Efficient Route Planning for Real-Time Demand-Responsive Transit

Demand Responsive Transit (DRT) responds to the dynamic users’ requests without any fixed routes and timetablesand determines the stop and the start according to the demands. This study explores the optimization of dynamicvehicle scheduling and real-time route planning in urban public transportation systems, with a focus on busservices. It addresses the limitations of current shared mobility routing algorithms, which are primarily designedfor simpler, single origin/destination scenarios, and do not meet the complex demands of bus transit systems. Theresearch introduces an route planning algorithm designed to dynamically accommodate passenger travel needsand enable real-time route modifications. Unlike traditional methods, this algorithm leverages a queue-based,multi-objective heuristic A∗ approach, offering a solution to the inflexibility and limited coverage of suburbanbus routes. Also, this study conducts a comparative analysis of the proposed algorithm with solutions based onGenetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization Algorithm (ACO), focusing on calculation time, routelength, passenger waiting time, boarding time, and detour rate. The findings demonstrate that the proposedalgorithmsignificantly enhances route planning speed, achieving an 80–100-fold increase in efficiency over existingmodels, thereby supporting the real-time demands of Demand-Responsive Transportation (DRT) systems. Thestudy concludes that this algorithm not only optimizes route planning in bus transit but also presents a scalablesolution for improving urban mobility.

A Support System of Sightseeing Tour Planning Using Public Transportation in Japanese Rural Areas

Though most of tourists tend to visit multiple sightseeing spots during their sightseeing tours,it is difficult for them to efficiently acquire information necessary for their sightseeing tour planning.Additionally,in rural area,many people hope to use public transportation which has not developed as much as in urban areas.The present study aims to design and develop a support system of sightseeing tour planning in Japanese rural areas,adopting the information related to real timetables of public transportation on both the sea and the ground,and genetic algorism(GA).The system was developed integrating moving route recommendation system,web-geographic information systems(Web-GIS),and augmented reality(AR)application.Furthermore,Kagawa Prefecture in the western part was selected as the operation target area.The operation of the system was conducted for two months,targeting those inside and outside the operation target area,and web questionnaire surveys were conducted.From the evaluation results based on the web questionnaire surveys,the usefulness of all the original functions as well as of the entire system was analyzed.Additionally,though some users could not easily use the system,it is expected that they will get used to utilizing it by their continuous use.

Simultaneous optimization of transit network and public bicycle station network

The traditional manner to design public transportation system is to sequentially design the transit network and public bicycle network. A new public transportation system design problem that simultaneously considers both bus network design and public bicycle network design is proposed. The chemical reaction optimization(CRO) is designed to solve the problem. A shortcoming of CRO is that, when the two-molecule collisions take place, the molecules are randomly picked from the container.Hence, we improve CRO by employing different mating strategies. The computational results confirm the benefits of the mating strategies. Numerical experiments are conducted on the Sioux-Falls network. A comparison with the traditional sequential modeling framework indicates that the proposed approach has a better performance and is more robust. The practical applicability of the approach is proved by employing a real size network.

Efficient Network Selection Using Multi-Depot Routing Problem for Smart Cities

Smart cities make use of a variety of smart technology to improve societies in better ways.Such intelligent technologies,on the other hand,pose sig-nificant concerns in terms of power usage and emission of carbons.The suggested study is focused on technological networks for big data-driven systems.With the support of software-defined technologies,a transportation-aided multicast routing system is suggested.By using public transportation as another communication platform in a smart city,network communication is enhanced.The primary objec-tive is to use as little energy as possible while delivering as much data as possible.The Attribute Decision Making with Capacitated Vehicle(CV)Routing Problem(RP)and Half Open Multi-Depot Heterogeneous Vehicle Routing Problem is used in the proposed research.For the optimum network selection,a Multi-Attribute Decision Making(MADM)method is utilized.For the sake of reducing energy usage,the Capacitated Vehicle Routing Problem(CVRP)is employed.To reduce the transportation cost and risk,Half Open Multi-Depot Heterogeneous Vehicle Routing Problem is used.Moreover,a mixed-integer programming approach is used to deal with the problem.To produce Pareto optimal solutions,an intelligent algorithm based on the epsilon constraint approach and genetic algorithm is cre-ated.A scenario of Auckland Transport is being used to validate the concept of offloading the information onto the buses for energy-efficient and delay-tolerant data transfer.Therefore the experiments have demonstrated that the buses may be used effectively to carry out the data by customer requests while using 30%of less energy than the other systems.

