多模式公交组合调度优化模型
公交运营优化方案
公交运营优化方案一、前言公交是城市公共交通系统中重要的组成部分，对于缓解城市交通压力、提高出行效率、改善城市环境等方面都有着重要的作用。
然而，目前我国公交运营中依然存在着一些问题，例如车辆运行效率低、服务质量不高、运营成本高等。
因此，对公交运营进行优化，提高公交运营效率和服务质量，已成为当前的紧迫需求。
本文将从公交运营的各个环节着手，提出一系列的优化方案，包括线路规划、运营管理、车辆运营、服务质量等方面的优化措施，以期为提高公交运营效率和服务质量提供参考和指导。
二、线路规划优化方案1. 采取综合交通枢纽模式在进行线路规划时，应该采取综合交通枢纽模式，充分结合地铁、轨道交通、公交和出租车等多种交通方式，将不同交通方式有机结合起来，形成一个覆盖面广、换乘方便的综合交通网络，以满足市民不同出行需求。
同时，要注重将公交线路与地铁、轨道交通站点相衔接，提高换乘效率。
2. 合理设置线路长度和站点间距在进行线路规划时，应根据城市的人口密度、用地结构、交通需求等因素，合理设置公交线路的长度和站点间距，注重线路的连续性和服务性。
避免出现线路长度过长、站点间距过远，导致乘客出行不便的情况。
3. 实施动态调整线路方案随着城市的发展和人口分布的变化，公交线路的规划也需要不断调整和完善。
因此，应建立健全的线路调整机制，根据实际情况对线路进行动态调整，保证线路与城市发展的适应性和灵活性。
三、运营管理优化方案1. 加强公交运营信息化建设通过建设公交运营信息化系统，实现对公交车辆和线路的实时监控和管理，以提高公交运营的精准度和效率。
同时，可以利用大数据技术分析乘客出行数据，为线路规划和调整提供科学依据。
2. 推行公交优先政策在城市道路规划和建设中，应考虑到公交车辆的运行需求，优先保障公交车辆的通行权利。
通过设置公交专用道、提供公交优先信号等措施，减少公交车辆的行车阻碍，提高公交运营效率。
3. 完善公交站点设施优化公交站点的设置和布局，提高站点的空间利用率，合理规划站点位置和间距，为乘客提供舒适、便捷的候车环境。
公交车调度优化研究
公交车调度优化研究公共交通是城市交通体系中的重要组成部分，为人们出行提供了便利，也对城市的发展和建设起到了重要作用。
公交车作为公共交通的标志性车辆，其运营管理质量的好坏直接关系到公共交通系统服务水平和市民的出行体验。
因此，针对公交车调度管理中存在的问题，研究调度优化的方法和技术，建立一套科学合理的调度管理模式，对于提升公交车运营效率和服务水平具有重要的意义。
一、公交车调度管理存在的问题公交车调度管理的核心问题是如何通过规划、安排、监督和控制等手段，使公交车能够按照一定的时刻表和路线准确、及时地运营，并满足市民的出行需求。
但是，在实际的运营过程中，公交车调度管理面临着以下几个方面的问题：1. 车辆调度不合理。
公交车调度的质量依赖于运营规模、线路布局、时刻表编制、调度方法和监督管理等方面。
但是，在一些城市中，由于运营规模不足、线路布局不合理、时刻表编制不科学等原因，导致车辆调度不合理，车辆容易集中拥堵，服务质量也相应下降。
2. 司机素质参差不齐。
公交车调度的运营质量还依赖于司机的驾驶技术、服务态度等因素。
但是，在现实的运营过程中，由于人员招聘不到位、培训不充分等原因，导致公交车的驾驶员素质参差不齐，不仅会影响车辆的运营质量，还会影响市民的正常出行。
3. 车辆维护不规范。
公交车的运营质量还要依赖于车辆的维护保养和及时检修等方面。
但是，由于一些城市中公交车的维修保养和检修等工作不规范，导致车辆故障率高，运营效率降低，甚至会危及市民人身安全。
4. 数据信息不够准确。
公交车调度的许多管理决策都需要依赖于准确的数据支撑。
但是，在现实的运营过程中，由于车辆调度中涉及到的数据庞杂、采集方式简单等原因，使得数据信息的准确性和实时性受到了一定的影响，影响了调度管理的决策质量。
二、公交车调度优化的方法和原则为了有效地解决以上问题，提高公交车调度管理的效率和质量，需要采取一些优化方法和原则，具体如下：1. 合理规划、调整和优化线路布局。
公交运营调度优化的评价指标模型研究
项 目（ ０ ７ Ａ１ Ｚ ０ ） ２ ０ Ａ １２ １ 、
全 面 、 理 的特 点 。 由于公 共交 通涉 及 的 目标 、 合 因素 很 多 ， 要对所 有 因素进行 有效 筛选 ， 用定 性 与定 需 利 量 相结合 的方 法建 立一套 完整 的评 价 指标 体 系 。因
