基于路线优选的公交线网优化设计方法研究

城市公共交通网络优化研究在城市化进程中，城市公共交通网络扮演着极为重要的角色。

城市公共交通网络涉及城市居民的出行、交通运输效率、城市环境污染等问题。

因此，建立高效、便捷的城市公共交通网络成为当今城市规划的重要议题。

本文旨在研究并探讨城市公共交通网络优化的相关问题。

一、城市公共交通网络的现状城市公共交通网络的现状可以从以下几个角度来考虑：1.交通拥堵现状在一些大城市中，交通拥堵现状普遍存在。

出行效率低下已成为困扰城市居民的头号难题，而城市公共交通网络却并未给予有效的缓解。

城市公共交通网络不仅需要先进的技术手段来实现效率提升，还需要因地制宜的规划来满足不同人群的需求。

2.公交线路分布状况在城市公共交通网络规划中，公交线路的科学设计、布局与调配都至关重要。

良好的线路规划可以有效避免客流拥堵，同时也能满足居民的个性化需求。

而如何根据城市特点与居民出行需求设置公交线路，则需要在大量数据分析基础上进行科学规划。

3.公交站点覆盖情况除了公交线路的规划与调配，公交站点的覆盖范围也是非常重要的，良好的站点分布能够提高乘客的换乘效率、方便老年人、行动不便人士的出行、降低运营成本等多重效益。

4.票价管理票价的设定也是城市公共交通网络运行所面临的问题之一。

合理的票价对于运营方、乘客及政府都非常关键。

为了让城市公共交通网络更具有竞争力，提高出行效率，票价的合理调整是必须的。

二、城市公共交通网络优化方案实现优质的城市公共交通网络需要在上述城市公共交通网络现状的基础上，对其进行相应的优化。

其具体方案如下：1.将技术手段应用到城市公共交通网络中在城市公共交通网络中，技术手段的应用是必须的，智能化公共交通系统、智能化公交调度等方案都可以有效地解决城市公共交通问题。

比如，目前一些城市已使用可视化运营指挥系统对公交车路线实时监控与调度，使获得了优化的配线方案，并提供及时准确的实时信息，以减少乘客等候时间。

2.优化公交线路设计城市公共交通网络的公交线路设计是影响运营效率和乘客体验的重要因素之一，科学合理的线路规划可以使公交覆盖面更广、覆盖率更高、情况躲避拥堵区域，并能使公交线路形成完整的线网。

基于GIS-T的城市公交线网优化方法研究与应用的开题报告一、研究背景和意义随着城市化进程不断加速，城市交通问题也日益凸显。

作为城市交通的重要组成部分，公交线网的优化显得尤为重要。

传统的公交线网优化方法多基于对公交车站、公交线路等单一要素的分析和规划，忽略了线网整体性、系统化和可持续性。

因此，在目前的背景下，基于地理信息系统技术的公交线网优化方法备受关注。

地理信息系统技术（GIS）可以有效地集成、管理和分析公交站点、路线以及各种交通数据信息，为公交线网的优化提供良好的工具支持。

随着此类技术的不断发展，基于GIS技术的公交线网优化方法可以更好地实现线网的整体优化和网络化设计，更好地提高公交系统的效率和可持续性。

二、研究内容和目标本文将研究基于GIS技术的公交线网优化方法。

具体来说，研究内容将包括以下几个方面：（1）公交线网现状分析。

通过收集和整理现有的公交线网数据以及相关交通数据信息，对公交线网的现状进行分析和评估。

（2）基于GIS-T的公交线网应用分析。

利用GIS-T技术平台，对现有线网进行可视化分析，同时设计和实现公交线路优化等功能的应用。

（3）GIS-T与优化算法的融合。

通过调研和分析公交线网的优化算法，设计并实现基于GIS-T的公交线网优化算法，并进行实际应用。

（4）应用案例分析。

利用上述方法，结合具体的城市公交线网数据和实际应用问题，进行案例分析并评估优化效果。

本文旨在研究基于GIS技术的公交线网优化方法，设计和实现基于GIS-T 的公交线网优化算法，在实际应用场景中得到验证。

同时，通过研究结论总结，提出进一步研究和改进建议。

三、研究方法和计划本文将主要采用实证研究方法，具体计划包括以下几个步骤：（1）文献调研和相关数据采集。

对现有GIS-T等技术的研究、公交线网优化算法的应用以及相关数据信息的获取等方面进行调研，收集并整理相关数据信息。

（2）公交线网现状分析和GIS-T应用分析。

通过图形化和可视化的方式，对现有公交线网和相关数据进行分析和可视化展示。

公交线路最优选择设计摘要：本文研究的是公交线路最优选择问题。

以满足乘客需求为基本依据，考虑了公交直达、公交与公交之间换乘1次和2次到达三种情况，提出了基于最小换乘次数的城市公交网络最优路径算法。

关键词：公交换乘；最少换乘；公交网络；最优路径1.引言在城市电子地图中，公共交通信息模块是必不可少的，它为各种交通信息的搜索、查询、统计提供方便直观的手段，公共交通信息的查询倍受用户的关注。

