公交车数学建模
公交转车问题(数学建模)
南京邮电大学数理学院杨振华制作 yangzhenhua@
地铁T2线换乘公汽信息
D24:S0537,S3580 D25:S0526,S0528,S0527,S0525 D26:S3045,S0605,S0607 D12:S0609,S0608 D27:S0087,S0088,S0086 D28:S0855,S0856,S0854,S0857 D29:S0631,S0632,S0630 D30:S3874,S1426,S1427 D31:S0211,S0539,S0541,S0540 D32:S0978,S0497,S0498 D18:S0668 D33:S1894,S1896,S1895 D34:S1104,S0576,S0578,S0577 D35:S3010,S0583,S0582 D36:S3676,S0427,S0061,S0060 D37:S1961,S2817,S0455,S0456 D38:S3262,S0622 D39:S1956,S0289,S0291
公交转车问题
南京邮电大学理学院杨振华制作 yangzhenhua@
公交转车问题
针对市场需求,某公司准备研制开发一个解 决北京市公交线路选择问题的自主查询计算 机系统。 为了设计这样一个系统,其核心是线路选择 的模型与算法,应该从实际情况出发考虑, 满足查询者的各种不同需求。 公交:指公共交通工具 ,包括公共汽车与地 铁。
0 m
min t S (i, j, m) 5m 3a(i, j, m)
南京邮电大学数理学院杨振华制作 yangzhenhua@
最小乘车费用模型
最小乘车费用模型可以写为如下的形式:
min{ f (i, k1 ) f (kn , j ) f (kn1 , kn )) | i, j, k1 , k2 ,, kmn 互不相等}
公交车调度数学建模
公交车调度数学建模公交车调度摘 要本文通过对给定数据进行统计分析,将数据按18个时段、两个行驶方向进行处理,计算出各个时段各个站点以及两个方向的流通量,从而将远问题转化为对流通量的处理。
首先,利用各时段小时断面最高流通量计算出各时段各方向的最小发车次数,进行适当的调整,确定了各时段两个方向的发车次数。
假定采用均匀发车的方式。
继而求出各时段两个方向发车间隔,经部分调整后,列出0A 站和13A 站的发车时刻表,并给出了时刻表的合理性证明,从而制定调度方案。
根据调度方案采用逐步累加各时段新调用的车辆数算法,求出公交车的发配车辆数为57辆。
其次,建立乘客平均待车时间和公交车辆实际利用率与期望利用率的差值这两个量化指标,并用这两个指标来评价调度方案以如何的程度照顾到乘客和公交公司双方利益。
前者为4.2分钟,后者为13.88%。
最后,我们以上述两个指标为优化目标,以乘客的等车时间数学期望值和公交车辆的满载率的数学期望为约束指标,建立了一个双目标的优化模型。
并且给出了具体的求解方法,特别指出的是,给出了计算机模拟的方法求解的进程控制图。
通过了对模型的分析,提出了采集数据的 采集数据方法的建议。
注释:第i 站乘客流通量:∑=ik 1(第k 站的上车的人数与第k 站的下车人数的差值);总的乘客等车时间:∑=m i 1∑=nj 1(第i 时段第j 站等车乘客数)⨯(第I 时段第j 站等待时间);乘客平均等车时间:总的乘客等车时间与总乘客数的比值;实际利用率:总实际乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值;期望利用率:总期望乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值一、问题的提出一条公交线路上行方向共14站,下行方向功13站,给定典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。
该线路用同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。
运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰是一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低与100%,一般也不要地狱50%。
数学建模公交线路规划问题
3. 我校教职员工、学生的出行特点:上班、上课我校师生往返两校区的首要需求,结合我校教职 员工、学生的居住分布特点,因此我校教职员工、学生的出行特点十分明显,表现为时间空间 上的集中,具体特征如下: (1) 时间特点:上下课、上下班时间段(沙河校区—清水河校区:7:20、9:10、13:20、 15:10 、 18:20 ;清水河校区 — 沙河校区: 10:30 、 12:20 、 16:30 、 18:20 、 22 : 20)出行人数骤增,其他时间段出行人数较少,甚至没有。 (2) 路线特点:起点、终点绝大多数为清水河校区、沙河校区两站。 本着 “保障教学科研工作开展, 满足师生往返两校” 的原则, 利用快速公交系统 (Bus Rapid Transit ——BRT)的便利因素、技术特点,结合我校师生出行特点,统筹便利性、社会效益、经济效益, 兼顾公交公司利益,进行方案制定。 2.1 线路选择 本线路以服务科大师生往返新老校区为初衷,所以在选择线路时,要使往返新老校区的时间最 短。由于交管部门数据不足,本文忽略由路况产生的拥塞、限速等情况,即认为路径最短时间最短。 2.2 站点设置 对于选择好的公交线路,在普通时段,与普通公交相同,按既定站点运行。在我校师生集中出 行时段,采用线路组合,即线路组合这种调度方式。首先我们对线路调度进行说明。 2.2.1 线路组合 此调度方式从普通线路按既定站点运行,站站停靠的方式派生出来。线路组合分标准线路、大 站快线、直达线路 ,并根据客流情况选择不同的方式(标准线路、大站快线、直达线路) 。它适用 于客流量大且集中,同时适用于开发分散的市郊区域。 其次对标准线路、大站快线、直达线路三种调度方式进行说明。 (1)标准线路:与普通公交线路相同,每站都停。
q11 q 21 OD ... q p1 L11 L 21 L ... Lp1
数学建模-公交车调度问题
第三篇公交车调度方案得优化模型2001年 B题公交车调度Array公共交通就是城市交通得重要组成部分,作好公交车得调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司得经济与社会效益,都具有重要意义。
下面考虑一条公交线路上公交车得调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路得客流调查与运营资料。
该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,表3—1给出得就是典型得一个工作日两个运行方向各站上下车得乘客数量统计。
公交公司配给该线路同一型号得大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行得平均速度为20公里/小时.运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰时一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低于50%。
试根据这些资料与要求,为该线路设计一个便于操作得全天(工作日)得公交车调度方案,包括两个起点站得发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样得程度照顾到了乘客与公交公司双方得利益;等等。
如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整得数学模型,指出求解模型得方法;根据实际问题得要求,如果要设计更好得调度方案,应如何采集运营数据.公交车调度方案得优化模型*摘要:本文建立了公交车调度方案得优化模型,使公交公司在满足一定得社会效益与获得最大经济效益得前提下,给出了理想发车时刻表与最少车辆数。
