车车通信条件下的公交实时调度方法研究

发布时间：2017-08-19 02:33

  本文关键词：车车通信条件下的公交实时调度方法研究

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【摘要】：随着城市的不断发展、城市规模越来越大,人们的生活水平也越来越高,使人们的出行需求也在不断地增长,并且表现出不稳定性、波动性以及时间差异性。作为城市交通的主要组成部分,公共交通分担了城市居民大部分的出行需求,而公共交通的重要环节是公交。但是现阶段由于公交的可靠性较差,导致其运营效率低下且服务质量不高,以至于发展较为缓慢。因此,要想改变这种状况,关键就是要对公交进行实时调度,从而减少乘客的出行时间和公交公司的运营成本。与此同时,随着交通智能化水平的不断提高以及车载通信网络技术的日益成熟,车车通信技术的发展和应用越来越广泛,并且在车辆安全、交通效率等领域产生深远的影响。本文将车车通信技术应用于公交领域,主要是在车车通信的条件下,对公交实时调度的方法进行研究。首先,在国内外学者对公交实时调度方法研究的基础上,论述了公交实时调度的相关策略,同时介绍了车车通信技术方面的有关内容,并阐释了车车通信在公交领域的应用,为后续章节奠定了基础。其次,探讨了基于车车通信的条件下,单条线路上公交实时调度的方法,主要研究公交车辆在站点的实时停靠情况,以乘客的站点候车时间、被越过站点的额外等待时间、站点的停靠时间和公交公司的停靠运营成本最小化为目标,建立越站实时调度模型,并采用遗传算法进行求解。以北京市651路公交线路为例进行算例仿真分析,结果表明所提出的模型可以减少乘客的出行延误时间和公交公司的停靠运营成本。最后,考虑了不同线路之间乘客的换乘问题,分别对同名同位站点和同名异位站点处两条线路和多条线路换乘的实时协同模型进行分析研究。在确定出被协同公交车辆的集合后,给出实现协同换乘的配对和排序方法,在此基础上构建速度调整模型,使被协同公交车辆在换乘站点处可以实现协同换乘,并对其采用效果进行评价。为同名同位站点和同名异位站点处两条线路之间的相互换乘和多条线路之间的协同换乘情况分别进行算例分析研究,结果均表明所提出的实时协同模型可以增加直接换乘的人数和公交车辆直接换乘的次数,减小乘客总的在车时间和换乘等待时间。本文所提出的车车通信条件下的公交实时调度方法可以满足乘客和公交公司的利益,并更符合乘客对于公交出行的需求,与现代智能公交发展趋势一致。为车车通信条件下对公交进行实时调度提供了一定的理论依据,充分体现出本文的研究价值。
【关键词】：城市交通 公共交通 车车通信 协同换乘 实时调度
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-24
• 1.1 研究背景12-15
• 1.2 国内外研究现状15-20
• 1.2.1 车车通信15-16
• 1.2.2 公交实时调度16-19
• 1.2.3 车车通信下的公交实时调度19-20
• 1.3 研究目的及意义20-21
• 1.4 研究内容21
• 1.5 技术路线及创新点21-24
• 2 理论基础与技术方法24-44
• 2.1 公交实时调度存在的问题24-25
• 2.2 公交实时调度相关策略25-35
• 2.2.1 控制发车策略25-26
• 2.2.2 越站策略26-30
• 2.2.3 换乘策略30-33
• 2.2.4 其他调度策略33-35
• 2.3 车车通信技术35-37
• 2.3.1 基本概述35-36
• 2.3.2 基础设施及相关技术36-37
• 2.4 车车通信在公交领域的应用37-42
• 2.4.1 具体描述38-40
• 2.4.2 基本原理40
• 2.4.3 主要特征40-42
• 2.5 本章小结42-44
• 3 越站实时调度模型44-66
• 3.1 问题描述44-46
• 3.2 模型构建46-51
• 3.2.1 参数定义46
• 3.2.2 假设条件46-47
• 3.2.3 目标函数47-48
• 3.2.4 约束条件48-50
• 3.2.5 边界条件50
• 3.2.6 总体模型50-51
• 3.3 模型分析51
• 3.4 算法求解51-55
• 3.4.1 算法设计51-54
• 3.4.2 算法步骤54-55
• 3.5 算例仿真分析55-64
• 3.5.1 公交线路基本情况55-57
• 3.5.2 OD分布需求生成57-58
• 3.5.3 模型参数58-59
• 3.5.4 结果分析59-64
• 3.6 本章小结64-66
• 4 同名同位站点换乘的实时协同模型66-94
• 4.1 问题描述66-70
• 4.1.1 参数定义68-69
• 4.1.2 假设条件69-70
• 4.2 被协同公交车辆划分70-73
• 4.3 配对与排序方法73-78
• 4.3.1 两条线路相互换乘规则74-75
• 4.3.2 多条线路协同换乘规则75-78
• 4.4 速度调整模型78-83
• 4.5 协同模型采用效果评价83-85
• 4.5.1 不执行协同换乘情况83-84
• 4.5.2 执行协同换乘情况84-85
• 4.6 算例分析85-92
• 4.6.1 两条线路相互换乘算例85-87
• 4.6.2 多条线路协同换乘算例87-92
• 4.7 本章小结92-94
• 5 同名异位站点换乘的实时协同模型94-122
• 5.1 问题描述94-96
• 5.2 被协同公交车辆划分96-103
• 5.3 配对与排序方法103-106
• 5.3.1 两条线路相互换乘规则103-105
• 5.3.2 多条线路协同换乘规则105-106
• 5.4 速度调整模型106-109
• 5.5 协同模型采用效果评价109-111
• 5.5.1 不执行协同换乘情况109-110
• 5.5.2 执行协同换乘情况110-111
• 5.6 算例分析111-121
• 5.6.1 两条线路相互换乘算例111-114
• 5.6.2 多条线路协同换乘算例114-121
• 5.7 本章小结121-122
• 6 结论与展望122-124
• 6.1 主要工作与研究成果122-123
• 6.2 研究展望123-124
• 参考文献124-128
• 附录A128-130
• 附录B130-134
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果134-138
• 学位论文数据集138

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本文编号：698208