在现有的公共交通条件下，设计合理的公交出行路径有助于人们确定出发时间、出行线路和换乘方案等。

即在乘客给出起始点和目标点后，自动生成最优的出行路径方案供乘客选择。

值得注意的是，公交网络与城市道路网络的连通有所不同。

在城市道路网络中，道路交叉点无差异地连接着与该路口连通的多条路段，两节点之间有道路即是连通的；对于公交网络而言，在道路上连通的两节点，不一定连通。

如：有道路连接而无公交车到达的某两点。

多条公交线路虽然可以相交于空间上的同一个点, 但是该点不一定是公交停靠站点, 或者不是同有站点,因而不同公交线路在此是不连通的。

在公交网络中，节点的连通状态有两种：一是同路直达连通，二是不同公交线路段在同有站点换乘实现连通。

同时，在公交网络中，公交乘客出行更多考虑的是出门的方便性和舒适性，他们不会为寻找距离最短路径而随意换车。

因为从一条线路换乘到另一条线路是费时又费力的，在很多情况下，换乘另一趟车需要步行到另一个站台，这就有一段步行距离的代价，而且在站台等车也要消费时间。

所以对于公交乘客来说，最短路径的意义并不在于路程是否最短，而在于换乘的次数要最少。

据有关资料显示：85%以上的公交乘客换乘 3 次以下就能到达终点。

下面，以“换乘次数最少”作为首要优化目标来解决公交线路最优选择问题。

把出行线路分为三类：一是直达线路，二是换乘1次的线路，三是换乘2次的线路。

在此基础上，再考虑费用最少和耗时最少两种情况。

2. 公交线路最优选择算法设计为便于算法设计，假设：①汽车与汽车之间换乘次数不超过两次；②公交路线(L(k+1)2 中的(k+1)2为整数则表L(k+1)2的下行路线，否则为上行路线)；③Akij为L(k+1)2 上从公交站i直达公交站j（“ [ ]”表示对其取整）；④aki为公交站点路线矩阵中第k行第i列的元素；⑤LA为单一票价的公交路线，LB为分段计价的公交路线；⑥Tij 为从公交站i直达公交站j所耗的时间；⑦N(Akij)为L(k+1)2 上从公交站i到公交站j所经过的站点数（含i，j）；⑧Si为第i个公交站，Pij为从公交站i到公交站j所需的费用；⑨Tss”为公汽换乘公汽平均耗时，Tsij为从公交站i到公交站j所需的时间；⑩Ts’为相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间)。

公交线路优化选择的研究[摘要] 本文对四川省达州市公交线路进行研究，利用dijkstra 算法引入0—1变量，并添加了乘客乘车所需时间和费用的偏好系数求解模型，建立一个多目标规划模型。

针对实际问题，利用 lingo 软件求解模型，得到了符合实际的结果。

[关键词] 公交线路 dijstra算法 0-1规划偏好系数加权法1.问题背景随着经济的迅速发展，城市的日益繁荣，城市车辆日益增多使得交通拥塞，能源紧张，噪音废弃污染越来越严重。

为了解决这些问题，政府部门鼓励人们出行选择乘坐公交。

然而随着公交系统的大力发展，线路越来越多，也越来越复杂，如何选择最优的乘车方案成为人们出行时的难题。

本文主要根据四川省达州市公交线路的特点和乘客出行时的乘车需求建立优化模型，并能求出以下站点的最优路线。

(1) 西客站→南客站 (2) 北客站→西客站 (3) 南客站→北客站为了简化模型，我们做了以下的基本参数假定：相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间)：3分钟；公汽换乘公汽平均耗时：5分钟 (其中步行时间2分钟)2.问题分析2.1 达州市公交线路比较复杂，公众在出行时都希望选择一条最优的乘车路线。

尽可能使在行程中所用的时间和乘车所用的费用最少。

结合实际情况，在很多时候我们乘车的费用最少却花费很多时间，或是时间达到最少费用却未必最少。

由此我们建立一个关于时间、费用最少的多目标规划模型。

2.2 实际问题中数据庞大无规律，且求解过程中不宜操作。

为了简单运算，由此我们引入数组概念，将两相邻的公交站点之间构想成一个数组元素，由这些数组元素共同组成整个公交线路。

3.模型的建立与求解3.1 问题分析题一要求给出任意两公汽站点之间线路选择问题的一般数学模型与算法，并利用所求得的模型与算法，首先要明白什么样的路线在乘客心目中才是最佳路线。

