基于弹性需求的公交网络规划模型研究

公交线网规划的模型与算法的开题报告一、研究方向：公交线网规划的模型与算法研究二、研究内容：公交线网规划是交通规划和公共交通运营的重要组成部分，对城市交通运行和出行有着至关重要的影响。

本研究将围绕公交线网规划的模型与算法展开研究，主要内容包括以下三个方面：1. 公交线网规划模型的建立针对当前公交线网规划中存在的问题，如公交线路布局不合理、车辆调度不科学、线网转乘尚未优化等，本研究将以城市规模和空间布局为考虑因素，建立合理、可行、优化的公交线网规划模型。

2. 公交线网规划的算法设计本研究将调研和借鉴国内外相关文献和成功案例，深入研究公交线网规划中的优化算法，如最优配线、网络流模型、动态调度等，并将针对不同城市规模和特点，设计符合实际情况的优化算法。

3. 算法实现与应用验证本研究将基于设定的模型和算法，结合实际城市公交线网规划，编写相应的算法实现程序，通过仿真和实际应用验证算法的可行性和优越性。

三、研究意义：公交线网规划模型与算法的研究具有重要的理论和实践意义。

理论上，本研究可以通过分析、总结、总结国内外各种公交规划模型的优缺点，在此基础上建立更为合理、可行的公交线网规划模型。

实践上，研究结果可以为城市公交规划的实际操作提供更具可行性的指导和依据。

四、研究方法：本研究将运用多种研究方法，包括文献研究、案例分析、调查问卷、数学模型和计算机仿真等，以期达到最佳的研究成果。

五、研究预期成果：本研究的预期成果包括：针对城市不同规模和特点建立公交线网规划模型；设计优化的公交线网规划算法；开发相应的算法实现程序；实际应用验证算法的可行性和优越性；论文撰写和发表。

