某中等城市一条公交线路的车辆调度模型

对公交车调度进行了讨论，确定了高峰主一段时间内的各站车上人数和民需车次，求出了高峰期发车时间间隔和所需车辆数：一个工作日内平均发车时间间隔和平均所需车辆数，高峰期外的发车时间间隔；定出了与之相匹配的公交公司派到该践线上的最少车辆数，该模型最大限度地兼顾了公交公司和乘客的利益。     

某中等城市一条公交线路的车辆调度模型

对公交车调度进行了讨论,确定了高峰期及一段时间内的各站车上人数和平均所需车次,求出了高峰期发车时间间隔和所需车辆数;一个工作日内平均发车时间间隔和平均所需车辆数;高峰期外的发车时间间隔;定出了与之相匹配的公交公司派到该路线上的最少车辆数.该模型最大限度地兼顾了公交公司和乘客的利益.     

考虑运营与服务平衡的公交时刻表优化研究

发车时刻表的编制是公交运营调度中的重要工作,为简化公交公司设计发车时刻表的过程与难度,平衡发车运营过程中公交公司与乘客的利益,提出了考虑运营与服务平衡的单线公交时刻表优化方法,将时刻表的制定流程简化为每班车发车时刻的确定。分别建立模型计算发车运营成本与期望服务价值,模型中对各站点乘客累计等待时间的计算考虑了车辆到达各站时刻滞后于发车时刻的情况,以两者加权后的值相等为目标,迭代求解各班车的发车时刻;以佛山公交309线路高峰时段为例进行求解,所得优化后的时刻表与现状运行时刻表相比,公交公司运营成本降低了3.65%,乘客等车时间成本降低了3.53%,且公交公司与乘客成本均衡,定量验证了方法的可行性和有效性。     

基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.     

改进遗传算法在公交车优化调度中的应用

公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益.通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型.然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程,既加快了进化速度又具有抗早熟的优点,得到比较合理的公交车发车时刻表.     

考虑乘客需求的公交发车时间表研究

以公交线路站点客流量为依据,所有乘客等车时间延误最小及车厢内满载率较均匀为目标,建立了公交车发车时间表模型。模型求解时,以车厢满载率为控制参数,得到高峰时间优化的发车时刻。     

城市轨道交通换乘常规公交时间优化模型

为探究城市轨道交通换乘常规公交的时间优化模型,以上海市晚高峰时段地铁6号线金桥站换乘874线路公交车为例,利用统计分析软件,分析客流到站时间,得到对数正态分布;并在此基础上建立乘客候车时间模型,运用调查所得数据设置模型各参数值;最后以乘客候车时间最少为目标函数,利用遗传算法求解得到874线路公交车优化后的到站时间.结果表明:利用时间优化模型求得的874线路公交车发车时间与优化前的发车时间相比,乘客的候车时间平均每人节约约52.8 s,有效提高了人们的出行效率.     

一特大城市公交车的调度的数学模型

本文把城市公交车的合理调度问题转化为双目标非线性规划模型的求解问题,根据城市公交的运营线路上各时组车站的乘客流动情况,为了均衡公交公司和乘客双方的利益,本文中利用非线性规划,递推法等相关方法,并借助C语言程序得出一个工作日的发车时刻表,进而求得应发车的总数,此方法实用性强,有一定的推广价值。     

公交车调度优化模型

建立了关于公交车辆调度的优化模型，并给出了两个起点站的发车时刻表，既考虑了乘客的利益又兼顾了公交公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间和长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间的长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司间段上，各站点的上下车人数服从一定的概率分布，由此建立起关于发车时间间隔的动态模型，可以得到该线路所需总车辆为66辆，并且根据实际情况，制定出了一个便于操作的全天公交车辆调度方案，即起点站发车时刻表，为了设计更好的调度方案，也给出了一些收集数据的建议，并且在本模型所存在的不足提出了改进的方向。     

公交发车频率优化研究

公交运营调度是公交行业运营管理的重要步骤,规划合理的行车时间对提高公交的承载率至关重要。本文以企业与乘客两个方面建立公交车发车频率的多目标优化模型,采用遗传算法,用matlab编程求解,并将人工制定方案与本文制定方案在高峰期、平峰期两个时间段的平均发车间隔进行比较。结果表明本文的计算方法性能更优,在满足乘客需求的同时也为公交运营公司提供决策支持,具有较好的应用价值。     

考虑不均匀发车间隔的高铁接运公交时刻表与车辆调度优化

提出一种不均匀发车间隔的公交时刻表,主要用于优化高铁站的接运公交时刻表.首先,考虑高铁到达客流的分布情况,采用正偏态分布的威布尔分布拟合乘客的换乘走行时间和后续等待时间构成的乘客换乘总时间.其次,分别以乘客换乘总时间最少、使用公交车辆总数最少为目标,考虑最大可用公交车辆数、公交最大发车间隔、公交最小发车间隔等刚性约束条件,建立了时刻表与公交车辆调度系统优化模型,并利用带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitist Nondominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ)求解公交系统优化模型.最后,通过案例分析验证了模型的有效性,将不均匀发车间隔与均匀发车间隔时刻表进行对比.结果表明:在使用接运公交数量相同的情况下,与均匀发车间隔时刻表相比,不均匀发车间隔时刻表最多可使乘客换乘总时间降低9.7％,并且可以根据模型求解结果提出多种合理的时刻表与车辆调度方案供决策者进行选择.     