１ 评价指标的确立的原则和方法
１ １ 确 立的原 则 ．
行 评价 ， 仅 以乘 客 等待 时间为 依据 ， 于 片面 。本 但 过
公交 运 营调度 优化 的评价 指标 的构 建是 以乘客
出行利益 并兼 顾公 交企业 效益 最大 为 目标 而建 立 的
线 网优化 模型 。评 价指标 模型 应该 具有 简 单 、 学 、 科
第１ ０卷
第 １ 期
２１ ００年 １月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ． ０ Ｎｏ １ Ｊ ｎ ２ １ １１ ． ａ ． ０ ０
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文献标志码
公共 交通对 于一个 城市 的发展 起 着举 足轻 重 的
文 旨在研 究 出一种 公 交 调 度优 化效 果 的模 型 ， 模 该 型将 集合 各种影 响调 度效 果 的因素 ， 面 、 观地 对 全 客 优化 效果 进行评 价 。 建立 一套科 学 、 系统 、 有效 的评 价指标 体 系不 仅
作用 ， 而公 交运 营调度 是通 过合理 的资 源配置 ， 效 有 地 管理 车辆资源 ， 使供 需矛 盾得 到解 决 。现 阶段 ， 对
公交调度问题的运筹优化研究
公交调度问题的运筹优化研究公交调度是一个复杂而关键的问题，它直接影响着城市的交通运输效率和居民出行体验。
为了提高公交调度的效率和准确性，运筹学方法被广泛应用于优化公交调度问题。
本文将探讨公交调度问题的运筹优化研究，并提出一些可行的解决方案。
一、公交调度问题的背景与挑战公交调度问题的目标是在给定的时间段内，合理安排公交车的班次和发车间隔，以最大程度地满足乘客出行需求，并避免拥堵和延误。
然而，由于城市交通的复杂性和不确定性，公交调度问题面临着以下挑战：1. 乘客流量不确定性：城市公交运输是一个动态的系统，乘客的出行需求会随时间和地点的变化而变化。
因此，准确预测乘客流量是公交调度的关键之一。
2. 调度规模庞大：城市公交系统通常包含大量的车辆和线路，调度这些车辆和线路需要考虑到交通状况、站点之间的运行时间和车辆的使用费用等因素，规模庞大的问题给调度带来了巨大的挑战。
3. 资源有限性：公交调度过程中，需要合理分配车辆和司机资源，以确保每条线路的运行效率和乘客的乘坐体验。
然而，资源的有限性使得调度优化更加困难。
二、公交调度问题的运筹优化方法运筹学是一种通过数学模型和优化算法来解决复杂的决策问题的方法。
在公交调度问题中，运筹学方法可以帮助决策者找到最佳的调度方案。
1. 乘客流量预测：乘客流量的准确预测对于制定合理的调度方案至关重要。
运筹学方法可以通过建立统计模型或机器学习算法，分析历史数据和相关因素，预测不同站点和时间段的乘客数量。
2. 车辆调度优化：在考虑当前交通状况和车辆使用费用的前提下，通过运筹学方法，可以确定最佳的发车间隔和车辆数量，以最大程度地满足乘客需求并优化系统运行效率。
3. 路线优化：运筹学方法可以帮助优化公交线路规划，包括站点选择、线路长度和线路走向等，以减少行驶距离和缩短乘客的平均等待时间。
三、公交调度问题的解决方案在公交调度问题的研究中，已经提出了一些有效的解决方案和优化算法。
以下是其中一些常用的方法：1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
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。
《2024年城市多级公交线路优化设计研究——来自于北京城市副中心的案例》范文
《城市多级公交线路优化设计研究——来自于北京城市副中心的案例》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市交通问题日益凸显。
北京作为国内的大都市，其城市副中心面临着巨大的交通压力。
为有效缓解交通拥堵，提高公共交通服务水平，对城市多级公交线路进行优化设计显得尤为重要。
本文以北京城市副中心为研究对象，探讨多级公交线路的优化设计策略。
二、北京城市副中心交通现状分析北京城市副中心作为新兴发展的区域，人口和经济的快速增长带来了交通需求的激增。
目前，该区域的公交线路虽然已经覆盖了大部分区域，但仍存在一些问题：一是公交线路布局不够合理，部分区域重复率高，部分区域覆盖不足；二是高峰时段拥堵严重，公交线路运行效率低下；三是公交与地铁等不同交通方式的衔接不够顺畅。
