汤可夫[1]2004年在《公交客流分配与调度的遗传算法》文中提出本文主要探讨了城市公交系统中最重要的两种技术：公交客流分配和车辆调度。 公共交通平衡分配(Transit Equilibrium Assignment)问题是指如何将公交OD交通需求合理分配到网络中的各条路段或路线上去，换句话说，就是寻找公交网络的平衡流分布。本文重点对基于Wardrop平衡原理的用户平衡分配模型进行了探讨，并将该模型推广到拥挤条件下的公交网络中，利用变分不等式对公交平衡配流模型进行了分析，并发展了基于遗传算法(GA)的用户平衡分配算法，根据我们的数值试验，新算法比传统的Frank-wolfe算法更具优势，在交通分配领域是一种有潜力的算法。 而公交调度则是一个决策生成过程。依据调度的目标，有多种数学规划模型。本文提出的以提高公交服务水平为目标的优化模型，首次把换乘因素作为一个重要指标来考虑，通过建立一个以乘客总出行时间最小化为目标的数学模型，求出最佳的公交调度策略。模型的求解也是基于遗传算法，通过实验，证明了模型的合理性和算法的有效性。
李中海[2]2017年在《客流走廊中的地面公交协调组织优化方法》文中研究表明城市客流走廊是城市发展的核心区域,走廊承担了城市大量的交通流,是城市发生交通拥堵的主要区域。大力发展公共交通系统是缓解走廊上交通拥堵问题的主要方向,目前城市客流走廊上公交线路功能定位不清、重复系数过高,导致走廊公交系统整体效率不高。如何提升走廊公交运行效率,组织优化好走廊上的公交客流是论文要研究的重要内容。论文研究的是城市尺度的客流走廊,从公交线路特征、多方式公交系统和道路交通基础设施等层面分析客流走廊特征,给出了走廊上各公共交通方式技术指标,划分了城市客流走廊等级。研究了获取城市客流走廊上客流特征的方法,介绍了基于公交IC卡刷卡数据和公交运行AVL数据的公交上车站点判别方法和基于站点吸引的乘客下车站点概率模型,提出了用于组织优化走廊客流的各项指标,为走廊上公交客流组织优化提供技术和数据支持。从公交线路配置和公交线路运营调度优化两个层面来组织优化走廊客流,首先提出了基于Logit模型的多路径公交断面客流分配方法,建立了快速公交与常规公交的平行结构网络,通过BPR函数和公交运行实际数据分别描述路段阻抗函数。以公交线路断面客流为依据,提出走廊上快速公交与常规公交线路配置方法。以常州通江路走廊为实例,分析得到走廊合理公交线路配置方案。其次,在公交线路配置的基础上,提出走廊公交线路大站快车组合调度模型和区间车组合调度模型,模型的目标函数考虑乘客了等车时间成本、车内时间成本和车辆运营成本,通过设计遗传算法进行求解。以通江路走廊上B1和18路为实例进行分析,得到线路优化调度方案,通过与现状公交运行效率对比,优化结果显着,表明在走廊上建立组合调度方式能够有效提升走廊公交线路运输效率。
佟璐[3]2012年在《高速铁路客运产品设计中的客流分配理论与方法研究》文中研究说明客流分配理论是铁路客运产品设计的核心技术。在高速铁路大规模建设条件下,客运产品规划质量直接影响着新建铁路网的运营效益。在客运产品设计的不同阶段,即“宏观战略层”的客运产品结构优化,“中观策略层”的旅客列车开行方案优化,“微观操作层”的旅客列车运行图优化都与客流量有直接的关系,所以,在每个规划阶段建立合适的客流分配模型以及设计快速有效的客流分配算法对指导高速铁路客运产品优化设计有重要意义。由于高速线客流与既有线客流的选择行为和特点不同,呈现出“时间需求敏感性、客流层次多样性、出行距离不均衡性、日客流高低峰明显性”等新特点,决定了高速线客运产品设计与既有线不同,是全新的系统工程。另外,在网络化的全新高速铁路客运产品规划中,客流分配方法需要适应网络优化的需求。