六、研究难点和问题：1. 公交线网规划模型的建立涉及到城市规模和空间布局等多方位因素的考虑，需要通过大量实证研究和数据分析，加深对相关因素的理解和把握。

2. 公交线网规划的算法设计需要深入研究各种优化算法的原理和应用思路，以保证算法的严谨性和实用性。

3. 算法实现与应用验证需要寻找合适的实际应用场景和大规模数据集，以帮助验证算法的可行性和性能表现。

第19卷第3期2019年6月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyV ol.19No.3June 2019文章编号：1009-6744(2019)03-0163-06中图分类号：F570.7文献标志码：ADOI:10.16097/ki.1009-6744.2019.03.024基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析高永峰，四兵锋*(北京交通大学交通运输学院，北京100044)摘要：城市公交票价是公交系统健康发展的重要因素，票价制定需兼顾公交企业的市场性和公益性双重属性，在保证服务质量的同时，考虑运营成本和最大限度吸引公交需求，实现经济效益和社会效益的双赢.在本文中，根据用户均衡理论，构建了城市多方式交通出行的需求分析模型，采用灵敏度分析方法给出了城市公交价格—需求弹性的计算方法.在此基础上，充分考虑了各种方式的交通特征、公交需求弹性、公交运营成本及政府限价等因素，提出了城市公交票价优化的数学规划模型，并给出了求解算法.最后，以国内某城市居民出行调查及公交运营数据为基础，分析了不同条件下公交客运需求的变化规律及城市公交票价的优化策略.关键词：交通运输经济；票价；用户平衡；城市公交；需求弹性Optimal Algorithm and Empirical Analysis for UrbanTransit Pricing Based on Demand ElasticityGAO Yong-feng,SI Bing-feng(School ofTraffic andTransportation,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)Abstract:Urban bus fare is an important factor in the healthy development of public transport systems.Fare pricing must take into account the dual nature of marketability and public welfare of bus enterprises.While ensuring the quality of services,it should also consider operating costs and maximize public transport demand so as to achieve both economic and social benefits.This paper,according to the theory of user equilibrium,constructs a demand analysis model for urban multi-modal transportation trips.The sensitivity analysis method is used to get the calculation method of urban public transport price-demand elasticity.On this basis,a bi-level planning model for city bus fare optimization and corresponding solution algorithm are proposed by fully considering the impact of various factors such as traffic characteristics of various modes,bus demand elasticity,bus operating costs,and government price limits.Finally,based on a residents'travel survey and bus operation data,the changing law of the bus demand under different conditions and the optimization strategy of urban bus fares are analyzed.Keywords:transportation economy;ticket pricing;user equilibrium;urban transit;demand elasticity0引言公交企业作为城市公交系统的经营主体，提供的产品为准公共服务，具有一定的公益性，公交企业又具有企业特点.在市场条件下，公交企业需要在不断提升服务质量的同时，采取有效措施使其在成本和票价的双重约束下，实现经济效益和社会效益的双赢.目前，关于城市公交需求弹性的研究主要是采用统计方法分析不同条件下公交票价的变化对公交需求的影响.例如，Booz 分析了堪培拉地区的居民出行调查数据，采用统计方法得到了不同出行类型，以及不同出行方式的需求弹性[1]；Ubillo 等收稿日期：2018-11-14修回日期：2019-01-02录用日期：2019-02-18基金项目：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(71571013,71621001,91746201).作者简介：高永峰(1978-)，女，河北献县人，讲师，博士生.*通信作者：bfsi@交通运输系统工程与信息2019年6月采用嵌套式Logit模型分析了Portugal大学学生公交出行的票价、出行时间和发车频率的弹性特征[2]；Johan解释了公交需求弹性估计的偏差问题，同样，采用统计方法计算出了美国部分城市公交出行的需求弹性[3]；David评估了在美国城市中地理、人口、票价和公交供给量对人均公交乘坐率的影响，得到了相对较高的公交出行的需求弹性[4]；Mattson分析了1999—2006年间美国城市中燃料价格的变化对公交需求的影响[5]；陈伯阳等研究了城市公交票制票价对公交客运需求的影响机制，计算并分析了不同条件公交需求及公交价格需求弹性的变化规律[6].近期，许多学者在城市公交票价制定方面进行了研究.例如，仝允桓基于乘客时间价值模型和交通运量价格弹性模型，根据价格弹性的定义导出价格弹性与票价的函数关系，从而确定公共交通最优票价[7]；王健等采用了双层规划建立了道路拥挤下的公交收费模型，上层规划为交通系统优化，下层规划为拥挤定价下的路网随机平衡问题[8].另外，国内外很多学者在其他交通方式的价格制定方面的研究成果[9-10]也可以作为城市公交票价优化研究的重要借鉴.在本文中，根据用户均衡理论，构建了城市多方式交通出行的需求分析模型，采用灵敏度分析方法给出了城市公交价格—需求弹性的计算方法，在此基础上，充分考虑了各种方式的交通特征、公交需求弹性、公交运营成本及政府限价等因素，提出了城市公交票价优化的数学优化模型，并给出了求解算法.最后，以国内某城市居民出行调查及公交运营数据为基础，分析了不同条件下公交客运需求的变化规律及城市公交票价的优化策略.1多方式出行条件下的城市公交需求弹性分析在城市交通系统中，假定共有N种出行方式供居民选择，用Q表示总的出行需求，用qn表示第n种方式的需求，显然，式(1)成立.∑n=1N q n=Q(1)通常，各类方式的出行费用Cn是以需求量为自变量的递增函数，即Cn=f(q n)，常用的形式有幂函数和对数函数.在本文中，采用式(2)的对数函数形式.f(qn)=ln q n+αT n+βP n,∀n(2)式中：Tn和Pn分别表示第n种方式的平均出行时间和平均价格；α和β是待定参数.根据市场规律，各方式的需求是方式之间相互作用达到平衡的结果.