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CCR模型的中小城市公交运行效率评价方法

为了缓解资源的有限性和城市公交服务日益增长需求对公交系统运营和发展带来的压力,提高公交线路运行效率,构建以线路长度、重复系数、非直线系数、站点覆盖率、站点数量和线网密度为投入指标,线路可达性和行车准点率为产出指标的评价指标体系,采用数据包络分析法中的CCR模型对公交线路运行效率进行评价。以本溪市主城区16条公交线路运营情况为例,进行有效性分析。分析结果表明:1路、9路、25路、26路、32路、33路综合效益值均小于1,线路运行效率仍有待提升,其中线路长度、站点数量两个指标影响程度较高,可基于实际情况对该指标进行优化,提高线路运行效率。研究成果可为本溪市公交发展与城乡规划提供参考依据,也可为中小城市公交线路运行效率评价提供新的思路。

计及全生命周期成本的公交光伏充电站储能优化配置方法

“双碳”目标下城市公交车全面推进电动化,公交光伏充电站面临并网点负载压力大、运营成本高的问题。提出公交光伏充电站储能优化配置方法。基于大量的调研数据分析公交充电负荷特性,构建公交光伏充电站典型运行场景;综合考虑充电站运营商利益、公共交通通勤需求以及并网点的容量限制,构建计及全生命周期成本的公交光伏充电站电池储能优化配置双层模型。以北京某在营公交充电站为算例,验证了所提配置方法的有效性,量化评估了光伏发电余量上网、公交车充电策略、电网电价及电池购置价格等因素对充电站配置储能运营经济性的影响。

考虑充换电的模块化需求响应公交路径优化

模块车能通过中途分离与合并来调整车队容量、实现无缝换乘,兼具规模化与“门到门”灵活性优势,但其轻量化的电池设计也在一定程度上限制了车辆续航能力。为了探索模块车在需求响应公交中的应用,并解决车辆中途充电问题,本文建立了模块化需求响应公交路径规划模型,优化车辆路径计划、车队编组策略、车内换乘策略以及换电和机会充电计划。针对模型特征设计了改进的自适应大邻域搜索算法,根据各车辆路径之间需要进行编组和协同交互的特点,定制化设计了车队类修复算子和能源类修复算子等。使用安徽宣城的出行数据进行实验,结果显示:与传统公交相比,模块化需求响应公交系统使乘客总出行用时降低48.81%;与车辆单独运行的方案相比,车队编组方案能够使系统总成本平均降低13.24%;相比仅充电策略,充换电结合策略能在少量增加备用电池固定成本的情况下,使能源成本减少21.09%;此外,企业可以通过调整等待时间惩罚系数来平衡企业经营成本与乘客时间成本,达到动态最优。

基于街区制的微循环公交系统规划方法研究

为优化街区制背景下微循环公交系统规划,在国内外研究的基础上分析街区制与微循环公交之间的相互影响,评估微循环公交在街区制度下的适用性。通过对微循环公交系统的规划原则和目标进行分析,提出基于改进K-means算法进行站点布局的方法,并构建以线路客流密度最大化为优化目标的微循环公交线路规划模型。最后,以武汉市汉口历史文化风貌区部分片区为例,对该区微循环公交系统进行优化设计,验证了模型与方法的可行性与适用性。