并提供了关于采集运营数据得较好建议。
在模型Ⅰ中,对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型,运用决策方法给出了各时段最大客容量数,再与车辆最大载客量比较,得出载完该时组乘客得最少车次数462次,从便于操作与发车密度考虑,给出了整分发车时刻表与需要得最少车辆数61辆。
模型Ⅱ建立模糊分析模型,结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司与乘客双方日满意度为(0、941,0、811)根据双方满意度范围与程度,找出同时达到双方最优日满意度(0、8807,0、8807),且此时结果为474次50辆;从日共需车辆最少考虑,结果为484次45辆。
公交站点的数学建模的例子0-1规划
公交站点的数学建模的例子0-1规划记录一个关于0-1规划问题(指派问题、分配问题)模型的建立、实现、求解的过程,并在基础模型通过添加惩罚或激励机制考虑多种情况。
记录目的在于学习交流以及日后自己对该类模型能进行较快的进行描述实现。
问题描述(基础)考虑这么一个分配问题有9个数,让他们其中分成2组每组不超过6人,每组又分成A、B两队,每队不超过3人。
目标使得每组A、B两队和之差最小。
用数学题的语言进行描述该问题,现有9人,分成2组,每组最多6人,每组内又分AB两队,如何安排才能使得每组两队分数较为平衡。
思考解的形式我们将解分成2*2个(两组每组两队)部分,每个部分需要重9个数中进行选择,用0-1来表示在该部分中是否被选中,那么它的解的个分别数为9*2*2,用矩阵形式为:将其用向量的形式进行表示:思考约束条件以及目标解的形式确定之后,思考如何针对该解的形式,然后对问题进行描述,从问题中和解的形式,我们可以总结出以下的2个约束:•每组中的A部分和B部分分别小于等于3人•每个数只能出现1次,即每一列的和为1 用公式进行表达为:∑j=113x1ja<=3∑i=13xi1a<=1∑j=113x1jb<=3∑i=13xi 1b<=1......思考目标两队分数之和比较接近,可以理解每一组中为:max(∑(xa)∗y)st.∑(xa)∗y<=1/2∗∑(x)∗y其中x表示9个数的位置(0-1表示),y表示对应位置的数的值,即使得每组A队的分数尽可能大并且接近该组之和的1/2。
将其组合起来可以该总目标表示为:max(∑(xija)∗y)st.∑j=19x1ja<=∑j=19x1jb∑j=19x2ja<=∑j=19x2jb最后将问题进行重新进行整理•目标为:A队之和最大•约束1: 每队小于等于3人•约束2: 每组A队小于B队•约束3: 每个数只能出现1次,即每一列和为1代码实现主代码,函数在附录。
公交车调度数学建模
公交车调度摘 要本文通过对给定数据进行统计分析,将数据按18个时段、两个行驶方向进行处理,计算出各个时段各个站点以及两个方向的流通量,从而将远问题转化为对流通量的处理。
首先,利用各时段小时断面最高流通量计算出各时段各方向的最小发车次数,进行适当的调整,确定了各时段两个方向的发车次数。
假定采用均匀发车的方式。
继而求出各时段两个方向发车间隔,经部分调整后,列出0A 站和13A 站的发车时刻表,并给出了时刻表的合理性证明,从而制定调度方案。
根据调度方案采用逐步累加各时段新调用的车辆数算法,求出公交车的发配车辆数为57辆。
其次,建立乘客平均待车时间和公交车辆实际利用率与期望利用率的差值这两个量化指标,并用这两个指标来评价调度方案以如何的程度照顾到乘客和公交公司双方利益。
前者为4.2分钟,后者为13.88%。
最后,我们以上述两个指标为优化目标,以乘客的等车时间数学期望值和公交车辆的满载率的数学期望为约束指标,建立了一个双目标的优化模型。
并且给出了具体的求解方法,特别指出的是,给出了计算机模拟的方法求解的进程控制图。
通过了对模型的分析,提出了采集数据的 采集数据方法的建议。
注释:第i 站乘客流通量:∑=ik 1(第k 站的上车的人数与第k 站的下车人数的差值);总的乘客等车时间:∑=mi 1∑=nj 1(第i 时段第j 站等车乘客数)⨯(第I 时段第j 站等待时间);乘客平均等车时间:总的乘客等车时间与总乘客数的比值;实际利用率:总实际乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值; 期望利用率:总期望乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值一、问题的提出一条公交线路上行方向共14站,下行方向功13站,给定典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。
该线路用同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。
运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰是一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低与100%,一般也不要地狱50%。
数学建模-2001年的公交车调度问题
第三篇公交车调度方案的优化模型2001年 B题公交车调度Array公共交通是城市交通的重要组成部分,作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要意义。
下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。
该条公交线路上行方向共14站,下行方向共13站,表3-1给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。
公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。
运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰时一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低于50%。
试根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调度方案,包括两个起点站的发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益;等等。
如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,指出求解模型的方法;根据实际问题的要求,如果要设计更好的调度方案,应如何采集运营数据。
公交车调度方案的优化模型*摘要:本文建立了公交车调度方案的优化模型,使公交公司在满足一定的社会效益和获得最大经济效益的前提下,给出了理想发车时刻表和最少车辆数。
并提供了关于采集运营数据的较好建议。
在模型Ⅰ中,对问题1建立了求最大客容量、车次数、发车时间间隔等模型,运用决策方法给出了各时段最大客容量数,再与车辆最大载客量比较,得出载完该时组乘客的最少车次数462次,从便于操作和发车密度考虑,给出了整分发车时刻表和需要的最少车辆数61辆。
模型Ⅱ建立模糊分析模型,结合层次分析求得模型Ⅰ带给公司和乘客双方日满意度为(0.941,0.811)根据双方满意度范围和程度,找出同时达到双方最优日满意度(0.8807,0.8807),且此时结果为474次50辆;从日共需车辆最少考虑,结果为484次45辆。
最新公交车调度数学建模
公交车调度数学建模公交车调度摘 要本文通过对给定数据进行统计分析,将数据按18个时段、两个行驶方向进行处理,计算出各个时段各个站点以及两个方向的流通量,从而将远问题转化为对流通量的处理。
首先,利用各时段小时断面最高流通量计算出各时段各方向的最小发车次数,进行适当的调整,确定了各时段两个方向的发车次数。
假定采用均匀发车的方式。