除此之外,铁路客流分配又不同于道路交通流分配,需要针对铁路客流分配特点,进行客流分配理论与方法的研究。本论文以高速铁路运营网络为背景,从高速铁路客流特点出发,研究适合高速铁路客运产品设计中的客流分配理论与方法,研究工作主要有以下几个方面：(1)旅客出行选择特性及客流分配问题研究。首先,根据铁路旅客出行选择特性,对高速铁路客运产品的不同层次内容进行分析,指出客运产品规划的主要问题。然后,重点对不同层次客流分配的影响因素进行研究,提出基于客流分配方法的高速铁路客运产品一体化规划流程。最后,根据博弈理论,建立多层次规划模型描述客运产品规划的企业效益与旅客效益间的Stackelberg博弈关系,其中,多层次规划模型的下层模型均为不同层次客运产品规划下的客流分配模型。(2)高速铁路物理路网客流分配方法研究。合理路径集合生成是客流分配的基础,直接关系到客流分配算法的效率。本论文提出客流起讫点间的备选路径集合和合理路径集合的生成方法,采用混合遗传学算法进行物理节点间的K短路生成,即备选路径集合,在备选路径集合的基础上,根据多约束条件生成合理路径集合。在此研究基础上,研究铁路物理路网客流分配方法,建立基于合理出行路径集合的客流分配模型,并设计遗传算法对模型进行求解。最后,以京沪高速铁路相关物理路网为例进行客流分配,验证模型和算法的有效性。(3)基于复杂列车服务网络的客流分配方法研究。首先对旅客列车开行方案形成的复杂列车服务网络属性及其构造方法进行研究,在分析多层次客流选择行为基础上,确定列车服务网络弧段阻抗。建立体现差异性服务水平需求的复杂列车服务网络客流分配模型,该模型以旅客出行效益最大化为目标,通过分别限制不同出行距离、不同层次旅客的换乘次数及换乘时间,设置旅客出行路径的多约束条件。设计由改进的蚁群算法和Frank-Wolfe算法构成的混合算法进行求解,为更加符合旅客的选择行为,按OD客流量、出行距离、优先级等规则进行流量加载。最后,以京沪高速铁路相关旅客列车开行方案为例进行客流分配,验证模型和算法的有效性。(4)基于复杂列车时空服务网络的客流分配方法研究。首先对“微观操作层”客运产品设计的列车时空服务网络时空特性和构建方法进行了研究。在分析高速铁路旅客出行的时空特性及选择行为基础上,研究时空服务网络下的时空服务弧段阻抗。然后建立带有服务时间窗约束以及旅客差异性服务需求约束下的复杂列车时空服务网络客流分配模型,该模型考虑旅客出行路径的时间窗约束、差异性服务需求约束、换乘等多种约束条件。提出由时间窗搜索算法和改进的Dijkstra算法构成的组合算法求解旅客在列车时空服务网络中的合理路径集合,并设计基于时空服务网络合理出行路径集合的客流分配子算法。最后,以京沪高速铁路相关网络下的旅客列车运行图为初始化时空服务网络,进行客流分配,验证模型和算法的有效性。
覃运梅[4]2006年在《城市公交调度优化方法研究》文中研究说明当前我国城市交通问题日益突出,有效的解决手段就是大力发展公共交通,提高公交出行比例。公交调度是公交企业运营管理的核心内容,对公交调度优化方法进行研究是提高运营调度水平、增强公交吸引力的关键。 本文从我国城市公交系统的特征出发,阐述了我国公交调度系统的基本框架,并分析了智能公交调度系统的技术基础。 准确合理的客流数据是进行公交调度的前提和基础。论文研究了公交数据的调查内容和方法,并探讨了基于压力变化率的踏板式乘客计数器的设计原理;对客流数据按时间进行“平移”处理,再用叁次样条插值法来消除相邻统计时段之间的差异,并编程求出整个时间段内光滑的乘客到达率、下车率以及断面通过率,作为公交调度的依据。 