调查报告资料显示，在大多数乘客心目中的最佳路线是这样一条路线：乘车费用少、行程时间短、车上不拥挤、交通不拥挤等等。

公交车线路优化研究随着城市化进程的加速，公交车成为人们短途出行的重要工具。

然而，在现实生活中，我们常常会遇到公交车线路混乱、拥挤的情况，这给我们的出行带来了很多不便。

因此，如何优化公交车线路，提高公交出行的便捷性成为当下亟待解决的问题。

公交车线路优化的核心是为乘客提供更短的等待时间和更快的运行速度。

为了实现这一目标，我们可以采取以下措施：一是合理规划线路。

对于城市中的各个片区，应该根据人口密度、居民出行需求等因素，合理规划公交车线路。

有些片区由于人口稀少，无法满足一条完整的线路，这时可以考虑开辟小巴线路或调整车次，以提高运行效率。

二是优化公交车站布局。

合理的车站布局能够减少乘客在候车过程中的等待时间，提高乘车效率。

例如，在人流集中的地方，可以设置多个出入口，分流人流，减少拥堵。

此外，对于那些候车时间较长的车站，可以增设座椅和遮阳棚，为乘客提供更好的候车环境。

三是提高公交车的运行速度。

在城市道路拥堵的情况下，公交车可以通过公交专用道或专用停靠区域，减少因等红灯而造成的停车和起步时间。

此外，可以通过科学调节信号灯，减少公交车的等待时间。

除此之外，公交车线路优化还应该关注绿色出行的理念。

城市的交通问题不仅仅是拥堵，还有环境污染等问题。

因此，在规划线路的过程中，可以增加电动公交车或混合动力公交车的运行比例，减少污染物排放，提升城市空气质量。

另外，在设计车站时，可以增设绿化带和自行车停车区，鼓励市民选择步行、骑行等低碳出行方式，减少对公交车的依赖。

此外，公交车线路优化还需要考虑城市的发展规划。

城市发展是一个动态过程，需要根据城市的规模和人口的变化来调整公交车线路。

根据社会发展和居民出行需求的变化，我们可以在原有线路的基础上进行扩充，也可以开辟新的线路，以适应城市发展的需要。

此外，对于一些新兴的商业区、新建的住宅区，我们也应该及时调整公交车线路，以满足市民的出行需求。

总之，公交车线路的优化对于城市的发展和居民出行都具有重要意义。

交通路网优化规划研究一、交通路网优化规划的背景和意义随着城市化进程的加速和人口的快速增长，城市交通拥堵问题越来越突出，给人们的生活和工作造成了极大的不便。

为了改善城市交通状况，提高城市交通效率，需要对城市交通路网进行优化规划。

交通路网优化规划是一项以维持和改善现有交通路网为目标，通过科学的路网设计和交通组织方式，提高交通通行能力和安全性，降低交通阻塞和事故发生率的全过程系统工程。

二、交通路网优化规划的研究内容和方法交通路网优化规划的研究内容主要包括交通需求预测、路网设计、交通信号控制、公交车路线规划等。

其中，交通需求预测是交通路网设计的前提，通过研究城市发展趋势、人口增长率、城市规模等因素来预测未来的交通需求。

路网设计是指根据交通需求和路段道路容量，合理规划城市道路的交通路网。

交通信号控制是通过添加交通信号灯、安装电子系统等方式，协调不同道路上交通流量的分配，优化道路通行效率。

公交车路线规划是通过分析市民拥有交通方式，通过合理分配公交车的路线等方式，为广大市民提供更高效快捷的交通服务。

交通路网优化规划的研究方法主要包括实地调查、交通仿真模拟和数据分析等。

实地调查是指通过调查问卷、现场调查等方式，获取城市的交通行为习惯、用车情况等数据，为路网优化规划提供决策支持。

交通仿真模拟是通过计算机技术对城市交通进行模拟，从而实现对交通路网优化规划的验证、优化和调整。

数据分析是通过收集、处理和分析城市交通数据，提供决策支持，为交通路网优化规划提供依据。

三、交通路网优化规划的实践案例1、北京市交通路网优化规划北京市交通路网优化规划的主要目标是为市民提供更高效、更安全、更便捷的交通服务。

规划实施以来，北京市交通结构逐步优化，城市道路拓宽改造、交通信号协调改善等措施得到了落实。

同时，北京市还新增了多条地铁线路和公交线路，并加强了交通管理力度，进一步提升了城市交通运行效率和安全性。

2、沈阳市交通路网优化规划沈阳市交通路网优化规划的主要目标是为市民提供更加安全、便捷、低碳的交通出行方式。

公交车线路优化设计与管理研究公交车作为城市公共交通的主要形式之一，在现代城市交通中发挥着十分重要的作用。

而公交车的线路优化设计与管理对于提高市民出行的便利性和交通效率至关重要。

本文将探讨公交车线路优化设计与管理的相关问题，旨在为城市交通规划者和管理者提供一些参考和建议。

一、线路规划与优化1.1需求调研与分析在进行公交车线路优化设计之前，首先需要对市民的出行需求进行调研与分析。

通过调查问卷、乘车数据等手段，掌握市民的出行习惯和最常使用的路径，以便于合理规划线路。

1.2线路设计原则线路设计时应遵循以下原则：骨干线与支线相结合，提高换乘效率；与地铁、火车站等交通枢纽进行衔接，便利市民出行；适当配备快线或直达线路，减少乘车时间。

1.3线路网络优化合理的线路网络能够提高公共交通服务水平，降低换乘成本。

通过调整线路长度、密度和覆盖范围等方式，优化线路网络，使其更贴合市民出行需求。

二、车辆调度与管理2.1车辆调度算法车辆调度算法是公交车线路优化设计中的关键环节。

通过合理的调度算法，可以提高车辆的运输效率，减少等车时间。

常用的调度算法包括最近车距离法和最短距离法等，可根据实际情况选择合适的算法。

2.2调度中心建设建立调度中心是公交车线路优化设计与管理的一项重要措施。

调度中心能够实时监控车辆位置与运行情况，提供响应迅速的调度指令，有效提高车辆的运行效率。

2.3车辆维护保养车辆的维护保养工作直接关系到运营安全和乘客的出行体验。

合理安排车辆的维护时间，加强车辆的日常巡检和保养工作，可提高车辆的可靠性和服务质量。

三、智能化管理与技术应用3.1智能调度管理系统随着信息技术的发展，智能调度管理系统的应用已经成为公交车线路优化设计与管理的重要手段。

通过应用GPS、地理信息系统等技术，实现对车辆的实时监控和调度指挥，提高车辆的运输效率和服务质量。

3.2智能乘客服务智能乘客服务是以智能手机、移动互联网等技术为基础，通过实时信息查询、在线购票、路线规划等方式，提供个性化、便利化的乘车服务。

基于智能优化算法的城市公交线路优化设计

城市公交线路优化设计是一个复杂而重要的问题，它直接关系到城市的交通效率、能源消耗和市民的出行体验。随着智能优化算法的发展和应用，基于智能优化算法的城市公交线路优化设计成为一个研究热点，并且在实际应用中取得了显著的效果。本文将从优化目标、智能优化算法的应用、设计流程和案例分析四个方面来介绍基于智能优化算法的城市公交线路优化设计的相关内容。