继而求出各时段两个方向发车间隔,经部分调整后,列出0A 站和13A 站的发车时刻表,并给出了时刻表的合理性证明,从而制定调度方案。
根据调度方案采用逐步累加各时段新调用的车辆数算法,求出公交车的发配车辆数为57辆。
其次,建立乘客平均待车时间和公交车辆实际利用率与期望利用率的差值这两个量化指标,并用这两个指标来评价调度方案以如何的程度照顾到乘客和公交公司双方利益。
前者为4.2分钟,后者为13.88%。
最后,我们以上述两个指标为优化目标,以乘客的等车时间数学期望值和公交车辆的满载率的数学期望为约束指标,建立了一个双目标的优化模型。
并且给出了具体的求解方法,特别指出的是,给出了计算机模拟的方法求解的进程控制图。
通过了对模型的分析,提出了采集数据的 采集数据方法的建议。
注释:第i 站乘客流通量:∑=ik 1(第k 站的上车的人数与第k 站的下车人数的差值);总的乘客等车时间:∑=mi 1∑=nj 1(第i 时段第j 站等车乘客数)⨯(第I 时段第j 站等待时间);乘客平均等车时间:总的乘客等车时间与总乘客数的比值; 实际利用率:总实际乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值; 期望利用率:总期望乘客流通量与公司车辆总最大客运量的比值一、问题的提出一条公交线路上行方向共14站,下行方向功13站,给定典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。
该线路用同一型号的大客车,每辆标准载客100人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20公里/小时。
运营调度要求,乘客候车时间一般不要超过10分钟,早高峰是一般不要超过5分钟,车辆满载率不应超过120%,一般也不要低与100%,一般也不要地狱50%。
一类公交车调度问题的数学模型及其解法
一类公交车调度问题的数学模型及其解法1. 背景介绍公交车作为城市交通的重要组成部分,其运营效率和服务质量直接影响市民出行体验。
而公交车调度问题则是保障公交线路运营效率和准时性的重要环节之一。
在日常运营中,由于路况、乘客量、车辆故障等影响因素,公交车的调度往往面临诸多挑战。
如何利用数学模型解决公交车调度问题成为了一个备受关注的课题。
2. 公交车调度问题的数学建模公交车调度问题的数学建模主要涉及到车辆的合理分配以及路线的优化规划。
在数学建模时,需要考虑的主要因素包括但不限于乘客量、车辆容量、交通状况、站点分布等。
而个体车辆的运行轨迹则需要综合考虑上述因素以及最优化算法对其进行分析。
3. 数学模型的构建针对上述因素,可以将公交车调度问题构建成一个复杂的优化模型。
该模型主要包括以下几个方面的内容:(1)乘客需求预测:通过历史数据和大数据分析,预测不同时段和不同线路的乘客需求,为车辆调度提供依据。
(2)车辆分配优化:根据乘客需求预测和实际路况,采用最优化算法确定每辆车的运行路线和发车间隔。
(3)站点排队优化:结合乘客上下车规律和站点的停靠条件,优化车辆在不同站点的排队顺序,以减少候车时间和提升服务效率。
(4)交通状况仿真:通过交通仿真模型,考虑城市交通状况对公交车运行的影响,提前对可能出现的拥堵情况进行预判,以调整车辆的发车时间和路线。
4. 数学模型的求解在构建好数学模型后,需要采用合适的方法对其进行求解。
常见的求解方法主要包括但不限于线性规划、遗传算法、模拟退火算法等。
在实际求解过程中,需要充分考虑不同方法的适用场景和对模型的拟合程度,以选择最合适的求解方法。
5. 案例分析以某市的公交系统为例,采用上述数学模型对其进行调度优化。
通过收集该市的实际路况数据、站点分布情况以及历史乘客需求数据,建立完整的数学模型。
然后运用遗传算法对其进行求解,得到了最优的车辆运行路线和发车间隔。
在模型求解后,将其应用于实际公交车调度中,并进行了一段时间的实际运行试验。
公交车数学建模
摘要本文是为了开发一个解决长沙市公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
在充分理解题意的基础上,我们从总体上把握,一致认为这是运筹学中的最短路问题。
我们所提供的这个系统,对于当乘客输入起始站和终点站,点击查询结果后,查询机就能很快地给出乘车路线及乘车所需要的最短时间,并且还可以给出相应的乘车费用。
也可以在有多个乘车站点的情况下,自主选择出最优乘车顺序以及相应的乘车最短时间和乘车费用。
公众的出行更加通畅、便利,但同时也面临多条线路的选择问题。
针对市场需求,我们设计了一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
其核心是线路选择的模型与算法,应该从实际情况出发考虑,满足查询者的各种不同需求。
对于问题一,在仅仅考虑公共汽车的换乘的时候,我们以最短的乘车时间和最优的乘车费用作为两个目标函数,建立相应的双目标规划模型:()Tmin和()Mm in。
对于问题二,在问题一的基础上,我们添加了排列组合模型,全列出所有的乘车顺序情况,由问题一所建模型求出各种情况下的最优时间和最优路费,然后综合比较选出所有情况中的最优乘车顺序。
利用Dijkstra算法解出我们所需要的结果。
我们同样利用了双目标函数的统筹规划原理,在Dijkstra的算法下,解决了在公共汽车换乘的问题,求得最短时间问题,找到了最合适的公交路线,均为最短的乘车时间和最优的乘车费用,从而更加完善了我们的公交系统。
本文的特点是在建立模型和算法的基础上,进行编程,使其具备系统查询功能,克服了人工查询数据的繁杂过程,使得到的结果更为准确,同时,此程序可以进行推广使用,为解决日常生活中最优路径的选择问题提供了方法,给人们的出行带来方便。
关键词:最短行程双目标网络模型 Dijkstra算法排列组合一、问题重述公共交通作为长沙市交通网络中的重要组成部分,由于公共交通对资源的高效利用,使得通过大力发展公共交通,实行公交优先成为缓解日趋严重的道路交通紧张状况的必然选择。
然而,面对迅速发展和不断更新的长沙市公共交通网,如何快速的寻找一条合理的乘车路线或换乘方案,成为长沙市居民和外地游客一个比较困惑的问题。
§2公交车问题数学建模原题
§2 公交车调度模型公共交通是城市交通的重要组成部分,作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要的意义。
下面考虑一条公交线路上的公交车的调度问题,其数据来自于我国一个特大城市,某条公交线路上的客流调查和运营资料。
该条公交线路共上行共14站,下行方向共13站,下面给出的是一个典型工作日中两个运行方向的各个站上下车的乘客数量统计。
公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆的标准载客是100人,客车的平均运行速度是20公里/小时。
根据运营的要求,乘客候车的时间一般不要超过10分钟,早高峰时一般不要超过5分钟,而车辆的满载率120%,一般也不要低于50%试根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于全天操作的公交车调度方案,包括两个起点站的发车时刻表;总共需要多少车:以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司的利益等。
如何将这个调度问题抽象成一个明确的、完整的数学模型,指出求解模型的方法;根据实际问题的要求,如果设计成一个更好的调度方案,应如何采取运营数据。
