考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型

针对城市公交发车间隔优化时对公交运行过程描述不够全面、未充分考虑乘客时间成本的问题,提出了考虑乘客时间成本的城市公交发车间隔优化模型.首先,在详细分析能够体现公交车辆运行特征的不同时段与站间的运行速度、站点停站时间、上车人数、下车人数、滞留人数以及新增候车人数等变量或参数基础上,建立车辆运行约束和乘客人数约束,将包含等候时间和在车时间的乘客平均出行时间作为出行成本、车辆平均满载率作为公交企业载客成本,以乘客出行成本与公交企业载客成本之和最小为目标建立发车间隔优化模型.然后,使用软件Pycharm中scikit-opt代码库调用遗传算法求解模型.最后,以北京市848路公交上行线路早高峰8:00—9:00时段为例,求解其理论最优发车间隔,结合运营实际确定实际最优发车间隔及总成本.研究结果表明：考虑乘客时间成本后的发车间隔较实际发车间隔,乘客平均出行成本降低9.09%,公交企业载客成本上涨0.57%,乘客与企业总成本下降约3.01%,提出的模型可行有效.     

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...     

确定型公交时间表分配

基于分配问题的基础时间表是对一个给定起,迄点及到达,离开时间信息的乘客找到一个最优路径,确定型公交分配在确定最佳路径时不必使总消耗时间最小化,而是使用权因和非时间费用因素。因此,算法是根据时间确定路径的可行性并根据费用业确定路径的吸引力而进行的。     

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.     

考虑公交发车频率的信号优先控制方法

首先建立了发车频率、信号周期与不同落点数目的关系模型，并分析了不同落点数目对信号优先控制效果的影响．研究发现当落点数目为1或2即发车频率与信号周期或1／2信号周期成整数倍关系时，信号优先较易实现，且优先策略对社会车辆的影响较小．针对落点为1的情形，以公交车均延误最小为目标研究了落点最优位置模型和多申请下的优先控制模型．对落点为2的情形，提出了调整绿信比和设置重复绿灯相位的控制方法．应用Vissim进行的仿真分析表明，所提出的控制方法在降低公交车均延误和车头时距波动性方面具有显著效果，并能够较好地处理多申请下的信号优先．     

考虑实时需求的需求响应式公交调度方法研究

本文在车联网平台下进行需求响应式公交的调度方法研究,为出行者提供提前、实时双重预约模式下的高品质运输服务。首先进行调度目标和方法设计,然后平衡供给与需求两方的利益,充分考虑乘客多样化的出行需求,建立静态和动态两阶段的调度模型,分别运用遗传算法和精确算法对模型进行求解。最后,在实例分析中运用2种不同车型验证了所构建调度方法和模型的有效性。结果表明:载客量较大的车型所带来的综合效益较优,但载客量较小的车型能更好满足乘客的乘车时间要求。     

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.     

考虑乘客滞站的相交线路公交时刻表优化模型

为了分析公交线路发车时刻优化问题,本文以相交且发生换乘的两条公交线路作为研究对象,在考虑乘客滞站的前提下,以候车总时间、换乘等待时间和非换乘乘客候车时间最短为目标函数,构建公交时刻表优化模型。并选择了呼和浩特市4路公交“金隅环球中心至医科大学附属医院”段、78路“呼市公交公司至赛罕区教育局”段两条线路作为研究对象,利用构建的优化模型通过遗传算法进行求解。结果显示：应用本文提出的公交时刻表优化方案,乘客换乘等待时间和乘客总候车时间分别节省了18.1%和10.7%。可见,本文提出的优化模型可以有效提高相交线路的运行效率。     

基于结构方程模型的定制公交乘客满意度分析

为解决乘客对定制公交满意度缺乏定量描述方法的问题,基于美国顾客满意度指数模型(ACSI),以感知质量、感知价值等6个核心潜变量描述乘客对定制公交的使用感受,构建定制公交乘客满意度模型,并利用结构方程模型对各潜变量与定制公交满意度之间的影响关系进行定量分析。通过问卷调查的形式探究了重庆市中小学生定制公交乘客满意度的影响因素,结果表明：乘客期望(-0.34)对乘客满意度具有负向直接影响,其余变量对乘客满意度均为正向影响,其中感知质量(0.83)、感知价值(0.42)对乘客满意度的影响最为显著;乘客满意度对乘客忠诚存在直接影响关系,直接影响效应值为0.56,说明乘客满意度越高,继续使用或推荐他人使用定制公交的意愿就越强烈。     

考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化

为提高常规公交的出行服务质量,建立了考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化模型.通过量化车内拥挤状态,给出各拥挤状态下的乘车成本;建立了线路各区间的拥挤状态转移函数.考虑乘客的车内拥挤状态感知,建立站点乘客随时间的上下车数量的度量模型;构建乘客出行成本度量模型,以乘客出行成本与车辆运营亏损之和最小化为目标函数,建立了公交弹性发车间隔优化模型;并设计遗传算法对模型进行求解.结果表明:优化模型能够有效降低出行成本.模型对等待成本有着“补短板”效果,对乘车成本有着“削峰”效果,即通过增加乘客到站量小站点的等待成本,降低乘客到站量大站点的等待成本,削弱乘车成本峰值的手段,达到总成本最低的效果.     

