基于区间路网信息的机场定制巴士路径优化

为了满足旅客个性化和多样化的接驳需求,提出了一种需求响应型的机场定制巴士,并在区间路网信息下对机场定制巴士的路径优化进行了研究。在综合考虑乘客和运营企业的利益后,以需求满足最大化、车辆行驶成本和乘客时间成本最小化以及终点时间偏差最小化为目标,构建了区间路网信息下的机场订制巴士路径优化模型,并设计出一种模拟退火和遗传混合的算法进行模型求解。最后采用模拟机场定制巴士数据的方法来对构建的路径优化模型和算法进行了验证。研究结果表明,模型和算法合理有效,可操作性强。     

机场巴士线网可靠性优化模型及算法设计

建立了基于BP神经网络的机场巴士行程时间可靠性预测模型,量化了机场巴士线网可靠性程度,并以可靠性最大化为目标,综合考虑时间、站点、服务等约束条件,构建了机场巴士线网优化模型.然后采用爬山算法获取线路初始解,以可靠性建立适应度函数,采用不同变异率、交叉率设计混合遗传算法进行求解.实例研究结果显示:高峰时段南京禄口机场巴士线网可靠性仅为0.62,城区内路段可靠性较城区外低约15%,整体可靠性水平偏低;采用混合遗传算法的优化过程受交叉率、变异率影响大,较低的交叉率和较大的变异率会增加寻优过程的不稳定性;采用交叉率0.9、变异率0.05的模型时目标函数值为0.79,可靠性水平较优化前提升了11.5%,优化效果显著.该方法为优化机场巴士线网、提升机场对外交通服务效率提供了科学依据.     

基于离站时刻协调的水上巴士换乘优化研究

通过调整各线路水上巴士离开始发站的时刻,以协调各线路到达换乘站的时刻,实现减少旅客换乘等待时间,提高换乘效率。在不改变线路运营时间和发船班次的前提下,建立了以换乘站内所有换乘关系的换乘等待时间最小为目标的换乘优化模型,并运用粒子群算法对模型进行求解。最后,以广州市水上巴士西堤码头为例,根据设计的粒子群算法求解,得出优化后的水上巴士在始发站的离站时刻表。计算结果表明,通过协调线路在换乘站的到站时间,西堤换乘站所有换乘线路等待时间减少了20.43%,优化效果较为明显。研究结果可为水上巴士线路网络化运营及优化提供支持。     

基于Memetic算法的飞机地面作业调度问题研究

机场地面作业管理是通过对机场各地面服务设备的安排调度,以保证航班正常、高效地运行.本文根据机场地面作业管理的实际情况,对每一个航班建立一棵飞机地面作业任务树,由此构建了相应的数学模型,该模型以最小化设备的总流经时间为目标,在规定的时间窗内完成飞机地面作业的并行任务.应用带有过滤扫描搜索策略的Memetic算法进行求解,...     

多机场网络效应在地面等待策略中的应用

在多机场地面等待策略中,对多机场延迟的网络效应进行研究.将其以约束条件的方式加入到运算模型当中,对模型进行优化,并设计启发式算法对模型进行求解.多机场地面等待的网络效应主要体现于航班延迟在多机场网络中传递,该效应在枢纽机场尤其严重.通过对延迟时间中各时间要素进行分析,并得出新的约束条件对模型进行优化.优化后应用于真实算例的求解.求解结果显示:模型更真实地反映了多机场地面等待问题的实际情况,模型的求解为航班调整提供了依据.调整后的航班总延迟时间段数目减少,而航班总运行成本降低,达到了提高运行效率的目的.     

考虑碳排放影响的大型机场陆侧多交通方式运力匹配模型

为解决机场枢纽旅客疏散需求与陆侧交通运力供给的精准适配难题，该文在分析运力配置与旅客出行方式选择相互作用机理的基础上，建立了面向大型机场陆侧大巴、轨道交通、出租车和私家车等多交通方式协同的运力匹配双层规划模型。首先，以出行时间、出行费用、准时度和舒适度4个指标作为特征变量构建了多交通方式选择效用函数。其次，综合考虑各交通方式的协同与服务水平特点，建立了运力匹配双层规划模型：上层模型以企业运营成本、旅客候车成本和碳排放环境成本三者之和最小化为目标，对公共交通线路的发车时间间隔、出租车到达率进行优化；下层模型基于随机用户均衡-Logit模型，在上层生成的运力配置方案的基础上，实现客流面向多交通方式的分配。再次，该文提出了一种改进的遗传算法以求解模型，通过嵌套连续平均算法与预搜索机制提高下层模型的计算效率，进而提升综合求解效率。最后，以北京大兴国际机场为例开展实证研究，结果表明：所构建的双层规划模型和算法能有效优化大型机场交通运力资源配置，从而达到优化陆侧交通结构、倡导绿色出行的目的。     

考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化

随着我国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。本文通过从机场、航空公司、空管三个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用Matlab对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580分钟至46 260分钟,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467 次减少至253 次,三个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

广州水上巴士换乘等待时间优化研究

提出了一种水上巴士换乘等待时间优化模型。在保证运营时间段与发船班次不变的情况下,协调各线路到达换乘站的时刻,建立了以总换乘等待时间最小为目标的换乘优化模型,针对该模型设计了遗传算法。以广州水上巴士西堤码头为例,用遗传算法进行求解,得出优化后的班次表。计算结果表明,通过协调线路在换乘站的到站时间,模型能有效减小总乘客换乘等待时间。所提出的遗传算法能更快地求出近似最优解,误差控制在可接受的范围。     

基于态势感知的滑行路径优化算法

为提高繁忙机场场面运行效率,以优化航空器滑行路径、减少航空器滑行延误时间为目标,通过分析滑行道的运行态势,构建了机场滑行路径优化模型,并提出基于态势感知的滑行路径优化模型求解算法.算例结果表明:基于态势感知的滑行路径优化算法与传统的先到先服务优化算法相比,航空器在整个滑行过程中的总运行时间下降了 5％.可见基于态势感知...     

