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.     

综合客运枢纽内各方式协调调度模型研究

以乘客费用最小为优化目标, 以各种客运方式（地铁、轻轨和常规公交）的发车间隔为决策变量, 以各方式的车辆配置及各方式间的运能匹配为约束条件, 建立了综合客运枢纽各方式协调调度模型, 利用Matlab遗传算法工具箱对模型进行求解, 并以北京市西直门综合客运枢纽为例对模型进行了验证. 结果表明实施协调调度后乘客费用显著减少, 已建模型能够较好地解决枢纽内各方式间的协调调度问题.     

基于组合优化算法下的校车发车时间问题研究

以校车调度为研究对象,采用非线性动态组合优化的方法,以包含校车运营成本和学生出行成本在内的社会总成本为优化目标,考察最优校车发车时间间隔。以海南大学校车调度为研究对象,在考虑学生客流的变化规律时,将学校校车站点量化并采用驻站调查的方式,对其断面客流量包括上、下车人数、留站人数以及承载人数进行调查工作,获得运营时间内各时段内不同站点的客流量。依照客流规律建立了发车时间间隔的模型,通过分析最佳的校车发车时间间隔,进一步求得了全天客流高峰和全天客流低谷下的最优发车时间间隔,从而制定出新的发车方案。     

基于牵引计算的城市轨道交通站后折返站能力计算方法

将牵引计算应用于城市轨道交通站后折返站的通过能力计算,并分析其计算效果.首先阐述并分析了站后折返的种类及其作业流程, 得出了单线折返与双线折返最小发车间隔的计算公式,同时提出了当咽喉区不能并行作业时车站折返线数目的合理设置建议;接着通过引入动力学方程, 给出了基于牵引计算求解站后折返能力的计算方法.最后采用建设中的北京地铁北京西站作为算例车站、DKZ4型列车作为算例列车, 求出了列车在节能与节时两种不同操控模式下的站后折返最小发车间隔,单线与双线折返时间相差明显.在此基础上与均加减速节时模式下的各项计算结果进行了对比分析, 各项指标差别明显,说明了在折返计算中采用牵引计算求解结果更准确.     

公交车合理调度问题初探

文章通过对公交车调度问题逐层深入分析，进而确定影响系统的本质因素，运用动态规划的思想，采用时间步长法，合理抽取典型样本数据，并利用计算机编程仿真对模型求解。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

考虑乘客需求的公交发车时间表研究

以公交线路站点客流量为依据,所有乘客等车时间延误最小及车厢内满载率较均匀为目标,建立了公交车发车时间表模型。模型求解时,以车厢满载率为控制参数,得到高峰时间优化的发车时刻。     

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。     

车辆段接轨站出入段作业能力与运营组织分析

基于区段划分法,在车辆段段内作业能力充分的前提下,研究不同作业方案下接轨站的列车出入段能力,分析接轨站作业能力影响因素、作业流程与时间要素,提出了作业能力的定量计算方法,并用OpenTrack仿真软件验证其有效性。基于单侧接轨双岛模式车站展开案例研究,研究6种不同作业组织形式下接轨站列车出段和入段作业能力,并分析计算结果得出不同时段宜采用的作业组织方案,为运营实践提供理论基础。     

城际道路客运班车发车时刻表优化模型与算法

为科学优化城际道路客运班车发车时刻表,以客流时变规律为依据,以此确定合理的班车发车计划。首先对客运班车发车时刻表优化的影响因素进行分析;然后在综合测算旅客出行费用和班车运营成本的基础上,建立了以旅客出行费用和企业运营成本的加权和最小化为目标的时刻表优化模型;最后设计了基于二进制编码的遗传求解算法,并给出了详细求解流程。以万州区至开州区的道路客运班车案例数据为例,验证模型的合理性。结果表明：与滚动发车方案相比,通过增加少量班次,该优化方案可有效减少旅客的平均候车时间,并且求解算法的收敛速度较快,能够为城际道路客运企业的班车组织提供参考。