本文關(guān)鍵詞：定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃與時(shí)刻表編制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：定制公交是一種新興的交通運(yùn)輸方式,提供先進(jìn)、有吸引力和用戶主導(dǎo)的運(yùn)輸服務(wù),通過(guò)在線平臺(tái)如網(wǎng)絡(luò)、電話或手機(jī)APP的方式,集合時(shí)空需求及服務(wù)水平要求相似的個(gè)體乘客的出行需求,并由此來(lái)進(jìn)行公交運(yùn)營(yíng)規(guī)劃,是多元化公共交通的重要組成部分。本文在分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究及定制公交的發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合乘客的出行數(shù)據(jù),對(duì)定制公交開(kāi)行過(guò)程中面臨的問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,即：線路中車(chē)輛的配置數(shù)目、車(chē)輛的�？空军c(diǎn)、車(chē)輛到達(dá)每一個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間問(wèn)題,并針對(duì)問(wèn)題進(jìn)行建模與求解。本文綜合考慮乘客、運(yùn)營(yíng)者和社會(huì)效益三方面的需求,建立目標(biāo)函數(shù)。從乘客角度,明確車(chē)輛符合乘客的出行需求之后,本文考慮乘客的出行成本和出行價(jià)值；從運(yùn)營(yíng)者角度,本文考慮了運(yùn)營(yíng)收入和運(yùn)營(yíng)成本兩部分；從社會(huì)角度,主要考慮由于定制公交對(duì)乘客的吸引,減少的道路擁堵及污染物排放。本文在將基本免疫遺傳算法應(yīng)用到求解問(wèn)題模型的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的免疫遺傳算法,體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：通過(guò)多種群的設(shè)計(jì)和遷移算子的設(shè)計(jì),有效防止未成熟收斂的現(xiàn)象發(fā)生；通過(guò)引入記憶庫(kù)的概念,避免個(gè)體退化現(xiàn)象的發(fā)生；通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)的交叉及變異概率,防止算法陷入局部最優(yōu)；通過(guò)對(duì)基因片段的適應(yīng)度計(jì)算,提高收斂速度。并以算例驗(yàn)證了模型與改進(jìn)的免疫遺傳算法的可行性。本文以北京“梨園—國(guó)貿(mào)”實(shí)際乘客需求為例進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)本文的模型,分別用基本免疫遺傳算法及改進(jìn)的免疫遺傳算法求解,分別得到線路中運(yùn)行的車(chē)輛數(shù)目、各個(gè)車(chē)輛的行車(chē)站點(diǎn)及到達(dá)各個(gè)站點(diǎn)的時(shí)間,并將求解結(jié)果從線路及站點(diǎn)覆蓋率、車(chē)輛實(shí)際到達(dá)時(shí)刻與乘客期望值的偏差等方面與實(shí)際運(yùn)營(yíng)線路進(jìn)行了比較分析。
【關(guān)鍵詞】：定制公交 站點(diǎn)規(guī)劃 時(shí)刻表編制 改進(jìn)的免疫遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U491.17
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-20
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述12-16
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀小結(jié)15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線16-20
• 1.3.1 論文的研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線16-17
• 1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)17-20
• 2 定制公交相關(guān)概念及理論20-26
• 2.1 定制公交相關(guān)概念與開(kāi)行模式20-21
• 2.2 定制公交線路和站點(diǎn)規(guī)劃原則21-22
• 2.3 定制公交時(shí)刻表編制流程22
• 2.4 定制公交面臨的問(wèn)題22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 3 定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃與時(shí)刻表編制模型26-40
• 3.1 定制公交行車(chē)站點(diǎn)與行車(chē)時(shí)刻表的數(shù)學(xué)描述26-28
• 3.2 乘客需求數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備28-32
• 3.2.1 乘客需求數(shù)據(jù)采集28-30
• 3.2.2 站點(diǎn)分類(lèi)及距離測(cè)算30-32
• 3.3 定制公交行車(chē)站點(diǎn)與時(shí)刻表模型目標(biāo)函數(shù)32-38
• 3.4 定制公交行車(chē)站點(diǎn)與時(shí)刻表模型約束條件38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 4 定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃及時(shí)刻表編制模型求解40-60
• 4.1 基本免疫遺傳算法簡(jiǎn)介40-41
• 4.2 改進(jìn)的免疫遺傳算法求解定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃及時(shí)刻表編制模型41-51
• 4.2.1 改進(jìn)的免疫遺傳算法設(shè)計(jì)42-50
• 4.2.2 改進(jìn)的免疫遺傳算法基本流程50-51
• 4.3 定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃與時(shí)刻表編制算例51-58
• 4.3.1 算例概述51-53
• 4.3.2 改進(jìn)的免疫遺傳算法求解算例53-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 5 定制公交行車(chē)站點(diǎn)規(guī)劃與時(shí)刻表編制實(shí)例60-76
• 5.1 北京定制公交“梨園-國(guó)貿(mào)”案例概述60-62
• 5.2 基本免疫遺傳算法求解算例62-65
• 5.3 改進(jìn)的免疫遺傳算法求解算例65-69
• 5.4 結(jié)果分析及對(duì)比69-74
• 5.5 本章小結(jié)74-76
• 6 結(jié)論與展望76-78
• 6.1 研究結(jié)論76-77
• 6.2 研究展望77-78
• 參考文獻(xiàn)78-82
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果82-86
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集86

【相似文獻(xiàn)】

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