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行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法
被引量:
2
1
作者
柳伍生
李远东
谭倩
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018年第5期72-78,共7页
常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性...
常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性的不同的风险态度,构建了城市以乘客总出行时间最短与公交公司的运营成本最小化的公交网络优化模型。并使用贪婪算法构建初始解,将乘客需求最大的两个节点连接起来作为初始线路,采用蚁群算法对初始线路进行迭代改进,从而得到最优的公交网络,最后以一个小型的公交网络设计来验证该模型的有效性。
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关键词
交通规划
公交网络设计模型
行程时间不确定性
蚁群算法
原文传递
题名
行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法
被引量:
2
1
作者
柳伍生
李远东
谭倩
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
中南大学交通运输工程学院
出处
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018年第5期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51508041
61508065)
文摘
常规公交网络设计中一般以平均行程时间作为路段的阻抗,实际上乘客路段行程时间应是平均行程时间和缓冲时间之和。本文采用线路行程时间的标准差来衡量线路的行程时间不确定性,使用行程时间偏差权重系数来代表乘客对于行程时间不确定性的不同的风险态度,构建了城市以乘客总出行时间最短与公交公司的运营成本最小化的公交网络优化模型。并使用贪婪算法构建初始解,将乘客需求最大的两个节点连接起来作为初始线路,采用蚁群算法对初始线路进行迭代改进,从而得到最优的公交网络,最后以一个小型的公交网络设计来验证该模型的有效性。
关键词
交通规划
公交网络设计模型
行程时间不确定性
蚁群算法
Keywords
Transportation Planning
Public Transport Network Design Model
Uncertainty of Travel Time
Ant Colony Algorithm
分类号
U49 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
行程时间不确定的城市公交网络设计模型与算法
柳伍生
李远东
谭倩
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018
2
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