首先，优化目标是城市公交线路设计的关键。通常，我们的优化目标可以分为两个方面：一是最小化总行驶成本，包括时间成本和能源成本；二是最大化乘客的满意度，包括乘客的出行时间、车辆的拥挤程度等因素。为了实现这两个目标的平衡，我们可以应用智能优化算法来辅助设计城市公交线路。

其次，智能优化算法的应用为城市公交线路优化设计提供了一种有效的方法。智能优化算法是一类基于计算机科学和运筹学的算法，它通过模拟自然界的进化过程或群集行为来实现优化的目标。常用的智能优化算法有遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等。这些算法通过对线路的调整和优化，可以实现公交线路的最优化设计。

第三，设计流程是基于智能优化算法的城市公交线路优化设计的重要环节。设计流程包括问题定义、数据分析与建模、算法选择与实施、参数调整与优化以及结果评估等步骤。首先，我们需要明确优化的目标和约束条件，然后通过收集和分析城市交通数据来建立适当的数学模型。接下来，我们选择适当的智能优化算法来求解模型，并根据具体情况对算法的参数进行调整和优化。最后，我们评估模型的结果，并根据需要进行反复调整和优化，以得到最终的优化方案。

最后，我们通过一个案例来进一步说明基于智能优化算法的城市公交线路优化设计。假设我们要设计一个城市的公交线路，该城市有多个常用的出行点和交通枢纽，同时有多条公交线路可以选择。我们可以通过收集并分析历史出行数据、交通拥堵情况以及线路之间的换乘情况来建立数学模型。然后，我们选择适合该问题的智能优化算法，如遗传算法，来优化线路的设计。在算法的实施过程中，我们可以根据实际情况调整算法的参数，以取得更好的结果。最后，我们对算法求解的结果进行评估，并根据需要进行调整和优化。 综上所述，基于智能优化算法的城市公交线路优化设计是一项具有挑战性和重要性的工作。通过合理地设定优化目标、应用适当的智能优化算法、遵循科学合理的设计流程以及充分利用历史数据等手段，我们可以有效地优化城市公交线路设计，提高交通效率和市民的出行体验。未来，随着智能优化算法的不断发展和应用，我们相信基于智能优化算法的城市公交线路优化设计将会有更大的突破和进展。

