考虑协调不同主体利益的城市公交线网优化研究

发布时间：2020-09-22 19:04

　　 当前我国较多城市的公交线网仍存在布局不尽合理的问题,需进行系统性布局优化。城市公交线网优化问题涉及不同主体的利益,且各主体间的利益原则往往相互矛盾。本研究以我国某城市区域内的纯电动公交线网为研究对象,从公交线网运营者与公交出行者两个角度构建多目标规划模型,并设计相应求解算法,以协调不同主体之间利益的视角,提出新的城市公交线网布局优化方法。本研究以最小化公交线网运营者一天的总运营成本和最小化所有公交出行者的总出行时间为目标,对公交线网布局进行优化建模分析。公交线网的总运营成本由车辆维护成本及线路运营成本构成;其中,线路的运营成本与运营车辆行驶里程相关。出行者的出行时间则由其等车时间与乘车时间构成。鉴于模拟退火算法的较好容错能力,以及遗传算法的良好全局搜索能力,本研究将模拟退火算法与遗传算法嵌套使用,提出新的多目标优化算法,对所建立的模型进行求解。模拟退火算法作为所提出的新的求解算法的主体框架,以最小化公交线网总运营成本为目标,对公交线网结构进行优化;遗传算法作为模拟退火算法的嵌套子程序,以最小化所有公交出行者总出行时间为目标,求解最优公交线网结构。此外,本研究通过具体算例对所建立的多目标优化模型及所提出的新的优化算法的有效性进行验证,并对比分析出行总量相同的对称与非对称公交出行空间矩阵对公交线网优化结果的影响。最后,本研究对所提出的求解算法中的关键参数进行灵敏性分析,以验证算法的适用性。研究结果表明本研究所提出的优化模型与求解算法能够从平衡不同主体利益的角度对公交线网布局进行合理优化,体现出不同利益驱动原则下的公交线网结构优化目标。此外,本研究对所提出的求解算法的参数进行灵敏性分析,验证了所提出的算法中的某些参数取值对所提出的优化模型求解结果具有一定的规律。这也从侧面印证了公交线网运营者与公交出行者之间的利益矛盾性。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491.17
【部分图文】：

逡逑（１）初始线网逡逑本章算例中的初始线网结构如图４－１所示，各相邻车站之间的距离矩阵如表逡逑４－１所示。算例中的线网有８个车站和４条线路。分别是车站＠、车站⑧、车站逡逑？、车站？、车站（Ｄ、车站？、车站◎和车站？，以及线路１、线路２、线逡逑路３和线路４。其中，线路１经过车站？、车站（Ｄ和车站？，线路２经过车站？、逡逑车站？、车站（ｇ）、车站？和车站◎，线路３经过车站？、车站⑤、车站？逡逑和车站＠，线路４经过车站＠、车站？、车站？、车站（Ｄ和车站？。本研逡逑宄以初始线网为基础，应用所提出的多目标优化模型与嵌套求解算法进行线网布逡逑局优化。嵌套式集成算法的搜索过程体现了纳什均衡博弈的思想，可获得不同主逡逑体利益目标组合下的一系列优化后的线网结构。在实际应用中，运营方可根据决逡逑策需要

Ｎ（ｂ）＼逡逑Ｉ逡逑图４－３搜索过程中的线网结构２逡逑Ｆｉｇ．４－３邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋２邋ｉｎ邋ｓｅａｒｃｈ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑之后，图４－４、图４－５、图４－６、图４－７、图４－８和图４－９展示了对称出行需求逡逑矩阵下求解算法的搜索过程，这几张图中分别涉及了邋５个输出变量：最优成本、逡逑迭代成本、控制温度、退回温度与迭代时间。其中，最优成本指的是迭代得到的逡逑最优运营成本；迭代成本指的是每次迭代输出的运营成本；控制温度用于控制模逡逑拟退火算法的迭代收敛并确保温度是在运营成本下降的前提下进行的；退回温度逡逑３５逡逑

逦、＇爹逡逑图４－２搜索过程中的线网结构］逡逑Ｆｉｅ．４－２邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋１邋ｉｎ邋ｓｅａｒｃｈ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑Ｖ逡逑Ｎ（ｂ）＼逡逑Ｉ逡逑图４－３搜索过程中的线网结构２逡逑Ｆｉｇ．４－３邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋２邋ｉｎ邋ｓｅａｒｃｈ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑之后，图４－４、图４－５、图４－６、图４－７、图４－８和图４－９展示了对称出行需求逡逑矩阵下求解算法的搜索过程，这几张图中分别涉及了邋５个输出变量：最优成本、逡逑迭代成本、控制温度、退回温度与迭代时间。其中，最优成本指的是迭代得到的逡逑最优运营成本；迭代成本指的是每次迭代输出的运营成本；控制温度用于控制模逡逑拟退火算法的迭代收敛并确保温度是在运营成本下降的前提下进行的；退回温度逡逑３５逡逑

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 孙杨;孙小年;孔庆峰;宋瑞;何世伟;;轨道交通新线投入运营下常规公交网络优化调整方法研究[J];铁道学报;2014年03期

2 杨兴地;;中小城市常规公交线网优化方法研究[J];交通信息与安全;2013年05期

3 王佳;符卓;杜靖毅;;基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计[J];计算机应用研究;2012年12期

4 周媛;邓卫;胡启洲;;基于遗传禁忌算法的城市公交线网优化研究[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2011年01期

5 杨汉桥;林晓辉;;遗传算法与模拟退火法寻优能力综述[J];机械制造与自动化;2010年02期

6 刘好德;杨晓光;;基于改进遗传算法的公交线网优化设计研究[J];计算机工程与应用;2007年08期

7 王志美;陈传仁;;遗传算法理论及其应用发展[J];内蒙古石油化工;2006年09期

8 谢云;模拟退火算法综述[J];微计算机信息;1998年05期

9 席裕庚，柴天佑，恽为民;遗传算法综述[J];控制理论与应用;1996年06期

10 陈小刚,林大键,孙国良;模拟退火法及其收敛性[J];光电工程;1993年03期

相关硕士学位论文 前1条

1 周静;考虑居民出行习惯的公交线网优化[D];北京交通大学;2017年

本文编号：2824796