城市轨道交通车站客流仿真中的事件驱动模型

利用多智能体(Multi-agent)仿真技术对轨道交通车站设计方案、客流组织方案进行评估是一种科学有效的方法.在对"客流事件"、"服务流程"及"乘客流"进行定义的基础上,利用三种"元事件"以组合的方式构建了七种"客流事件",从而实现了一种能够描述客流在车站内的复杂行为的统一模型.大量仿真实验表明,此模型不但能够显著降低建立仿真项目的工作量,并且更加真实地反映了乘客在车站内的行为习惯.此外,模型还具有良好的可扩展性,易推广到其它场景,如大型体育比赛(奥运会、世界杯)、大型展览会(世博会)等条件下的观众疏散、交通组织等领域.     

基于时刻表的轨道交通网络动态配流模型研究

目前轨道交通配流问题的研究多以静态为主,难以描述乘客流量的动态变化特征,而轨道交通的网络化和基于时刻表的运行方式使得应用基于时刻表的动态配流方法研究轨道交通网络上的流量变化成为顺理成章的事,本文正是研究了轨道交通网络上的基于时刻表的动态配流模型.首先根据轨道交通网络的运行特点建立轨道交通的时空网络,表示并分析了时空网络上路径和路径费用的组成.然后建立了轨道交通时空网络上的均衡配流模型(user equilibrium),并通过相继平均算法(MSA)对模型进行求解,在传统的Dijkstra算法的基础上改进了最短路径的搜索方法.最后通过北京轨道交通网络的局部线路对本文的模型和算法进行了验证.     

基于排队博弈的网约车服务模式选择研究

针对网约车独乘市场(仅提供独乘服务)与混合市场(同时提供拼车与独乘服务),分别构建了订单排队长度信息不可见与信息可见情形下乘客与平台之间的排队博弈模型,推导了两类信息情形下的乘客均衡策略与平台最优定价策略.研究结果表明:当市场规模较小/较大时,平台向乘客隐藏/披露订单排队长度信息有助于提升收益;引入拼车服务并不总是有利于平台提升收益,在市场规模较小时应取消拼车服务.研究结论揭示了信息披露策略与服务模式选择对平台收益的影响,能够为网约车平台的运营管理提供启示.     

整合运营下的轨道交通发车间隔及票价模型

为了分析公共交通整合运营模式给乘客带来的效益,对此条件下的轨道交通的最优发车间隔和票价进行了研究.采用分析优化方法,探讨了公共交通的实际乘客需求及票价成本收益,并以此为基础建立了以社会福利最大化为目标的发车间隔和票价综合优化模型,确定该模型为非线性约束最优值规划,应用可行方向法对模型进行了求解.结合算例讨论了模型的可行性和稳定性,并分析了轨道交通发车间隔和票价变化对目标函数值影响的灵敏度.     

基于ITSM的多攻击点目标优先级排序

针对多攻击点目标优先级排序问题,首先建立了基于属性测度线性加权的目标优先级排序模型;然后通过对战术重要性标绘的改进,提出了一种新的目标优先级排序算法,并将其扩展到多点攻击场景。单点攻击和多点攻击不同场景下仿真实验表明,所提算法明确反映了各属性测度与目标优先级的非线性关系,较之多属性测度线性加权法和战术重要性标绘更加适应实际战场态势需求。     

引入信号装置的地铁安检反恐博弈模型

地铁运输面临着提高安检通过效率、加强地铁安全及降低乘客安检成本的需求权衡.通过在安检处加载可诱导潜在袭击者执行"主动丢弃"策略的信号装置,构建了地铁安检部门与潜在袭击者之间的地铁安检反恐博弈模型,实现了对安检通过效率的动态调节,基于对乘客淤滞风险的研究,提出了客流淤滞分级响应机制,并得出了安检部门的策略触发条件.通过分析得出,当潜在袭击者自弃效用低于预期时,安检部门应执行"更新较强信号"策略;当自弃效用高于预期,但安检通过效率低于预期时,应执行"更新较强信号"策略;当自弃效用和安检通过效率均高于预期时,应执行"更新较弱信号"策略;当自弃效用和安检通过效率均满足预期时,应执行"不更新"策略.加载信号装置并引入客流淤滞分级响应机制后,乘客的淤滞量明显变小、排队成本大幅下降、乘客安检成本显著降低.     