城市公交线路优化规划算法研究随着城市交通的不断发展和人口的增长，城市公交成为人们日常出行的重要方式之一。

然而，随着城市公交线路越来越繁琐，人们对于城市公交的满意度逐渐降低。

因此，为了提高城市交通的效率和便捷性，城市公交线路优化规划算法成为了当前研究的一个热点问题。

城市公交线路优化规划算法是通过对城市公交线路的分析和规划，从而确定最优的公交线路和车辆调度方案，以提高城市公交服务的质量和效率。

该算法的目标是减少公交线路的冲突和交叉，缩短公交车的行驶时间和等待时间，同时减少交通拥堵和环境污染。

因此，城市公交线路优化规划算法对于城市交通的可持续发展有着重要的作用。

城市公交线路优化规划算法的研究需要考虑多种因素。

首先，需要考虑公交线路的布线和车辆调度问题。

公交线路的布线需要考虑到人流量、交通状况、公交站点的位置等因素。

车辆调度则需要考虑到车辆数量、路线安排、时间调度等问题。

其次，需要考虑到公交线路的交叉问题。

若公交线路在交通繁 busy 的区域交叉，将会导致公交车的拥堵和行驶时间的延长。

最后，需要考虑到公交线路的可持续性问题。

公交线路的可持续性不仅需要考虑到经济效益和出行便捷性，还需要考虑到环境保护和碳排放等问题。

为了解决城市公交线路优化规划问题，现代科技提供了多种解决方案。

其中，计算机模拟系统是一种非常有效的方法。

通过模拟城市交通的状况和公交线路的情况，计算机模拟系统可以模拟不同公交线路和车辆调度方案的效果，从而确定最优的方案。

此外，人工智能技术也可以应用于城市公交线路优化规划中。

人工智能可以通过对城市公交线路的交通流量和人流量的预测，实现公交线路的智能调度和优化。

在城市公交线路优化规划算法的研究中，应用数据挖掘技术的方法也很受瞩目。

数据挖掘技术可以从大量的公交运营数据中发现相关性规律，并将这些规律应用于公交线路优化规划中。

例如，数据挖掘技术可以分析不同公交站点的人流量和公交车出发时间的相关性，从而优化公交车的调度方案，以提高出行效率和服务质量。

城市公交线网优化方法的研究与应用李曼;徐双应【摘要】城市公共交通线网优化是城市交通规划的主要组成部分之一.它是解决目前城市居民普遍面临的＂乘车难＂的有效措施,具有非常重要的现实意义.该文根据城市公交线路的功能,将公交线路划分为公交主干层、公交次干层和公交支线层3个层次,并建立了3个层次的公交网络设计优化模型,提出了基于蚁群算法的＂分层建模,优化成网＂规划方法.在一个包括9个交通小区,35个节点的路网中,应用上述方法,对公交线路网络进行了设计.实证表明＂分层建模,优化成网＂设计方法增加了公交线路的覆盖范围,提高了站点的覆盖率,减少了乘客的平均换乘次数.%Optimization of urban pubic transport networks is one of main part of urban passenger transport traffic planning.It can effectively solve ride difficulty problem,which is widely faced in most of cities at present time,and has important practical significance.This article divided the urban public traffic line into the main skeleton layer,the inferior skeleton layer and the branch＇s layer,and built the optimal models of the three layers.Based on this model and ant colony algorithm,we proposed ＂hierarchical modeling,optimizing for joining the bus network＂.Finally,it was applied to optimize a city＇s public traffic network with nine traffic zones and thirty-five nodes.It was proved that it can increase the traffic line＇s coverage,improve the site＇s coverage rate,and reduce the passenger＇s average transfer times.【期刊名称】《湛江师范学院学报》【年(卷),期】2011(032)006【总页数】6页(P148-153)【关键词】城市交通;公交线网;优化模型;分层建模【作者】李曼;徐双应【作者单位】湛江师范学院机电研究所,广东湛江524048;长安大学汽车学院,陕西西安710000【正文语种】中文【中图分类】U1210 引言目前，城市公交系统是城市客运的主要方式.城市公交不但与城市居民的生活密切相关，也对城市的发展、经济繁荣等有着十分重要的作用.而公交线网布局，直接影响到城市交通的效率、公众出行的便捷程度.对公交线网进行优化设计是解决城市交通问题（交通拥挤、乘车难等）的有效措施.在国内，王炜［1］提出的“逐条布设，优化成网”的城市常规公交线网优化方法最受欢迎，该方法简单易行，且具有良好的指导作用，但该方法只是用同一个模型对各线路优化，未考虑公交线路具有不同的功能层次，每个层次具有各自的特点与作用，故其优化结果缺乏一定的准确性.针对这种情况，本文借鉴现有公交线路优化的研究成果和实践经验，将公交线路划分为3个层次：即公交主干层、公交次干层和公交支层.根据这3个层次各自的特点和作用，提出了各层次的优化目标，并根据各自的规划模型，提出了“分层建模，优化成网”的设计方法.1 “分层建模，优化成网”公交线网设计方法1.1 公交线路功能层次划分通过对城市公交线路的客流特征和居民的公交出行需求的调查，得知居民的公交出行目的影响着公交服务水平.而居民的出行目的不尽相同，决定了公交服务水平的多样性.因此为了更加明确及提高公交的服务水平，必须根据居民的出行目的对公交线路进行不同层次的划分.根据线网层次划分的现有经验与理论，本文将城市常规公交线路划分为：公交主干层、公交次干层和公交支线层3个层次［2］.1）公交主干层公交主干层是公交线网中的主干道，承担着城市交通大区的主要客流走向.其线路主要沿公交专用车道和城市主干道，为中长距离出行的乘客服务，具有流量大、站距长、运力大、速度快等特点.2）公交次干层公交次干层是公交线网中的次干道，承担交通中区的重要客流走向，主要运送中短距离出行的乘客.在公交线网中起着很重要的作用，主要表现如下：辅助公交主干层，帮助公交主干层运送客流；为周围客流量较大的公交枢纽服务，集散公交主干层往周围地区输送的客流，从而提高公交线路的服务面积.3）公交支线层公交支线层是公交线网中的支路，主要用来填补线路空白或稀疏的区域，重点服务于市内道路条件差的老居民小区和郊区的各行政村.并且起着提高公交线网覆盖面积的作用.其运行于各种类型的道路上，运行速度较慢.1.2 3层公交网络优化模型由上述可知，公交各层次即公交主干层、公交次干层和公交支线层分别具有各自的特点及作用，特别是它们都具有各自独特、详细的目标.因此本文针对不同的公交层次的公交线网提出了不同的规划模型及其约束条件.一个满意的公交线网，重要考虑的因素就是方便乘客出行.决策变量xij是公交线网优化模型所用到的基础模型，其定义如下［1］：该变量的定义包括了任意两点之间是否具有配对的决策.1.2.1 公交主干层优化模型公交主干层主要是完成大运量、快速长距离运输，其承担着交通区主要客流的走向，因此本文把公交主干线的优化目标定为保证直达客流量最大.式中：sij——节点i到节点j的直达客流量（人次）；xij——决策变量；L——公交线网内，单条线路的长度；qx——非直线系数——节点i到节点j，线路k的断面流量；uI——线路断面客流的不均匀系数；ρ——公交线网密度；ATT——平均换乘次数；η——线路重复系数；NI——路段复线条数.