基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affinity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整。实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

电动公交更换式充电站的优化设计

更换式充电站具有提高车辆利用率、电池充电温度可控和电池维护便利等优点,成为国内纯电动公交车最主要的能源补给模式,同时更换式充电站也具有使用电池数量大、占地面积大、投资规模大等缺点.本文建立了基于高峰发车间隔、平峰发车间隔、高峰持续时间、平峰持续时间、电池回站SOC等参数的更换式充电站的车辆数量、电池数量和更换工位数量计算方法,建立了基于锂离子电池充电曲线的充电站总充电功率的计算方法,通过实际充电站的运行数据测试,验证了本文提出的相关方法的可行性和准确性.     

基于成本分析的快速公交发车频率优化方法

以公共交通走廊上单条快速公交线路为研究对象,建立了基于快速公交线路站点OD数据的用户成本模型及企业运营成本模型,并以总成本最小为目标函数建立了快速公交线路的发车频率优化模型,建模过程中充分考虑了时间价值对模型优化结果的影响.以常州市快速公交1号线为例对模型进行了应用研究,结果表明:随着发车频率的增加,总成本先降后升,在15 veh/h处达到最小值.因此建议高峰时间发车间隔为3～5 min;平峰时段发车间隔为6～8 min.对用户成本和企业运营成本随发车频率变化的敏感性进行了分析,得出了优化发车频率对降低乘客等车时间成本有显著的效果,而对减少乘客车内时间成本作用较小的结论,为企业在满足一定公交服务的基础上降低运营成本提供了决策依据.     

多车型组合调度的建模与弹性边界人工蜂群求解方法

在保证运力的情况下,综合考虑滞留乘客和运营服务等现实因素,将公交公司运营成本和乘客候车成本降为最小,提出一种多车型组合调度模型。尝试一种具有弹性边界的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm with bounce boundary,BBABC)对此公交模型进行求解。该算法采用具有弹性的边界策略,解决了种群个体越界问题,搜索效率提高,收敛速度加快。侦查蜂搜索方式为遗传突变,在加大变异的同时保留一定的社会信息;同时引进吸引子,提高算法的局部搜索能力。通过对某线路进行实验仿真,与单一车型调度方式进行对比分析,发车时间间隔延长18%,公交公司和乘客的总成本减少9%,车站滞留乘客减少90%,满载率提高15%。     

基于组合优化算法下的校车发车时间问题研究

以校车调度为研究对象,采用非线性动态组合优化的方法,以包含校车运营成本和学生出行成本在内的社会总成本为优化目标,考察最优校车发车时间间隔。以海南大学校车调度为研究对象,在考虑学生客流的变化规律时,将学校校车站点量化并采用驻站调查的方式,对其断面客流量包括上、下车人数、留站人数以及承载人数进行调查工作,获得运营时间内各时段内不同站点的客流量。依照客流规律建立了发车时间间隔的模型,通过分析最佳的校车发车时间间隔,进一步求得了全天客流高峰和全天客流低谷下的最优发车时间间隔,从而制定出新的发车方案。     

基于公交可达性的公交站距优化方法

提出了在公交运营成本、乘客舒适度等众多约束下提高公交可达性的公交站距优化方法.对公交可达性给出了新的度量方法,该方法分别以公交运营速度和公交客流量衡量空间可达性和时间可达性.利用公交站点覆盖面影响系数和潜在公交客流量,研究公交站距对公交客流量的影响;通过分析公交运营速度与公交站点停留时间、公交车加减速次数等因素的内在关系,研究公交站距对公交运营速度的影响.以秦皇岛公交线路为实例,结果显示提高公交可达性的有效途径是使用不大于5 min的低发车间隔,无论公交客流量大小,最优公交站距都可以保持在600 m以下;而对高发车间隔,公交站距在900～1 400 m才能获得较高的可达性,而相比低发车间隔,公交可达性显著下降.     

公交车调度模型的建立及应用

通过对一条公交线路上各时段、各车站的上下车乘客流的调查统计，采用矩阵对原始数据进行存储处理，在兼顾公交公司和乘客双方利益的情况下，建立了公交车调度的数学模型。再用计算机语言编程求解，制定出公交车调度时刻表。最后针对一条实际的公交线路进行应用验证，并对实际的结果加以统计和分析说明。     

公交车发车间隔与排队长度的研究

对于确定的行车路线,利用随机变量描述公交线路中的行车时间,需要进一步考虑的问题是利用随机过程的知识建立乘客的排队模型,各个站点的队长可用泊松过程在相继到达车辆的时间间隔上的增量来描述。在不同的发车间隔假定下,考虑每个站点在相继到达的车辆间隔内,平均排队长度与发车间隔的关系。     

考虑不均匀发车间隔的公交网络时刻表优化模型

公交网络时刻表设计就是通过优化各线路车次的发车时间,使不同线路的车辆协同到达换乘站点,以方便乘客换乘.研究了不均匀发车间隔情况下公交网络时刻表设计问题.使用数学不等式描述了乘客的换乘等待时间,构建了以最小化乘客总换乘等待时间为目标的混合整数规划模型,分析了该模型的计算复杂性和可行解的空间结构特征.基于模型特征分析,设计了能缩减求解空间的预处理方法.采用CPLEX优化软件对预处理后的模型进行求解.通过计算不同算例,验证了求解方法和模型的有效性.