达本站的时间 ,对车辆实施控制 ,保证线路的行车间隔和各车辆的载客量均匀正常 .论文重点讨论了实时调度的控制模型 ,然后给出了实例进行说明.     

单起点多讫点公共交通系统早高峰乘车均衡性质研究

分析早高峰单起点多讫点公共交通系统乘客乘车行为. 乘客权衡乘车时间成本、拥挤成本和误时惩罚成本,做出最优车次选择. 建立等价的数学优化模型描述均衡状态. 推导出单起点多讫点公共交通系统乘车均衡状态的五条性质. 1） 相同目的地乘客分布在连续车次. 在误时惩罚最小车次上,乘客人数达到最大值. 2） 较早车次不可能由短途乘客单独搭乘. 3） 较早车次到达特定车站时,车上乘客人数为常数. 4） 较晚车次离开特定车站时,车上乘客人数为常数. 5） 在特定车次到达特定车站时,车上乘客人数小于更早车次. 最后通过算例表明,早高峰单起点多讫点公共交通系统乘车均衡状态符合本文推导出的性质.     

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.     

常规公共交通与轨道交通运营调度协调模型

针对常规公交与轨道交通实现一体化运营调度展开研究,通过建立常规公交与轨道交通换乘的调度协调模型,以制定面向常规公交与轨道换乘网络运营组织的统一、协调的运营时刻表,获得公共交通车辆在换乘站的最优到发车控制策略.最后对常规公交和轨道交通换乘网络实行协调控制的具体算例进行分析,结论表明: 在不需要进行大量设施投资的前提下,运营调度协调有效降低了乘客换乘费用, 并优化了系统成本,提高了公共交通服务质量.     

飞机排班航班串编制模型及算法研究

分析了飞机排班计划的编制流程,主要针对其中的航班串编制问题进行了深入研究,建立了航班串编制VRP模型,模型不仅考虑了航班时间、出港到港机场衔接之间的约束,而且还考虑了客流量、维修基地机场的约束。为了求解模型,构造了一种基于单亲遗传算子的免疫算法,采用适合模型的抗体编码方式,并使用单亲遗传算子生成新抗体。应用实际的航班信息进行航班串编制的仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

全国空港客货运格局的时空演化及驱动机制研究

本文选取全国176个空港2005-2014年客货吞吐量作为分析要素,首先将标准差椭圆和GIS空间分析方法相结合推演空港客货运系统空间格局的演化趋势;其次,基于空间随机试验和概率统计对客货流要素分布的聚集与差异特征进行检验;最后,通过不同要素空间格局相似性指标识别航空运输格局演变的驱动要素.结果发现:全国航空旅客和货邮运输的空间格局总体呈现向西移动趋势,货运比客运格局的移动速度更快;空港客货运量空间差异性逐渐减小、均衡性提升;客货运要素的地理分布具有显著聚集性,人均GDP、地区生产总值分别是客、货运格局演变生成机制的主要驱动要素,其研究结果对我国枢纽机场选址、空港布局决策等具有重要的指导价值.     

面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标，设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization, SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。     

飞机滑行路径仿真与优化研究

可变滑行时间是评估机场场面交通流特性的重要指标,影响机场运行效率、旅客满意度以及污染排放问题。针对国内某大型枢纽机场,根据元胞自动机原理和交通流拥塞规律,将机场滑行区域视作由节点和链路构成的网络拓扑,以滑行规则和飞机之间的冲突作为约束条件。构建飞机离场交通流的模型,使用蒙特卡洛算法得出最优滑行路径,结合航班数据进行仿真分析。研究结果表明,该模型减少了离港飞机的滑行等待时间,滑行效率提高了9.8%,充分调度和合理分配了机场地面资源。     

随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化

考虑在实际运营中乘客需求具有随机性,固定需求下优化的公交时刻表不适应运营的要求.随机需求下的期望值模型忽略了不利可能事件对运营的负面影响,针对此情况研究随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化.模型综合考虑乘客成本与运营成本,采用鲁棒性优化权衡目标期望值与偏差期望值.结合随机模拟技术,选用遗传算法求解模型.给出了算例,验证了模型和算法的有效性.通过比较固定需求模型、随机需求期望值模型、随机需求鲁棒性模型,说明在鲁棒性优化下需要提供更多的交通供给以降低偏差期望值.最后,对鲁棒性模型中的偏差权重系数进行了灵敏度分析.     

基于LSTM-SVR模型的航空旅客出行指数预测

航空旅客出行的情况对民用航空机场建设与运营具有重大意义，定义了一种航空旅客出行指数，运用机器学习方法对航空旅客出行指数进行预测，克服了单一预测模型精度的不足，提出一种将长短期记忆网络(LSTM)与支持向量回归(SVR)相结合的航空旅客出行指数组合预测模型，并对预测结果集进行聚类分析。以上海机场航空旅客数据为实证，验证了LSTM-SVR组合预测模型可行性与有效性，实验结果显示：LSTM-SVR组合预测模型较传统单一预测模型具有更高的精度；同时，LSTM-SVR组合预测模型与其他组合预测模型相比也有较明显优势。此外，基于K-均值算法对航空旅客出行指数进行聚类分析并给出评级，此举为机场运营管理及旅客出行提供一定的决策支持。     

综合客运枢纽换乘量预测方法

以出行费用、方便性、舒适性和速度为换乘阻抗,建立了基于双约束重力模型的综合客运枢纽换乘量预测模型,采用非集计Logit模型建立并标定了换乘阻抗函数,并以北京市西直门客运枢纽为例对模型进行了实证分析和验证,应用TransCAD软件完成对所建换乘量预测模型的标定且进行换乘量的预测.研究表明综合应用集计与非集计方法建立的换乘量预测模型具有较好的实用性,能较为客观和精确地预测枢纽内各交通方式间换乘量,为综合客运枢纽的规划建设提供科学依据.     

基于时空关联网络的机场机位运行过程建模

为了提高机场机位运行效率, 对机位运行过程进行精确分析描述。在分析机场进出港航班机位运行流程的基础上, 将机位运行过程抽象为时空关联网络，定性描述航班与机位的逻辑关系, 使用航班时间窗、机位地理位置等特征参数定量描述机位运行信息, 由此构建一种基于时空关联网络的机场机位运行过程定量描述模型。利用国内某大型枢纽机场实际机位运行数据对所提模型进行分析验证, 结果显示，时空关联网络模型符合幂律分布, 58.62%的节点平均误差为0.172 4 h, 节点度分布均值为0.666 7, 聚集系数均值为0.807 5。节点度分布较高和聚类系数较高的节点为关键节点, 对应影响力较大的关键航班；较现有模型, 描述态势信息的宏观微观特征参数提升了场景描述精度并能有效适应数据规模的变化。     

基于着色时间Petri网的航班保障服务建模方法

航班地面保障过程的定量描述以及保障服务时间的准确估计是提升机场保障服务效率的关键。通过分析航班地面保障服务实际作业流程,提出了一种基于着色时间Petri网的航班地面保障服务定量描述模型。该模型将保障服务分为作业、状态、资源3部分,利用着色时间Petri网基本元素描述保障作业、作业逻辑关系、服务状态及其与保障作业的关系,根据该模型设计了一种基于蒙特卡罗仿真的保障服务时间估算方法。利用国内某大型枢纽机场实际航班保障服务时间数据与本文提出的方法估计保障时间数据估算误差进行分析验证,表明本文提出方法对航班地面保障服务时间估计的可行性和有效性。