三、多级公交线路优化设计的必要性针对上述问题，多级公交线路优化设计显得尤为重要。
多级公交线路设计旨在根据城市不同区域的交通需求、土地利用情况和道路状况，科学合理地规划公交线路，以提高公交运行效率和服务水平。
通过优化设计，可以更好地满足居民出行需求，缓解交通拥堵，提高城市交通的整体运行效率。
四、多级公交线路优化设计策略1. 初级优化：基于现状的线路调整根据区域内的土地利用情况和人口分布，对现有公交线路进行微调，确保线路能够更好地覆盖居民区、商业区和交通枢纽等区域。
同时，对重复率较高的线路进行合并或调整，以提高运行效率。
2. 中级优化：构建多层次、多模式的公交网络根据不同区域的交通需求和道路状况，构建多层次、多模式的公交网络。
例如，建立快速公交线路，连接城市主要节点；同时，增设支线公交线路，深入居民区，方便居民出行。
此外，还可以考虑建立公交与地铁、出租车等不同交通方式的衔接和换乘体系。
3. 高级优化：智能化公交系统建设引入先进的智能交通技术，如智能调度系统、实时路况监测系统等，实现公交线路的智能优化和调度。
通过实时监测路况和客流情况，及时调整公交线路和班次，确保公交车辆在高峰时段能够快速、准时地到达目的地。
公交车调度优化模型
有 的 计 算 都 在 计 算 机 上 实现 ， 出 了调 度 时刻 表 ， 少 的 车 辆 数 为 ４ ， 客 与 公 得 最 ２顾
交 公 司 的 满 意 程 度 比 为 ：０ ６ ． ８：０ ４ ． ． ６
公 交 车调 度优 化 模 型 。
祁 忠 斌 ， 成 功 ， 小 伟 ， 尚彬 李 脱 郭
（ 州 工 业 高 等 专 科 学 校 基 础 学 科 部 ， 肃 兰 州 ７ ０ ５ ） 兰 甘 ３ ０ ０
摘 要 ： 究 了 随 着 时 间 和 空 间上 客 流 不 均 衡 性 的 变 化 ， 辆 应 如 何 调 度 的 问题 ， 研 车 建 立 了多 目标 规 划 的模 型 。 实 现 了“ 早 出 ， 晚 出” 车 辆 有 多 有 少 的 调 度 计 有 有 ，
④ 乘 客 的 满 意 程 度 只 以他 所 乘 车 的拥 挤 程 度 来 衡 量 ； ⑤ 已知 平 均 速 度 ， 不 计 乘 客 上 下 车 和 其 它 因 素 所 占用 时 间 ； 故 ⑥ 采 用 正 班 全 程 、 点 对 开 的调 度 方 式 。 终
３ 模 型 的 建 立
② 在 取 得 参 数 的 基 础 上 ， 过 双 目标 规 划 的方 法 编 制 时刻 表 ； 通 ③ 根 据 计 划 运 行 时 刻 表 ， 定 顾 客 与 公 交 公 司 的满 意 度 ， 行 模 型 评 价 。 确 进
维普资讯
第 ９卷 第 ２期
２０ ０ ２年 ６月
兰 州 工 业 高 等 专 科 学 校 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ Ｌ ｎ ｈ ｕ Ｐｏ ｙ ｅ ｈ ｉ ｌ ｇ ｏ ｒ ａ ａ ｚ ｏ ｌ ｔ ｃ ｎ ｃ Ｃｏ ｌ ｅ ｏ ｅ
公交车调度优化方法研究
公交车调度优化方法研究以下是一些常见的公交车调度优化方法：1.乘客需求分析：通过乘客流量数据和调查统计数据，分析不同时间段和区域的乘客需求特点，包括高峰期、低谷期和不同地区的需求差异。
根据需求特点，合理安排车辆数量和发车间隔，以满足乘客出行需求。
2.车辆调度算法：通过车辆调度算法，合理分配车辆资源。
常用的算法包括最优化调度算法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法可以考虑到多个因素，如车辆利用率、平均等待时间和运营成本等，以求得最优的车辆调度方案。
3.基于GPS的调度系统：利用GPS技术，实时监控车辆位置和交通状况，以便及时调整车辆行驶路线和发车间隔。
通过GPS系统，可以准确掌握车辆的运行状态，及时解决交通拥堵和故障问题，提高公交系统的运行效率和可靠性。
4.动态换乘站点设置：根据乘客换乘需求，灵活设置换乘站点。
根据实时乘客流量和换乘情况，动态调整换乘站点的位置和数量，以提高换乘效率和减少乘客的等待时间。
5.公交车优先通行措施：通过改善公交车道和信号灯控制，提高公交车的运行速度和通行优先权。
这可以减少公交车的运行时间和停车等待时间，增加车辆的运营效益。