基于随机需求的接运公交时刻表的鲁棒性优化方法研究

接运公交需求的随机性会对接运公交时刻表的编制与投入运营产生扰动影响. 为降低此不利影响,基于鲁棒性思想研究了随机需求下接运公交时刻表的优化方法. 随机接运公交需求的每一组实现为一个情景,情景目标值综合考虑乘客成本与运营成本的最小化. 以接运公交需求为随机变量,建立了接运公交时刻表的鲁棒性优化模型,模型综合考虑情景的期望值与偏差期望值最小化. 模型具有组合优化与随机规划特性,选用遗传算法进行求解. 最后给出算例验证了模型与算法的有效性. 算例结果表明随着偏差权重系数的提高,鲁棒性模型更倾向于降低随机需求带来的扰动.     

城市轨道交通接驳公交线路优化设计

城市轨道交通和常规地面公交之间的有效接驳是提高城市公共交通系统运行效率的重要环节。本文详细分析了接驳公交出行中乘客出行时间成本和公交车辆运营成本,以城市轨道交通接驳公交系统总成本最小为目标,考虑公交线路布局约束、乘客流量守恒约束,以及公交能力约束等,构建了城市轨道交通双边接驳公交线路优化模型,对接驳公交线路布局以及开行频率进行优化。根据模型特点,设计了人工蜂群算法。为了提高算法的计算效率和稳定性,采用了多种邻域搜索策略,且对算法的相关参数进行了校正。数值算例表明,人工蜂群算法可以很好地优化城市轨道交通接驳公交线路的布局,且在求解质量、计算效率和稳定性等方面都优于遗传算法。     

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。     

基于遗传算法的多服务模式公交优化设计

基于独立公交走廊需求特征,利用公交客流起点到终点(OD)数据,建立了以发车频率和公交车型为主要输出参数的多服务模式公交优化设计模型.针对模型求解的复杂性,应用遗传算法进行求解.最后,结合上海公交737路公交客流走廊数据给出了优化算例.结果表明,模型具有较强的实用性,能快速有效地求解出多服务模式的公交优化组合.     

考虑公交车内拥挤的区间公交优化设计

为满足公交客流走廊集聚的需求,研究了全程车和区间车形成的多服务模式公交优化设计问题.针对公交走廊需求特征,利用公交客流起止点(OD)数据,建立了双层优化模型,上层模型以发车频率和公交座位数为主要输出参数的公交设计研究模型,下层模型为经典的随机选择(SUE)模型,应用序列二次规划(SQP)算法求解模型.最后结合相关案例给出了优化算例,案例结果表明,模型具有较强的实用性,能够较好地反映公交车内拥挤对乘客出行成本的影响,能有效地提高公交走廊的运营效率.同时,模型通过输出不同站点上车在各站点能找到座位的概率,优化乘客选择不同公交出行的行为,均衡了公交客流,提高了车辆服务质量.     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率.为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法.以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明:两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人/(km/h).     

城市客运走廊公交行车间隔协调优化方法

为协调城市客运走廊公交线路运输能力,提出了一种公交线路协调调度模式,建立了以客运走廊运输服务效率最大化为目标、以公交基础设施通行能力限制和客运服务水平条件为约束的公交行车间隔优化模型.原问题转化为组合优化问题后,采用遗传算法进行求解.案例应用结果表明该方法有利于集约化配置客运走廊公交运能资源.     

接运公交车辆配置和发车频率的优化模型

为满足绿色公交节能减排的需求,在分析乘客出行行为、整合企业运营成本和量化污染气体排放量的基础上,构建了多车型接运公交车辆配置和发车频率的优化模型.采用确定式算法和计算机多重迭代模拟相结合的方法,求解非线性整数规划模型.计算结果表明：优化后的混合多车型方案,乘客出行成本、企业运营成本和CO₂当量排放量较单一的柴油车方案分别减少4.1%,1.1%和21.5%,证明了模型和算法的合理性和有效性.     

考虑区域交通信号配时优化的公交专用道线网规划

在公交专用道线网实际规划时,需要综合考虑交叉口延误与信号配时等因素的影响。为了使公交专用道线网规划更加合理,在考虑区域信号配时优化的条件下,以绿信比作为各个交叉口的信号配时优化变量,建立了双层规划模型,上层模型的目标函数是使网络的总出行时间最小,下层模型由交通方式划分模型、小汽车客流分配模型和公交客流分配模型3部分组成,并采用遗传算法对模型进行了求解,通过算例验证了模型的有效性。结果表明：在进行公交专用道线网规划时,交叉口的延误不可忽略;在考虑交叉口延误的基础上,对区域信号配时优化可进一步降低网络的出行总成本。     

快速公交车辆发车间隔与信号优先协调研究

研究快速公交车辆发车间隔与路口信号优先的协调优化问题. 针对快速公交全线路口信号选用定周期的优先感应控制方案,提出协调优化问题的衡量指标. 选用遗传算法提出发车间隔与信号控制参数综合优化的求解算法. 以北京的BRT1线为例,应用VISSIM仿真软件与VC++程序进行了算法实现. 实例结果表明:在不同的车速、发车间隔、信号控制方案的组合下,经过优化可以有效提高车辆的速度和准点率,实现真正意义上的公交优先.