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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究   总被引:9,自引:1,他引:9  
在公交出行查询系统中,最关键的部分就是出行路径的选择问题。为了帮助利用公交的出行者方便地进行出行路径、换乘路线等选择,文章首先对公交乘客出行路径的选择因素进行了简要分析,然后分别讨论了换乘次数算法和最短路算法,最后基于组合优化的角度,在两者的基础上对它们进行了综合,针对大部分乘客的出行需求提出了公交乘客出行路径的选择模型。  相似文献   

2.
蚂蚁算法在公交查询最短路径求法中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
公交乘客出行路径选择是公交乘客信息系统的关键技术 ,提出以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的算法 ,本算法是基于广度优先搜索并结合蚂蚁算法提出公交路线最短路径选择的新算法  相似文献   

3.
不确定的公交出行时间可能致使乘客无法准时到达目的地,因此有必要将乘客的风险意识作为公交路径选择的标准之一. 将公交到达延误惩罚费用纳入乘客路径选择标准,描述公交出行时间不确定下乘客的路径选择心理,建立具有风险意识的乘客公交均衡配流模型,设计基于路径的求解算法并应用于小型公交网络. 结果证明惩罚权重大于1的条件下,随着可接受到达时间的增大,乘客的路径选择心理由风险规避逐渐转变为风险倾向. 因此,公交到达延误惩罚费用能够描述乘客公交路径选择的风险意识.  相似文献   

4.
公交网络中最优路径算法的探索   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对公交乘客出行心理调查的统计结果,可以了解换乘次数最少是乘客考虑的首要优先目标,其次是出行耗时最少和出行距离最短.文章则将出行耗时最少和出行距离最短合并简化为第二目标,最后根据公交乘客可以步行小段距离再转车的实际情况,提出既实用又简便的公交最优路径的算法.  相似文献   

5.
在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。  相似文献   

6.
公交网络最优路径选择算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
公交乘客出行路径的选择是公共交通信息查询的重要内容.依据公交线路网络的特点以及公交路径选择的需要构造了公交线路网络的数学模型,在Dijkstra算法的基础上综合考虑乘客出行的乘车习惯、线路距离、换乘次数和乘车费用等因素,并考虑了多种不同的换乘方式和不同的线路类型对选路的影响,设计并验证了能够满足多种出行特点的路径选择算法.  相似文献   

7.
针对可变线路式公交设计了一种可同时处理预约需求和实时需求的两阶段车辆调度模型.第1阶段模型以预约需求为服务对象,建立了以乘客出行成本和车辆运营成本最小为目标的路径优化模型,采用模拟退火算法对模型进行求解,获得车辆初始行驶路径方案.第2阶段模型以实时需求为服务目标,在原定行驶路径方案上利用启发式插入算法将4类乘客排入车辆行车计划中.基于实例的仿真试验验证了两阶段车辆调度模型的可行性,结果表明:通过提高乘客预约出行比例的方式可提升系统性能,本例中当乘客需求量达到25人/h、预约出行比例达到70%时,系统整体性能相较于纯动态需求条件下提升近10%.  相似文献   

8.
为改善城市低需求时空下交通供需不平衡问题,提出一种面向交通低出行需求场景的实时预定公交动态调度系统。当低需求时空下的出行者发出预定请求后,调度系统根据时空阈值筛选出满足条件的公交集;采用启发式最短路径算法和Python工具实现动态公交的路径规划;并利用响应判断函数计算出效益为正的公交子集,估算出公交预期到站时间并按到站时间由短至长排列出供乘客选择的公交方案,调度系统根据乘客选定方案指派公交并实时反馈公交信息给乘客。以重庆市396路公交线路为案例,验证了提出系统的可实施性;在三种乘客比例情景下测算乘客候车时间并与传统模式进行对比,结果表明,公交发车间隔增加20%时,乘客候车时间仍将减少53%以上。实时预定公交动态调度系统可有效提高低需求时空下乘客出行效率和公交运营效率。  相似文献   

9.
提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型.其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取.该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效.初步实践证明,具有较强的实用性.  相似文献   

10.
基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型。其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取。该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效。初步实践证明,具有较强的实用性。  相似文献   

11.
公交查询系统的开发与设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了公交网络的特点及乘客出行心理特征,利用数据库技术设计了公交网络数据结构,建立了以换乘次数最少为第一目标、出行距离最短为第二目标的公交网络查询算法,最后给出了长春市公交线路查询系统的框架结构。  相似文献   

12.
尹方平  李万彪 《科学技术与工程》2012,12(17):4212-4216,4225
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。  相似文献   

13.
公交网络最优路径的一种改进求解算法   总被引:3,自引:2,他引:3  
通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.  相似文献   

14.
基于DFS-回溯算法的公交网络限时免费换乘优化模型求解   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于青岛市“限时免费换乘”政策理念,建立费用与时间、换乘次数的关系模型,采用深度优先遍历与回溯相结合的算法,寻找限定时间内最短时间与超限时条件下最低费用路径,给出起讫点间的最优路径方案,结合车站智能诱导发布平台对算法进行验证。运行结果表明,DFS-回溯算法在数据规模较大的情况下,比蚁群等全局搜索算法效率高,可既快又准的找到最优路线;基于该算法的最佳路径模型方案,可准确的为乘客提供最大选择便利性,实现公共交通资源利用最大化。  相似文献   

15.
建立城市公交最短路径有利于城市交通建设有序和稳定的发展,目前采用GIS技术可以有效地管理公交车辆。从系统的最短路径入手,对行走路线作了分析,并给出了用于空间分析的最短路径追踪方法。此外介绍了该系统在具体城市交通应用中所要遵循的原则。  相似文献   

16.
基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决人们出行公交路径选择问题,分析了公交网络的特点,对最短路径常用算法进行比较,提出一种基于双向搜索的公交网络路径选择算法。为了选择最优路径,综合考虑出行时间、出行费用和换乘次数等因素,给出一个综合评价指数模型,并用算例对算法和模型的可行性进行验证。基于数据库理论,算法用数据库表示公交网络,用数据库查询技术实现最优乘车路经选择,易于实现,执行效率较高。  相似文献   

17.
城市公共交通WebGIS的开发   总被引:6,自引:1,他引:6  
为了方便人们在城市中乘坐公共汽车,了解乘车路线方案、查询最短乘车路径和各转换站点的情况,针对城市公交WebGIS需求方面的特点,设计构建了基于WEBGIS的B/S三层结构城市公交系统的框架模型及结构体系,完成了系统空间数据库的物理、逻辑设计及相关空间数据库的组织管理,进行了相关功能模块的划分与开发。并以焦作市城市公交系统为例,介绍了乘车路线方案查询模块开发、最短路径查询模块开发和页面信息安全保障的相关技术和实现效果。这对其他城市类似系统的研发具有一定的指导意义。  相似文献   

18.
本文介绍了求最短路径的迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法,并以地理信息数据为基础,以网络模型图为背景,利用弗洛伊德算法建立邻接矩阵D和路径矩阵P,最终求出任意两个位置的最短路径以及中间所经过的中转点。  相似文献   

19.
以图的赋权邻接矩阵为切入点,建立了以换乘次数最小为首要目标,途径站点数最小为第二目标的公交出行最优路径模型;同时,回避了最短路径算法时间复杂度大的缺点,以最短路径矩阵为数据系统,提出了解决公交查询的通用高效算法;最后,通过公交查询系统实例证实了其可行性和有效性.  相似文献   

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