一、城市公交线路调度发车频率优化模型（论文文献综述）
张明业[1]（2021）在《考虑运营商的重叠区间公交线路发车频率优化》文中研究指明近年来,随着城镇化水平的不断提高,汽车保有量渐渐超过了城市交通的承受能力,造成了严重的交通拥堵问题,而由于公共交通具有载客量大、占用道路资源少,对环境污染轻、提高居民出行效率等优点,因此,优先发展公共交通已经成为世界各国的共识。随着城市内公共交通的快速发展,一些相应的问题也随之凸显出来,包括区间重叠严重、线路车辆配置不合理等。为了解决上述问题,本文在分析重叠区间特性的基础上,根据重叠区间运营公司的数目分别构建了单运营商公交线路发车频率优化模型和多运营商公交线路发车频率优化模型,并结合长春市多条公交线路的客流数据进行了案例分析,通过实验结果验证了模型的有效性。本文主要研究内容如下:（1）论文首先分析了影响公交调度的因素,包括公交线路客流特征、公交企业车辆配置及技术水平、天气等,之后分析了有重叠区间的公交运营特征,主要包括单运营商公交运营特征分析和多运营商公交运营特征分析,这些特征为下文模型的构建奠定了基础。（2）对单运营商公交线路发车频率优化问题进行了概述,并建立了相应的单运营商公交发车频率优化模型,模型的目标函数是乘客总出行时间最小,变量是各条线路的发车频率,同时介绍了用于模型求解的遗传算法。（3）对多运营商公交线路调度问题进行了描述,即这些线路有重叠区间,但由不同的公交公司负责运营,在这种情况下,公交公司之间彼此竞争,本文构建了相应的双层规划模型,上层模型负责的是线路分配,目标函数是乘客总出行时间最小,下层模型的目标函数是各个公交公司追求自身利润的最大化,变量是运营线路的发车频率,并设计了相应的求解步骤。（4）论文对前面构建的两个模型分别进行了相应的案例分析,选取的公交线路均为长春市内公交线路,且线路重叠情况符合本文研究要求,实验结果表明,本文构建的单运营商公交发车频率优化调度模型能够使乘客总出行时间降低了3.27%,多运营商公交发车频率优化模型能够使乘客总出行时间降低了4.89%,使乘客的总等车时间减少了21.86%,也说明了本文构建的模型能够提高公交系统运行效率,对改善公交运营现状有较大的意义,同时对有重叠区间的公交线路调度有一定的借鉴意义。
杜文瑾[2]（2021）在《基于运行成本的城市公交组合调度研究》文中指出近些年城市公共交通的不断发展和完善,使得公交已成为居民出行时必不可少的交通方式之一,但传统的公交调度模式发车频率固定、运行模式单一的特点,使得居民乘坐公交时的出行时间受到影响,在客流量密集的早晚高峰时间段大大降低了乘客的出行效率。这种问题既不利于城市公共交通和绿色出行的发展,又降低了乘客出行的效率和出行体验。因此,分析传统调度模式的弊端,研究新的组合调度模式以提高乘客的出行效率已成为城市公交发展的重要问题。本文针对乘客在几条公交线路构成的复杂线网结构中面临的出行问题,对公交的调度进行优化,包括公交的服务模式、发车频率等多个方面,主要考虑到乘客在公交线网中的客流分布以及在不同线路中换乘现象,通过优化公交车的发车频率、服务模式,来降低乘客出行时的时间成本。为此,本文主要进行了以下研究:（1）分析了静态传统组合调度模式和现在已有新型的调度模式,对其原理进行整理归纳,分别介绍说明了不同静态调度模式的优缺点和适合应用场合,并由此提出本文的调度模式即组合调度模式,其中,组合调度模式为站点限停服务模式和全程车服务模式两种服务模式的组合。最后结合长春市某一公交线路的客流量实例,通过对客流量分布的分析来说明组合服务模式运行的必要性。（2）构建本文的研究环境为多条公交线路组成的线网,该线网一般包含公交车的共线运行部分和非共线运行部分,在此背景下对乘客的出行行为进行了分析,包括了乘客在不同区域出行时的出行时间成本分析、换乘站点的选择、在此条件下公交出行的时间成本分析,其中,乘客的换乘概率利用二项Logit模型进行计算。（3）以公交系统内总成本最小为优化目标,考虑公交车的最大载客量约束条件,构建了公交组合调度模式下的优化模型。以长春市的线网为例,选取两个线网共九条公交线路进行客流量的调查与统计,利用MATLAB对模型采用遗传算法对案例进行求解验证,计算得到优化后的总成本、发车频率、跳站站点,验证了模型的有效性。本文在线网为背景下的公交组合调度运行优化问题中,考虑到乘客在不同公交线路并行路段出行时会出现换乘行为,通过随车调查了解分析长春市某线网乘客的客流量分布,带入到最终的优化模型中。最后利用遗传算法进行求解,得到具有跳站行为的公交车队的最佳跳站方案及所有车队的最佳发车频率。