6.多模式联运：通过公交系统与其他交通方式的无缝衔接，提供便捷的出行方式。
例如，与地铁、轻轨、出租车和共享单车等互联互通，提供联票和一体化的出行服务。
这可以提高乘客的选择性和便利性，减少乘客出行不便和换乘的成本。
总而言之，公交车调度优化涉及多个方面的问题，需要综合考虑乘客需求、车辆资源和道路状况等因素。
通过分析需求、优化调度算法、应用GPS技术、设置换乘站点、改善通行条件和推行多模式联运等措施，可以提高公交系统的效率和服务质量，为乘客提供更好的出行体验。
需求响应接驳公交调度优化模型与方法
针对需求响应接驳公交调度的优化模型与方法，以下是一种可能的解决方案：
1. 数据收集与分析：收集并分析公交车站乘客需求数据、公交车运行数据、交通流量数据等。
通过数据分析，可以确定需求高峰时段和路段拥堵情况，为优化调度提供依据。
2. 建立优化模型：基于数据分析结果，建立调度优化模型。
常用的优化模型包括整数规划、动态规划、网络流模型等。
模型的目标是最小化乘客等待时间、减少换乘次数、平衡各线路负载等。
3. 制定调度策略：根据优化模型的结果，制定合理的调度策略。
例如，通过增加或减少车辆数量、优化线路路径、调整发车间隔等方式来提高乘客满意度和运行效率。
4. 实时调度与调整：由于城市交通状况时刻变化，需要实时监测数据，并根据实时情况进行调度与调整。
可以利用实时公交数据、交通导航系统等技术手段来实现实时调度优化。
5. 考虑多因素：除了乘客需求和交通流量外，还应考虑其他因素如环境保护、能源消耗等。
通过综合考虑多个因素，可以制定更加全面和可持续的调度策略。
需要注意的是，优化调度是一个复杂的问题，不同城市和交通网络情况可能存在差异，所以具体的模型和方法需要根据实际情况进行调整和优化。
此外，实施调度优化需要有相关的技术支持和信息系统建设，以确保调度策略的有效实施和监控。
可变线路式公交车辆调度优化模型
停靠点ｉ 的 横 坐 标 ； ｄ ｘ ｂ ａ ｃ ｋ为 车 辆 在 ｘ 方 向 上 允 许 ； 的最大逆行距 离 固 定 站 点ｉ 的 车 辆 计 划 发 车 时 间用 Ｔ 上 一 发 车 班 次 固 定 站 点ｉ 的 发 车 Ｓ ｉ 表 示， 时间用 Ｔ 且Ｔ Ｓ ′ Ｓ Ｔ Ｓ ′ Ｔ； Ａ Ｓ ｉ 表示 ， ｉ＝ ｉ＋ ｉ 为计划 分别用ｔ 中车辆到达固定站点ｉ 的时间 ； ）、 ）（ ｔ ｉ ａ（ ｉ ｄ（ ｉ 表示车辆到 达 停 靠 点ｉ 的 时 间 和 从 停 靠 点 Ｓ） ∈Ｓ ｉ 发车的时间 ； Ｔ Ｐ ｋ 和 ＴＤｋ 分 别 为 乘 客ｋ 的 上 车 时间 和 下 车 时 间 ； （ Ｔ Ｒ ｉ ｋ）为 站 外 上 车 乘 客 希 望 在 （ ［ 能够上车的时间 ； 为站外 停靠点ｉ ｉ Ｓ） ｅ ｌ ∈Ｎ ｋ， ｋ］ 上车乘客 ｋ（ 上 车 时 间 的 时 间 窗； ｋ∈Ｎ１ ∪Ｎ３ ） Ｔ ｓ 为公交车辆在每 个 站 点 的 服 务 时 间 ， 文中认为各 个站点的服务时间相同 ； ｗ１ 、 ｗ２ 和 ｗ３ 分别为车辆 乘客候 车 时 间 和 乘 客 在 固 定 站 点 空 闲 运营成本 、 时间的 权 重 系 数 ； α １ 为车辆行驶里程的货币成 本， 为 ｃ ｍ ∈Ｍ ） α ２ 为乘客时间消耗的 货 币 价 值 ； ｍ（ 本文 认 为 同 类 乘 客 第 ｍ 类乘客支付的公交票价 ， 的票价相同 ； 车 辆 的 行 驶 速 度 用ｖ 表 示； ＣＢ 为 公 交车辆的额定载客数 ； Ｚ 为一个任意大的值 。 １． ３ 数学模型 以系统总成本最优为目标建立的可变线路式 公交车辆调度模型为 ｍ ｉ ｎ Ｚ＝ｗ α １［ １
［］ 度模型 ； Ｗ ｅ ｉ Ｌ ｕ 等 ７ 针对多车辆可变线路式公 交
多模式公共交通系统的协同调度与优化算法研究
多模式公共交通系统的协同调度与优化算法研究1. 引言1.1 研究背景和意义在现代城市化进程中，城市交通问题一直是一个备受关注的话题。
随着城市人口和交通需求的快速增长，传统的公共交通方式已经无法满足日益增长的出行需求。
为了解决这一问题，多模式公共交通系统被提出，其通过整合不同的交通模式（如地铁、公交、自行车共享等）提供多样化的出行选择，从而提高交通效率和满足不同层次的出行需求。
然而，多模式公共交通系统的运营与调度面临诸多挑战。
不同交通模式之间的协同调度是其中的核心问题。
多模式公共交通系统涉及到多种交通工具的调度和路径选择，需要解决乘客需求的匹配、交通网络的拓扑分析以及调度算法的研究与设计。
