考虑出行行为的地铁公交网络优化

为研究新建地铁开通后配套公交线路的调整,从出行行为角度出发对地铁公交网络进行优化调整.引入前景理论描述有限理性出行者的路线选择行为,假定出行者总是追逐出行收益前景值最大,以此为目标建立路线选择模型.通过测试网络对前景理论和效用理论下的路网平衡态进行分析,结果显示:各路线流量在前景理论下达到平衡态的时间多于在效用理论下达到平衡态的时间,且前者存在较明显的流量振荡;前景值改变阈值对平衡态流量的影响体现了出行者对不确定性的风险抵抗,更贴合实际情况,可依此确定最终的公交线路.

地铁-公交加权复合网络关键站点识别及鲁棒性研究

为识别地铁-公交复合网络中的关键站点,提高网络鲁棒性,本文综合考虑地铁与公交的运行特性及换乘特性,以出行时间作为边权,构建地铁-公交加权复合网络。针对加权复合网络,提出可达重要度、中心重要度和路径重要度这3类站点重要度评估指标,以及更贴合实际的鲁棒性评估模型,评估不同攻击模式和攻击策略下的网络性能。以南京市地铁-公交加权复合网络为例,分析其网络特性、关键站点及鲁棒性。研究结果表明:地铁网络在复合网络中起到快速通道的作用,能够从整体上极大地提升复合网络的运行效率,减小约13%最优路径的平均耗时,当关键地铁站点遭受攻击时,会造成复合网络绕行率的迅速提升和网络效率的快速下降;在复合网络遭受第1类攻击方式时,基于路径重要度的攻击策略对网络的绕行比例影响最大,基于可达重要度的攻击策略对网络的最大连通度影响最大;相较于第1类攻击,复合网络在第2类攻击下表现出更强的鲁棒性,基于可达重要度的攻击策略对网络性能影响最大。

城市地铁-公交复合网络抗毁性与级联失效仿真

为研究城市公共交通复合网络的拓扑结构特性,在构建多方式、多层次拓扑网络的基础上,对以成都市为例的地铁-公交复合网络在袭击与拥堵下的有效性进行了分析.运用复杂网络理论,首先测度地铁-公交复合网络在不同袭击模式下的静态抗毁性,以评判复合网络中节点与连边的重要度;其后对突发性事故下地铁客流拥堵的传播扩散现象与级联失效过程进行仿真分析,通过对受阻客流在复合网络中传播性的分析,评判复合网络中地铁线路与沿线公交线路应急协调能力的匹配度.研究结果表明:在随机、蓄意两种袭击下,地铁-公交复合网络的最大连通度与网络效率的降幅与降速均低于地铁子网络与地面公交子网络,复合网络整体效能优于单一网络;基于有无容量限制下成都市8条地铁线路的拥堵失效仿真结果,能够评估其沿线既有公交线路的应急疏运能力,从而制定具有针对性的策略措施,以应对突发性事故下复合网络的过载情况.

基于复杂网络和空间信息嵌入的常规公交-地铁复合网络脆弱性分析

由于传统常规公交-地铁复合网络静态脆弱性研究未考虑常规公交-地铁耦合站点的关键作用,同时缺少明确的耦合站点脆弱性规则,基于复杂网络理论和空间信息嵌入,给出基于ArcGIS的耦合站点定量化判定规则和流程化处理方法,实现大规模公交网络耦合站点的批量精准识别.给出考虑常规公交站点和地铁站点差异性的耦合站点脆弱性规则,使复合网络更接近耦合系统,建立复合网络脆弱性改进分析模型.最后,对南京市常规公交-地铁复合网络脆弱性进行实例仿真分析,验证模型的可行性.研究结果表明:耦合站点能显著降低常规公交网络、地铁网络以及复合网络的脆弱性;随着耦合站点耦合半径的增大,复合网络及各子网络应对随机攻击和蓄意攻击的能力均增大;耦合站点对地铁网络应对蓄意攻击能力的提升优于常规公交网络;与网络有效性相比,网络最大连通率具有相似的公交网络脆弱性度量能力,且计算效率大幅提高,应被优先选用为大规模网络脆弱性度量指标.

城区内涝条件下城市公交-地铁双层交通网络的脆弱性分析

为提高城市公共交通应对内涝的能力,利用复杂网络理论的Space-L方法构建了武汉市中心城区的地铁、公交无向加权网络,并在此基础上运用ArcGIS软件构建了不同耦合半径的公交-地铁双层交通网络,确定了连边的权重和节点的重要度,计算了静态下地铁网络、公交网络和不同耦合半径的公交-地铁双层交通网络的介数、平均路径长度和聚类系数等复杂网络特性指标;针对内涝导致的单一站点失效和多站点失效情况,以最大联通子图比例、网络连通率和网络效率为指标进行了故障模拟,分析了节点故障与连边故障对城市公交-地铁双层交通网络脆弱性的影响。结果表明:城市公交-地铁双层交通网络的最大联通子图比例、网络连通率和网络效率3项指标在攻击下的下降程度和下降速率都低于单一地铁网络和公交网络,城市公交-地铁双层交通网络的抗毁性能高于单一交通网络;对比节点故障与连边故障发现,节点故障下网络的脆弱性更大。

