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。     

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...     

面向协同调度的公交时刻表鲁棒优化模型

为实现公共交通网络协同调度,以网络内总换乘负效用最小为目标,构建了考虑公交车辆运行随机性的时刻表鲁棒优化模型.线路间换乘衔接关系、公交车辆首站计划发车时刻、站点间运行时间和站点处停靠时间为模型主要输入参数,用于求解各线路首站计划发车时刻最优偏移量.由于所建优化模型为非凸规划模型,设计了包含蒙特卡洛仿真方法的遗传算法以获取模型近似最优解.最后,基于算例验证了公交时刻表鲁棒优化模型与遗传算法的可行性.结果表明,与现有时刻表相比,优化后时刻表可减少约22%的总换乘负效用,能有效改善公交网络内换乘服务.此外,与枚举算法求解结果的对比分析验证了遗传算法可行且高效.     

基于差异化换乘感知的轨道交通末班车衔接优化

末班车衔接优化中难于协调的两个关键因素是最大限度减少换乘乘客等待时间和尽可能避免乘客换乘失败.针对末班车时段,重点考虑乘客对换乘满意度的差异化感知,分析换乘站乘客换乘过程及列车接续过程.选取各线路末班车时段内第一趟列车的发车时间为决策变量,以乘客换乘感知费用总和最小为目标,构建全网条件下末班车时段多趟列车的时刻表衔接优化模型,设计多种群遗传算法进行求解.以成都市轨道交通网络为例,对模型及算法进行应用与验证.结果表明:与现有的轨道交通末班车衔接方案相比,通过采用本文提出的模型及多种群遗传算法,成功换乘客流量增加了3.1%,乘客换乘感知费用总和减少了29.7%,有效提高了末班车时段列车接续效果,为网络化运营组织提供重要依据.     

公交车调度优化模型

建立了关于公交车辆调度的优化模型，并给出了两个起点站的发车时刻表，既考虑了乘客的利益又兼顾了公交公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间和长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司的利益，在对乘客的利益作考虑时，得出乘客的等待时间的长短是衡量乘客利益大小的合理指标；在对公司间段上，各站点的上下车人数服从一定的概率分布，由此建立起关于发车时间间隔的动态模型，可以得到该线路所需总车辆为66辆，并且根据实际情况，制定出了一个便于操作的全天公交车辆调度方案，即起点站发车时刻表，为了设计更好的调度方案，也给出了一些收集数据的建议，并且在本模型所存在的不足提出了改进的方向。     

考虑换乘客流的城轨应急接运公交调度优化模型

针对突发运营中断下城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续问题,考虑换乘客流的脉冲性特征,提出应急接运公交时刻表和行车计划综合优化模型.首先,分析城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续关系,引入乘客容忍度判断接续是否有效.然后,建立双层规划模型,上层为时刻表优化模型,以换乘等车时间和换乘失败人数最小为目标,下层为行车计划优化...     

基于服务可靠性的公交到站时刻表编排与评价

建立了利用公交历史数据进行公交到站时刻表编排的优化模型,以提升乘客按时刻表出行的搭乘成功率,减少等待时间,改善出行体验。首先,提出了服务可靠性的概念来表示乘客根据时刻表候车能成功搭乘的概率,并基于此引入了历史百分位到站时刻作为参考时刻;然后综合考虑等待时间、运行时间等约束条件,以最大化服务可靠性构建了到站时刻表编排模型,并利用乘客搭乘成功率、平均等待时间等指标来对模型进行评估。最后,选取广州市某公交线路进行了实例验证,并与传统方法进行了对比分析。结果表明,模型编排的到站时刻表能明显提高乘客的搭乘率,减少乘客平均等待时间。     

考虑路网拥堵状态的电动公交调度双阶段优化模型

为使公交到站时间符合计划时刻表,该文统筹考虑实时路网状态及客流需求,建立电动公交调度双阶段协同优化模型。路网轻微拥堵时,构建以提高公交服务水平与降低运营成本为目标,以电动公交续航里程与充电时间为约束的优化模型,运用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解,得出优化后发车间隔;路网严重拥堵时,构建全程车与区间车组合调度模型,运用模拟退火算法求解,得出组合调度发车时刻表。基于北京市361路运营数据对模型进行验证。结果表明,在满足客流需求且不增加运营成本的前提下,该文模型能够显著提升乘客满意度,公交准点率提高82.38%,乘客平均候车时间减少182.2 s。     

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。     

公交车调度优化模型

提出了制定一条公交线路车辆调度方案的优化数学模型，该模型计算了乘客在车站等候的时间内所可能创造的财富——社会效益，并将乘客因候车而丧失创造该财富的机会看成一种社会成本，对车辆调度方案的评估时，不仅考虑了公司运营成本，而且考虑了相应的社会成本，因此，该模型制定的调度方案兼顾了公司利益和社会效益，最后将实际的统计数据带入模型，给出一个车辆调度发车时刻表的优化方案。     

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NSGA算法的公交车辆调度优化模型

公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.     

公交车发车间隔与排队长度的研究

对于确定的行车路线,利用随机变量描述公交线路中的行车时间,需要进一步考虑的问题是利用随机过程的知识建立乘客的排队模型,各个站点的队长可用泊松过程在相继到达车辆的时间间隔上的增量来描述。在不同的发车间隔假定下,考虑每个站点在相继到达的车辆间隔内,平均排队长度与发车间隔的关系。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大，对城市轨道交通的需求日渐增长，对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求，以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标，建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法，设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案，并通过算例分析验证其可行性。结果表明，该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

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.     

公交车调度的优化模型

以公交车线路运营系统为背景,提出了各站上、下车人数分布的数学模型,并以此模型为基础,为公交车线路运营的调度问题,提供了一种较好的解决方法。本文以公交公司运营的总车辆数最小为目标,以运营过程中满足各方需求的车辆数为约束条件建立了优化模型,模型实现了对线路运营进行评估和优化公交车配置.既考虑了乘客等车的社会成本又兼顾了公交公司的利益,方法易于操作,具有较大的实际应用价值。