IEEE 802.11e无线局域网中改进信道接入的简单策略

针对IEEE 802.11e在高负载下性能降低的问题,提出了一种改进信道接入的策略,这是一种不需要通过实时测量来估计网络状态的简便策略.该策略根据竞争窗口(CW)的大小改变各业务流的仲裁帧间间隔(AIFS),从而使各业务流能适应网络状态动态调整其优先级,同时结合减慢CW在成功传输时更新速度的措施以降低高负载下的冲突概率.仿真结果表明该策略不仅能提升各优先级业务流的吞吐量、时延和抖动等性能,而且能改善高负载下各优先级业务流之间信道的不公平分配,明显减轻了低优先级业务流的饥饿现象,同时提高了相同优先级业务流的公平性.     

基于支持向量机方法的轨道交通乘客旅行时间短时预测方法研究

目前,北京市已建成总长456km的轨道交通网络,41个换乘枢纽,已基本形成网络化运营,轨道交通在北京公共交通系统乃至城市交通系统中发挥越来越大的骨干作用. 同时,由于北京城市空间调整,城市交通出行活动中心有随城区扩展外移之势,轨道交通出行旅行时间越来越受到关注. 因此,本文研究基于历史数据的轨道交通乘客旅行时间预测方法,引入支持向量机回归模型,并针对预测算法中模型参数的选择问题,提出基于遗传算法的预测模型参数寻优算法,用以提高预测精度. 最后选取实际轨道交通运营线路的动态信息进行计算,预测结果误差小于10%,获得了较高的精度. 生成的旅行时间预测信息,通过乘客信息系统的发布,能够有效减少旅客换乘走行与等待时间,均衡网络客流分布,提高轨道交通网络运营效率.     

伴随修理中的维修任务调度策略

伴随修理是一种重要的维修保障形式, 合理地调度维修任务将提高伴随修理的效率, 进而将提高作战单元的作战效能. 应用离散事件仿真方法对伴随修理中的维修任务调度策略进行了研究. 首先, 对伴随修理及维修任务调度策略进行了探讨. 其次, 建立了装备作战单元伴随修理的仿真模型. 最后, 应用仿真模型对几种维修任务调度策略进行了仿真评估, 并分别对 平均故障间隔时间(MTBF)、任务持续时间、抢占资源、优先级更新方式的影响进行了分析. 仿真结果表明, 应尽可能 允许重要维修任务抢占所需资源, 调度过程中优先考虑重要的维修任务, 在故障频繁的时候使用"改进的先到先服务(MFCFS)"策略, 故障不频 繁的时候使用"改进的最小处理时间(MSMPT)"策略, 比较可靠的策略是"改进的预测最早完成时间(MEETOC)"策略.     

基于回卷恢复的容错硬实时系统可调度性分析

在硬实时系统中,由于任务超时完成将会导致灾难性后果,因此硬实时系统必须具有实时性和可靠性保障。为了提高硬实时系统的容错能力,基于回卷恢复模型提出了允许容错优先级提升的分配策略。为了获得系统中容错优先级分配的最佳策略,基于任务最坏响应时间的可调度性分析,提出了一种最优的容错优先级配置搜索算法(fault tolerant priority configuration search algorithm, FTPCSA)。该算法能够将搜索空间由O(n!)减少到O(n2)。最后给出了该算法的最优性证明。经过深入分析和实验证明,允许容错优先级提升的分配策略能够在容错优先级继承策略的基础上,进一步提高系统的容错能力     

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.     

城市轨道交通线路票价策略优化

票价策略是城市轨道交通经营定位决策的重要组成部分,是吸引客流和取得适当客流市场份额的关键因素,对城市轨道交通的经营状况和竞争能力起到决定性的作用.将城市轨道交通票价策略划分为票制方案和票价水平两部分,票制方案包括单一票制、计程票制和计站票制等.提出了基于客流弹性需求下运营企业的列车开行决策,对各种票制下的票价策略优化进行了全面考虑,建立了以包含客流需求和运营效益在内的社会利益最大化为目标函数的轨道交通线路票价策略模型.根据模型特点,设计了模拟退火算法求解.以长沙地铁2号线为例,计算得出了各种票制下的最优票价策略和实用票价策略.对票价策略进行了综合分析,给出了长沙地铁2号线的票价建议方案.     

