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1、第33卷第12期公路交通科技Vol．33No．122016年12月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentDec．2016doi:10．3969/j．issn．1002-0268．2016．12．018基于公交线网布局的区域时刻表编制1,21,2江志彬,谷金晶(1.同济大学交通运输工程学院,上海201804;2.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804)摘要:为了提高公交车辆在换乘站点处的衔接效率,需要统筹考虑线网布局与时刻表编制。根据公交线网运营模式特征,研究了线网协调控制对发车间隔和出行时间优化
2、的影响。以企业盈利最大和乘客出行时间成本最小为目标,构建了多目标区域公交时刻表模型。采用遗传算法、粒子群优化算法和遗传粒子群优化算法求解了模型。结合公交实例调查数据对该模型进行了检验。结果表明:模型目标均能有效收敛,且遗传粒子群优化算法在求解此类问题时比遗传算法及粒子群优化算法具有更高的精度和效率。实际中需要根据给定的企业运营效益和乘客出行时间成本权重值选定时刻表优化方案。关键词:交通工程;时刻表编制;遗传算法;粒子群优化算法;遗传粒子群优化算法;多目标优化;线网布局+中图分类号:U492．22文献标识码:A文章编号:1002-0268(2016)12-0113-05Compilat
3、ionofRegionalTimetableBasedonTransitNetworkLayout1,21,2JIANGZhi-bin,GUJin-jing(1.SchoolofTransportationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai201804,China;2.KeyLabofRoadandTrafficEngineeringofMinistryofEducation,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)Abstract:Inordertoimprovetheconnectingefficienc
4、yofbusintransfersites,networklayoutandschedulepreparationshouldbeconsideredsynthetically．Accordingtothecharacteristicsofoperationmodeoftransitnetwork,theinfluenceofnetworkcoordinationcontrolontheoptimizationofdepartureintervalandtraveltimeisstudied．Takingthemaximizationoftransitenterprisebenefi
5、tandminimizationofpassengertimecostastheobjects,amulti-objectiveregionaltransittimetablemodelisestablished,whichissolvedbyGA,PSOandGA-PSO．Thismodelisverifiedthroughsurveydataoftherealtransit．Theresultshowsthatthemodeltargetscanbeconvergedeffectively,andGA-PSOhashigheraccuracyandefficiencythanGA
6、andPSOinsolvingsuchproblem．Whenchoosingtheregionaltimetableoptimizationschemeinpractice,thedecisionshouldbemadedependingontheweightsrepresentingtherelativeimportanceoftheoperationbenefitandthepassengertimecost．Keywords:trafficengineering;timetablecompilation;geneticalgorithm(GA);particleswarmop
7、timization(PSO);GA-PSO;multi-objectiveoptimization;networklayout中各换乘站客流量大小、乘客出行时间及方便程度,0引言继而影响整个线网的运营效率。乘客出行总时间又公交线网系统既是公交供给能力的基础硬件环是制订时刻表方案时需要考虑的重要因素。可见,境,又是诱发公交客流集散的载体。路网布局形态公交运营中线网布局形态与时刻表编制的相关性不由线路间的交叉点个数及位置决定,它影响着路网能被弱化。收稿日期:
