城市公交线路发车间隔优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心,优化公交线路的发车频率,提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。本文分别从公交乘客利益和公交企业利益角度分析了公交线路调度问题,建立了以企业满意率最高、乘客满意率最高为目标的公交车辆发车间隔优化模型,兼顾了乘客和企业的双方利益。     

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。     

公交车调度问题的数学模型及应用

本文针对公交车调度问题,在车辆载客限制、乘客等待时间等约束条件下,以公交公司运营的公交车数最少为目标函数,建立整数规划模型。通过具体数据分析,将公交车运行时段分为早高峰、平峰、晚高峰,进而计算出发车时间间隔。由于考虑到乘客和公交公司的利益,对发车时间间隔做出调整并计算出公交车的平均满载率。     

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.     

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。     

考虑公交运行可靠性的区间车发车策略

公交区间车的运行会影响全程车的运行状态,合理地设置区间车发车计划可提高公交系统的运行可靠性.文中考虑区间车的运行,建立了公交的运行状态模型,采用变点理论中的累计和误差(CUSUM)法设计区间车发车策略,并以北京市973路公交车刷卡数据为基础,通过数值仿真方法,研究了不同的区间车发车策略对全程车运行可靠性以及乘客平均等待时间的影响.仿真实验结果表明:文中提出的区间车发车策略不仅能提高公交运行可靠性,也能较大程度减少乘客的平均等待时间;若区间车发车时刻设置不当,会对其他全程车的运行可靠性产生消极影响.     

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.     

基于出行成本和运营成本的接驳城市轨道交通社区公交站点布设研究

接驳城市轨道交通的社区公交可有效解决乘客出行"最后一千米"的问题,社区公交站点的合理布设需要统筹兼顾乘客出行成本和企业运营成本.在候选站点中,将乘客的步行时间和在途时间作为乘客选择站点候车的影响因子,并将乘客的站点选择行为转化为该站点被选择的概率,以乘客的步行时间成本、候车时间成本、在途时间成本和企业的运营成本最小为目标,以步行距离、满载率、发车频率和站间距为约束建立多目标优化模型,采用遗传算法求解.最后通过仿真实例,给出了优化的发车间隔和站点布设方案,验证了模型和算法的合理性和可用性.     

基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统

针对我国城市近郊区公交系统智能化水平低、居民出行便捷性差等交通现状,在综合分析现有需求响应式交通系统(DRT)特点的基础上,结合互联网主动预约技术与车辆智能定位技术,提出了一种基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统。将互联网移动终端、总调度控制中心与公交车辆作为一个整体系统,以乘客预约候车总人数与乘客最长等待时间为决策变量,通过引入相关阈值建立了基于乘客需求的发车间隔优化模型,并给出了发车时间间隔的求解方法。研究结果表明:与常规公交系统相比,基于移动终端的主动预约式智能公交调度系统能够有效地解决我国城市近郊公交运行效率低、乘客候车时间长、出行困难等交通问题,对于提高公交的便捷性与智能化水平具有积极的现实意义。     

城市公交车发车频率优化模型

公交运营调度是整个公交企业管理业务的核心部分.提高我国城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、增强城市公交吸引力的重要途径.本文从乘客候车满意度的角度分析了公交车调度问题,建立了以客流需求为基础数据,以尽可能满足乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型.文章介绍了模型的构建过程、目标函数与约束条件中各组成要素的计算方法以及模型的解法,并用实例证明该模型是可行的.     

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.     

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。     

实时信息下共线公交线路发车时刻表的协同优化

为改善实时信息下共线公交线路的运营服务水平,提出了一种实时信息下的共线公交线路发车时刻表优化模型。首先,基于时变的客流需求和路况信息,考虑实时信息下乘客出行行为动态变化导致的共线线路客流分布变化,以乘客出行成本、公交企业运营成本为优化目标建立共线公交线路发车时刻表协同优化模型。然后,选择基于动态拓扑结构的改进粒子群优化算法(PSO-DT)对模型进行求解。最后,以大连市两条共线线路为例进行分析,给出了优化后的发车时刻表、车辆运行轨迹图,分析了有无实时信息下客流分布的差异。结果表明：与现有方案相比,文中方案可使乘客出行成本降低12.6%,公交公司运营成本降低8.3%,总成本降低12.3%,发车次数整体上减少3次,乘客平均承载量增加3人,瞬时最高承载量减少4人,各车次承载量标准差降低2.192人,优化后线路服务水平有所提升,各车次的载客量分布更加均衡,说明文中模型是有效的。     

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。     

基于粒子群算法的公交调度优化研究——以广州为例

为解决城市交通拥堵,发展公交优先策略、建设公交都市等方法和手段不断得到重视,其中,公交调度优化问题是核心技术问题,而公交发车时间间隔对于人们的出行影响非常大.该研究依据广州市公交线路的实测数据,以使社会成本最低为目标,以乘客的满座率和公交企业的盈利为约束条件,在科学可行的假设条件下建立公交调度模型,并基于粒子群算法确定最优的发车时间间隔,运用仿真程序检验模型的准确性和算法的可行性.仿真结果表明该模型可以有效优化公交调度发车时间间隔,减少不必要的公交延误.     

一种优化的公交车调度模型

在尽量满足乘客和公交车公司双方利益的前提下,将所给的数据进行转换处理,以每个时段发出的公交车将乘客进行重新划分,然后由各时段内站间最大运送乘客数量求出该时段的最少发车次数,进而求出需要的最少车辆,并对所求结果进行评价.     

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.     

城市轨道交通同步协调的优化模型

为实现换乘客流的无缝衔接和列车到发的同步协调,以总换乘等车时间最少为目标,将列车行车间隔、客流划分结果和等车时间作为主要输入条件,构建了带有0-1决策变量的城市轨道交通同步协调优化模型.运用改进的遗传算法与计算机模拟相结合的方法有效解决了模型的求解问题.最后,以北京市城市轨道交通为例进行仿真,输出整点发车和非整点发车条件下的2种优化方案.结果表明,整点发车方案和非整点发车方案的总换乘等车时间较基础方案分别缩短2.26%和2.48%,单个车站的最大换乘等车时间分别节省了7.90%和12.87%.该优化模型能够有效缩短乘客的换乘等车时间,提高城市轨道交通的服务水平.     

城市公交的最优补贴模型的研究

目前我国大多数城市尚未形成规范的公交补贴计量方法.文章构建了基于乘客广义出行成本的最优票价和最优发车频率均以＂社会福利最大化＂为目标的公交最优补贴模型,以期为国内城市公交补贴计量提出新的思路和方法.