张文伟[3]（2021）在《城市纯电动公交线网规划与运营管理方案优化方法研究》文中指出纯电动公交车具有能耗低、零排放等优点,是解决城市公交系统供需矛盾和环境污染的重要手段。推进城市公交纯电动化是实现公共交通系统可持续发展,倡导绿色公交先行的重要内容。随着纯电动公交车的规模扩大,承载的客流量增多,纯电动公交车运营成本高和服务水平低的问题日益凸显。不仅给企业带来了极大的运营压力,也阻碍了纯电动公交车的快速发展。为此,本文从纯电动公交车线网和运营管理等方面入手,确定影响纯电动公交车服务水平和运行效率的关键因素,分析纯电动公交车在不同充电环境下的运营特点,建立纯电动公交车线网和运营管理方案优化模型和求解算法,为纯电动公交系统的规划和管理提供理论指导和科学参考。本论文具体研究了以下几方面的内容:1.针对快速充电站具有减少纯电动公交车充电时间和降低纯电动公交车续航里程要求的特点,提出了纯电动公交线网和快速充电站整合规划的研究思路。在给定客流需求和候选公交站点的条件下,建立了考虑纯电动公交车充电时间和容量限制的双层规划模型。上层模型以乘客出行成本与系统运营成本和最小为目标,优化纯电动公交线网、快速充电站布局和配置车辆。下层模型进行公交客流分配。基于分步优化思想设计了改进的遗传算法求解模型。以瑞士基准道路网为基础设计了算例验证了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析探讨了快速充电站布局、乘客出行成本和车辆电池容量三者之间的影响机理。2.在单条线路上,分析了客流分布在时间和空间上的不平衡性,引入了区间车调度策略来提高纯电动公交车在客流高峰期的运能利用率。建立了基于微观经济学模型的乘客候车时间和系统运营成本计算函数。利用一阶最优性条件解析了发车频率、充电方案和区间车运营区间的函数关系。采用枚举法分析了不同客流分布下的最优区间车调度方案和效益,结果表明区间车调度策略可以在不增加运营成本的情况下提高纯电动公交系统的服务水平,并且区间车调度策略的效益不仅与客流分布有关,还与高峰期的持续时间有关。3.在上一章研究的基础上,进一步提出了纯电动公交线网上的区间车调度方案优化方法。考虑到公交线网上高峰客流区段具有非对称和单向性,从对称区间车线路扩展到了非对称区间车线路和跨线区间车线路。设计了基于区间车折返点选择和线路枚举的候选区间车线路和跨线区间车线路启发式生成算法,并构建了非线性混合整数规划模型来选择最优的区间车路线组合、车辆配置和充电方案。基于北京三环内公交线网的实例表明合理的制定区间车调度策略可以提高纯电动公交系统的服务水平,并且实施效果会受纯电动公交车充电和客流分布等因素的直接影响。4.从纯电动公交车调度层面,提出了考虑分时电价机制的纯电动公交行车计划编制优化方法。根据分时电价将连续时间离散化,构造了分别能符合常规策略和区间车调度策略行车任务的约束条件,建立了以充电费用最小为目标的混合整数线性规划模型来确定纯电动公交车在每个时间段的状态。通过数值算例表明了区间车调度策略在使用车辆数和充电费用上的优势,此外研究发现仅通过增加电池容量或者提高充电功率的方式不能有效的减少纯电动公交车的使用数量。
巨金鹏[4]（2021）在《考虑公交重复线路的行车时刻表协同优化》文中认为随着城市经济的发展和人口的增长,城市居民出行需求不断增加,城市道路的运载能力日趋饱和,交通拥堵问题受到城市居民的密切关注。城市公共交通具有运载能力大、投资少、效率高、占道路面积少等优点,是解决城市交通拥堵的有效方法之一。近年来,政府大力推行公交优先发展政策,城市公共交通线网密度大大增加,但公交线路重复系数居高不下,导致公交线路出现重复路段的现象,尤其在城市中心区。由于重复路段的存在,公交线路之间相互影响,公交停靠站串车现象时常发生,导致重复路段上乘客的等待时间增加,乘客车内舒适度降低,从而浪费公交资源,降低公交吸引力。如何编制合理的行车时刻表解决这一问题对于进一步完善公交调度系统,提高公交服务质量和居民公交出行体验具有非常重要的理论价值和实践意义。本文针对多条公交线路存在重复路段的情形,考虑了公交线路客流均匀需求和非均匀需求两种类型,分别提出了相应的行车时刻表协同优化方案,得到最优的发车间隔组合,优化控制每条线路上公交车辆相继进入重复路段的次序和时间间隔,降低乘客出行成本、乘客在车拥挤度和公交运营企业成本。本文首先分析了城市公共交通行车时刻表优化的基本原理和编制问题,并在此基础上介绍了时刻表协同优化的原则和类型,针对现阶段研究成果中的发车间隔计算方法进行了分析,详细分析了存在重复路段的公交线路特征和客流分布特征,从客流需求均匀角度出发,研究重复线路的行车时刻表协同优化问题。