日本站前广场的建设特征及对我国的启示

随着中国轨道交通和城市化进程的不断发展,单一功能的站前广场规划已无法满足当下多样化的城市建设需求。本研究通过对日本站前广场的建设历史和相关规划标准的梳理,针对日本多个不同级别城市的站前广场进行实地调研,并且分析代表性案例的空间规划和开发方式,总结出日本站前广场的规划经验:重视站前广场在站城一体化开发中的空间调节作用,根据规划需求调整广场的城市功能;广场建设要结合站点周边地区发展特点,注重广场的灵活布局和多样化利用;广场规划各阶段设立合作组织,注重广场各建设部门的相互沟通和责任划分以及制定持续的利用者参与机制和完善的广场运营制度等,以期为中国轨道交通可持续发展和合理的城市空间规划提供参考和借鉴。

基于LSTM神经网络的公交线路可靠性评估

公交线路可靠性是保证公交正常调度、提升乘客出行体验的前提和基础.本文将失效概率作为公交线路可靠性的评估指标,通过解析线路行程时间与可靠性之间的关联,建立基于窄界限理论的LSTM神经网络评估模型,评估宜兴市常规公交的26条线路,并进一步应用多元线性回归分析方法探究宜兴市高峰期不同站点可靠性的特点和规律.结果表明:本方法与蒙特卡洛法相比拟合速度更快,与BP神经网络模型相比,MSE降低了3.5%,MAE降低了2.9%;对公交线路站点分析发现,运营可靠性与站点所处的车道数量、路口信号灯数量、线路数量均有显著关系,车道数量与可靠性呈正相关,而路口信号灯数量、线路数量与可靠性呈负相关.

基于轨道运输的景区移动卫生服务站设计探索

目的针对旅游热潮带来的游客在景区旅游途中如厕不便的问题,探索基于轨道运输的景区移动卫生服务站的系统框架构建和概念设计。方法通过分析用户在景区旅游中的如厕需求和行为,归纳游客在景区公共厕所使用过程中出现的一系列问题,以用户旅程图的形式,挖掘基于轨道运输的景区移动卫生服务站的关键价值点,并提出系统设计策略。结果构建了轨道运输的景区移动卫生服务站运行系统的信息框架和整体模型,并在此基础上进行了系统中轨道及站点、服务站箱体结构与功能以及应用小程序的概念设计。结论基于轨道运输的景区移动卫生服务站的系统设计,探索了景区公共厕所建设的新模式,在一定程度上解决了游客在景区中如厕不够便利以及其他使用过程中容易出现的问题。

美国低成本货物及载人空间运输能力发展策略研究

伴随着航天技术的发展和商业化模式的演进以及内外部环境带来的压力,美国政府近年来一直致力于推进低成本货物及载人空间运输能力的发展,取得了一定的实际成果。为研究美国相关能力的发展策略,梳理了其在载人航天领域利用新型公私合作伙伴关系开展空间运输能力开发的情况,并分析了其合作模式特点和相关成本。分析表明:美国低成本货物及载人空间运输能力发展得益于多方面因素的共同作用,其中,商业化模式和新技术应用的推广是降低运输成本、提高运输效率的重要途径;政策扶持、市场建设和技术积累则是重要保障。基于以上研究结果,提出了一些启示和建议,为国内低成本货物及载人空间运输能力的发展和应用提供参考。

铁路车站公众移动通信建设维护的研究

为满足各方对移动通信日益增长的需求,针对铁路车站的公众移动通信网络部署也在不断的迭代升级。由于缺少前期的有效规划和监管,各电信运营企业在铁路车站范围搭建公众移动通信网络的同时,带来一定的安全隐患。通过对既有车站公众移动通信运维现状的调查,从设计、建设和维护等方面进行一些深入的研究,梳理主要问题,提出科学有效的建设维护对策,更好地提升旅客出行体验,进一步保障铁路运输安全。

公交线网画像——优化运营与提升服务的数据之路

公共交通是城市交通的重要组成部分,而公交站点、线路和乘客是公共交通的核心要素。基于大数据、人工智能等多种技术方法对公共交通中的乘客、站点和线路进行多个维度的描述,实现交通对象的精准刻画,是公交线网优化的重要基础,也是推动城市公共交通转型升级的关键一环。

