公交最优路径选择的数学模型及算法

在公交出行查询系统最关键的部分是寻找两站点间乘车的出行最优路径问题.建立了以最种小换乘次数为第一目标,最小途经站点为第二目标的公交出行最优路径模型.同时,设计了一种算法以确定最优公交线路序列,分析了线路相交的几种情况,给出了换乘点选择方法.     

基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型

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。     

基于GIS的公交乘客出行路径选择模型

公交乘客出行路径选择模型是公交乘客信息系统的关键技术。本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合地理信息系统（GIS）的特点,提出了以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的基本GIS的公交乘客出行路径选择模型。为提高路径搜索效率,模型中提出了GIS方向估价函数的概念。在南京市实际公交网络上的试算结果表明该模型实用、高效。     

改进的基于关系数据库技术的公交查询算法

为满足公众对出行路径的多样性需求,针对目前公交查询算法的不足,提出改进的基于关系数据库技术的公交查询算法.该算法依据"最优路径的子路径都是最优路径"理论,通过换乘次数小的最优路径逐步求取换乘次数大的最优路径,并利用关系数据库技术进行最优路径集合的生成和优化,从而实现大规模公交网络的多目标路径搜索.以北京公汽网络作为算例,分别以最短出行时间、最小换乘次数、最少出行费用为评价标准编制程序搜索最优路径,结果表明最短出行时间算法的多目标搜索结果最优,查询速度快,具有推广价值.     

公交网络最优路径选择算法研究

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.     

公交出行查询系统中出行路径选择模型的研究

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。     

公交网络中最优路径算法的探索

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.     

蚂蚁算法在公交查询最短路径求法中的应用

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     

连续型公交专用道网络布局优化模型

针对以往离散公交专用道网络布局的局限性,从公交专用道布设的现实条件、规划与建设实践入手,利用网络优化方法提出了面向公交走廊的连续公交专用道网络布局双层优化模型.该模型的上层模型是以最小化路网用户总出行时间为目标的连续公交专用道网络布局设计决策,下层模型是以最小广义出行成本为目标的小汽车和公交车客流分配模型,并应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解该模型.通过算例验证了该双层优化模型有效性与实用性,以及连续型专用道网络布局方案相较与离散型方案的优越性.     

基于时间扩展网络的区域疏散公交路径规划

针对城市公交系统应急区域疏散路径规划问题,采用时间扩展网络建模技术对疏散公交路网进行了表达,进而建立了以疏散总出行时间最小化为目标函数的离散、动态疏散网络流模型,将公交网络的疏散路径优化问题转化为混合整数规划问题,并设计了启发式禁忌搜索(TABU)算法,用于快速求解公交疏散路径优化方案.最后,以长春市中心区路网为例,对公交系统的区域疏散问题进行了实证研究,着重对比了CPLEX9.0软件的精确求解与禁忌搜索算法的近似求解之间的性能差异.数值实验结果表明,时间扩展网络模型可以有效反映公交疏散系统的动态性,同时禁忌搜索算法能够在求解效率和求解精度上取得较好的折衷.     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

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。     

城市公交线网优化模式研究

分析了公交线网优化的影响因素,研究了线网的优化模式,在"点式运输、线式运输和面式运输"的概念基础上,提出了一种新的公交线网优化模式,并探讨了相应的优化流程和实施步骤。     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

长沙城市交通现状分析与发展建议

本文通过研究长沙城市交通的现状,分析城市交通存在的主要问题及原因,进而提出了完善城市路网建设、发展城市公共交通系统、加大建设停车设施力度、提高交通参与者素质等改善措施。     

联合时空特征的交通流参数预测综述

针对交通流参数预测在智能交通系统中的重要性,为寻求更实时准确的预测方法,对联合时空特征的交通流参数预测方法进行综述。以交通时空数据为研究对象,将交通流参数预测方法归纳为统计学习方法、深度学习方法和图神经网络方法。基于这3类方法分别从传统和联合时空特征角度概括了各种方法的研究现状和特点,分析了交通流参数预测的难点。结果表明,联合时空特征的交通流预测方法由于考虑了道路网络中复杂且动态的时空依赖性,相较于传统的同类方法,预测性能有较大提升。最后,从模型输入和模型设计角度,讨论了交通流参数预测未来研究方向。     

城市公共交通发展问题及对策研究——以长春市为例

从运营车辆及线路、运营场所及公交配备设施、公共交通企业经营管理等方面论述了长春市公共交通现状,认为存在的主要问题是城市公交优先理念不强、公共交通运力不足、公交配套设施缺失、公交运营行业体制矛盾突出等。进而提出长春市未来应采取政策、意识、技术、规划先行的"公交优先"发展总体思路,加大宣传力度,树立公交先行的出行理念,全面提升配套设施层次,提高公共交通信息化水平,加快公交企业改革步伐。     

大数据在交通强国建设中的应用

 探讨了大数据技术在交通强国建设中的作用及在交通管理、交通安全、交通信息服务、交通运输规划、公共交通等领域的应用方法和前景;对基于信息物理系统的交通态势感知系统、基于动态本体论的交通行业多模态知识图谱、基于边缘云计算的智能视频识别等前沿技术的总体架构、实现方法进行了案例分析。