站名 A13A12 A11 A10A9 A8 A7 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0 站间距(公里) 1.6 0.5 10.732.041.262.291 1.20.4 1 1.03 0.53 5:00-6:00 上 37160 52 4376904883852645 45 11 0下 08 9 1320484581321824 25 85 57 6:00-7:00 上 1990376 333 256589594315622510176308 307 68 0下 099 105 164239588542800407208300 288 921 615 7:00-8:00 上 3626634 528 447948868523958904259465 454 99 0下 0205 227 272461105810971793801469560 636 1871 1459 8:00-9:00 上 2064322 305 235477549271486439157275 234 60 0下 0106 123 169300634621971440245339 408 1132 759 9:00-10:00 上 1186205 166 14728130417232426778143 162 36 0下 081 75 120181407411551250136187 233 774 483 10:00-11:00 上 923151 120 10821521411921220175123 112 26 0下 052 55 81136299280442178105153 167 532 385 11:00-12:00 上 957181 157 13325426413525326074138 117 30 0下 054 58 84131321291420196119159 153 534 340 12:00-13:00 上 873141 140 10821520412923222165103 112 26 0下 046 49 71111263256389164111134 148 488 333 13:00-14:00 上 779141 103 8418618510321117366108 97 23 0下 039 41 7010322119729713785113 116 384 263 14:00-15:00 上 625104 108 82162180901851704975 85 20 0下 036 39 47781891763391398097 120 383 239 15:00-16:00 上 635124 98 82152180801851504985 85 20 0下 036 39 578820919633912980107 110 353 229 16:00-17:00 上 1493299 240 199396404210428390120208 197 49 0下 080 85 135194450441731335157255 251 800 557 17:00-18:00 上 2011379 311 230497479296586508140250 259 61 0下 0110 118 171257694573957390253293 378 1228 793 18:00-19:00 上 691124 107 891671651082011945393 82 22 0下 045 48 8010823723139015089131 125 428 336 19:00-20:00 上 35064 55 4691855088892748 47 11 0下 022 23 3463116108196834864 66 204 139 20:00-21:00 上 30450 43 3672754077602238 37 9 0下 016 17 24388084143593446 47 160 117 21:00-22:00 上 20937 32 2653552947521628 27 6 0下 014 14 21337863125623040 41 128 92 22:00-23:00 上 19 3 3 2553551 3 2 1 0下 0 3 3 581817271279 9 32 21站名A0A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13站间距(公里) 1.56 1 0.44 1.20.972.29 1.320.73 1 0.5 1.62 5:00-6:00 上 22 3 4 2443331 1 0 0下 0 2 1 1677534 2 3 9 6:00-7:00 上 795143 167 841511881091371304553 16 0下 070 40 401842051951479310975 108 271 7:00-8:00 上 2328380 427 224420455272343331126138 45 0下 0294 156 157710780849545374444265 373 958 8:00-9:00 上 2706374 492 224404532333345354120153 46 0下 0266 158 149756827856529367428237 376 1167 9:00-10:00 上 1556204 274 1252353081622031987699 27 0下 0157 100 80410511498336199276136 219 556 10:00-11:00 上 902147 183 821552061201501435059 18 0下 0103 59 5924634632019114718596 154 438 11:00-12:00 上 847130 132 671271501081041074148 15 0下 094 48 4819923825617512214368 128 346 12:00-13:00 上 70690 118 661051449295883440 12 0下 070 40 4017421520512710311965 98 261 13:00-14:00 上 77097 126 59102133971021043643 13 0下 075 43 431662102091369012760 115 309 14:00-15:00 上 839133 156 691301651011181204249 15 0下 084 48 4821923824615511215378 118 346 15:00-16:00 上 1110170 189 791691941411521665464 19 0下 0110 73 63253307341215136167102 144 425 16:00-17:00 上 1837260 330 14630540422927725395122 34 0下 0175 96 106459617549401266304162 269 784 17:00-18:00 上 3020474 587 248468649388432452157205 56 0下 0330 193 1947379341016606416494278 448 1249 18:00-19:00 上 1966350 399 204328471289335342122132 40 0下 0223 129 150635787690505304423246 320 1010 19:00-20:00 上 939130 165 881381871241431474856 17 0下 0113 59 5926630629020114715586 154 398 20:00-21:00 上 640107 126 6911215387102943643 13 0下 075 43 431862302191469012770 95 319 21:00-22:00 上 636110 128 561051448295983440 12 0下 073 41 4219024319213210712367 101 290 22:00-23:00 上 29443 51 2446583541421517 5 0下 035 20 20871089269476033 49 136。
2023高教杯数学建模b题
2023高教杯数学建模b题
在一个城市的公交车站,每天早上7点到9点之间,每10分钟就有一辆公交车到达。
如果一个人在7点钟到达车站,那么他最早能在几点之前乘上公交车?