线路断面的最大流量计算方法如下：式中——单线载客容量最大值（人次）；Cx——不同车型的客容量（人），按表3.5取值；Ix——线路的满载率，高峰时通常取0.85，平峰时取0.60；Xc——与某条线路重复的而最大线路条数；Xcr——线路重复影响系数，其表达式如下：hk——线路的发车间隔，单位为s.表1 不同车型的车容量值［3］车型中巴单节公交车双层公交车铰接公交车中巴＋单车公交中巴＋铰接公交车容量26 72 120 129 58 98备注 30％中巴70％单节公交30％中巴70％铰接公交1.2.2 公交次干层优化模型因为公交次干层主要作用是集散客流、满足公交线路整体服务要求和企业的整体效益，提高公交线路的通达性和居民的出行效率.公交次干层优化目标要求既保证乘客出行换乘次数最少，又保证乘客总的在车时间最小，故公交次干层以乘客的总出行时间最短为优化模型.式中：T——公交总出行时间（h）；Sij——公交节点i到节点j的公交乘客量（人）；Tij——公交节点i到节点j的公交出行总时间（h）；xij——决策变量；Tmax——城市中95％居民出行单程的最大时耗.其中：式中：T1为每位乘客从出行点到相应车站的步行时间，其值可用如下公式取得：Si，Sj分别表示小区i，j的面积，v为乘客步行的平均速度，β是与线网密度有关的系数，取值范围为2～4； T2为在车站的候车时间，其计算公式如下：·δ，ρ为平均留站率，δ为平均发车间隔时间，ρ、δ均可以评经验取值；T3为中转换乘的时间，即上车站和下车站的时间；T4为车辆行驶的时间，其计算公式为：T4＝lij/V，lij表示从i区到j区的公交线路长度，V表示公交车的平均行驶速度；λ1，λ2，λ3，λ4为修正系数.1.2.3 公交支线层优化模型公交支线层在公交线网中的主要作用是补充公交线网，使其具有更好的可达性.布设过程中应尽量减小与已规划线路的重复度，来提高整体线网的服务范围，因此本文中公交支线层的优化目标是线网覆盖率最大.式中——全部公交线路长度（km）——相互重叠的公交线路的长度——可通行的线路总长度（km）.根据公交线路各层次的特点及作用，提出其规划的相应模型，则更能使公交线路网的规划趋于合理，使公交线路的服务水平更上一个层次.1.3 “分层建模，优化成网”设计方法流程本文在公交线路层次划分的基础上，提出“分层建模，优化成网”的公交线路布设方法.其优化的基本思路是：首先选择确定公交主干层的起终站点，结合蚁群算法以直达客流量最大为优化目标对公交主干层进行优化.在对公交主干层确定完全后，在原起终点集中去除公交主干层的起终点，把OD量大于公交次干层开线标准的起终点确定为公交次干层的起终站点，并调整相应参数，返回蚁群算法，以乘客的总出行时间最短为优化模型进行公交次干层的优化.公交次干层确定后，去除已有线路的连接点对，在所剩的起终站点集中搜索满足线网覆盖率最大的公交支线［4］.最后检查是否有剩余，重复的线路，根据客流量等验证所设线路网是否合理，并与现状公交线网进行对比后调整，最终完成整个城市公交线网的优化.其具体的优化流程如图1：图1 “分层建模，优化成网”公交线网优化方法的流程图2 算例分析2.1 算例描述为说明本文提出的优化方法的具体应用，以某城市的路网结构为例进行优化，其路网结构示意图如图2，有9个交通区，选取35个公交节点（省略了一些中间节点），乘客OD量分布如表2.图2 某区域交通分区和道路网络示意图表2 公交乘客OD量表A B C D E F G H I ∑A 187 490 801 375 106 876 69 38 80 3 022 B 490 399 690 401 115 64 77 61 98 2 395 C801 690 304 710 230 129 140 74 125 3 203 D 375 401 710 240 114 555 49 63 57 2 564 E 106 115 230 114 248 41 323 56 561 1 794 F 876 64 129 555 41 109 17 30 15 1 836 G 69 77 140 49 323 17 227 15 14 931 H 38 61 74 63 56 30 15 146 17 500 I 80 98 125 57 561 15 14 17 203 1 170∑3 022 2 395 3 203 2 564 1 794 1 836 931 500 1 170 17 4152.2 算例结果分析结合本文提出的公交分层建模，优化成网的方法，把例中城市公交线网划分为公交主干层、公交次干层和公交支线层3层次.分别利用各层次的优化模型，结合蚁群算法，优化结果如下：表3 公交主干层优化后的线路走向线路线路走向及所经站点直达乘客量路径长度/km Line1 1—8—15—16—17—18—19—20—21—28—35 4 321 8.628 Line2 7—6—5—4—11—18—25—32—31—30—29 1 399 8.476表4 公交次干层优化后的线路走向线路线路走向及所经站点乘客出行总耗时/人·h 路径长度/km Line3 1—2—3—10—17—18—19—12—13—14—7 708.26 6.51 Line4 22—23—24—25—26—27—34—35 593.78 5.792 Line5 9—16—23—30—31—32—33 567.29 5.677并对优化前后公交线路评价指标的进行对比，其结果如下表5：表5 优化线网前后评价指标线网密度/km·km－2线路重复系数η平均换乘次数ATT/次非直线系数q 500 m站点覆盖率β优化前的线路0.788 1.208 1.50.643 0.50优化后的线路1.062 1.102 1.2 0.606 0.92从上表可看出，优化后的公交线网比优化前无论是在线网密度，还是在换乘次数上都有不同程度的提高.下面分别分析以下几个重要指标.1）公交线网密度：此指标是反应城市居民接近线路的程度，也是用来评价居民乘车方便性程度的重要指标.由上可看出，线网密度由0.788增到1.062，即优化后的公交覆盖范围增加了将近一倍，从而说明优化后的公交线网分布更趋于合理化，更加方便了城市居民的出行.2）公交线路重复系数：此指标是用来反应公交线路在城市道路上的密集程度，是说明道路线网规划合理性的一个重要标准.由上可知，虽然优化后的公交线路条数增加，但其重复系数并未增加，反而下降.从而公交线网布局更加趋于科学合理化. 3）平均换乘次数：此指标是用来反应乘客出行方便性的一个重要标准.由上可看出，由于公交线路条数的增加，优化后的换乘次数明显下降，从而保证了更多的居民出行的直达性，提高了居民出行的方便性.4）非直线系数：该指标越小，说明乘客出行的乘坐距离越短，但并不是说，该值越小越好，还要综合客流密度等进行衡量.5）站点覆盖率：此指标也是反应城市居民接近公交线路的程度，由上可看出，优化前后的站点覆盖率也明显提高，从而可满足更多城市居民的出行，提高公交系统为居民服务的水平.3 结论本文提出的“分层建模，优化成网”规划方法，是根据各层次线路的功能分别建立优化模型，并通过蚁群算法对各模型进行求解，从而在很大程度上提高了公交线网的整体效率，使公交线网的规划更趋于合理，使城市居民的出行更加方便，进一步提高了城市居民出行的效率.【相关文献】［1］王炜，杨新苗，陈学武，等.城市公共交通系统规划方法与管理技术［M］.北京：科学出版社，2002.［2］王有为.城市公共交通枢纽规划研究［D］.西安：西安建筑科技大学，1996.［3］David Sullivan，Alastair ing Desktop GIS for the Investigation of Accessibility by Public Transport∶An Isochrone Approach［J］.Geographical Information Science，2002，14（1）：85－104.。