公交车辆线路调度是公交调度的基本模式,本文以乘客等车时间成本最小和公交企业收益最大为目标,考虑最大和最小发车间隔、两个相邻的发车间隔之差以及满载率和车容量等的约束,以发车时刻为变量建立数学模型,采用遗传算法求解并用matlab语言编程实现,求得整个调度时期内的不均匀发车时刻表。再结合合肥市公交调查数据对模型应用进行了分析探讨,优化作用显着,说明模型具有较强的实际应用价值。 公交车辆区域调度是国外城市普遍采用的模式,也是我国公交调度的趋势。文章研究了在保持各条线路发车频率的前提下如何制定所有线路发车时刻的问题,使网络中换乘点的同步到达性最大,从而使乘客在最短的时间内完成换乘。 驾驶员调度问题是公交调度中的一个重要内容,本文提出了分两阶段进行的启发式方法来解决该问题,确定驾驶员的调度时刻表,使所需的驾驶员数量最少。
陈明明[5]2007年在《城市公交车辆组合调度问题的研究》文中研究说明随着社会经济的发展和城市人口的增长，城市居民出行量不断增加，道路交通容量日趋饱和，交通问题日益突出。由于城市公共交通具有运量大、相对投资少、人均占有道路少等优点，各地政府及交通管理部门逐渐认识到，解决城市交通问题必须优先发展城市公共交通。城市公交调度问题是城市公共交通的核心内容。合理的公交调度，可以有效地缓解运力和运量的矛盾，最大限度地平衡乘客和公交公司的利益，降低乘客的出行成本，改善市民的出行状况；同时也可以增加公交车辆的运行效率，提高城市公交系统的管理水平，提高公交公司的经济效益和社会效益。对于一条大运量的城市公交线路，由于公交客流在空间、时间上存在着不均衡性，会经常出现高峰时段乘客过分拥挤、平峰时段车辆满载率不高的现象，造成了有限资源的大量浪费。城市公交车辆组合调度正是基于运力与运量相平衡的思想，以全程车为基本的调度形式，并根据线路客流的分布情况辅以其它调度形式的一种运输组织方式。准确、合理的客流数据是进行公交车辆组合调度的前提和基础。本文介绍了公交客流数据的调查内容和方法，并根据客流在时间和空间上分布特征，对数据进行分析，从而为公交车辆组合调度形式的合理选择提供了依据。本文首先研究了城市公交调度优化模型，并在此基础上引出了城市公交车辆组合调度的两种形式，即区间车组合调度和大站快车组合调度。区间车组合调度模型是以车辆的发车间隔和调度形式为决策变量，以乘客的等车费用和公交公司的运营费用最小为目标，考虑车辆容量限制和满载率等约束，采用遗传算法对其进行求解，得到了在整个研究时段内的不均衡发车时刻表。采用大站快车组合调度形式，主要是为了解决公交车辆在停靠站点的乘客拥挤问题。本文通过建立大站快车组合调度模型来确定合理的大站快车停靠站点以及车辆的最优发车间隔及调度形式，并采用遗传算法对问题进行求解。最后结合实际公交调查数据对模型应用进行了分析探讨，结果表明大站快车组合调度可以有效地减少乘客的出行成本，提高公交车的运营效率，优化结果显着，具有较强的实际应用价值。
常成志[6]2010年在《快速公交组合调度优化及仿真评价研究》文中研究说明快速公交系统(BRT,Bus Rapid Transit)运营调度是快速公交服务质量的关键,只有提供便捷、高效、舒适的服务才能增强其竞争力,吸引更多的出行者转移到公共交通服务上来。因此,本文以“快速公交组合调度优化及仿真评价研究”为选题,基于乘客和快速公交运营商的成本优化快速公交运营调度,以提高快速公交系统的运行效率。本文从快速公交系统调度优化的基本原理与要求出发,在传统的普通公交系统的运营调度和发车频率优化的基础上,考虑到快速公交有别于普通公交的典型技术特性,分析了快速公交系统运营调度的发展及研究现状,总结了存在的主要问题,引出本论文研究的意义和目的。根据快速公交系统的技术、运营和客流特点,提出了采用全程车、区间车、大站快车叁种调度策略的快速公交组合调度运营模式,基于快速公交系统叁种不同调度策略特点及判定方法,进行了快速公交组合调度问题的成本分析。