一方面出行者总是力图选择费用最低的方式出行；另一方面，某方式的出行费用会随需求的增加而上升.总的出行需求最终会在不同方式之间达到一种均衡状态，可用式(3)来描述这种均衡状态.{C n=μ,q n>0Cn≥μ,q n=0，∀n(3)式中：μ表示均衡状态下的最小出行费用.根据文献[6]，可采用式(4)和式(5)的数学优化模型来描述多方式城市交通需求的均衡问题.min∑n=1N∫0q n(ln x+αT n+βP n)d x(4)s.t.∑n=1N q n=Q(5)将票价Pn作为扰动参数，假定在初始票价Pn=P(0)n条件下，求解上述优化问题得到最优解为qˉ(0)，可写出该优化问题在P(0)n处的一阶必要条件[11]为f(qˉ)-μ=0(6)Q=ΔT qˉ(7)式中：f(qˉ)=[f(qˉ1),f(qˉ2),⋯,f(qˉN)]T表示费用函数f(q n)的向量形式；qˉ=(qˉ1,qˉ2,⋯,qˉN)T表示出行需求q n的向量形式；μ为均衡费用μ的向量形式；Δ=(1,⋯,1)T表示维数为N，元素全为1的列向量.设y=[]q,μT，用Jy表示式(6)和式(7)对[]q,μ的Jacobian矩阵，用JPn表示式(6)和式(7)对扰动参数Pn 的Jacobian矩阵.根据灵敏度分析方法[11]，可得出∇y P n=J-1y⋅(-J P n)(8)根据式(8)，可得到不同出行方式需求量对票价的导数关系，即∂qn/∂P n.假定用q bus和P bus分别表示公交出行的需求和票价，则公交需求弹性为[6]E bus=∂q bus∂P bus∙P bus q bus(9)2基于需求弹性的城市公交票价优化模型及算法公交企业作为市场化运营的主体，经营性是164第19卷第3期基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析其基本特征之一，收入和利润是衡量企业经济效益的两大指标.在本文中，采用公交企业运营收入来作为城市公交票价优化的目标.假定用F表示城市公交客运的票款收入，则F可表示为F=q bus(P bus)∙P bus(10)同时，公交企业提供的产品具有一定的公益性，政府对公共交通的政策性运营补贴是体现公交优先政策的重要组成部分，补贴数额的大小直接关系到公交票价水平的高低.因此，公交基本票价必然满足q bus(P bus)∙P bus≥C bus-S bus(11)式中：C bus表示公交运营总成本；S bus表示政府给与公交企业的补贴.在票制票价确定上，虽然目前公交行业普遍实行了社会化运作、市场化运营，但公共交通的社会公益性决定了政府在其发展中的主导作用.一般而言，城市公交票价必将限定在政府最高限价之内，即P bus≤P max(12)式中：P max表示城市公交票价的政府限价.可以把公交票价制定看作一个Leader-Follower问题，其中交通管理部门是领导者，而出行者为跟随者.决策部门只能通过票价政策影响出行者的方式选择，但不能控制其选择.出行者根据自己的偏好来选择出行方式.本文构造数学优化模型来描述多方式出行条件下的城市公交票价优化问题，即max F=q bus(P bus)∙P bus(13)s.t.q bus(P bus)∙P bus≥C bus-S bus(14)P bus≤P max(15)式中：q bus(P bus)为反应函数，由前面提出的公交需求弹性分析计算得出.下面，给出求解上述数学优化模型的算法思路.设P(0)bus为满足约束条件式(14)和式(15)的1个初始可行解，通过求解数学优化问题式(4)和式(5)可得到均衡条件下的公交需求q(0)bus.根据前面给出的公交需求弹性分析方法可得出公交需求q bus对其票价P bus的导数，根据泰勒展开式，反应函数q bus(P bus)可线性近似为q bus(P bus)=q(0)bus+||||∂q bus∂Pbus P(0)bus(P bus-P(0)bus)(16)将式(16)代入到目标函数式(13)中，用经典的方向搜索法进行求解，可得出新的公交票价，再利用需求弹性分析方法得出需求和票价之间的近似关系，重复计算，最后可得出票价的最优解.算法的具体步骤如下：Step1初始化.设置城市公交票价的初始值为P(0)bus，并且置i=0.Step2在P(i)bus条件下，求解数学优化模型式(4)和式(5)，得到公交均衡需求q(i)bus.Step3采用前面提出的需求弹性分析方法得到反应函数的线性近似形式(16)，并将反应函数代入到目标函数式(13)中，求解数学优化问题式(13)~式(15)，得到新的公交票价P(i+1)bus.Step4收敛判断.如果||P(i+1)bus-P(i)bus≤δ，那么算法停止，其中δ为迭代精度；否则，令i=i+1，转Step2.3实证分析采用国内某城市的实际数据对所提出的模型和算法进行实证分析.基础数据包括城市居民出行总需求、各方式的出行平均时耗和花费、公交运行成本、政府补贴额度、政府限价等.该市居民主要出行方式有自行车、出租车、私家车、公交车和电动车等5种，为描述方便，在下面的分析中，分别用1~5表示这5种出行方式.根据2015年该市居民出行调查数据，该市日均出行量528.81万人次.表1给出了该市各方式的基础数据，包括各方式的分担率、需求量、平均时耗和平均花费，表2则给出了该市2015年公交运营的相关数据.表1各出行方式的相关数据Table1The data of traffic modes序号12345出行方式自行车出租车私家车公交车电动车分担率/%14.233.4424.9036.2221.21客运量/(万人次/天)75.2618.20131.65191.52112.18平均时耗/min40.5031.5027.0036.0036.00平均花费/元0.0015.0010.001.000.90165交通运输系统工程与信息2019年6月表2公交运营的基础数据Table2The data of bus operation序号1 2 3 4 5项目固定成本政府补贴总客运量出行可变成本公交政府限价实际值53990.08万元/年44018.84万元/年69904.80万人次/年1.00元/人次5.00元根据该市的居民出行调查数据，采用采用SPSS软件对参数α和β进行多元回归分析，得到这两个参数的估计值分别为α=0.193和β=0.28.根据以上基本数据，以及参数α和β的值，求解数学优化模型式(4)和式(5)，可得到各方式的均衡需求量为q=(q1,q2,q3,q4,q5)T=(92.42,12.65,113.92,168.17, 141.65)T.根据需求弹性分析方法，可得出公交需求对票价的偏导数为∂q bus/∂P bus=-30.61.根据泰勒展开式，得到公交需求与其票价的线性近似关系为q bus(P bus)=168.17-30.61(p bus-1)(17)这样，就可以得到公交票价优化模型为ìíîïïmax F=198.78∙P bus-30.61∙(P bus)2s.t.198.78∙P bus-30.61∙(P bus)2≥257.25P bus≤5(18)求解式(18)可得最优票价为2.47元，此时未达到收敛，重复以上计算.最终，得到满足公交收入最大化的公交票价为3.70元.目前，常用的公交票价制定方法有边际成本定价法、平均成本定价法和考虑居民支付能力的公交定价法.表3给出了根据不同的定价方法计算得到的公交票价，以及相应的公交分担率、需求分担量、票价收入和利润.表3不同定价方法的公交票价及相应的分担率、需求量、票价收入Table3The calculation results by different pricing methods定价方法考虑居民支付能力的公交定价边际成本定价法平均成本定价（考虑政府补贴）平均成本定价（不考虑政府补贴）收入最大化定价政府限价公交票价/元0.801.001.101.603.705.00分担率/%38.6431.8230.2429.3720.2611.25需求量/（万人次/年）74581.2461417.5758367.9356688.6939104.9721714.26票款收入/（万元/年）59664.9961417.5764204.7290701.91144688.39108571.30可以看出，考虑居民支付能力的公交票价是最低的，基于收入最大化的公交定价是最高的，现行的公交票价为边际成本定价法制定的；随着公交票价的提高，公交需求会持续降低，然而，公交企业的票款收入并不会随着票价的上升而持续增加，例如，当公交票价为5元时，票款收入相对于3.7元的公交票价，反而会下降.