城市轨道交通接运公交线网优化模型与算法研究城市轨道交通接运公交线网优化模型与算法研究近年来，随着城市化进程的加快和人口数量的不断增加，城市交通拥堵问题日益突出。

为了缓解交通压力，提高交通效率，城市轨道交通和公交线网成为城市交通规划的重要组成部分。

本文将探讨城市轨道交通接运公交线网的优化模型与算法研究。

首先，我们需要明确城市轨道交通和公交线网的基本概念。

城市轨道交通是一种基于固定轨道的大规模交通工具，通常包括地铁、轻轨和有轨电车等。

公交线网是城市公交系统的路线网络，由各个公交线路组成，以满足市民在城市中的出行需求。

城市轨道交通和公交线网的优化是指通过优化线网布局、合理调整线路安排和车辆运行，以提高城市轨道交通和公交线网的运行效率和服务质量。

为了实现这一目标，我们可以建立起合理的优化模型，并利用相关算法进行求解。

在城市轨道交通接运公交线网优化模型的建立过程中，需要考虑诸多因素。

首先是乘客出行需求的预测与分析。

通过对城市人口分布、出行习惯等数据的分析，可以预测不同区域和时间段的乘客出行需求，以此为基础规划城市轨道交通和公交线网的布局。

其次是线网布局与车辆调度的优化。

通过建立合理的线网布局模型和车辆调度模型，可以在最大程度上满足乘客的出行需求，减少乘客换乘次数和等待时间。

最后是线网优化的效果评价与调整。

通过对线网优化方案进行实施，并进行效果评价与调整，以确保优化方案的实际效果。

在城市轨道交通接运公交线网优化算法的研究中，可以考虑以下几种常见的算法。

首先是遗传算法。

遗传算法模拟生物的进化过程，通过对一组候选解进行迭代演化，逐步优化解的质量。

其次是模拟退火算法。

模拟退火算法通过模拟金属冶炼的过程，使解从一个高温状态逐渐冷却，最终找到一个低能量状态，即优化解。

最后是粒子群优化算法。

粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为，通过不断调整粒子位置和速度，寻找全局最优解。

综上所述，城市轨道交通接运公交线网优化模型与算法的研究是提高城市交通运行效率和服务质量的重要手段。

公路公交线路优化设计与调整研究公路公交系统是城市交通的重要组成部分，作为群众出行的一种重要方式，对于城市的发展和居民的生活起着至关重要的作用。

然而，由于城市交通需求的不断变化和城市规划的调整，公路公交线路的优化设计和调整变得尤为重要。

本文将着重探讨公路公交线路优化设计与调整的研究。

首先，优化设计是公路公交线路的重要环节之一。

在设计公路公交线路时，需要考虑到城市的整体发展规划、居民的出行需求以及未来发展的趋势。

通过科学规划和合理布局，可以使得公路公交线路更加便捷和高效，提高出行效率。

例如，在设计线路时可以兼顾城市的主要交通枢纽和繁华商业区，以满足居民出行的需求。

此外，还可以考虑到不同时间段和工作日、休息日的出行情况，合理安排车辆数量和班次，从而提高运行效率和乘坐体验。

其次，调整是公路公交线路的持续优化过程。

随着城市的发展和交通需求的变化，原有的公路公交线路可能存在一些不足，需要进行调整。

调整可以根据实际情况，对线路的起终点、中途站点以及路线走向等进行改变，以满足乘客出行的需求。

例如，随着某个地区的人口增加和商业活动的集中，原本的公路公交线路可能无法满足乘客的出行需求，此时可以考虑增加或调整线路，使其更加贴近居民生活，提供更好的出行服务。