因此，协同调度与优化算法的研究对于提高多模式公共交通系统的运营效率和服务质量具有重要意义。
1.2 研究目标和内容本课题的研究目标是探索多模式公共交通系统的协同调度与优化算法，以提高交通系统的运营效率和服务质量。
具体研究内容包括以下几个方面：1) 多模式公共交通系统的运营特点和调度需求分析；2) 多模式公共交通系统协同调度问题的数学建模；3) 基于协同调度需求的路径选择算法研究；4) 多模式公共交通系统的分时段调度算法研究；5) 优化算法在多模式公共交通系统中的应用研究；6) 算法性能评估与实验分析。
2. 多模式公共交通系统的运营特点和调度需求分析2.1 多模式公共交通系统的定义和组成多模式公共交通系统是指通过整合地铁、公交、出租车、自行车共享等不同的交通模式，为城市居民提供多样化的出行选择。
多模式公共交通系统的组成包括不同交通工具、调度中心、乘客服务设施等。
2.2 多模式公共交通系统的运营特点多模式公共交通系统的运营特点主要包括以下几个方面：1) 交通网络复杂：多交通模式之间存在复杂的网络连接关系，需要进行网络拓扑分析和路径选择。
2) 乘客需求多样：乘客有不同的出行需求，需要根据实际需求进行乘车规划和调度。
3) 调度决策复杂：多模式公共交通系统的调度决策涉及到不同交通工具的选择、路径规划和乘客需求的匹配等问题。
浅谈公交优化调度问题
Author: by Fabian Cevallos & Fang Zhao
这篇论文基于遗传算法，提出了解决公交系统内换乘时间最优化问 题的系统性方法。主要是通过调整现有时刻表，找到最优解决方案。 文中所提出的方法用到了现有时刻表和所有换乘站点的乘客资料，并 考虑了车辆到达的随机性。基于Broward County Transit 公交公司所 提供的调度资料，计算了系统目前状况下的总换乘时间，以及用本文 所介绍的方法对系统现有时刻表进行调整，所得推荐系统的总换乘时 间，结果表明该算法可以在很大程度上节约公交系统的总换乘时间。
任传祥，张海,范跃祖在文章《混合遗传-模拟退火算法在公交智能调度中的应 用》中，兼顾企业与乘客的利益建立了公交车辆行车计划模型，将遗传算法与 模拟退火算法相结合，组成混合遗传――模拟退火(GA-SA)算法，对公交行车调 度进行优化。
Ceder Avishai and Ofer Tal.在文章Timetable Synchronization for Buses中， 提出了一种启发式算法，基于同时到达换乘站点的车辆数最多求得最优解，研 究了车辆同步性问题。
4
二、国内外研究情况综述
查阅国内外有关公交优化调度方面的文献，可以看出， 已有众多学 者对公交运营设计中的运行线路、时刻表、以及车辆路径等问题分别 进行过有益的探索，给出了解决复杂运营设计、时刻表优化等问题的 模型、算法等，而且基于不同目标函数、不同约束条件给出了问题的 解决方案，这对于该领域的进一步研究工作提供了极为可贵的借鉴意 义。
公交车调度优化模型
公交车调度优化摘要：城市公交给人们出行带来了极大的便利，是人们日常生活所不可缺少的重要组成部分之一。
但是目前城市公交的调度仍然面临很多实际问题，等车时间过长，坐车人过多车内拥挤等。
最近，广州出现了严重的公交车拥挤现象，政府要求近期拿出解决方案，并准备建立新的公交车路线。
由此可见公交车调度问题已经成为政府不可忽视的严重问题了。
为解决这样一些问题，合理优化公交车的调度显得尤为重要。
是提高公交车运载能力，给乘客出行带来舒适与便利的关键。
本文考虑到乘客对乘坐公交的满意程度与公交公司的利润合理化等方面，利用数学规划的方法建立模型。
模型优化利用已经建立的排队论知识在一段时间等车人数满足泊松分布，算出在两辆公交在某一站的间隔内到达车站客流量并综合公交车公司的利润与空车浪费等方面建立模型，达到适当缓解城市交通的压力，减少乘客拥挤现象，又不至于公交车公司损失，使城市的公交调度更为科学合理，给乘客出行带来便利。
关键词：调度客流量数学规划泊松分布排队论1. 问题重述1．1城市交通的发展与背景城市交通规划的发展是与世界城市化进程发展同步的。
调查表明特别是第二次世界大战之后，由于世界城市人口的急剧增长，城市交通问题变得日益突出，这对交通规划的探索与发展也产生了极大的推动作用。
经过了数十年的研究和实践，在城市交通规划方面已经掌握了大量的数据并积累了丰富的经验。
