基于演化博弈的民航旅客群体性事件处置策略

为研究民航旅客群体性事件处置策略,通过演化博弈的相关理论,对各航空公司之间的博弈过程进行分析,从而建立航空公司处置策略模型.并在此基础之上,以某机场航站楼为仿真对象,运用仿真软件来模拟航空公司不同处置策略的作用效果.仿真结果表明,随着延误时间的增加,以及之前干预措施等因素的影响,航空公司工作人员的干预时机及次数均会影响整体的控制效果,因此合理的处置策略能够有效防控旅客群体性事件.     

面向群体性事件的三方两两博弈演化模型

为更好地应对航班延误引发的群体性事件,以机场、旅客、航空公司为群体性事件的博弈主体,明确各个主体在群体性事件中的策略选择,分析其对于群体性事件的影响机理。并基于演化博弈理论,利用复制动态方程,构建三方两两博弈演化模型,采用三个两方博弈模型对航班延误的旅客群体性事件进行分析。在航空公司与旅客、机场与旅客两个博弈模型中,多数情况下,博弈双方在多次博弈后会调整各自的策略,形成一个循环的闭合博弈圈。在机场与航空公司的博弈模型分析中,引入了契约下的核战略的囚徒困境,并得出结论：博弈双方会同时积极应对旅客群体性事件。     

基于动态博弈的航空公司延误处置策略研究

为优化航班延误情景中航空公司的价格策略,提高延误服务策略对旅客服务需求的响应水平,进而提高航空公司的竞争力,在考虑旅客社会属性和出行特征的基础上构建基于动态博弈的航空公司延误处置模型,应用劳斯-赫尔维茨(Routh-Hurwiz)定理分析博弈系统的稳定性,同时,运用Matlab仿真软件模拟不同参数组合条件下系统的动态演化过程和竞争态势,研究航空公司价格策略与延误服务策略对航空公司旅客流量变化和平均利润的影响.仿真结果表明,适当缩短博弈周期可规避竞争风险;考虑旅客属性特点及结构特征将促使航空公司制定更符合自身定位的价格策略及延误服务策略.     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复研究

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

公安机关在群体性事件中的角色定位和处置策略

处置群体性事件是公安机关维护稳定的一项严峻任务。公安机关在处置群体性事件时,可先界定事件的类型,并根据不同性质的事件参与者以区分对待,坚持打击少数、团结和教育多数。在现实工作中,公安机关如能明确自身在处置群体性事件中的角色定位,合理制定处置策略,将可能得到事半功倍的效果。     

基于排队网络的航站楼旅客规模预警方法研究

延误、取消等不正常航班事件严重影响了航空公司正常运营管理,一方面航空公司需要耗费大量资源应对延误等情况,另一方面不正常航班可能导致群体性冲突事件,带来重大的安全隐患。针对航站楼到达旅客的瞬变行为,建立开放式排队网络模型,分析航站楼到达旅客人数在瞬变行为下排队网络的性能指标,利用国内某航站楼旅客统计数据进行验证。实例验证表明:不正常航班发生后,通过排队网络模型计算并观察各节点人流,可以控制节点旅客人数,以减少因人数滞留过多而引发的群体性安全事件。     

旅客心理和服务需求的调查与思考

不同层次的旅客在旅行中有不同的服务需求。在市场经济条件下，要创新服务理念和服务管理，实现新的服务特色和个性化服务，使旅客有舒适感，提高旅客满意度，赢得更多的市场份额。     

基于旅客选择行为的航班时刻优化模型研究

为了使航空公司按照旅客的需要制定科学合理的航班计划,进一步提高旅客对航空公司的满意度,分析了航空旅客选择特性及对航班计划的影响,介绍了旅客计划延误成本的概念,并运用科学的方法建立了基于旅客选择行为的航班时刻优化模型,为航空公司进一步优化航班计划做了探讨。     

基于神经网络的铁路旅客满意度研究

针对铁路客运的现状,通过分析影响铁路旅客满意度的主要因素,确定铁路旅客满意度的评价指标体系,并利用神经网络技术,设计了一个基于神经网络的铁路旅客满意度评价模型,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价,对提高铁路旅客满意度,进一步完善铁路客运工作具有一定的借鉴意义。     

民航特殊旅客服务质量提升策略研究——以潍坊南苑机场为例

改革开放以来,我国民航业快速发展,民航旅客数量持续增加,特殊旅客规模不断扩大,加强和改进特殊旅客服务,对机场核心竞争力的提升具有强化效果。本文通过分析我国民航业发展情况,识别特殊旅客服务质量提升的重要性,梳理相关研究,立足服务质量理论和顾客满意度理论,以潍坊南苑机场为例,通过文献分析法、调查问卷法、实地调研法、深度访谈法等定性与定量相结合的研究方法,分析潍坊南苑机场特殊旅客服务质量现状,梳理潍坊南苑机场特殊旅客服务质量现存问题,并提出改进策略。     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流鲁棒优化研究

