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2007年公交车发车频率优化模型。

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简介:
公交运营调度构成了公交企业整体管理业务的基石,对于提升我国城市公交的运营调度能力至关重要。它不仅是提高城市公交服务质量、增强其吸引力的关键路径,本文着重从乘客在候车期间的满意度这一维度,深入剖析了公交车调度所面临的挑战。在此基础上,我们构建了一个以客流需求为核心数据基础,并致力于最大限度地满足乘客候车满意度的目标,优化公交线路发车频率的数学模型。详细阐述了该模型构建的步骤、目标函数的设定以及约束条件中各个组成部分的计算方法,并提供了模型的求解方案。最后,通过一个具体的案例进行了验证,证明了该模型的实用性和有效性。

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客服
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  • 城市间隔2007
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    本研究构建了城市公交发车间隔优化模型,旨在通过调整公交车的发车频率来提高公共交通效率和服务质量,减少乘客等待时间及车厢拥挤度。 公交运营调度是城市公共交通企业管理的核心业务之一。提高我国城市的公交车运营调度水平对于改善服务质量、增强吸引力具有重要意义。本段落从乘客候车满意度的角度出发,探讨了公交车的调度问题,并构建了一个基于客流需求数据模型,旨在尽可能满足乘客对候车时间的要求。该研究详细介绍了优化模型的设计过程、目标函数与约束条件中的各个组成部分及其计算方法,并通过具体实例验证了此模型的有效性。
  • 基于双种群遗传算法的间隔(2012
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    本文于2012年提出了一种创新性的公交调度方案,运用双种群遗传算法对城市公交车的发车间隔进行优化设计,旨在提高公共交通效率及乘客满意度。 本段落提出了一种公交线路发车间隔优化模型,旨在最大化公交系统的社会总效益,并兼顾乘客与运营者的利益。该模型在车辆资源不变的条件下,采用线性加权法来评估乘客和运营商的利益,从而实现系统最优目标。为了求解这一模型,开发了一个双种群遗传算法,该算法能够有效保持进化过程中的多样性并提高优化质量。通过使用大连市主城区公交系统的数据对该模型及算法进行了验证。结果表明,在整合大连市的公交车辆资源后,整个系统的服务水平得到了改善,并且系统总成本有所降低。
  • 2007数学建B题:乘坐观看奥运会
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    本题目要求建立模型规划如何有效利用公交资源观看奥运赛事,涉及路线选择、时间分配及人群流量预测等多方面因素。 ```csharp FileInfo fi1 = new FileInfo(data\\公汽线路信息.txt); FileInfo fi2 = new FileInfo(data\\地铁线路信息.txt); FileInfo fi3 = new FileInfo(data\\地铁T1线换乘公汽信息.txt); FileInfo fi4 = new FileInfo(data\\地铁T2线换乘公汽信息.txt); if (!fi1.Exists) { throw new Exception(《公汽线路信息.txt》文件不在当前目录下); } if (!fi2.Exists) { throw new Exception(《地铁线路信息.txt》文件不在当前目录下); } if (!fi3.Exists) // 此处应为检查 fi3 是否存在 { throw new Exception(《地铁T1线换乘公汽信息.txt》文件不在当前目录下); } if (!fi4.Exists) { throw new Exception(《地铁T2线换乘公汽信息.txt》文件不在当前目录下); } sr1 = new StreamReader(fi1.FullName, Encoding.Default); sr2 = new StreamReader(fi2.FullName, Encoding.Default); sr3 = new StreamReader(fi3.FullName, Encoding.Default); sr4 = new StreamReader(fi4.FullName, Encoding.Default); ``` 注意:在检查 `fi3` 文件是否存在时,代码中原本的条件判断应为 `!fi3.Exists` 而不是 `!fi1.Exists`。
  • 线路MATLAB仿真_辆_
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    本项目基于MATLAB平台开发公交车线路运行模拟系统,旨在研究和优化公交车辆在特定路线上的行驶效率与调度方案。 本段落将探讨如何使用MATLAB进行公交线路仿真的建模,主要涉及车辆行驶模型及乘客上下车模型。 首先来看车辆的行驶模型在仿真中的应用。实际中,公交车运行受道路状况、交通信号等多种因素影响。利用MATLAB可以构建动态模型来模拟这些变量。例如,可以通过微分方程描述车辆速度的变化,考虑加速度、当前速度和阻力等因素的影响。通过调整参数设置,我们可以再现不同行驶条件下的行为模式:平滑直线驾驶、急刹车或加速等场景都能得到体现。此外,交通信号的改变可通过时间序列或随机事件来模拟,使仿真更贴近实际情况。 接下来是乘客上下车模型的设计。这部分关注乘客流动性和需求预测问题。利用MATLAB中的离散事件仿真(DES)方法可以有效处理此议题。每辆公交车被视为一个状态机,包括空载、载客中和到站等不同状态;而乘客的行为如等待、上车或下车,则可以通过概率分布来描述——例如到达时间可能遵循泊松分布,上下车站的时间则可采用均匀分布或者指数分布进行模拟。通过这样的建模分析可以了解不同时段内的乘客流量,并据此优化公交班次安排,提升运输效率。 仿真模型的实现通常包含定义车辆状态、乘客行为以及交通规则等函数的MATLAB源代码文件(如bus_line_model.m)。这些组件由主程序协调运行以执行模拟实验。要理解和修改该模型需要具备一定的MATLAB编程基础,并熟悉动态系统建模和离散事件仿真的工具箱。 在实际应用中,公交线路仿真有助于城市规划者评估系统的性能指标,例如平均候车时间、车辆利用率及乘客满意度等;同时也可以测试新的调度策略如增加或减少线路的频率调整,以优化公共交通服务。 综上所述,MATLAB为公交车路线模拟提供了强大的工具支持。结合车辆行驶模型和乘客上下车行为分析可以更有效地理解和改进公交系统的运营效率。通过深入研究与实践我们可以利用这一平台解决更多的城市交通问题,并向公众提供更加便捷高效的出行体验。