由于模型中涉及许多参数，这些参数取值的变化会对公交需求弹性及最优票价产生影响，下面对相关参数进行灵敏度分析.首先，分析参数α取值的变化对计算结果的影响，参数α可理解为出行者对时间因素的敏感程度，α取值越大，说明居民在出行选择中越关注时间因素.假定模型中其他因素均保持不变，α取不同值时，计算各方式需求量及相应的公交票款收入，图1给出了参数α取不同值时的计算结果.可以看出，当α增大时，私家车需求会快速上升，公交票款收入会下降.这是由于α的取值越高，表示居民更倾向于选择更快捷的出行方式，因此，出行需求会更倾向于转移到私家车上，从而造成公交需求下降，进而导致其票款收入也随之下降.接下来，分析参数β取值的变化对计算结果的影响，参数β可理解为出行者对费用因素的敏感程度，β值越大，说明出行者在出行选择中越关注费用.同样，假定其他条件均不变，β取不同值，计算各方式需求量和相应的公交票款收入，图2给出了计算结果.可以看出，随着β不断增大，私家车出行需求会明显下降，而公交收入则先上升，然后下降.这可以解释为，β越高，居民就更倾向于选择便宜的方式出行，因此，为了满足公交收入最大化，公交票价就要下降，以吸引更多的公交需求，然而随着乘客对费用因素的敏感性的加强，如果公交票价的下降不能够再吸引更多的需求，则公交收入就会下降.166第19卷第3期基于需求弹性的城市公交票价优化方法及实证分析图1参数α的灵敏度分析Fig.1The sensitivity analysis of parameter α图2参数β的灵敏度分析Fig.2The sensitivity analysis of parameter β4结论本文基于不同出行方式之间的竞争关系，以公交票价为扰动参数，建立了一个数学优化模型来描述城市多方式交通系统的需求分离问题，采用灵敏度分析方法给出了公交需求弹性的计算方法，在此基础上，综合考虑了公交运营成本、政府补贴及政府限价等因素，以公交票款收入最大化为优化目标，对公交票价进行了优化设计.通过对国内某城市的实际数据，对本文提出的票价优化方法进行了实证研究.尽管本文在城市公交需求弹性分析及定价优化研究方面作了一定的研究工作，但是由于时间和本人精力所限，这些模型仍需要进一步的完善，主要有以下几个方面的问题需要解决：①在今后的研究中，应针对不同居民类型，提出基于类别的城市公交需求预测及票价优化方法；②本文对城市公交出行广义费用的处理比较简单，只考虑了时间和费用这两个因素，如何描述更加全面的广义费用模型，提出更加符合现实的公交需求预测模型也是今后需要进一步研究的问题；③城市居民出行的总需求会受到众多外部因素的影响而发生变化，如何将OD 需求作为未知变量，构造基于弹性需求的城市多方式出行需求模型并提出公交票价优化方法，这也是将来应进行的研究工作之一.参考文献：[1]BOOZ A H.ACT transport demand elasticities study[R].Canberra Department of Urban Services (.au/plandev/transport/ACT Elasticity Study Final Report.pdf),April,2003.167交通运输系统工程与信息2019年6月[2]UBILLO J B,SAINZ A F.The influence of quality andprice on the demand for urban transport:The case ofuniversity students[J].Transportation Research Part A,2004,38(8):607-614.[3]JOHAN H.Meta-analysis of public transit demand[J].Transportation Research Part A,2007,41(10):1021-1035.[4]DAVID A H.Assessing systematic sources of variationin public transport elasticity:Some comparativewarnings[J].Transportation Research A,2008,42(7):1031-1042.[5]MATTSON J.Effects of rising gas prices on busridership for small urban and rural transit systems[R/OL].Upper Great Plains Transportation Institute,[2008-06-01]./resources/reports/doen loads/dp-201-pdf.[6]陈伯阳,蒋明清,四兵锋,等.多方式条件下城市公交价格需求弹性实证分析[J].交通运输系统工程与信息,2016,16(4):241-247.[CHEN B Y,JIANG M Q,SIB F,et al.Empirical analysis of demand-price elasticityfor urban public transit in multimodal transportsystem[J].Journal of Transportation SystemsEngineering and Information Technology,2016,16(4):241-247.][7]仝允桓.城市快速交通线项目的最优票价与政府补偿[J].系统工程理论与实践,2001,21(4):82-89.[TONG Y H.Optimal fare-pricing for urban rapid-transport line project and government compensation[J].Systems Engineering-Theory&Practice,2001,21(4):82-89.][8]王健,安实,徐亚国.道路拥挤定价下的公交收费模型研究[J].中国公路学报,2005,18(4):100-103.[WANGJ,AN S,XU Y G.Study of bus toll model under urbanroad congestion pricing[J].China Journal of Highwayand Transport,2005,18(4):100-103.][9]四兵锋,高自友.综合运输体系下铁路客运市场的优化策略模型及算法[J].铁道学报,2005,27(5):6-10.[SI B F,GAO Z Y.Optimization model for rail passengertransportation under the condition of integratedtransportation system[J].Journal of the China RailwaySociety,2005,27(5):6-10.][10]雷蕾,朱加发,周茵,等.基于双层规划模型的京沪高速铁路票价研究[J].铁路运输与经济,2018,40(1):8-13.[LEI L,ZHU J F,ZHOU Y,et al.Study on ticketprice of Beijing-Shanghai high-speed railway based onbi-level programming model[J].Railway Transport andEconomy,2018,40(1):8-13.][11]四兵锋,高自友.铁路客票价格与客流量之间的灵敏度分析[J].铁路学报,1999(4):13-16.[SI B F,GAO ZY.Sensitivity analysis for the relationship betweenpassenger tariff and passenger volume[J].Journal of theChina Railway Society,1999(4):13-16.]168。

