公交输送能力影响下公交车型的选择分析

目前城市公共交通承担的出行比例逐年增长,面临巨大的压力。在影响公交输送能力的诸多因素中,公交车型的选择是重要因子。故以北京为例,对其常用的三种公交车型进行输送能力分析和对比,以确定合适的公交车型选择方案。

基于客流量和道路条件分析城市公交车型

在城市公交快速发展的今天,公交车呈现多元化的发展趋向,但不同城市对公交车的需求也不尽相同。合理选择公交车辆,既能保证公交规划线网整体运能的提高,满足不同层次出行的要求,同时有利于公交企业提高公交服务质量和节约成本。在充分分析公交客流和道路条件的基础上,提出了合理选择公交车的两个依据,一是根据客流量的大小决定公交车型,二是根据道路现状条件决定公交车型。最后以苏州3路车为例,介绍选择依据和选择结果。

基于感知的公交调度发车频率和车型优化模型

基于乘客感知的公交客流需求特征,研究了公交发车频率和公交车型的调度决策问题.针对单线独立运营模式的特征分别建立了基于最大感知和平均感知的公交调度优化模型,并设计算法.最后结合2014年江苏省江阴市K1路公交客流给出了优化算例.案例结果表明,模型具有较强的实用性,能有效地降低公交运营总成本并提高公交运营效率.

多车型公交系统中公交车辆与发车间隔的协调优化

以多车型公交系统为研究对象,对公交发车频率进行了研究。首先基于费歇尔聚类算法,将公交运营时间划分为多个时间段,然后构建了不同时段发车间隔和车型协调优化的均衡载客率模型,同时考虑均匀线路的发车间隔和最大载客量偏差,最后构建了协调优化模型的启发式求解算法。案例分析结果表明,对比单车型公交,本研究的多车型公交调度方法能有效降低运营成本和车内拥挤度。

多车型组合调度的建模与弹性边界人工蜂群求解方法

在保证运力的情况下,综合考虑滞留乘客和运营服务等现实因素,将公交公司运营成本和乘客候车成本降为最小,提出一种多车型组合调度模型。尝试一种具有弹性边界的人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm with bounce boundary,BBABC)对此公交模型进行求解。该算法采用具有弹性的边界策略,解决了种群个体越界问题,搜索效率提高,收敛速度加快。侦查蜂搜索方式为遗传突变,在加大变异的同时保留一定的社会信息;同时引进吸引子,提高算法的局部搜索能力。通过对某线路进行实验仿真,与单一车型调度方式进行对比分析,发车时间间隔延长18%,公交公司和乘客的总成本减少9%,车站滞留乘客减少90%,满载率提高15%。