城市轨道交通网络时变路径搜索算法

为求解时变路径搜索问题,设计并实现了城市轨道交通大规模网络条件下的时变k短路径搜索算法.算法可分为两部分:首先基于深度优先的边删除法搜索网络的静态k短路径,然后将静态k短路径按照列车到发时刻进行扩展并排序获得时变k短路径.将算法应用于北京地铁网络路径搜索实例中,通过与既有算法对比,证明本文算法具有较优的效率,并能够获取基于列车时刻表的有效的时变k短路径集,为城市轨道交通网络路径搜索和管理提供辅助技术支持.     

城市轨道交通运营中断条件下乘客路径选择模型

为研究城市轨道交通运营中断条件下乘客的路径选择行为，首先依据运营中断事件对乘客的不同影响对乘客进行分类，并给出对应的路径选择策略。其次基于出行时间和出行费用2个因素确定了广义时间费用的计算方法。然后分析中断时长对乘客的影响，构建了中断下的乘客参考点的取值原则。最后利用累积前景理论和Nested Logit模型构造了乘客路径选择模型。算例结果表明：模型计算的乘客路径选择概率结果与实际统计结果相对误差不超过10%，具有良好适用性；乘客路径选择行为随中断时长的改变呈现动态变化，短时间中断下乘客路径选择行为变化剧烈，长时间中断下乘客路径选择行为相对稳定；乘客对出行费用的接受度越高，越倾向选择出行时间短的路径；乘客对中断忍耐程度越低，对路径综合价值越敏感。     

城市轨道交通网络客流分配模型和算法综述

城市轨道交通网络客流分配是推算客流分布的基础理论方法.本文首先介绍了既有的城市轨道交通客流分配模型,从客流分配建模中的网络建模架构,乘客出行行为假设和客流分配原理三方面对比分析了既有研究的模型特征.在分配模型分类的基础上,重点阐述了客流分配算法中的网络路径搜索、分配模型求解和客流行为模拟和分布仿真算法的研究进展.最后,提出了我国城市轨道交通客流分配在网络化运营新形势下的研究展望.