A. 7点30分
B. 8点
C. 8点15分
D. 8点45分
一辆汽车以每小时60公里的速度行驶,从A地到B地需要2小时。
如果这辆汽车以每小时80公里的速度行驶,那么从A地到B地需要多长时间?
A. 1小时
B. 1小时30分钟
C. 1小时45分钟
D. 2小时30分钟
一家公司的年度销售额为100万美元。
如果每个季度的销售额都是前一个季度的1.5倍,那么第四个季度的销售额是多少?
A. 150,000美元
B. 225,000美元
C. 337,500美元
D. 506,250美元
一个长方形花园的长度是宽度的2倍,周长为24米。
这个花园的面积是多少平方米?
A. 12平方米
B. 24平方米
C. 36平方米
D. 48平方米
一辆火车以每小时80公里的速度行驶,从A地到B地需要4小时。
如果这辆火车以每小时100公里的速度行驶,那么从A地到B地需要多长时间?
A. 2小时
B. 2小时30分钟
C. 3小时
D. 3小时30分钟
一家餐厅每天的顾客数量是前一天的1.2倍。
如果第一天有100位顾客,那么第五天有多少位顾客?
A. 144位
B. 172位
C. 204位
D. 245位。
公交车数学建模
B题:重庆市主城区公交线网的优化与评价姓名学院年级专业学号联系电话相关学科成绩高等数学线性代数概率统计数学模型数学实验英语四级英语六级徐清鹏09电气学院07班0989 87573 475张雅洁09电气学院01班0991 75566 480刘维09电气学院0109 92 83 525重庆市主城区公交线网的优化与评价摘要: “畅通重庆”是建设五个重庆的战略目标之一,通过有效融合公交网和轻轨网的,是实现这一目标的有效途径。
因此对重庆市主城区现有的地面公交线路进行优化和调整具有十分重要的意义。
针对问题一:采用定性与定量相结合的递阶层次分析法(AHP)对重庆市市现有的公交线路网现状进行进行分析,筛选了与公交线路网评价有关的四个方面(线路网络能力、客运能力、经济效益、环境影响)下的12个主要指标建立模型。
建立各个层次的判断矩阵,通过MATLAB 软件计算各个方面的总权重值并进行排序,并采用一致性判断指标决定判断的合理程度。
最后采用线性加权的的方法建立综合评价模型:N =∑E 1i ω1i +∑E 2i ω2i +∑E 3i ω3i +∑E 4i ω4i 3i=13i=13i=13i=1依据查询在重庆市主城通行的公交车数据及与选取指标相关数据,计算出各指标的有关系数,并参照公交线网络指标评价标准的建议值对各个指标评分,得出其得分为,等级为中。
针对问题二:鉴于公交系统网络的复杂性,我们没有采用常规的Dijkstra 算法,而是采用了基于公交停靠站换乘功能进行OD 预测。
算出铁路(或轻轨)停靠站的公交客运量。
同时建立了分别以剩余客流量,接运站点数量为目标的优化模型。
然后对OD 客流量剩余值进行确定,得到的由三部分(需要保留的路线,改变的路线布设,合并和消除的路线)构成的“轨道-接运公交网”。
针对问题三:我们主要以轻轨地铁路线为主干线对重庆市主城的公交线路进行规划设计。
由于规划年限较短,我们对乘坐公交的人口,公交车数量,客流量等因素采用马尔萨斯(Malthus )模型。
公交车排班问题数学建模
公交车排班问题数学建模
公交车排班问题可以用数学建模来解决。
以下是建模步骤:
1. 确定时间段和班次:首先,需要确定公交车公司的营业时间段以及规划的班次数目。
2. 收集数据:收集历史乘客流量、不同时间段的平均载客量、行车路线、拐点等数据,以这些数据为基础进行排班计划。
3. 建立模型:根据收集到的数据建立排班数学模型,如线性规划模型或整数规划模型。
4. 优化计算:通过计算机模拟或数学优化软件,寻找最优排班方案。
5. 调整和验证:根据实际情况对模型进行调整和验证,不断优化排班计划。
需要注意的是,公交车排班问题还涉及车辆维护、司机轮换等因素,需要考虑多种因素进行综合优化。
因此,在建模过程中需要综合考虑各种变量和约束条件。
《独创》数学建模-公交车调度模型建立
图 1 g13 t 函数图像(图的大小我注意)
5
对公交线路全天的上车乘客数的函数 g j t 求一阶导, g j ' t 则表示第 j 个公交车站
1.2
问题提出
本问题考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条 公交线路的客流调查和运营资料。 该条公交线路上行方向共 14 站,下行方向共 13 站,第 3-4 页给出的是典型的一个 工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。 公交公司配给该线路同一型号的大客 车,每辆标准载客 100 人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为 20 公里/小时。运 营调度要求,乘客候车时间一般不要超过 10 分钟,早高峰时一般不要超过 5 分钟,车 辆满载率不应超过 120%,一般也不要低于 50%。 试根据这些资料和要求,为该线路设计一个便于操作的全天(工作日)的公交车调 度方案,包括两个起点站的发车时刻表;一共需要多少辆车;这个方案以怎样的程度照 顾到了乘客和公交公司双方的利益;等等。 如何将这个调度问题抽象成一个明确、完整的数学模型,指出求解模型的方法;根据实 际问题的要求,如果要设计更好的调度方案,应如何采集运营数据。
2
一、 问题重述
1.1 问题背景
公共交通是城市交通的重要组成部分。城市的现代化,尤其是城市功能的完善,离 不开城市交通的优化和提高。近些年来,随着我国社会的发展和城市居民收入水平的提 高,家庭私人轿车在城市交通中逐渐占据了一定地位,但这并不会削弱和取代公共交通 的功能和作用。根据世界各国的经验,优良的公交服务对于减少城市的交通拥挤、环境 污染,提高交通资源的配置效益等方面都具有积极的作用。目前,我国仍有不少城市公 交服务还没有充分发挥作用,常常出现车辆拥挤与闲置等问题,其重要原因之一就是车 辆调度依赖主观经验, 缺少严密科学的设计。 作好公交车的调度对于完善城市交通环境、 改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要意义。
