可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝-重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度。通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50min和78.73min。与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率。

可变线路公交服务时间窗对服务水平影响分析

针对具有服务时间窗的可变线路公交,研究分析服务时间窗对可变线路公交服务水平的影响问题.建立了具有时间窗约束的可变线路公交的车辆调度模型,设计了模型算法.利用江苏省南京市江宁区淳化社区数据对模型和算法进行了标定和验证,通过仿真模拟方法分析研究了服务时间窗宽度对可变线路公交服务水平的影响.结果表明:①可变线路公交的服务时间窗宽度基本不影响乘客的平均出行时间;②同等条件下,系统在乘客低出行需求时的拒绝率远低于高出行需求;③在乘客低出行需求且服务时间窗较窄时,可变线路公交的拒绝率会较高.

基于节点重要度聚类的可变线路公交站点规划

可变线路式公交融合常规公交高效率、低成本以及需求响应公交灵活性强的特点,是解决低出行密度地区公交服务问题的有效途径。文章分析影响可变线路式公交站点规划的5个因素,基于影响因素构建节点重要度模型,利用k均值聚类算法确定可变线路式公交站点的节点,并结合算例进行论证。结果表明,基于节点重要度聚类的可变线路公交站点规划方法具有一定可行性与实用性,为公共交通规划可变线路式公交提供参考。

考虑乘客起讫点选择的可变线路公交服务设计优化

可变线路公交可以在一定距离内偏离固定线路接送乘客,具有提高公共交通服务可达性的优势。然而,公交车过多访问非站点处的乘客,会增加车辆的行驶距离与时间,导致车内和站点等候乘客时间延误。因此,本文提出以浮动票价来调控乘客的接送需求,优化可变线路公交的固定站点个数、发车间隔和基础票价以实现单位时间内的社会福利(运营商利润和消费者剩余之和)最大化。首先,本文利用连续近似法分别在无财政限制(允许盈利赤字)和有财政限制(在财政补贴下确保运营不亏损)的情况下构建了最优化模型;其次,通过BONMIN求解器,求出无财政限制的模型的最优固定站点个数、发车间隔和基础票价;最后,通过对潜在出行需求、服务区域的矩形长宽比、票价调整系数及车容量等进行灵敏度分析,验证了模型的有效性。结果表明,单位时间财政补贴存在两个阈值。实例分析表明,对洛杉矶MTA646路夜间公交分别实行统一票价和差异化票价时,潜在出行需求存在一个阈值。当潜在出行需求超过120人/h时,票价调整系数为1时对单位时间社会福利的优化度比票价调整系数为0.2、0.4、0.6和0.8时更高,约为1%。本研究为可变线路公交系统的服务设计与财政补贴计算提供了重要参考依据。

基于优先级拓扑排序的可变线路式公交调度

为提高可变线路式公交的服务水平,提出基于站点优先级拓扑排序的公交调度方法,依据出行需求确定有向无环图,综合到站便捷性、节点度以及乘车和落客需求等因素进行站点优先级标定,得到唯一的站点需求处理拓扑次序;建立以公交行驶成本和乘客广义出行成本最少为目标的调度模型,采用基于拓扑排序的遗传算法优化求解.以中国天津市385路公交为例进行验证分析,结果表明,与传统的调度方法或者按需求进行拓扑排序但不考虑优先级的调度方法相比,当出行需求水平高于预期时,本调度方法的公交人均行驶成本分别降低11.87%和6.85%,人均广义出行成本分别降低9.06%和3.28%,请求拒绝率降至7.68%.本研究方法具有更高的出行需求接运比例,可有效提高可变线路式公交服务质量和盈利水平,为出行者提供更好的公共交通运输服务.

基于出行时间价值的可变线路式公交票价设置

可变线路式公交作为一种介于常规公交和出租车之间的新型运输方式,可以满足乘客“门到门”的出行需求。首先对比常规公交、可变线路式公交和出租车的服务特征,然后以乘客单次出行为研究对象,基于出行时间价值理论,考虑无需求站点情况下的服务水平差异进行票价初步设置,最后在有需求站点情况下进行票价偏离补偿,得到可变线路式公交乘客的具体票价。

考虑站点选取优先级的城市可变线路式公交路径选择

可变线路式公交是常规公交的延伸,为不便乘坐常规公交的乘客提供服务,达到减少私家车出行的目的。为提高可变线路式公交服务水平,设计了一种基于乘客预约信息的可变线路公交待选站点选择的路径规划模型,模型考虑了被服务乘客数量最大与总成本最小两个目标函数。并且加入站点优先级因素,对不同时间段内各候选站点进行优先选取的评级,对比站点选取优先级与否的两种方案。模型联合Pareto遗传算法和改进的灰色关联分析法构建了求解模型的混合算法。最后以湖南省株洲市某区域为例,验证了模型及算法的有效性。

可变线路式公交的两阶段车辆调度模型

针对可变线路式公交设计了一种可同时处理预约需求和实时需求的两阶段车辆调度模型.第1阶段模型以预约需求为服务对象,建立了以乘客出行成本和车辆运营成本最小为目标的路径优化模型,采用模拟退火算法对模型进行求解,获得车辆初始行驶路径方案.第2阶段模型以实时需求为服务目标,在原定行驶路径方案上利用启发式插入算法将4类乘客排入车辆行车计划中.基于实例的仿真试验验证了两阶段车辆调度模型的可行性,结果表明:通过提高乘客预约出行比例的方式可提升系统性能,本例中当乘客需求量达到25人/h、预约出行比例达到70%时,系统整体性能相较于纯动态需求条件下提升近10%.

可变线路式公交车辆调度优化模型

将可变线路式公交调度模型描述为混合整数规划问题,考虑公交公司运营成本和乘客出行费用,以系统成本最低为目标建立可变线路式公交调度模型。针对该调度模型的特点采用最近插入法构建初始解,并设计了相应的遗传算法对模型进行求解。通过数学仿真实验对该模型进行有效性验证,对比分析了可变线路式公交与常规公交在不同出行需求量下的性能指标。结果表明,该调度模型适用于可变线路式公交系统,随着出行需求的降低,可变线路式公交相比于常规公交的优势愈加明显。

可变线路式公交运行服务能力优化策略

为了提高乘客出行需求不确定条件下可变线路式公交的运行服务能力,提出了动态离站时间窗策略以及待选站点策略两种运行优化策略。首先对策略应用背景下可变线路式公交运行方式进行了详述,并将其划分为两阶段的优化问题。然后采用混合整数规划模型对该问题进行建模,第1阶段的优化目标为最大化被服务的乘客数量,第2阶段的优化目标是最小化被接受乘客的总出行时间。针对所构建的模型,提出了一种改进的文化基因算法,对该模型进行求解。基于实际案例的仿真结果表明:两种策略从时间以及空间的维度打破了原有运行方式的固定站点离站时间约束以及乘客上下车点的空间约束,从而提高了可变线路式公交路径规划的灵活性,可以在不增加任何运营成本的情况下显著降低乘客预约请求被拒绝的比例,并且在同时应用时可以实现优势互补,至多可减少22%的乘客被拒绝率。