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城市公交線網(wǎng)差異化計程票價多目標(biāo)優(yōu)化

發(fā)布時間:2021-08-26 08:09
  為獲取更加接近實際城市公交線網(wǎng)的票價策略,將出行者的社會互動行為與后悔心理引入廣義費(fèi)用,提出線路客流OD矩陣均衡算法;分別以交通管理部門利潤最大化及出行者效用最大化為目標(biāo),以公交計程票價、發(fā)車頻率、私家車停車費(fèi)為變量,建立固定需求下公交線網(wǎng)差異化計程票價多目標(biāo)優(yōu)化模型.引入集群智能多目標(biāo)優(yōu)化算法求解,并應(yīng)用于Mandl標(biāo)準(zhǔn)公交線網(wǎng).研究發(fā)現(xiàn):以線路里程為標(biāo)準(zhǔn),差異化計程票制可以有效降低出行成本;依據(jù)帕累托最優(yōu)解調(diào)節(jié)票價,可以促進(jìn)出行者選擇行為向優(yōu)勢均衡轉(zhuǎn)移. 

【文章來源】:交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

城市公交線網(wǎng)差異化計程票價多目標(biāo)優(yōu)化


Mandl路網(wǎng)Fig.2Mandlnetwork表1公交線路設(shè)計Table1Buslinedesign

矩陣圖,收斂性,矩陣,票價


證OD矩陣均衡算法收斂性.如圖3所示,縱軸為maxi,j∈V,i≠jìíüytQ||mi,j,k+1-Qmi,j,kQmi,j≤ξ的取值.可見,迭代7次后,OD間客流量收斂,說明本文提出的OD矩陣均衡算法具有收斂性.5.3模型優(yōu)化結(jié)果將表2參數(shù)帶入本文算法對公交票價進(jìn)行優(yōu)化,同時與一票制的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對比.一票制票價為表2中的單位里程票價區(qū)間中值(0.1元)與5條線路的平均里程的乘積.兩種計價模式得出的帕累托前沿(一票制方案中僅對公交發(fā)車頻率與停車費(fèi)進(jìn)行優(yōu)化)如圖4所示.圖3OD矩陣均衡算法收斂性Fig.3ConvergenceofODmatrixequalizationalgorithm圖4票價優(yōu)化結(jié)果Fig.4Fareoptimizationresults由圖4可知,相比于差異化計程票制,一票制使交通管理部門獲取了更高收入,但也提高了出行成本.對差異化計程票制形成的帕累托前沿進(jìn)行四等分,選取代表性票價方案1~方案5(S1~S5),給出各方案優(yōu)化結(jié)果,如表3和表4所示.表5為不同票制下全路網(wǎng)所有OD間平均候車時間對比結(jié)果,相比于總發(fā)車頻率最高的一票制方案,差異化計程票方案S1可進(jìn)一步減少候車時間.5.4有限理性對帕累托最優(yōu)解的影響圖5為有限理性對帕累托最優(yōu)解的影響.由圖5(a)可知,社會交互強(qiáng)度S增大時,出行者效用增加,交通管理部門總利潤減小;由式(4)和式(5)及OD矩陣均衡算法的Step2可知,社會交互為出行153

影響圖,差異化,票價,OD矩陣


數(shù)值模擬驗證OD矩陣均衡算法收斂性.如圖3所示,縱軸為maxi,j∈V,i≠jìíüytQ||mi,j,k+1-Qmi,j,kQmi,j≤ξ的取值.可見,迭代7次后,OD間客流量收斂,說明本文提出的OD矩陣均衡算法具有收斂性.5.3模型優(yōu)化結(jié)果將表2參數(shù)帶入本文算法對公交票價進(jìn)行優(yōu)化,同時與一票制的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對比.一票制票價為表2中的單位里程票價區(qū)間中值(0.1元)與5條線路的平均里程的乘積.兩種計價模式得出的帕累托前沿(一票制方案中僅對公交發(fā)車頻率與停車費(fèi)進(jìn)行優(yōu)化)如圖4所示.圖3OD矩陣均衡算法收斂性Fig.3ConvergenceofODmatrixequalizationalgorithm圖4票價優(yōu)化結(jié)果Fig.4Fareoptimizationresults由圖4可知,相比于差異化計程票制,一票制使交通管理部門獲取了更高收入,但也提高了出行成本.對差異化計程票制形成的帕累托前沿進(jìn)行四等分,選取代表性票價方案1~方案5(S1~S5),給出各方案優(yōu)化結(jié)果,如表3和表4所示.表5為不同票制下全路網(wǎng)所有OD間平均候車時間對比結(jié)果,相比于總發(fā)車頻率最高的一票制方案,差異化計程票方案S1可進(jìn)一步減少候車時間.5.4有限理性對帕累托最優(yōu)解的影響圖5為有限理性對帕累托最優(yōu)解的影響.由圖5(a)可知,社會交互強(qiáng)度S增大時,出行者效用增加,交通管理部門總利潤減小;由式(4)和式(5)及OD矩陣均衡算法的Step2可知,社會交互為出行153

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]城市公交線網(wǎng)的一票制差異化票價策略優(yōu)化[J]. 鄧連波,徐毅梅,段科屹.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2019(05)
[2]社會互動效應(yīng)下通勤者出行方式選擇行為研究[J]. 潘馳,郭志達(dá).  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(06)
[3]基于后悔理論的出行路徑選擇行為研究[J]. 李夢,黃海軍.  管理科學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[4]城市軌道交通非高峰期開行方案建模與求解[J]. 孫鵬,丁宏飛,廖勇.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(28)



本文編號:3363876

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