當(dāng)前我國較多城市的公交線網(wǎng)仍存在布局不盡合理的問題,需進(jìn)行系統(tǒng)性布局優(yōu)化。城市公交線網(wǎng)優(yōu)化問題涉及不同主體的利益,且各主體間的利益原則往往相互矛盾。本研究以我國某城市區(qū)域內(nèi)的純電動(dòng)公交線網(wǎng)為研究對(duì)象,從公交線網(wǎng)運(yùn)營者與公交出行者兩個(gè)角度構(gòu)建多目標(biāo)規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)相應(yīng)求解算法,以協(xié)調(diào)不同主體之間利益的視角,提出新的城市公交線網(wǎng)布局優(yōu)化方法。本研究以最小化公交線網(wǎng)運(yùn)營者一天的總運(yùn)營成本和最小化所有公交出行者的總出行時(shí)間為目標(biāo),對(duì)公交線網(wǎng)布局進(jìn)行優(yōu)化建模分析。公交線網(wǎng)的總運(yùn)營成本由車輛維護(hù)成本及線路運(yùn)營成本構(gòu)成;其中,線路的運(yùn)營成本與運(yùn)營車輛行駛里程相關(guān)。出行者的出行時(shí)間則由其等車時(shí)間與乘車時(shí)間構(gòu)成。鑒于模擬退火算法的較好容錯(cuò)能力,以及遺傳算法的良好全局搜索能力,本研究將模擬退火算法與遺傳算法嵌套使用,提出新的多目標(biāo)優(yōu)化算法,對(duì)所建立的模型進(jìn)行求解。模擬退火算法作為所提出的新的求解算法的主體框架,以最小化公交線網(wǎng)總運(yùn)營成本為目標(biāo),對(duì)公交線網(wǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化;遺傳算法作為模擬退火算法的嵌套子程序,以最小化所有公交出行者總出行時(shí)間為目標(biāo),求解最優(yōu)公交線網(wǎng)結(jié)構(gòu)。此外,本研究通過具體算例對(duì)所建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型及所提出的新的優(yōu)化算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,并對(duì)比分析出行總量相同的對(duì)稱與非對(duì)稱公交出行空間矩陣對(duì)公交線網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果的影響。最后,本研究對(duì)所提出的求解算法中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行靈敏性分析,以驗(yàn)證算法的適用性。研究結(jié)果表明本研究所提出的優(yōu)化模型與求解算法能夠從平衡不同主體利益的角度對(duì)公交線網(wǎng)布局進(jìn)行合理優(yōu)化,體現(xiàn)出不同利益驅(qū)動(dòng)原則下的公交線網(wǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)。此外,本研究對(duì)所提出的求解算法的參數(shù)進(jìn)行靈敏性分析,驗(yàn)證了所提出的算法中的某些參數(shù)取值對(duì)所提出的優(yōu)化模型求解結(jié)果具有一定的規(guī)律。這也從側(cè)面印證了公交線網(wǎng)運(yùn)營者與公交出行者之間的利益矛盾性。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U491.17
【部分圖文】：

逡逑（１）初始線網(wǎng)逡逑本章算例中的初始線網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖４－１所示，各相鄰車站之間的距離矩陣如表逡逑４－１所示。算例中的線網(wǎng)有８?jìng)�(gè)車站和４條線路。分別是車站＠、車站⑧、車站逡逑？、車站？、車站（Ｄ、車站？、車站◎和車站？，以及線路１、線路２、線逡逑路３和線路４。其中，線路１經(jīng)過車站？、車站（Ｄ和車站？，線路２經(jīng)過車站？、逡逑車站？、車站（ｇ）、車站？和車站◎，線路３經(jīng)過車站？、車站⑤、車站？逡逑和車站＠，線路４經(jīng)過車站＠、車站？、車站？、車站（Ｄ和車站？。本研逡逑宄以初始線網(wǎng)為基礎(chǔ)，應(yīng)用所提出的多目標(biāo)優(yōu)化模型與嵌套求解算法進(jìn)行線網(wǎng)布逡逑局優(yōu)化。嵌套式集成算法的搜索過程體現(xiàn)了納什均衡博弈的思想，可獲得不同主逡逑體利益目標(biāo)組合下的一系列優(yōu)化后的線網(wǎng)結(jié)構(gòu)。在實(shí)際應(yīng)用中，運(yùn)營方可根據(jù)決逡逑策需要

Ｎ（ｂ）＼逡逑Ｉ逡逑圖４－３搜索過程中的線網(wǎng)結(jié)構(gòu)２逡逑Ｆｉｇ．４－３邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋２邋ｉｎ邋ｓｅａｒｃｈ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑之后，圖４－４、圖４－５、圖４－６、圖４－７、圖４－８和圖４－９展示了對(duì)稱出行需求逡逑矩陣下求解算法的搜索過程，這幾張圖中分別涉及了邋５個(gè)輸出變量：最優(yōu)成本、逡逑迭代成本、控制溫度、退回溫度與迭代時(shí)間。其中，最優(yōu)成本指的是迭代得到的逡逑最優(yōu)運(yùn)營成本；迭代成本指的是每次迭代輸出的運(yùn)營成本；控制溫度用于控制模逡逑擬退火算法的迭代收斂并確保溫度是在運(yùn)營成本下降的前提下進(jìn)行的；退回溫度逡逑３５逡逑

邐、＇爹逡逑圖４－２搜索過程中的線網(wǎng)結(jié)構(gòu)］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逡逑圖４－３搜索過程中的線網(wǎng)結(jié)構(gòu)２逡逑Ｆｉｇ．４－３邋Ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋２邋ｉｎ邋ｓｅａｒｃｈ邋ｐｒｏｃｅｓｓ逡逑之后，圖４－４、圖４－５、圖４－６、圖４－７、圖４－８和圖４－９展示了對(duì)稱出行需求逡逑矩陣下求解算法的搜索過程，這幾張圖中分別涉及了邋５個(gè)輸出變量：最優(yōu)成本、逡逑迭代成本、控制溫度、退回溫度與迭代時(shí)間。其中，最優(yōu)成本指的是迭代得到的逡逑最優(yōu)運(yùn)營成本；迭代成本指的是每次迭代輸出的運(yùn)營成本；控制溫度用于控制模逡逑擬退火算法的迭代收斂并確保溫度是在運(yùn)營成本下降的前提下進(jìn)行的；退回溫度逡逑３５逡逑

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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本文編號(hào)：2824796