研究了客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流问题。构建了城市轨道交通线路协同限流确定性模型，在此基础上，基于情景分析的鲁棒优化方法，采用具有已知概率的情景集描述客流需求的不确定性，将此模型扩展为含不确定因素的鲁棒优化模型，对每个时段每个车站的最佳进站量进行了求解，达到在保障运营安全的同时使站外的滞留人数最少的目的，并以北京地铁八通线为例对模型进行了验证。通过将确定性模型与鲁棒模型进行对比发现，鲁棒模型能降低限流策略对不确定客流需求的敏感程度，使不同需求情景下的滞留人数保持在可接受的范围内。     

运行延误下地铁换乘站多线协同客流处置方法

提出列车运营条件下城市轨道交通换乘站多线协同大客流处置方法.首先分析了换乘站站台客流构成及其变化规律,基于对乘客整体影响最少的目标构建多线协同大客流处置模型,满足站台乘客安全约束,然后利用遗传算法求解得出合理的相邻线路列车跳停方案.最后以实际换乘站为背景,进行案例验证分析,说明该模型的应用过程,并表明模型具有有效性.     

基于LOGIT和系统动力学的客运专线运量预测模型

客运专线运量预测对于制定旅客列车开行方案起决定性作用. 针对客运专线的特点,分析了不同层次旅客的出行需求,建立了系统动力学模型,并对郑西客运专线日客流量进行预测. 通过与近年该客运专线客流结果比较分析,发现模型预测结果与实际客流以及LOGIT预测结果非常接近,验证了模型在运量预测方面的合理性.     

综合客运通道设计的双层规划模型及算法

描述了综合客运通道的网络结构,分析了通道内旅客出行的广义费用函数,将运输成本、安全性、舒适性等服务属性作为出行阻抗的度量因素,以添加新的旅客运输方式为手段来优化旅客运输网络,设计了综合客运通道离散型网络优化设计问题的双层规划模型,上层模型以网络容纳的OD需求量最大为目标,下层模型为用户平衡问题.采用分支定界法对模型进行求解,并通过算例证明了模型的有效性.根据结果比较各方案的单位投资额所引起的网络容纳OD需求增加量,进一步从投资效率角度解释了方案的优劣,分析表明,该模型和算法能够得到综合客运通道网络优化设计的最优投资方案,为建设决策部门提供定量的决策支持.     

基于滚动时域控制的轨道交通车站单站限流策略研究

针对部分高负载节点车站存在站台拥挤的问题,建立数学模型优化乘客的平均等待时间,制定相应限流策略。以乘客在车站各处的等待时间最小为优化目标,进站口单位时间的限流人数作为决策变量,通过乘客在车站中不同位置的行为特征,制定站台容量、列车容量、限流区域3个约束条件,同时设计了基于滚动时域控制的算法进行模拟计算。结果表明,该算法较于一般的限流策略,在超限次数和超限人数上都有较大优势,能够在保证站台安全性的前提下,在繁忙时期有效减少超限次数,站台超限人数降低9%,并将乘客出行的总延误时间降低11%。该研究可为城市轨道交通限流提供有效参考。     

基于Flexsim二次开发的综合客运枢纽仿真

为使Flexsim更适用于综合客运枢纽仿真,应用3DMAX的纹理映射及细节层次技术（LOD）对Flexsim进行二次开发,运用面向对象离散虚拟现实仿真技术,对某城市综合客运枢纽站进行仿真,实现综合客运枢纽系统作业全过程的可视化虚拟现实3D动态演示。借助Flexsim仿真平台的数据统计分析功能,以公路客运枢纽站客流量为变化参量,研究其对于候车室状态的影响。仿真结果表明：当人流发生器参数泊松分布的均值为8时,候车室通行顺畅;均值为5时,有部分旅客不能及时上车,须排队等待,最终造成拥堵。通过对8、7、6、5这4个均值进一步分析表明：在实际运营中,该枢纽站最大日均旅客发送量可达12 300人次/d。     

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.     

基于人工智能系统的地铁收益优化与分时定价理论研究

目前,地铁在高峰期存在车厢内客流量大、过度拥挤等问题,且城市地铁运营收益状态存在较大改善空间。为此,本文从收益管理和拥挤定价角度出发,采用SP调查和数据挖掘等研究方法,在对乘客心理和行为分析的基础上,研究构建基于人工智能系统（Agent）仿真模型的地铁分时定价机制。尝试将收益管理应用于地铁定价策略中,为实现提高地铁服务性和经济性的双赢目标提供建议和对策。结果表明：3种不同收入人群乘客Agent的转移率随时间而变化,转移率因票价上涨而增加;而且地铁票价涨幅过大会导致一部分乘客转移到地面公交系统。可见地铁的分时定价能有效分散客流,降低满载率。