基于弹性概念的城市轨道交通公交桥接问题研究作者：赵宁魏群黄莺黄聪来源：《西部交通科技》2020年第01期信号系统是肩负地铁行车安全和效率的安全苛求系统，为了应对信号系统故障难以避免的行车效率波动，提前制定地铁-公交联动应急预案是行之有效的手段之一。

文章从轨道交通乘客体验出发，以轨道交通受扰后的恢复能力（即弹性）为优化目标，提出了一种综合考虑路面交通状况、地铁站点地理位置、地铁客流潮汐分布等因素的优化公交桥接应急预案生成方法。

首先，在地铁站周边的地图数据的基础上叠加拥堵系数，建立道路拓扑网络模型;而后基于改进的k短路径法计算连接起点和终点地铁站点的最短路径，利用遗传算法优化相关站点所需公交数量，并将该方法应用于地铁5号线。

仿真结果表明，通过在故障区域增加临时公交服务，对提升信号系统故障后的城市轨道交通系统弹性具有重要意义，且适当的公交桥接线路的调整更有助于系统弹性的提升。

城市轨道交通;系统弹性;公交桥接;遗传算法U239.5-A-38-131-50引言轨道交通以其“节能、环保、经济、快捷”的优势一直被视为解决“交通拥堵”等大城市病的有效手段。

然而一旦系统故障，不仅线网内乘客出行受阻，还会快速波及路面交通，造成区域性交通瘫痪。

信号系统是轨道交通的基础设备，是导致列车延误的最主要因素。

2016-08-18，北京地铁1号线仅因信号无线网络交换机电压出现2 min的波动，导致沿线大量乘客滞留车站，运营延误长达2 h。

因此，在信号系统故障后，快速高效的交通替换方式（如公交）对提升地铁系统弹性、缓解客流压力具有重大意义。

随着轨道交通在城市公共交通系统中承担的客运比例的增加，国内外学者越发重视轨道交通突发事件下与其他公共交通方式的应急联动研究。

美国TCRP Report 86 “Public transportation s ecurity”报告中提出，在城市轨道交通发生突发事件后，要充分利用地面常规公交作为联动支持方式。

弹性需求条件下城市交通网络设计问题的求解
陈秋香
【期刊名称】《公路与汽运》
【年(卷),期】2012(000)006
【摘要】目前对于城市交通连续平衡网络设计问题的很多研究都是基于固定需求这一条件,在一定程度上不太接近于实际交通网络,有必要对弹性需求条件下的网络设计问题进行研究.文中介绍了弹性需求条件下城市交通网络双层规划模型,采用F-W算法求解下层规划问题、遗传算法和共轭梯度法相结合的方法求解上层模型,在求解过程中对传统的计算方法稍作改变,并通过算例对该算法进行了验证.
【总页数】4页(P32-35)
【作者】陈秋香
【作者单位】西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610031
【正文语种】中文
【中图分类】U491.1
【相关文献】
1.求解弹性需求条件下连续平衡网络设计问题的启发式算法 [J], 宋一凡;高自友
2.求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法 [J], 蔡金;高自友
3.城市交通连续平衡网络设计问题的求解算法 [J], 李敏
4.弹性需求下网络设计问题和电子路票问题研究 [J], 王广民;高自友;徐猛;孙会君
5.基于弹性需求的连续平衡网络设计问题的双层规划模型及其求解算法 [J], 宋一凡;高自友
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城市公共交通网络规划研究一、引言城市公共交通网络规划是城市交通系统的重要组成部分，对于优化城市交通、提高城市发展水平具有重要意义。

本文将对城市公共交通网络规划研究进行深入探讨，分别从城市交通状况、城市公共交通网络规划动态、城市公共交通网络规划设计、城市公共交通网络规划实施以及城市公共交通网络规划的经济效益和社会效益等方面进行详细分析。