在对以往的资料进行的调查研究中发现，完整的交通调查技术和方法已经形成。
其次还形成了公认的交通规划预测方法。
随着数据和资料的积累、统计分析，交通规划的四阶段模式为各国普遍接受。
围绕交通的生成、分布、道路分配和交通方式划分，产生了大量的模型，并归结为重力模型、熵模型、机会模型等主要分布模型，平衡模型和动态平衡模型等分配模型，Logit模型等方式选择模型，这些模型已经被世界各国普遍采用。
但是随着世界人口的增加，高科技时代的来临，以及人们生活水平的普遍大幅度提高，交通问题仍然日趋严重并急于解决。
多模式交通一体化
一体化交通的安全与效率优势
促进多模式交通协同
1.加强各种交通方式之间的衔接：一体化交通可以加强公共交通、共享单车、步行等交通方式的衔 接，提高整体交通效率。 2.实现信息共享：通过各种交通方式的信息共享，可以提供更全面的交通服务，提升用户体验。 以上内容仅供参考，具体的内容需要根据您的具体需求进行调整优化。
上海城市轨道交通一体化
1.上海城市轨道交通实现了多种交通方式的联动，包括地铁、公交、出租车等，提高了城市交通的 整体效率。 2.通过智能化的支付系统，实现了不同交通方式之间的便捷换乘，提升了乘客的出行体验。 3.城市轨道交通一体化建设有助于减少城市交通拥堵和空气污染，促进了可持续发展。
一体化交通的实践案例
交通模式分析与比较
▪ 航空交通
1.航空交通在远距离出行中具有优势，但碳排放和噪声污染问题需引起重视。 2.发展绿色航空技术和提高航班运行效率是未来的关键发展方向。 3.未来趋势是加强与其他交通方式的联运，实现更加便捷、高效的出行体验。
▪ 水上交通
1.水上交通适合沿海和江河湖泊等水域的出行需求，具有独特的优势。 2.发展清洁能源驱动的水上交通工具，提高水上交通安全和效率。 3.未来趋势是结合旅游和休闲产业，打造更加舒适、多元化的水上出行体验。
交通模式分析与比较
▪ 共享单车
1.共享单车作为短途出行工具，有助于减少私家车使用，缓解 交通压力。 2.城市规划需设置合理的共享单车停车区域，加强车辆维护和 管理。 3.未来趋势是结合物联网技术，实现更加智能化的共享单车运 营。
▪ 步行与跑步
1.步行与跑步是健康、低碳的出行方式，有助于提升市民的生 活质量。 2.城市建设应关注步行道和安全设施，提高步行友好性。 3.未来趋势是结合智能化技术，提供步行导航、健康数据等服 务。
公共交通多模态出行优化技术研究
公共交通多模态出行优化技术研究第一章：引言随着人口的不断增长，城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。
如今，城市中的交通拥堵、环境污染已经成为了城市面临的最大问题之一。
在这种情况下，公共交通便成为了解决城市交通问题的重要手段之一。
但现在的公共交通系统仍然存在许多问题。
如何提高公共交通的接驳性和流动性，有效地提升公共交通的服务水平是当前公共交通系统需要解决的关键问题。
本文就公共交通多模态出行优化技术进行研究和探讨。
第二章：多模态出行相关理论2.1 多模态出行的定义多模态出行是指出行者通过组合使用不同的出行方式，如公交、地铁、共享单车、步行等，来达到最终目的地的行为。
多模态出行相较于单一交通方式的出行，可以让人们更加便捷的到达目的地，并最大程度地解决交通拥堵和环境污染等问题。
2.2 多模态出行的优势和挑战多模态出行的优势在于，可以最大程度地发挥各种交通方式的优点，从而达到更快速、更便捷、更环保、更经济等多种目的，同时也能够避免单一交通方式的不足之处。
然而，多模态出行的实现依赖于各个交通方式的协调与衔接，这就要求交通系统能够更加高效地进行调度、管理和运行。
2.3 公共交通多模态出行的应用在实际的出行中，公共交通往往是人们多模态出行方式的首选，因为公共交通具有较高的覆盖率和经济性，并且不受车辆数量限制。
因此，公共交通成为实施多模态出行的关键基础。
第三章：公共交通多模态出行的优化技术3.1 公共交通区域分布优化公共交通的区域分布优化是公共交通多模态出行优化的重要内容，它可以通过合理规划和优化公共交通的路线和站点布局，降低公共交通的运营成本，并在相应区域内提供更为便捷和高效的公共交通服务。
3.2 公共交通线路调度优化公共交通线路调度优化可以通过计算机模型和智能算法等技术手段对公共交通线路和班次进行优化管理，从而缓解交通拥堵，提高公共交通的运营效率和服务水平。