然后考虑乘客以及运营条件等约束条件,建立了以乘客的出行成本和公交企业运营成本最小为目标的快速公交组合调度优化模型,设计基于禁忌搜索的混合遗传算法实现对模型的求解,并运用MATLAB遗传算法工具箱完成了算法的程序开发。最后选取朝阳路快速公交2号线进行实例分析,并开展快速公交运营调度仿真研究以评价组合调度的优化效果。结果表明快速公交组合调度可以有效地降低系统的总成本,提高快速公交车辆的运营效率,优化结果显着,具有较强的实际应用价值。
王春雨[7]2006年在《公交客流数据分析的研究》文中认为公交是城市客运交通的重要组成部分,公交客流的基本特征在于它的空间和时间分布的不均匀性。公交客流的分布不仅影响到城市公交车辆的行车组织,而且还影响到公共交通的长远规划,因而研究并充分掌握其规律是十分重要的。如今,随着先进的客流数据采集技术在公交系统的逐步推广应用,公交系统在运行过程中积累的客流数据量越来越大。传统的数据分析方法已经不能很好的处理这些数据,需要研究新的方法对公交客流数据进行分析处理。本文对公交客流数据分析的研究主要集中在两个方面:第一,研究聚类分析在公交客流数据分析中的应用。研究并实现了使用聚类分析算法解决公交线路评价指标简化、公交线路分类、公交调度时段划分的方法。并用实际数据对相关方法进行了检验,结果表明这些方法是可行而有效的。第二,研究基于客流分析公交静态调度优化问题。公交静态调度的关键问题是确定行车时刻表,而确定行车时刻表的主要依据是客流的分布规律。本文首先在同时考虑客流的时间和空间分布的基础上,依照模型建立的步骤和方法,以最小拥挤度、最小候车超时度、最小发车次数为目标,建立了公交静态调度的数学模型;然后用非劣分层遗传算法对模型进行求解;最后利用数据对模型进行检验,结果表明模型及其求解方法是可行而有效的。
张学炜[8]2008年在《集成化的公交运营计划编制方法研究》文中研究表明随着世界各地城市现代化程度的提高,城市交通拥堵问题日益严重,发展公共交通是解决这一问题的重要途径之一。运营调度管理是公交企业的核心业务,驾驶员调度作为公交调度管理中的重要组成部分,关系着整个调度计划的人员使用效率和运营成本。科学合理的调度方案可以减少运营成本,提高调度管理的效率和水平。本文首先介绍了传统的顺次化车辆驾驶员调度问题的模型与算法,讨论了车辆、驾驶员调度问题集成化的潜在效益。以此为基础,综合考虑车辆调度问题和驾驶员调度问题的目标及约束,建立集成化调度模型。本文利用拉格朗日松弛与列生成法相结合的拉格朗日启发式算法对集成化问题进行下界估计,同时得到与此下界相对应的行车计划;然后利用遗传算法求解驾驶员调度的集合覆盖问题,生成覆盖所有车辆任务且总成本最小的班次计划。最后本文选取了北京公交第四分公司的真实客流数据对所设计的模型和算法进行了实验。实验结果证明了集成化算法的适用性。
刘好德[9]2008年在《公交线网优化设计理论及实现方法研究》文中进行了进一步梳理优先发展城市公共交通系统是解决大、中城市交通问题的最佳途径。在国家大力发展公共交通和提倡公交优先的背景下,本文以国家“十五”科技攻关项目“公交专用道信号优先控制策略与技术研究”和国家自然科学基金重点项目“城市交通网络优化与管理”为依托,围绕城市公共汽车交通网络设计的关键理论与实现技术展开研究,以学术意义和实用价值并重为原则,在公交网络设计方法研究、公交线网优化设计模型与算法研究,公交线路规模与资源配置优化研究,公交线网优化设计辅助决策研究等方面取得了一系列成果。