二、城市交通状况城市交通是城市发展的重要组成部分，同时也是城市面临的巨大挑战。

城市交通问题除了拥堵之外，还涉及多种问题，如安全、环保、高效、便捷等。

城市交通状况的好坏对城市的发展起着积极或消极的影响。

三、城市公共交通网络规划动态城市公共交通网络规划动态主要包括公共交通服务水平状况、城市交通需求分析以及城市公共交通网络规划理论研究等方面。

公共交通服务水平状况涉及公共交通线路、站点、运力、安全、服务等方面，城市交通需求分析是指通过调查研究等方式了解城市公共交通的需求状况，以便更好地进行城市公共交通网络规划。

城市公共交通网络规划设计城市公共交通网络规划设计主要包括交通流分析、交通模式设计、线路设计、车辆选择、站点设施、运营模式、服务设施等方面。

交通流分析是指通过交通调查、分析等方式，确定城市公共交通的流量情况，交通模式设计是在交通状况的基础上，设计更高效和便捷的交通模式，线路设计是指在交通模式的基础上，选择合适的线路。

车辆选择、站点设施、运营模式、服务设施等方面是城市公共交通网络规划设计的其他重要组成部分。

四、城市公共交通网络规划实施城市公共交通网络规划实施可分为建设前期准备、城市交通设施建设等方面。

建设前期准备需要制定完善的工作计划和方案，城市交通设施建设包括交通设施的修建、改善和扩建等工作，以及公共交通服务质量保障等方面。

五、城市公共交通网络规划的经济效益和社会效益城市公共交通网络规划不仅可以提高城市公共交通服务质量，还能提高城市交通运行效率和安全性能，促进城市经济发展。

城市公共交通线网规划模型随着城市的发展和人口的增加，城市交通问题愈发突出。

为了解决交通拥堵和提升居民的出行质量，城市公共交通线网规划成为了一项重要的任务。

城市公共交通线网规划模型的设计和实施对于城市交通的发展具有重要的意义。

一、城市公共交通线网规划背景城市公共交通线网规划旨在实现城市交通系统的高效性、便捷性、绿色性和安全性。

它涉及了包括巴士、地铁、有轨电车等多种交通方式的规划和整合。

城市公共交通线网规划模型正是为了辅助决策者制定合理的方案。

二、城市公共交通线网规划模型的基本原理城市公共交通线网规划模型基于交通需求和现有道路网络，通过系统性的分析和模拟，来评估不同方案的可行性和效果。

它主要包括以下几个基本原理：1.数据收集与分析：城市公共交通线网规划的第一步是收集和分析关于城市交通需求的数据。

通过调查问卷、交通流量统计和智能交通系统等方式，获取居民的出行需求和交通状况等信息，为后续的模型分析提供基础数据。

2.模型建立与仿真：在收集和分析数据的基础上，将这些数据使用适当的数学模型进行建模和仿真。

模型可以应用多种方法，如网络模型、模拟模型、优化模型等。

通过模型的建立和仿真，可以模拟和评估不同交通方案的效果，为决策者提供决策支持。

3.可行性评估与优化：模型建立和仿真之后，需要对不同方案的可行性进行评估。

这包括评估不同方案的交通效果、投资成本、环境影响和社会效益等。

在评估的基础上，可以通过优化方法寻找最优解，以提高城市公共交通线网规划的效果和效率。

三、城市公共交通线网规划模型的应用案例城市公共交通线网规划模型在实际应用中取得了一些成功的案例。

以下列举了几个代表性的案例：1.中国上海地铁规划：上海地铁规划充分利用了公共交通线网规划模型。

首先，根据上海城市的交通需求和现有道路网络，分析出了最有潜力的地铁线路。

然后，通过建立地铁线网模型，模拟了不同方案的交通效果，并评估了它们的可行性。

最终，决策者确定了一个全面的地铁规划方案，大大改善了上海城市的交通状况。

基于居民出行需求的公交线网优化模型研究
康拥政
【期刊名称】《铁道运输与经济》
【年(卷),期】2006(028)009
【摘要】公交线网优化模型是整个线网优化的基础.通过对居民公交出行需求进行研究,找出影响居民公交出行的主要因素,从而构建了线网优化模型.通过对模型及约束条件的分析,得出以换乘次数最少为主要目标,所经过的公交站点数最少为次要目标的线网优化模型.
【总页数】2页(P45-46)
【作者】康拥政
【作者单位】石家庄铁道学院,交通工程分院,河北,石家庄,050043
【正文语种】中文
【中图分类】U121
【相关文献】
1.基于城乡一体化的公交线网优化模型研究 [J], 邓克涛
2.基于低碳理念的公交线网优化模型 [J], 徐笑梅;常玉林;李晋
3.基于轨道交通的常规公交线网优化模型研究 [J], 刘汶菠
4.基于限时免费换乘的公交线网优化模型与求解算法 [J], 潘福全;马雨秋;张丽霞;董云鹏;唐海梁;孟亚然
5.多源大数据视角下基于居民出行需求匹配的城市公交系统优化策略 [J], 刘东虎;林娟玲;蔡李英杰;杨麒丙;时建平
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多目标公交线网优化模型的研究的开题报告题目：多目标公交线网优化模型的研究一、研究背景与意义在城市化进程不断加速的今天，公共交通的作用越来越受到关注。