3.3 公共交通服务质量评价与改进公共交通服务质量评价与改进是对公共交通系统服务水平评价的过程和对评价结果的反馈，通过质量管理手段，及时发现问题，对问题进行改善。
多模态融合的智能交通系统设计与优化
多模态融合的智能交通系统设计与优化智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是应用信息、通信、控制、传感和计算等技术手段，对交通运输系统进行有效管理和优化，提高交通效率、安全性和环境可持续性的系统。
随着城市化进程的不断加快和交通拥堵问题的日益突出，多模态融合的智能交通系统设计与优化成为了一个备受关注的领域。
本文将介绍多模态融合的智能交通系统的设计原则、优化策略以及应用案例。
在多模态融合的智能交通系统中，不仅要考虑传统的公路交通，还需要综合考虑公共交通、步行、骑行和轨道交通等不同的交通模式。
首先，设计人员需要根据城市的交通需求和现状，确定适合的交通模式组合。
其次，需要建立起多个交通模式之间的协调和互补关系，实现无缝接驳和高效运行。
最后，要将多个交通模式的信息整合起来，形成一个统一的交通管理平台，进行系统性的管理和优化。
在智能交通系统的设计和优化过程中，需要考虑以下几个方面。
首先，需要建立起高效的交通信息采集和处理系统。
通过各种传感器和智能设备，可以准确获取交通量、速度、路况等信息，然后将这些信息进行处理和分析，为交通管理者和用户提供准确的实时信息。
其次，需要建立起强大的数据分析和决策支持系统。
通过对大数据的挖掘和分析，可以了解交通需求和交通流的特征，进而优化交通信号控制和路网规划。
同时，还可以通过智能算法和模型建立交通预测和优化模型，提前预测交通拥堵状况并采取措施进行干预。
最后，需要实施综合的交通管理和调度策略。
通过优化信号配时，调整交通流分配，优化路网布局，可以提高交通效率，降低交通拥堵和碳排放。
多模态融合的智能交通系统设计与优化已经在全球范围内得到了广泛应用。
例如，欧洲的多模态交通平台能够实现多个城市之间的交通一体化，提供了高效便捷的交通服务。
中国的滴滴出行APP整合了公交、出租车、自行车、步行等不同的交通模式，为用户提供了多样化的出行选择。
此外，全球范围内还出现了一些创新的智能交通系统设计和优化方案，如共享交通系统、无人驾驶汽车以及智能交通管理平台等。
定制公交多目标鲁棒优化模型与算法
定制公交多目标鲁棒优化模型与算法陶浪;马昌喜【摘要】为了确定定制公交在路网中的行驶路径,文章研究了乘客等车时间不确定环境中定制公交行驶路线的鲁棒优化问题:(1)以最小化运营公司的经营费用、最小化乘客的出行时间为优化目标,以车辆的容量限制、乘客的上、下车时间窗、不确定的乘客等车时间等为约束条件,建立了定制公交多目标鲁棒优化模型;(2)采用改进的NS-GA-Ⅱ算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)进行求解,用基于未到达交通节点顺序的自然数编码方法进行编码,以锦标赛选择策略进行选择操作以及采用均匀变异方式进行变异操作;(3)选取兰州市局部路网进行案例研究.研究结果表明,运用本文建立的定制公交多目标鲁棒优化模型及求解算法,能快速得到满足优化目标的行驶路径.选用合理的行驶路线能够节约乘客的出行成本,增加运营公司的收益.【期刊名称】《西部交通科技》【年(卷),期】2018(000)001【总页数】7页(P174-180)【关键词】城市交通;鲁棒优化;NSGA-Ⅱ算法;定制公交;锦标赛选择策略【作者】陶浪;马昌喜【作者单位】兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】U491.1由于采取公交出行的方式能够有效减少道路交通资源的浪费，提高人均交通资源占有率，因此，亟需寻找一种能够被乘客普遍接受的公共交通出行方式。
目前，国内市场上公交出行方式主要有市场占有率较大的常规公交和逐渐起步的定制公交。
常规公交存在运行速度低、运行质量差、车辆换乘不方便、乘客舒适度低及效率低下等缺点；定制公交安全、快捷、舒适、环保，能够有效弥补常规公交的缺陷。
发展定制公交能够缓解人均道路资源占有率低与公共道路交通资源不足之间的矛盾。
国外对定制公交的研究较早，始于20世纪70年代，国内起步较迟。
国内外在定制公交的研究上已经取得了一些成果。
城市交通规划方案的多模式出行模型