  • 2007数学建:乘坐观看奥运会(附带代码).doc
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    这份文档提供了关于如何利用数学模型解决实际问题的具体案例,特别聚焦于通过优化公交线路和时刻表来最大化观众观看2007年夏季奥运会的便利性。文档中不仅详细描述了建模过程、假设条件及求解策略,还包含了相关的代码实现,为读者理解和应用数学建模方法提供了一个实践平台。 本设计旨在解决两站点间最佳路线的选择问题,即提供一条既经济又省时的路线。
  • 基于充电策略的纯电动调度(2015
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    本研究针对2015年的课题,探讨了通过调整纯电动公交车的充电策略来优化其运营调度的方法,旨在提高公交系统的效率和可靠性。 本段落提出了一种针对单线路及单一充电站的纯电动公交车辆调度算法,旨在通过最小化所需车辆数来优化运营效率。该算法综合考虑了充电区间、充电速率、电池状态以及发车策略等关键因素,并采用车队整体优化的方法来确保每辆车的均衡使用率和最低营运成本。 以东莞松山湖的一条具体公交线路为例,研究分析发现:通过改进发车时刻表和调整车辆耗电情况可以显著减少所需运营车辆的数量。同时,在与传统调度算法进行对比后得出结论:本段落提出的优化策略不仅减少了所需的车辆数量,还提高了每辆车的使用效率,从而实现了车队成本最小化的目标。
  • 调度分析
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    《列车调度优化模型分析》一文深入探讨了现代铁路运输系统中列车调度问题,构建了多种数学模型以解决实际运营中的效率和安全性挑战。通过综合考虑时间、线路资源及列车类型等因素,文章提出了一套创新的优化策略,旨在减少延误、提高乘客满意度并降低运营成本,为未来智能交通系统的开发提供了宝贵的理论依据和技术支持。 本段落主要研究铁路列车优化调度问题。以京沪铁路线为例,该线路采用上行线与下行线独立双线运行模式,因此本研究仅关注单向线路(以上行线的运行为例)。
  • 调度方案分析
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    本研究构建了一个针对城市公共交通系统的调度优化模型,旨在通过算法改进公交线路和班次安排,以提高运输效率和服务质量。 随着城市化进程的加快,公共交通系统的重要性越来越突出。公交车调度方案优化模型是缓解交通拥堵、改善市民出行体验及提升公交公司经济效益和社会效益的关键工具。此模型通过分析某市一条特定线路的客流数据与运营情况,构建了一个旨在同时最大化社会效益和经济利益的理想化调度方案。 在第一个模型中,我们建立了考虑最大载客量和发车次数的数学框架,并运用决策方法确定了各时段的最大乘客容量数,在确保车辆满载率及所有乘客都能被运送的前提下,计算出每天至少需要462次发车间隔和60辆公交车。同时提供了详细的整点发车时刻表。 第二个模型采用层次分析法来评估不同载客量(120、100、50)下的乘客满意度与公交公司运营效率之间的关系,并通过拟合得出双方的满意程度函数,即目标为最大化总满意度的同时最小化两者间的差距。最终求得上下行的最佳组合值为(0.8688, 0.8688),此时发车间隔应调整至474次且使用50辆公交车。 整个模型的主要目的是为了实现公交公司经济效益与社会效益的最大化,同时满足乘客的实际需求和满意度。在制定方案时考虑了包括经济收益、等待时间以及乘车舒适度等多项因素,并通过层次分析法及整数规划方法给出具体的优化策略。 该模型的假设条件为交通流畅无阻塞且车辆状态良好,在运营期间最迟发车间隔不超过20分钟,行进过程中各车不追赶或超越前车。乘客到达车站的人流量被视为负指数分布模式,并遵循先到者优先的原则上车等待。 此优化方案能够有效满足公交公司和乘客的共同需求,提高企业的经济效益和社会形象,改善市民出行体验,并有助于缓解城市交通压力。 模型的优点包括:全面考虑了经济利益、等候时间和乘车舒适度等多方面因素;运用层次分析法与整数规划方法构建调度策略;最终实现了企业效益最大化以及公共服务质量提升的目标。然而也存在一些局限性,例如未考虑到实际运营中可能出现的意外状况(如交通堵塞或车辆故障)及环境影响等问题。 综上所述,该公交车调度方案优化模型能够满足公交公司和乘客的需求,在提高经济效益的同时改善市民出行体验并缓解城市交通拥堵问题。但在实践中还需进一步考虑更多外部因素的影响。
  • 路线的MATLAB遗传算法应用
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    本研究运用MATLAB平台,结合遗传算法,对城市公交线路进行优化设计,旨在提升公共交通效率与乘客满意度。 我完成了一个使用遗传算法解决公交车路线规划问题的研究项目,如果有兴趣的朋友可以私信交流。
  • 灯线光源设计
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    本项目致力于开发先进的车灯线光源优化设计模型,旨在通过创新算法提升照明效果与能效比,保障驾驶安全并降低能耗。 利用离散化思想将线光源分解为点光源,并建立坐标系。同时,将反射抛物面视为一条螺旋形曲线上的多个点进行处理。通过构建满足条件的入射光线方程模型来确定合理的灯丝长度。此外,还建立了描述反射光线方向向量的数学模型。采用迭代算法编程求解光亮区域,在Matlab平台上实现了仿真技术,并展示了在数学建模过程中离散化思想的应用。