作为城市公共交通的主力军，公交线网也面临着诸多挑战。

如何提高公交线路的效率、降低公交运营成本、提升乘客的出行体验，成为了公交线网优化中亟待解决的难题。

目前，国内外学者们已经针对此问题进行了大量的研究，提出了许多不同的方法和模型。

但是，现有研究大多只考虑了单一目标，如运行时间、成本等，并未考虑到多个目标之间的协调关系，因此存在着目标不稳定、决策解决方案不合理等问题。

因此，本研究将面临遇到的难点挑战，致力于构建多目标公交线网优化模型。

二、研究内容与方法本研究将采用文献研究、案例整理、数据分析等方法，以构建多目标公交线网优化模型为核心，深入研究公交线路的优化问题，并通过实际案例研究和模拟分析，提出科学有效的优化方法和决策方案。

具体内容如下：1. 综述目前公交线网优化的发展状况和研究现状，分析已有的公交线路优化模型以及存在的问题和局限性。

2. 研究多目标优化理论，并结合公交线路优化的实际问题，提出多目标公交线网优化模型。

3. 基于实际案例数据，构建多目标公交线网优化模型，考虑时间成本、安全性、便捷性等多种因素，并将其转化为数学规划问题。

4. 对求解过程进行分析和优化，采用相关算法对模型进行求解，并提出相应的优化策略和决策方案。

5. 验证模型的有效性和应用性，将本研究的优化方案应用于公交线路的优化实践中，并进行实际检测和评估。

三、研究预期结果1.构建多目标公交线网优化模型，能够更好地适应实际公交线路的优化需求。

2.研究多目标优化理论，能够更全面地考虑公交线路优化的多个因素，增加决策方案的合理性和可行性。

3.优化求解算法的应用，能够更准确地找到多目标公交线路优化问题的最佳解决方案。

4.将优化的结果应用于实际公交线路运营中，能够有效提高公交线路的运营效率和服务水平。

弹性需求下城市公交网络服务的优化刘文驰;张建同;王世进【摘要】Considering the elastic demand, the fare and the frequency in the transit network are simultaneously optimized. The fare structureand frequency have effects on passengers' demand and choice of travel routes, which are described as a bi-level programming problem. The upper-level problem is the maximization of social welfare, ard the lower-level problem concerns passengers' choice behavior. We develop developed as a stochastic user equilibrium assignment model with elastic demand. For the non-convexity of bi-level problem, a simulated annealing algorithm is applied to solve the problem. The model and the algorithm are illustrated in a numerical example.%对具有弹性需求的城市公交网络系统进行了票价结构与发车频率组合的优化.考虑到公交定价和发车频率会影响乘客需求以及乘客对路径的选择行为,将这一问题描述为一个双层规划问题,上层是寻求社会福利最大的优化问题；下层考虑了乘客的出行选择行为,为弹性需求下乘客在城市公交网络上流量分布的随机用户平衡分配模型.鉴于双层规划问题的非凸性,运用模拟退火算法对模型进行求解,并给出一个仿真算例说明提出的模型和算法的合理性.【期刊名称】《运筹与管理》【年(卷),期】2012(021)002【总页数】6页(P44-49)【关键词】城市公交服务优化;双层规划;模拟退火算法;票价;发车频率【作者】刘文驰;张建同;王世进【作者单位】同济大学经济与管理学院,上海200092;同济大学经济与管理学院,上海200092;同济大学经济与管理学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】F224.310 引言城市交通面临空气污染，能源消耗和交通拥堵等诸多问题，公交优先发展战略的顺利实施是解决以上问题的有效手段之一，因而需要对城市公交网络系统进行合理有效的设计。

城市公共交通网络优化模型及算法研究随着城市化进程的加速发展，城市公共交通成为了城市中不可或缺的重要组成部分，对于改善城市居民出行质量，减少交通拥堵，缓解环境压力等方面起着至关重要的作用。