城市交通规划方案的多模式出行模型随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出，给人们的出行带来了很大的困扰。
为了解决这一问题，城市交通规划方案的制定变得尤为重要。
多模式出行模型作为一种综合考虑不同交通方式的规划方法，逐渐受到了广泛关注。
一、多模式出行模型的概念与意义多模式出行模型是指在城市交通规划中，综合考虑不同交通方式的出行模式。
传统的交通规划往往偏重于单一交通方式的发展，如道路建设、公交线路规划等，忽视了多种交通方式的协同发展。
而多模式出行模型则强调了不同交通方式之间的互补与协调，通过合理规划和组织，使得不同交通方式能够相互衔接，提高出行效率，减少交通拥堵和环境污染。
多模式出行模型的意义在于提供了一种全面、科学的交通规划方法。
通过综合考虑不同交通方式的特点和需求，可以更好地满足人们的出行需求，提高城市交通的效率和质量。
同时，多模式出行模型也有助于减少对个人汽车的依赖，推动绿色出行，减少碳排放，改善城市环境。
二、多模式出行模型的要素与特点多模式出行模型的制定需要考虑多个要素，包括城市规模、人口分布、交通需求等。
其中，交通需求是制定多模式出行模型的核心要素。
通过调查和分析城市居民的出行习惯和需求，可以得出不同交通方式的使用比例和出行距离分布等数据，为制定合理的交通规划提供依据。
多模式出行模型的特点之一是综合性。
它不仅考虑了传统的交通方式，如道路、公交、地铁等，还包括了非机动交通方式，如步行和骑行。
这种综合性的考虑使得多模式出行模型能够更好地适应不同城市的特点和需求。
另一个特点是灵活性。
多模式出行模型并不是一成不变的，而是根据城市的发展和需求进行动态调整。
随着城市的不断发展，交通需求会发生变化，新的交通方式也会出现。
因此，多模式出行模型需要及时调整，以适应城市交通的发展趋势。
三、多模式出行模型的实施策略多模式出行模型的实施需要综合考虑交通设施建设、交通管理和交通服务等多个方面。
以下是一些实施策略的例子：1. 建设完善的交通网络。
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车、 区间车和 大站 快车 ３种发车模式组合及发车 间隔。以系统 总时间成 本最优 为 目标 ， 在相 同决策间隔下选择 不 同决 策模式 ， 建立 了发车频率不定的公 交组合调度模 型。同时 ， 针 对调 度模 型组合 优化 的 ＮＰ难特 点， 利 用差分进化 优化 算法对模型求解 。结果表 明， 在决策间 隔为 ４ ｍｉ ｎ的情况 下， 首站发车 间隔有 ４ ａｉ ｒ ｎ 、 ８ ｍｉ ｎ 、 １ ２ ｍｉ ｎ ３种可能 ； 考 虑到 区间 车和 大站快车超车 的情 况， 各站点乘客的等 车时间为 ０ ． ８ ｍｉ ｎ ￣１ ２ ｍｉ ｎ不等。与原 先分时段 的单一调度相 比， 多模式公 交组合调度能减 少公 交车发 车次数 ， 有效 降低 系统时间成本。 关键词 组合调度 ， 发车 间隔 ， 超 车， 差分进化算 法， 多模式公 交
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第４ ２ 卷
２ ０ １ ５年 ９月
第 ９ 期
计算机ຫໍສະໝຸດ 科学 Ｃｏ ｍｏ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ ２ Ｎｏ ． ９ Ｓ ｅ ｏ ２ ０ １ ５
多模 式公 交组 合 调 度优 化 模 型
明 洁 张 贵军 刘 玉栋
（ 浙江工 业 大学信 息工 程 学院 杭 州 ３ １ ０ ０ ２ ３ ）
Ｔ Ｐ ３ ０ １ 文 献标 识 码 Ａ Ｄ ＯＩ １ ０ ． １ １ ８ ９ ６ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ２ — １ ３ ７ ） （ ． ２ ０ １ ５ ． ９ ． ０ ５ １ 中图 法 分 类 号
Ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｍｏ ｄａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｉ ｔ Ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ＭＩ Ｎ Ｇ Ｊ ｉ ｅ Ｚ ＨＡＮ Ｇ Ｇｕ ． ＿ ｊ ｕ ｎ Ｌ Ｉ Ｕ Ｙｕ － ｄ ｏ ｎ ｇ