基于社会力模型的机场旅客排队模型

航站楼旅客出港排队服务流程研究,对航站楼根据实际运行情况配置资源、提高旅客满意度至关重要。对此,提出一种对旅客出港排队流程分析仿真的新方法。首先,通过优化社会力模型构建航站楼排队仿真模型。然后,运用Anylogic软件对南京禄口国际机场T2航站楼出发大厅旅客安检排队服务流程进行仿真。最后,通过仿真数据分析了优化模型和传统模型的运行结果差异,表明两种模型安检通道利用率和实际运行情况无明显差异,均高于96%;但优化模型队列平均长度明显小于传统模型2~3人,旅客排队等待时间及在安检系统中花费总时间的均值均明显小于传统模型100 s左右,更符合安检区域高峰时段的实际运行情况。     

基于客票数据的城际铁路出行方式选择行为研究

随着高铁快速发展,旅客城际铁路出行具有更多类型客运列车可供选择.基于铁路客票数据,以成渝交通廊道为例,应用离散选择模型研究城际铁路出行中以高铁和普速列车作为选择对象的出行方式选择行为.根据客票出行大数据构建人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、出发日期与时段、发车频率、距离等特征变量并融合百度指数数据,以一种新视角建立出行方式选择定量分析模型.结果显示人口统计学特征、购票渠道、社会阶层与地位、发车频率、出发日期与时段、出行目的、距离等变量显著影响旅客选择行为,能够对旅客城际铁路出行方式选择进行有效预测.研究设计为出行方式选择行为分析提供新思路,丰富了数据驱动下的交通出行选择研究.     

考虑拥堵传播的轨道交通车站站台承载人数研究

掌握拥堵传播条件下的轨道交通车站承载人数变化规律,是提高城市轨道交通系统安全保障能力的基础。从人、站、车多子系统角度出发,结合客流、站台及列车多属性特征,建立基于系统动力学的城市轨道交通车站承载人数计算模型。设计多组别灵敏度仿真分析实验,从多角度分析站台承载人数影响因素。结果表明,拥堵传播与正常条件下车站承载人数变化情况具有较大差别,列车发车间隔、乘客进站速率和去向比例对车站人数变化情况影响较大,列车到站间隔影响相对有限。研究结果可以为特定客流特征车站制定客流组织策略提供科学依据。     

城市轨道交通站点对常规公交客流的吸引范围

分析城市轨道交通站点公交客流吸引范围的概念,利用聚集效应理论建立客流吸引范围模型,还运用该模型进行实例分析,得到不同类型轨道交通站点对常规公交客流的吸引范围,对充分利用区域资源、把握区域出行特征、提高城市公共交通的运营效率具有重要的指导意义。     

基于复杂网络的城市轨道交通网络中心性研究

城市轨道交通车站在网络中承担着乘客集散和连通区间的重要作用,如何有效评估其在客流网络中的影响力是研究网络结构优化和降低运营风险的重点。基于复杂网络理论,以车站为研究对象,通过建立网络客流分配模型,结合轨道交通智能卡数据提出城市轨道交通网络车站客流的集聚程度指标和3个客流中心性指标。将研究方法应用于北京市地铁网络,识别出了北京地铁的重点车站并且系统性分析了北京地铁早高峰客流现状,为地铁网络运营提出意见。     

考虑换乘费用的城市公交网络随机用户均衡配流模型及算法

文章在引用增广公交网络的基础上,考虑换乘次数对乘客出行时间的影响,引入换乘次数惩罚因子,给出了计算换乘费用的方法,并给出了乘客在公交出行中包括步行时间、等待时间、乘车时间和换乘时间以及换乘惩罚在内的路径费用. 在此基础上,构建了随机用户均衡模型来描述城市公交O-D需求在网络上的分配问题,证明了模型的最优解满足平衡条件,采用改进的MSA算法对模型进行求解. 最后,用一个简单算例验证了模型及算法的可行性和有效性.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。