spss期末论文公交车调度问题的数学建模
数学模型期末论文题目:公交车调度问题的数学建模摘要本篇论文将对公交车的调度方式(发车间隔时间,发车数量)进行建模,分别从公交公司和乘客的满意度方面进行考虑。
我们选择了从简到繁的方法,整个建模过程分为三个阶段:第一阶段做好最基本的假设(包括行驶速度等),统计在上下行的过程中车上人数的变化,先提出能让大多数人都能够满足的想法,随后在第二、第三阶段中逐渐增加条件(即考虑到公交公司的盈利状况、车辆的负载情况以及实时路况),并通过线性规划(整数规划)、计算机模拟的方式来寻求正确的解决办法,从而制定使双方都满意的公交调度方案。
从顾客角度考虑,顾客做希望的是公交等待时间较少、公交上超载程度越小越好;从公交公司的角度考虑,公交公司希望在能满足交通需求的条件下,公交公司所安排的公交数量越少越好,从而满足公交公司利润最大。
仅考虑提高公交公司的利益,只要提高公交车的满载率即可,运用数据分析法很容易得到其分配方案;仅考虑方便顾客出行,增加公交车数量即可,运用统计法,我们可以很容易的得到其调度方案。
在对这两方面进行分析以后,我们考虑公交公司和顾客的满意度,在保障运行通畅的情况下,我们选用最合理的调度方案。
关键字公交车调度满意度数学模型计算机模拟正文一、课题背景公共交通是城市交通的重要组成部分,作好公交车的调度对于完善城市交通环境、改进市民出行状况、提高公交公司的经济和社会效益,都具有重要意义。
在我们的日常生活中,公交车更是众多公共交通中不可或缺的一部分。
而实际生活中,我们也经常面临因公交的调度问题导致的“需要乘车时一辆没有,刚打到出租车公交就来了”的现象。
因此本文针对公交车的调度问题进行探究。
下面考虑一条公交线路上公交车的调度问题,其数据来自我国一座特大城市某条公交线路的客流调查和运营资料。
该条公交线路上行方向共14 站,下行方向共13 站,下面的表格给出的是典型的一个工作日两个运行方向各站上下车的乘客数量统计。
公交公司配给该线路同一型号的大客车,每辆标准载客100 人,据统计客车在该线路上运行的平均速度为20 公里/小时。
数学建模练习:计算机模拟公共汽车的运行情况
计算机模拟公共汽车的运行情况某公共汽车站每隔30分钟到达一辆汽车,但可能有[0,3]分钟误差,此误差大小与前一辆汽车的运行无关。
汽车最多容纳50名旅客,到达该汽车站时车内旅客人数服从[20,50]的均匀分布,到站下车的旅客人数服从[3,7]的均匀分布,每名旅客下车的时间服从[1,7]秒的均匀分布。
旅客按照每30分钟到达12个人的泊松分布到达汽车站,单队排列等车,先到先上,如果某位旅客未能上车,他不再等候。
旅客上车时间服从[4,12]秒的均匀分布。
上下车的规则是:先下后上,逐个上车,逐个下车。
假设每天共发车25辆,现在要求模拟30天汽车的运行情况,了解平均一天中在站内等候汽车的总人数、能上车及不能上车的人数、旅客排队时间分布情况、不能上车人数的分布情况。
参考解答思路:摘要计算机模拟式一般是一种能用来帮助企业经理在不确定条件下进行决策的方法。
对于复杂的随机事件系统,无法用数学计算直接进行求解,为此我们可以在计算机上进行模拟仿真,一般以时间作为变量,其他作为因变量。
本题是属于离散型的模拟,该模拟中的时间表示为整数序列,只考虑系统在这些时刻上的状态变化。
该问题是关于排队等汽车的问题,属于排队服务问题,可以采用下次事件法(也就是下次时间作为时间的起始时刻),使用计算机进行模拟。
为了使模型简单,我们假设所有等车的旅客都是同一时刻到达车站等车,则等车总时间为旅客到达时刻与上一辆汽车离开时刻的时间差,再加上旅客上车和下车的总时间。
在模型的建立过程中,先用MATLAB软件创建数据。
这里由于题目中的数据都给了,所以对于均匀分布和泊松分布,我们可以直接调用MATLAB软件中的unifrnd函数和poissrnd函数进行模拟。
在模型的求解部分,先用建立的模型模拟一天中等车总人数、能上车人数、未上车人数、平均等待时间的情况,然后用类似的方法对三十天的数据进行模拟求解,得出结论。
关键词:下次法、离散、MATLAB问题重述(略)问题分析该问题是关于排队等汽车的问题,属于排队服务问题,可以采用下次事件法,使用计算机进行模拟。
公交车调度问题数学建模论文
公交车调度问题数学建模论文2021年数学建模论文——对公交车调度问题的研究全文:本文根据Rewa的客流量及运营情况排泄公交车调度时刻表,以及充分反映客运公司和乘客的利益存有多个指标,创建了乘客的利益及公司利益两个目标函数的多目标规划数学模型。
基于多目标规划分析法,展开数值排序,从而获得原问题的一个明晰、完备的数学模型,并在模型拓展中运用房建的计算机模拟系统对税金的结果和我们对于调度方案的见解展开分析和评价。
首先通过数据的分析,并考虑到方案的可操作性,将一天划为;引入乘客的利益、公司利益作为两个目标函数,建立了两目标优化模型。
通过运客能力与运输需求(实际客运量)达到最优匹配、满载率高低体现乘客利益;通过总车辆数较少、发车次数最少表示公司利益建立两个目标函数。
应用matlab中的fgoalattain进行多目标规划求出发车数,以及时间步长法估计发车间隔和车辆数。
关键字:公交车调度;多目标规划;数据分析;数学模型;时间步长法,matlab一问题的重述:1、路公交线路上下行方向各24站,总共有l辆汽车在运行,开始时段线路两端的停车场中各停放汽车m辆,每两车可乘坐s人。
这些汽车将按照发车时刻表及到达次序次发车,循环往返地运行来完成运送乘客的任务。
建立数学模型,根据乘客人数大小,配多少辆车、多长时间发一班车使得公交公司的盈利最高,乘客的抱怨程度最小。
假设公交车在运行过程中是匀速的速度为v。
1路公交车站点客流量见到下表中1已知数据及问题的提出我们必须考量的就是莆田市的一路公交线路上的车辆调度问题。
现已指该线路下行的车站总数n1(=24),上行的车站总数n2(=24),并且得出每一个站点上下车的人数。
公交线路总路程l(=l);公交高速行驶的速度v=20km/h;运营调度建议,车辆载满率为不该少于r=120%,通常也不要底于r=50%。
现要我们根据以上资料和要求,为该线路设计一个公交公司发车时间的调度方案、一共须要多少辆车、公交车道路高速行驶过程中的速度以及公交车车型的挑选的方案。