因此，如何优化城市公共交通网络成为了城市规划和管理的重要课题。

在城市公共交通网络优化中，构建合理的优化模型和设计高效的算法是至关重要的。

本文将从交通网络建模、优化模型构建和算法研究三个方面进行探讨。

首先，交通网络的建模是优化城市公共交通网络的关键一步。

交通网络可以用图论中的图结构表示，节点表示交通站点，边表示交通线路。

基于图的结构，可以使用邻接矩阵或邻接表等数据结构进行表示，便于后续的优化建模与算法设计。

此外，还应考虑城市的实际情况，包括地理环境、人口分布、交通需求等因素，对交通网络进行精细化的建模。

其次，优化模型的构建是指在交通网络中建立适合特定目标的数学模型。

常见的优化目标包括缩短旅行时间、减少换乘次数、增加运输能力等。

在优化模型的构建过程中，需要综合考虑各种因素，包括交通需求、交通线路设置、车辆调度等。

常用的优化模型包括线性规划、整数规划、图论模型等。

通过构建合理的优化模型，可以量化评估不同方案的优劣，并为决策者提供科学依据。

最后，算法研究是优化城市公共交通网络的关键环节。

基于优化模型，需要设计高效的算法来求解最优解。

常见的算法包括遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法等。

这些算法通过搜索空间中的解，不断优化目标函数值，从而找到最优解。

此外，还可以通过多目标优化算法，如粒子群算法、蚁群算法等，来处理存在多个决策变量和多个目标函数的情况。

通过算法研究，可以提高优化的效率和准确性，为城市公共交通网络的优化提供技术支撑。

综上所述，城市公共交通网络的优化模型及算法研究对于提升城市交通运输的效率和质量具有重要意义。

通过合理的交通网络建模、优化模型构建和算法研究，可以实现交通网络的智能化管理和优化调度，从而为居民提供更加便捷、高效的出行体验。

基于公交网络模型的最优路径算法研究与实现的开题报告开题报告一、选题背景现代城市化进程不断加速，城市交通具有复杂性、高效性、优化性，公交交通作为城市常规出行方式之一，受到大量人群的青睐，公交网络在城市交通系统起着至关重要的作用。

对于交通规划者和公交管理部门而言，建立高效率且可靠的公交网络是十分必要的。

而如何优化公交路径规划的问题，成为了当今城市规划和交通管理中必须要研究和探讨的重要课题之一。

二、研究意义最优路径算法是公交网络路径规划的核心算法，是优化公交线路及其覆盖范围的重要手段之一。

研究最优路径算法能够协助城市规划者和公交管理部门优化公交路线，使之更能够满足市民的出行需求，降低公交系统的运营成本，提升公交系统的服务质量。

此外，研究公交网络路径规划相关算法，可以对计算机科学领域中的最优路径问题、数据结构和算法进行深入的研究和探索，对推动相关学科的发展具有重要意义。

三、研究内容本研究将基于公交网络模型，研究公交网络的最优路径算法，具体内容包括：1.研究目前主流的公交网络最优路径算法及其优缺点。

2.设计和实现基于公交网络模型的最优路径算法。

3.在实际数据中验证算法的准确性和可行性。

四、研究方法本研究将采用基于公交网络的数据结构，利用图论算法进行最优路径的查找和计算，结合统计学方法对结果进行分析和验证。

具体的研究方法包括：1.了解公交网络数据结构特点，对数据进行处理和构建。

2.采用图论算法进行公交网络的最优路径查找和计算。

3.对算法进行性能优化，并将其应用于实际公交网络数据中进行测试。

4.对实验结果进行统计分析，在不同的实验条件下，对算法的准确性和可行性进行评估和验证。

五、预期成果本研究将通过研究和实现基于公交网络模型的最优路径算法，预期产生如下的成果：1. 揭示目前主流公交网络最优路径算法的优缺点，总结最优路径问题的相关研究进展。

2. 设计和实现基于公交网络模型的最优路径算法，并对其进行性能测试和优化。

基于弹性概念的城市轨道交通公交桥接问题研究1. 研究背景当前城市交通拥堵已成为制约城市发展和人民生活的重要因素之一。

轨道交通和公交系统是城市交通的重要组成部分，两者之间的衔接关系对于保障城市交通的高效便捷至关重要。

但在实际运行中，由于城市交通的复杂性，在轨道交通和公交系统之间存在一定的衔接问题。

2. 弹性概念介绍弹性概念是指在一定情况下公交车辆能够根据实际情况有选择地进行路线调整，以提高交通的运营效率和服务质量。

在城市交通运营管理中，弹性概念已广泛应用，但其在城市轨道交通和公交系统之间的应用还不够成熟。

3. 问题定义基于以上背景和概念介绍，本研究旨在探究基于弹性概念的城市轨道交通和公交系统之间的桥接问题，并进一步提出合适的解决方案。

具体问题定义如下：•如何在城市轨道交通和公交系统之间建立起有效的桥接机制？•如何实现弹性路线调整，提高交通运营效率和服务质量？•如何在桥接过程中实现信息共享、资源共享和风险共担？4. 研究方法为了解决上述问题，本研究采取以下研究方法：•采用文献综述法，收集和总结国内外有关城市轨道交通和公交系统桥接问题的最新研究成果和实践经验；•通过访谈调研和实地考察的方法，获取相关领域专家、市政管理人员、公交和轨道交通从业人员等相关方的意见和建议；•基于弹性概念，采用数学建模、模拟仿真等方法，建立城市轨道交通和公交系统之间的桥接模型，评估和优化桥接效果。

5. 预期成果本研究预期实现以下成果：•建立适用于城市轨道交通和公交系统之间的桥接机制模型，提出解决方案；•实现弹性路线调整机制，并得到验证；•拟定信息共享、资源共享、风险共担的具体措施，并建立相关制度和流程。

6. 研究意义本研究意义在于：•通过探索弹性概念在城市轨道交通和公交系统之间的应用，实现两者之间的良性互动，提高交通运营效率和服务质量；•为相关管理部门提供指导意见和决策依据；•为进一步完善城市交通运营管理制度和标准化建设提供借鉴。