首先,论文从方法构筑层面,提出了理想条件下的公交网络及枢纽布局模式,并依据不同时期与条件的网络设计需求特点,将公交线网优化设计分为方案改进型和方案生成型两类,并详细分析了每种设计方法的输入和处理流程;其次,论文从网络优化层面,以用户出行时间和未满足出行需求量(无有效公交出行路径出行量)两者费用最小为目标构筑了公交线网优化设计模型,基于候选线路集生成方法的研究,结合公交出行路径搜索与客流分配方法,提出了一种基于路线优选的公交线网优化设计方法,并引入模拟退火拉伸思想,改进了遗传算法的遗传选择操作,实现了一种基于改进遗传算法对公交线网优化模型的求解方法;再次,论文从线路优化层面分别提出了公交线路规模优化与资源配置优化问题,并研究了线路布设、站点布局、车辆配置、运营组织等四个方面的优化问题,重点研究了基于乘客出行距离分布规律,乘客平均出行时间最小化的公交站距优化模型及算法。随后,论文从实现层面研究了公交线网优化设计辅助决策系统的功能需求、总体设计以及开发方法,并基于组件式GIS实现了原型系统的开发。最后,论文对全文进行了总结,指出了论文的创新点,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。本论文的研究成果在理论层面有助于公交线网优化设计、公交线路站点布局优化方案的实施;应用层面为开发公交线网优化设计辅助决策系统提供了方法指导,为进一步开发线网优化决策支持系统奠定了基础,是未来公交网络设计领域研究的重要方向。
袁润文[10]2008年在《配合城市轨道交通的常规公交线网调整研究》文中研究说明大力发展公共交通已经成为解决城市交通问题的根本对策。在公共交通系统中,城市轨道交通以其大容量、高速度、准时和高效的优势占据了城市客运交通的主导地位。而城市轨道交通的投入运营势必会给影响区域内的常规公交线路带来冲击,因此围绕城市轨道交通调整常规公交线网的布局已经成为当前城市发展的客观需要。本文主要从以下几个方面研究了配合城市轨道交通的常规公交线网调整:1.对国内外常规公交的线网优化,以及常规公交与城市轨道交通配合方面的研究进行了总结。2.分析了城市公交网络的构成,对常规公交与城市轨道交通的技术经济特性、功能定位做了分析比较,并阐述了配合城市轨道交通的常规公交线网调整的原则及基本原理。3.讨论了配合城市轨道交通的常规公交站点调整。通过合理调整公交出行O-D矩阵,并根据客流量大小原则确定常规公交起讫点;通过乘客总出行时间最小建立最优站距模型,得出了常规公交与城市轨道交通相配合的最优站距。4.在对常规公交起讫点调整的基础上,分析了已有常规公交线网优化调整的方法;研究了新增接运公交线网优化的模型及算法,将结合了模拟退火算法的改进遗传算法应用于新增接运公交线网的优化。最后,以北京地铁5号线为例分析了常规公交线路与其衔接的情况,并提出了相应的常规公交站点、线路调整建议。
参考文献：
[1]. 公交客流分配与调度的遗传算法[D]. 汤可夫. 大连理工大学. 2004
[2]. 客流走廊中的地面公交协调组织优化方法[D]. 李中海. 东南大学. 2017
[3]. 高速铁路客运产品设计中的客流分配理论与方法研究[D]. 佟璐. 北京交通大学. 2012
[4]. 城市公交调度优化方法研究[D]. 覃运梅. 合肥工业大学. 2006
[5]. 城市公交车辆组合调度问题的研究[D]. 陈明明. 兰州交通大学. 2007
[6]. 快速公交组合调度优化及仿真评价研究[D]. 常成志. 北京交通大学. 2010
[7]. 公交客流数据分析的研究[D]. 王春雨. 河北工业大学. 2006
[8]. 集成化的公交运营计划编制方法研究[D]. 张学炜. 北京交通大学. 2008
[9]. 公交线网优化设计理论及实现方法研究[D]. 刘好德. 同济大学. 2008
[10]. 配合城市轨道交通的常规公交线网调整研究[D]. 袁润文. 北京交通大学. 2008