另外，线路优化还需考虑到出行的环境影响和社会效益。

在设计和调整线路时，应该充分考虑到交通拥堵、环境保护等因素，力求实现可持续发展。

例如，可以优先选择环保型公共交通工具，鼓励居民使用公共交通，减少私家车出行，从而减少交通拥堵和环境污染。

此外，还可以通过建设智能交通系统和提供出行信息服务，提高线路的经济效益和社会效益，为居民提供更方便、更舒适的出行体验。

最后，公路公交线路优化设计与调整研究需要综合考虑各种因素，并采用科学的方法进行分析和决策。

在实践过程中，可以借鉴其他城市的成功经验，并结合本地实际进行创新。

同时，还需要与交通管理部门、社会组织和居民一起进行广泛的沟通和合作，共同推动公路公交线路的优化设计和调整工作。

基于线性规划的城市公交路线优化设计随着城市化进程的加速，城市公交已经成为城市内外人员出行的重要组成部分。

然而，城市公交路线的规划和优化设计也成为了摆在公共交通运营方和政府面前的难题。

为了提高公共交通系统的服务能力，不断满足市民的出行需求，现代城市公交路线优化设计逐渐引入了线性规划方法，以优化公共交通的发展，实现公共交通系统的优化和改进。

本文将讨论线性规划在城市公交路线优化设计中的应用。

一、什么是线性规划线性规划是一种优化数学方法，用于决策制定和资源分配中，其目的在于在给定条件下使某一特定目标函数达到最大（或最小）值。

线性规划中最重要的一个目的是通过数学建模和运筹学方法，在有限的资源数量下，在可行的决策方案中找到最优解。

线性规划方程的定义由一组线性的约束条件组成，其中所有约束条件均具有线性关系，并且问题的目标是最大化或最小化某个线性函数。

二、城市公交路线优化设计城市公共交通路线的优化设计，就是要在有限的资源，如投资，车辆数量，线路等条件下，设计出能够满足市民出行需求且运营成本最小的公共交通系统。

路线优化设计的本质就是一个建立数学模型的过程，并将问题进行线性规划，使得公共交通系统的建设和运营更加可行和高效。

三、线性规划在城市公交路线优化设计中的应用1、最小化运营成本针对城市公交线路的建立和运营成本，线性规划方法可以求出最小化成本的决策方案。

通过线性规划模型，可以用最小服务时间、最优化行驶路径等方法，最终确定线路的走向，以及车辆运营的速度、起点和终点等参数的选择，从而达到优化经济利益的目的。

2、最大化客流量线性规划方法也可以用来控制城市公交车辆的上车率和客流量。

通过合理制定线路规划，可以在有限的条件下扩充公交线路的客流量。

线性规划方法还可以根据不同时段市民的出行需求，安排不同的公交线路，以最大化客流量，实现城市公共交通系统的高效运行。

3、基于时间的调度问题在城市公交运营过程中，车辆运行调度是十分重要的一个问题。

基于GIS的公共交通线网优化技术研究一、引言公共交通是现代城市运行和发展的重要组成部分，而公共交通线网的优化对于提高交通效率、降低交通拥堵以及改善居民出行质量具有重要意义。

为了实现公共交通线网的优化，利用地理信息系统（GIS）技术可以对交通需求进行精确分析和预测，并基于此进行线网设计和优化，从而提高交通系统的运行效率和服务水平。

二、GIS在公共交通线网优化中的应用2.1 GIS在交通需求分析中的应用2.1.1 数据整合与处理2.1.2 交通需求模型的建立2.1.3 交通需求的预测和模拟2.2 GIS在交通网络设计中的应用2.2.1 线网拓扑结构的建立2.2.2 节点选址和公交线路规划2.2.3 路段设置和优化2.3 GIS在公交车辆调度中的应用2.3.1 车辆调度模型的建立2.3.2 车辆调度策略的设计2.3.3 车辆调度优化算法三、基于GIS的公共交通线网优化模型3.1 线网拓扑优化模型3.1.1 最短路径算法3.1.2 网络流模型3.1.3 遗传算法在线网优化中的应用3.2 公交线路规划优化模型3.2.1 传统的线路规划方法3.2.2 多目标优化的线路规划方法3.2.3 聚类分析与线路设计3.3 公交车辆调度优化模型3.3.1 车辆调度问题的分类3.3.2 车辆调度算法的研究现状3.3.3 基于GIS的车辆调度模型四、基于GIS的公共交通线网优化案例研究4.1 某城市公共交通线网优化案例4.1.1 数据收集与整理4.1.2 交通需求分析与预测4.1.3 线网拓扑优化与线路规划4.1.4 车辆调度优化与模拟4.2 某地区公共交通线网优化案例4.2.1 线网设计与调整4.2.2 公交换乘站点选址与规划4.2.3 线路优化与改进4.2.4 车辆调度与运营效果评估五、结论和展望在公共交通线网优化研究领域，利用GIS技术可以对交通需求、线网设计和车辆调度等方面进行精确分析和优化。

基于GIS的公共交通线网优化模型在实际应用中取得了显著成效，提高了交通系统的运行效率和服务水平。

基于神经网络的小区公交路线优化研究随着城市的不断发展壮大，小区也越来越多，而小区公交路线也因此变得更加复杂。

如何合理、高效地规划小区公交路线，一直是城市交通规划者们所面临的问题。

在这个背景下，基于神经网络的小区公交路线优化研究应运而生，成为了解决这一问题的一种重要方式。

一、神经网络技术简介神经网络技术是一种模仿生物神经网络建立的数学模型，是由多个神经元（节点）通过彼此之间的相互作用而组成的网络。

在一个典型的神经网络中，每个节点都有多个输入和输出，并且节点之间通过权值相连。

神经网络具有自学习、自适应、非线性映射能力等特点，因此，可以被应用于许多领域，例如：分类、识别、预测、控制等。

二、小区公交路线优化的方法现今，小区公交路线优化的方法主要有两种，即传统方法和基于神经网络的方法。

传统方法主要基于人为经验和统计数据进行优化，优缺点比较明显。

而基于神经网络的方法，利用神经网络自学习的特点，进行小区公交路线的优化，可以自动地得出公交车路线，具有较高的准确性和泛化能力。

三、神经网络优化模型的构建在利用神经网络进行小区公交路线的优化过程中，需要进行神经网络的构建。

一般地，可以将小区内的各个站点作为输入，将各个站点之间的距离作为权值输入到神经网络中，即所谓的“输入层”。

而对于公交车路线，则可以将所有与公交车最近的几个站点作为输出结果，即所谓的“输出层”。

在经过数次的训练后，神经网络便可以自动地得出最佳的公交路线。

四、神经网络优化模型的优势相比于传统的小区公交路线优化方法，基于神经网络的优化方法有以下优势：1. 自适应性强：基于神经网络的方法可以根据实时数据信息进行自适应地优化，使得公交路线更加合理，更加准确。

2. 鲁棒性好：神经网络具有良好的容错性和抗干扰能力，即使在数据变化或者出现了噪声情况下，也可以较为好地保持较高的精度。

3. 泛化能力强：在神经网络训练的过程中，可以将多组数据进行训练，从而提高神经网络的泛化能力；同时，可以把不同小区的数据输入到网络中进行训练，使神经网络具有适应不同小区的能力。