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摘要本文是为了开发一个解决长沙市公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
在充分理解题意的基础上,我们从总体上把握,一致认为这是运筹学中的最短路问题。
我们所提供的这个系统,对于当乘客输入起始站和终点站,点击查询结果后,查询机就能很快地给出乘车路线及乘车所需要的最短时间,并且还可以给出相应的乘车费用。
也可以在有多个乘车站点的情况下,自主选择出最优乘车顺序以及相应的乘车最短时间和乘车费用。
公众的出行更加通畅、便利,但同时也面临多条线路的选择问题。
针对市场需求,我们设计了一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机系统。
其核心是线路选择的模型与算法,应该从实际情况出发考虑,满足查询者的各种不同需求。
对于问题一,在仅仅考虑公共汽车的换乘的时候,我们以最短的乘车时间和最优的乘车费用作为两个目标函数,建立相应的双目标规划模型:()Tmin和()Mm in。
对于问题二,在问题一的基础上,我们添加了排列组合模型,全列出所有的乘车顺序情况,由问题一所建模型求出各种情况下的最优时间和最优路费,然后综合比较选出所有情况中的最优乘车顺序。
利用Dijkstra算法解出我们所需要的结果。
我们同样利用了双目标函数的统筹规划原理,在Dijkstra的算法下,解决了在公共汽车换乘的问题,求得最短时间问题,找到了最合适的公交路线,均为最短的乘车时间和最优的乘车费用,从而更加完善了我们的公交系统。
本文的特点是在建立模型和算法的基础上,进行编程,使其具备系统查询功能,克服了人工查询数据的繁杂过程,使得到的结果更为准确,同时,此程序可以进行推广使用,为解决日常生活中最优路径的选择问题提供了方法,给人们的出行带来方便。
关键词:最短行程双目标网络模型 Dijkstra算法排列组合一、问题重述公共交通作为长沙市交通网络中的重要组成部分,由于公共交通对资源的高效利用,使得通过大力发展公共交通,实行公交优先成为缓解日趋严重的道路交通紧张状况的必然选择。
然而,面对迅速发展和不断更新的长沙市公共交通网,如何快速的寻找一条合理的乘车路线或换乘方案,成为长沙市居民和外地游客一个比较困惑的问题。
根据长沙市居民和外地游客的需要研究公交出行路径优化算法,寻找并提供一条或多条快速、经济、方便的从出发点到目的地的最优乘车或换乘方案,是公共交通系统中最基本最关键的问题。
一公务人员从长沙火车站(五一路火车站)下车在一天时间内到如下地点:长沙市政府、中南大学新校区、黄兴路步行街办事,并回到长沙火车站(五一路火车站)1.设计按如下顺序:长沙火车站、长沙市政府、中南大学新校区、黄兴路步行街,并回到长沙火车站(五一路火车站)完成事务的乘坐公交车的可行方案,并给出相应的数学模型。
2.设计从长沙火车站出发遍历问题一中所有地点完成事务的乘坐公交车的可行方案,并给出相应的数学模型。
二、基本假设1、按常理,人们总是在换乘两辆公汽后就不会再换其他的公汽,本模型假定可以查到换乘两次公汽所行使的路线,至于其它线路,本模型也可以继续求出,但考虑到人们的观念,所以在换乘两辆车后就可以找到最优的路线,并且乘车费合理,可以被人民所接受。
2、从一站乘L车到下一站换车时,不会再乘坐同一辆车。
3、最短的时间是人们首先考虑到的事情,所以在最短时间和最低费用相冲突的情况下,优先考虑最优时间问题。
4、随着长沙公交运输系统的完善,市民出行将更多采用公交系统,针对本次数学建模题目,步行作为次要因素便不予考虑。
5、基本参数设定相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间): 3分钟公汽换乘公汽平均耗时: 5分钟公汽票价:分为单一票价与分段计价两种,标记于线路后;其中分段计价的票价为:0~13站: 1元;14~26站:2元;27站以上:3元三问题的分析考虑到本题的假设与要求,在公交线路的选择时,需要考虑乘车时间、换乘次数、乘车费用以及舒适度等因素。
考虑人们出行乘车时的心理情况和对相关研究结果,可以认为“换乘次数”是大部分公交乘客在选择出行路线时优先考虑的因素,其次是距离长短和出行耗时。
而出行耗时与换乘的次数,等车的时间以及距离的长短密切相关。
因此,出行耗时和距离长短的要求可以转化为换乘次数最少的条件下出行距离最短的问题,我们以最短的行车时间和最低的乘车费用作为两个目标函数,建立相应的双目标规划模型。
问题一中涉及四个站点,对应四对起始-终止站。
实质上就是求两站之间最佳路线的问题:要求我们在已知乘车顺序的情况下,给出任意两公汽站点之间最佳线路选择问题的一般数学模型与算法,并求出从起始站至终点站之间的最佳路线。
反映在此题即是求出四对起始-终止站之间各自的最优路线,综合其方案即为问题一所求之答案。
问题二中各站点与问题一中相同,其区别在于有序到站与遍历各站。
本质上来说问题一即是问题二的一种特殊情况,需要解决的是中间站点的到站顺序问A种方案。
可根据问题一所建模型逐条算出各题。
根据排列组合的原理,共有33方案所需时间与费用,总结比较后可得问题二最优方案。
四问题的模型建立问题一符号说明:i:起始站台的号数j:终点站台的号数()l ij x :从i 站乘l 车到j 站ij t :第i 个站台到第j 个站台所用的最优时间权值(分钟),()min T :目标函数最优乘车时间(分钟)()M m in :目标函数最优的乘车费(元) )(l p :公汽的票价函数(元) j I :整型函数 ,其值为1或0p :换车的两站之间所隔的站台数 S :各部分目标函数最优乘车时间之和'S :各部分目标函数最优的乘车费之和公交线路模型建立为了解决这类的最优路线问题,我们采用网络理论模型来建立求解。
在所求的起始站到终点站最佳问题中,仅仅考虑乘公汽的情况,也涉及到许多情况,如直接乘直达车,不经任何的中转站的,换乘K 辆车(k 介于1到m-1指间)等。