地铁建设对公交系统鲁棒性的影响

为提高城市公交系统的鲁棒性,制定了基于换乘的加边策略。以济南市公交-地铁复合网络为例,研究了网络的特性参数和鲁棒性,并提出基于换乘的加边策略提高网络鲁棒性。研究表明:复合网络具有小世界和无标度网络特性;网络在蓄意攻击下比随机攻击更具脆弱性;在介数攻击下,高度加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使网络瘫痪时被攻击站点比例提升50.46%;在随机攻击和度攻击下,高介数加边策略对网络鲁棒性提升较为显著,使被攻击站点比例分别提升23.35%和39.81%。

基于贪心介数的地铁-公交复合网络关键车站识别算法

关键车站识别是分析与理解地铁-公交复合网络特性、结构、功能的有效方式。为挖掘地铁-公交复合网络中的关键车站并提高网络鲁棒性,采用Space L方法,建立地铁-公交复合网络模型,提出基于贪心介数的地铁-公交复合网络关键车站识别算法;在介数中心性算法的基础上,引入贪心算法,计算网络结构动态变化下的车站重要度,扩大关键车站的影响力。仿真分析表明,成都市地铁-公交复合网络具有无标度和小世界特性,贪心介数策略攻击对网络性能影响最大,表明该算法具有较高的关键车站识别精度。

基于双层网络模型的城市公共交通系统抗毁性研究

为研究城市公共交通系统的抗毁性,采用复杂网络理论对地铁、公交系统进行映射和分析。首先,基于Space-L模型改进双层复杂网络构建方法,以实际换乘距离为指标构建连边,并以线路高峰小时载客能力为边权重构建地铁-公交双层网络;其次,通过度、强度、介数等指标分析双层网络与其子网络的特性;最后,分别采用随机攻击和蓄意攻击模型对双层网络及其子网络进行抗毁性分析。研究结果表明:地铁-公交双层网络呈现无标度特性,对蓄意攻击表现出脆弱性,且对不同蓄意攻击指标的敏感性不同。研究结论对于公共交通系统应对突发事件,提升系统韧性具有参考价值。

大客流干扰下多层公交-地铁网络的韧性评估

为评估车站失效对公交-地铁网络结构和服务质量的影响,研究大客流干扰下公交-地铁网络的韧性是十分必要的。提出有向时间加权的多层公交-地铁网络建模方法,采用改进的耦合映像格子模型,从乘客和运营视角分别提出乘客出行效率比和网络服务效率比作为韧性评估指标,采用德尔菲法-熵权法和博弈论综合赋权法确定指标的综合权重。构建以多层公交-地铁网络韧性指标最大化为目标的时序优化模型,采用自适应遗传算法进行求解。以西安市多层公交-地铁网络为例,考虑大客流提出4种干扰情景,对比分析最优恢复策略与随机恢复策略、优先恢复策略在4种大客流干扰场景下对网络韧性恢复效果的差异。结果表明:在4种大客流干扰场景下,仅考虑车站在运营网络中的重要程度无法得到最优策略,应以网络韧性最大化角度构建模型求解最优恢复次序,最大程度地减少网络性能的损失;增加恢复资源可以缩短恢复时间和提高恢复效率,但恢复资源的增加与网络韧性的提升不成正比。研究结论可以为公交、地铁网络的韧性评估与抢修恢复提供决策依据。

考虑相依边负载的相依网络鲁棒性研究

针对现实中不同网络之间的连接边存在负载传递和容量约束的现象,提出了一种考虑相依边负载的相依网络级联失效模型,并将该模型运用到地铁公交相依网络上,分析不同交通网络之间的换乘所带来的负载分配问题。该模型综合考虑了相依边过载失效、相依节点故障和非最大连通子图节点损失的失效情况。通过调节攻击比例,分析不同负载重分配策略、不同的网络耦合方式与组合模式、网络的相依程度、不同边攻击方式下对相依网络鲁棒性的影响。结果表明:剩余容量分配策略能有效缓解相依边的过载失效,小世界网络组成的相依网络鲁棒性更好;提高耦合程度和子网络的平均度能有效提高相依网络的抗毁性;相较于相连边,攻击相依边对网络的鲁棒性影响更大。

城市公共交通复合系统抗毁性仿真研究

运用复杂网络理论,对以成都市为例的城市公共交通复合系统网络以及两子系统网络进行了相关拓扑特性与抗毁性分析。分析结果显示,以成都市为例的地铁-公交复合网络及其子网络均为具有无标度特性的小世界网络,在L、P两种空间中均表现出随机袭击下的鲁棒性与蓄意袭击下的脆弱性,且节点的抗毁性低于边的抗毁性;同时在相同袭击条件下,复合网络的抗毁性均优于地铁子网络与地面公交子网络。