公共交通TOD场站建设质量管理体系的构建与运行研究

在TOD场站建设模式下,质量管理体系对于确保项目达到预定质量标准至关重要。本研究强调了TOD场站建设质量管理的必要性,旨在提供有效的质量管理策略和方法,以确保TOD场站建设满足高标准质量要求,提升公共交通服务的效率、安全性和舒适性。本研究可为TOD场站建设中的质量管理提供指导和参考。

基于改进VIKOR法的公交场站综合开发适宜性评价

为推进公共交通用地综合开发,助力公交企业摆脱资金紧张、经营困难等困境,促进公交行业健康可持续发展,创新提出基于改进VIKOR法的公交场站综合开发适宜性评价方法。首先,通过分析公交场站综合开发的影响因素,从区位条件、交通情况、开发潜力3个方面选取指标,构建公交场站综合开发适宜性评价的指标体系;其次,提出一种基于层次分析法-熵权法的改进VIKOR法的多属性决策评价方法,建立公交场站综合开发适宜性评价模型;最后,以天津市津城为例,将现状公交场站代入评价模型,得出所有公交场站综合开发适宜性的排序,并通过分析排名靠前的公交场站属性,验证了该方法的可靠性和合理性。

考虑站点吸引度的公交乘客上下车点识别研究

为改善常规公交一票制刷卡收费方式导致的下车站点信息丢失问题,提高常规公交刷卡大数据的实用价值,提出一种基于吸引度的乘客上下车站点识别方法,一方面利用DBSCAN算法精准识别刷卡乘客的上车站点;另一方面在出行链理论的基础上,引入乘客出行热点概念,建立刷卡乘客自身热点、城市热点和线路热点三类出行热点,实现刷卡乘客下车站点的客观刻画,最后以青岛市某线路实际运行数据为例进行了验证分析,证明了模型的有效性。

电池健康程度差异下的电动公交线路车辆调度方法

电动公交车在运行过程中具有零排放、低能耗等优势,目前各个国家正在大力推进城市公交车辆的电动化,以减少交通系统碳排放,助力实现“双碳”目标。然而受资金约束以及燃油公交车尚未达到报废年限的影响,公交企业通常分批购买电动公交车来替换线路上的燃油公交车,导致线路上各辆公交车的电池健康程度以及续驶里程存在差异,使得车辆调度方案优化更加复杂。本研究针对电动公交线路各辆公交车电池健康程度存在差异的情况,考虑分时电价影响,以最小化每日的充电成本、车辆购置成本和电池损耗成本为目标,建立了单线路车辆调度方案优化模型。将优化模型重构为车辆行车计划优化与充电计划优化两个子问题,其中在外层考虑车辆运营强度差异对模拟退火算法的扰动策略进行改进,采用改进后的模拟退火算法求解车辆行车计划;在内层调用Gurobi求解车辆充电计划。最后,以某市一条实际电动公交线路为例验证方法的有效性,并与扰动策略中不考虑车辆运营强度差异的模拟退火算法进行比较。结果表明:本文设计的改进模拟退火算法使收敛速度提高31.8%,能够在短时间内求得质量较高的解;生成的调度方案不仅能够安排车辆优先在低电价时段充电,还可以缩小车队规模。

城市公共交通站点视觉引导系统设计理论溯源

通过现有文献整理,探求城市公共交通站点视觉引导系统设计理论之源。文章首先阐述了城市公共交通站点视觉引导系统设计的概念;其次,通过对现有研究文献的分析,梳理系统设计背后的理论本源,总结为符号学理论、认知心理学理论、寻路行为理论以及客户旅程理论;最后,针对城市公共交通站点视觉引导系统设计与研究切入点的差异,对选用不同的理论作出总结。通过文章的研究,以期为未来更广范围的城市公共交通视觉引导系统的设计与研究提供理论借鉴。