上面的网络图(图1)反映了我们的思路:设我们所研究的问题共有n 个公共汽车站点,并且我们有m 个车,在第i 个站点(起始站)到第j 个站点(终点站)之间,我们不妨假设从1到n 的乘车方法有直达车,换车并且可以换乘1辆,2辆,3辆 ……,那么为了解决问题的 方便,我们假设有()01,2,,1,,1,2,,l ij l i j l m i j n x ==⎧=⎨⎩当乘客乘车从站未经中间站进入站 ,其它 当车行使至第j 站时,我们又作如下假设:01,231j j j I j n ⎧==⎨⎩在站换车,在站不换车,,,,-在题目给定的条件下,在仅考虑公交路线的情况下,我们可以的得到任意两站(i 和j 站)之间的最优乘车时间值,我们给出公式:1()11123()/25mnnn l ijj l i j j T x I -=====⨯+⨯∑∑∑∑ (1)在所求的结果中,寻找出最小值()min T 。
即所求的最优时间为行使的时间和换乘时间的和。
所求的最优时间要受到如下的7个条件约束:()1121()11()11()11()()1111()()11111,2,3,4,,.1,1,2,,1,2,3,4,,1,2m n l j l j m n l in l i m nl ijl j j im n l ij l i i jm n m n l l ij ji l i l i i j i j n nl l j ij ji ji i i j i j x x x i n s t x j n x x j n I x x I j ==-====≠==≠====≠≠==≠≠==≤=≤=-==--≤-≤=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()j ,3,4,,101,I 01l ij n x ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪-⎪⎪⎪==⎩或或 以上目标函数是公交车行使的时间和换乘时间的和,其中()111()mnnl ijl i j x ===∑∑∑是从第i 站点到第j 站点m 辆车所经过的总站点数,12n j j I -=∑是转车次数。
()1121m nl jl j x===∑∑表示出发站应满足的条件,即乘客必须乘某一车次前往某一站。
1()111m n l inl i x-===∑∑表示目的站应满足的条件,即乘客必须乘某一车次经某一站到达目的站。
()111,2,3,4,,m nl ijl j j ixi n ==≠≤=∑∑表示在第j 站作为中间站点时,若有车次经过则式子左边的值为0,若此站作为终点站则式子左边的值为1,即有进无出去的情况。
()111,1,2,,1mnl ij l i i j x j n ==≠≤=-∑∑表示第i 站作为中间站点时,若有车次经过则式子左边的值为0,若此站作为起点站则式子左边的值为1,即车辆有出无进的情况。
()()1111,2,3,4,,1m nm nl l ijji l i l i i ji jxx j n ====≠≠==-∑∑∑∑表示车辆与某站点的关系,若某车辆既不进也不出某站点,此式子左右两边都为0,若车辆既从此站点进去同时也从此站点出来,则此式子左右两边都为1。
()()11,2,3,4,,1nnl l j ij ji j i i i ji jI x x I j n ==≠≠-≤-≤=-∑∑分为以下几种情况:1)假如车辆没有经过某站点,此时()1nl iji i jx=≠∑的值为0,同时()1nl ji i i jx =≠∑的值也为0,中间的式子为0;2)假如车辆经过了某站点且没有转车,此时()1nl iji i j x=≠∑的值为1,同时()1nl ji i i jx =≠∑的值也为1,中间的式子为0;3)假如车辆经过了某站点且有转车的情况,对于转车前的车,此时()1nl ij i i j x =≠∑的值为1,同时()1nl jii i jx=≠∑的值也为0中间式子为1;对于转车后的车有()1nl ij i i jx =≠∑的值为0,同时()1nl ji i i jx =≠∑的值也为1,中间式子为-1。
这三种情况的结果符合模型前的换车函数j I 。
上述目标函数是基于时间最短而得出的最佳路线,这是人们在实际生活中乘公交车最基本的要求,所以此项指标作为评价一条路径好不好的最重要的指标。
但是同时人们也会考虑到乘车的花费多少,所以在选择公交车时会对路径和花费进行综合考虑,即要求到达目的地的时间最短且花费最小。
下面我们针对这种情况给出了模型及其方案,并相应得出最短时间和最少花费。
所以综合得出最终的模型为:1()1112()()111()1121()11()11()11()113()/25(/2)111,2,3,4,,.1,1,2,,1m n n n l ijjl i j j mnnl l ij l i j m n l j l j m n l in l i m nl ijl j j im n l ij l i i jm n l ij l i i j T x I M P x x x x i n s t x j n x x -=========-====≠==≠==≠=⨯+⨯===≤=≤=-=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()11()()11()j ,2,3,4,,1,2,3,,,101,I 01m n l ji l i i j n nl l j ij ji ji i i j i j l ij j n I x x I j n x ==≠==≠≠⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪=-⎪⎪⎪⎪-≤-≤=-⎪⎪⎪=∨=∨⎩∑∑∑∑()01,2,,1,,1,2,,l ijl i j l m i j nx ==⎧=⎨⎩当乘客乘车从站未经中间站进入站 ,其它 01,231j j j I j n ⎧==⎨⎩在站换车,在站不换车,,,,-第二个目标函数是求最小花费,其中()11nnl ij i j x ==∑∑表示某一辆车从第i 站点到第j 站点中间所经过的站点数,()l P 表示票价函数,其函数式子为:()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤<≤<=27,32614,2130,1,21)(p p p p P l 单一票价或其他的式子表示的含义同上面的约束条件中的解析。