考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求,同时缓解路网过饱和问题,提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则,标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数,以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标,建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解,以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明,定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果,模型和算法具有一定的可行性。     

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.     

随机需求下定制公交站点及路径动态优化模型

针对定制公交的站点及路径动态优化问题,分析定制公交特性,结合复杂网络理论与动态需求特征,对站点进行重要度评估,并按照重要度高低进行排序,筛选出前50%与前70%的站点作为路径寻优时考虑的停靠站点.以最大服务率和最小动态行程时间为综合目标,以最大载客量、运营成本、行程时间为约束,建立随机需求下的定制公交动态路径优化模型.对A~*算法进行改进,综合动态行程时间与乘客需求作为当前节点到达终点的估计代价求解目标函数.以福州市为例,检验模型和算法的有效性.结果表明,模型与算法能够在随机需求下对定制公交停靠站点按重要度进行动态筛选并优化动态路径,且按照站点重要度前50%进行筛选得到的路径结果优于前70%.     

一种考虑旅客需求评估客运票价的经验模型

介绍了客运价在客运市场所处的地位和作用,以广东省客运站的广州－东莞运线为例,介绍了LOGIT模型在评估乘客选择直达快车和普通班车分担率时的使用情况,并在多条客运路线上,通过对LOGIT模型计算评估所结果和实际情况相比较,确定了LOGIT模型在评估客运需求预测的实用价值。     

基于公交可达性的公交站距优化方法

提出了在公交运营成本、乘客舒适度等众多约束下提高公交可达性的公交站距优化方法.对公交可达性给出了新的度量方法,该方法分别以公交运营速度和公交客流量衡量空间可达性和时间可达性.利用公交站点覆盖面影响系数和潜在公交客流量,研究公交站距对公交客流量的影响;通过分析公交运营速度与公交站点停留时间、公交车加减速次数等因素的内在关系,研究公交站距对公交运营速度的影响.以秦皇岛公交线路为实例,结果显示提高公交可达性的有效途径是使用不大于5 min的低发车间隔,无论公交客流量大小,最优公交站距都可以保持在600 m以下;而对高发车间隔,公交站距在900～1 400 m才能获得较高的可达性,而相比低发车间隔,公交可达性显著下降.     

基于人工智能原理的大学课表编排模型

针对涉及因素多、结构复杂的大学课表编排问题,文章采用人工智能及专家系统的知识,成功地构造出大学课表编排的数学模型及有关编排算法。对排课的死锁问题进行了有效的处理,并用Ｆｏｘｐｒｏ实现了课表的自动编排,运行效果良好。     

基于双层规划模型的多时段公交专用道优化设计

设置公交专用道是解决城市拥堵问题的一种有效的措施,但是在设置公交专用道的同时会占用私家车的路权,减少私家车的道路通行能力,从而影响整个交通网络。为了对多时段公交专用道进行布局优化,考虑从整个交通网络出发,以网络中私家车和公共汽车总出行时间最小作为目标函数来建立双层规划模型求解最优的公交专用道布局,双层规划模型通过遗传算法进行求解。最后采用了算例进行了实例分析,验证了算法和模型的有效性,并分析了多时段情况下网络采用不同OD需求下的公交专用道优化布局。研究结果表明：采用双层规划模型在对多时段的公交专用道进行布局优化时,为了得到最优的公交专用道布局,需要道路网络将公交专用道开放时段内网络中每个小时的OD需求量作为网络的输入。     

轨道交通与常规公交换乘优惠模型

为给公共交通票价票制的整合提供决策参考,从理论上研究了轨道交通与常规公交换乘优惠问题。根据福利经济学理论,分析了轨道交通与常规公交运营协调系统的消费者剩余和生产者剩余;并以社会福利最大化为目标,建立了换乘优惠的非线性规划模型,同时给出了模型求解步骤,以确定轨道交通与常规公交运营协调方向、换乘优惠率、同步发车间隔和车辆衔接富余时间等决策变量。结合算例,对比分析了协调控制情况下换乘优惠实施前后换乘网络的运营效果。结果表明,实行换乘优惠能增加整个运营系统的社会福利,其中消费者剩余和生产者剩余分别增加了7.13%和2.95%。     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

基于公交运行数据的到站时间填充方法

公交实时到站数据是乘客出行行为分析的基础,但是现有公交运行数据存在到站时间缺失问题。以公交实时到站数据为基础,结合公交车辆的运行特性以及拥堵传播特性,建立考虑多因素加权的多项式插值方法,对公交车辆的到站缺失数据进行填补。填补后的到站时间能够更详细地描述车辆运行过程,得到更精确的车辆到站间隔。应用该方法对北京市地面公交运行数据进行补全,得到了修正的时刻表,并对公交运行间隔与串车现象进行分析。