均匀需求下公交重复线路行车时刻表协同优化模型是以发车频率和车辆配置数为决策变量,以公交线路上的乘客拥挤度最小化为目标,利用Lingo软件和Matlab对简单的公交网络算例进行求解,分析不同车辆配置和额定载客量对发车频率和目标函数的影响。非均匀需求下公交重复线路行车时刻表协同优化是以发车间隔为决策变量,以乘客出行时间成本、公交运营企业成本和乘客抱怨拥挤路段的长度加权值最小为目标,考虑车辆额定载客量和满载率等约束,采用遗传算法对模型进行求解。最后以兰州市20路和103路公交线路为例,对模型应用进行了验证,得到优化后的发车间隔组合。并将优化后的结果与原始单线调度模式下的结果进行对比分析。结果表明:本文所建立的考虑公交重复线路的行车时刻表协同优化模型能够有效地降低乘客出行时间成本和公交运营企业成本,优化结果显着,具有一定的理论和实践意义。
袁继婷[5]（2021）在《需求响应型公交地铁接驳微循环线路优化研究》文中进行了进一步梳理随着经济发展、城市扩建,城市新区、边缘地区或新区边缘区等低密度区域公共交通需求水平较低;此外,互联网的发展促进了人们的出行需求向多元化、个性化方式转变。因此,需求响应型公交与地铁接驳,打通“最后一公里”接驳微循环,可以弥补地铁及常规公交的服务盲区,提升公交服务水平,扩大地铁站点服务范围,促进城市公交网络的进一步完善。基于此,针对地铁站“最后一公里”公交接驳问题,深入研究了需求响应型公交地铁接驳微循环线路优化的模型和方法,完善体系优化居民出行环境。首先,从理论解析层面,分析国内外对需求响应型接驳公交微循环线路的优化研究现状,对需求响应型公交地铁接驳微循环系统进行概念的界定,阐述需求响应型公交地铁接驳微循环线路的设计与调整方法;分析公交与轨道交通的协调理论,论述该新型公交预约系统的运营组织流程以及运行规则,并对所研究区域内乘客的出行意愿进行调查分析。其次,通过深入剖析目前接驳公交的运营模式和存在的问题,提出需求响应型公交地铁接驳微循环系统的临时车场设计思路和方法,作为路径优化研究的铺垫。主要结合K-Means聚类思想,基于实际乘客需求位置坐标,确定乘客需求最佳分类数及聚类中心坐标位置,根据备选公交临时车场,进一步确定接驳服务需要的公交临时车场。选择云南省呈贡区呈贡大学城部分区域进行研究,设计乘客需求算例,验证该方法的有效性。结果表明,该方法可以初步确定就近发车或就近停车的公交临时车场,并合理分配每个临时车场的接驳订单任务,保障每个车场任务分工明确。再次,根据地铁站的客运特征及衔接模式,确定了一种适用于地铁站的微循环需求响应型接驳模式,根据乘客需求的静态和动态性特点,构建了两阶段的路径优化模型,并设计蚁群算法来求解。最后,基于已确定公交临时车场的算例,建立了路径优化模型和相关的求解算法,对所研究区域及设计的乘客上车需求订单进行动态接驳路径规划,验证了模型和算法的有效性。
王文思[6]（2021）在《面向不同运营环境的城市公共交通实时调度策略研究》文中研究表明高效、便捷、舒适的公共交通系统是解决城市交通问题的有效途径。随着城市机动化水平的提高、公交线网密度的增加,仅从规划层面优化公交网络、增加运力供给已经无法显着提高公交系统服务水平。公交车辆在实际运行过程中,不可避免地受到多种内、外界因素的干扰,如道路交通状况、在时空上不均衡的客流需求、交通事故等,导致车辆并不能完全按照既定的时刻表运行,进而无法发挥其核定的运输效率。因此,通过实时控制手段最大化地发挥公交配置资源的服务效率、提高城市公交的服务水平,对于公共交通系统的高质量发展尤为重要。对于公共交通系统发达的城市,公交线路密集,线路在空间布局上呈现多样性,进而使得线路处于不同的运营环境之中。内、外部运营环境均会对线路车辆的日常运营状态产生影响,进而影响线路实时调度决策的制定与实施。本文通过深入分析公交线路的运营环境特征,将线路划分为三种类型:单一公交线路、共线公交线路以及面向公交枢纽的多条公交线路,分别设计了与线路运营环境相适应的实时调度策略,并以利益相关者收益最大为目标,构建公交车辆实时调度模型,设计相应的求解算法,以丰富公共交通实时调度问题的理论框架。本文的主要研究工作如下:（1）单一公交线路车辆实时混合调度策略研究。本研究的单一公交线路指的是运营环境相对独立、对其进行的实时控制不会影响其他线路的运营、也不受其他线路控制决策影响的公交线路。分析单一线路公交车辆实时调度问题特征,充分考虑公交车辆运行过程中外部环境的随机性,提出将调度人员的丰富经验与理论优化模型相结合的数据驱动混合控制框架,提取并抽象化调度人员的决策行为特性,应用机器学习方法模拟调度人员的决策过程;考虑车辆的运载能力和服务质量,以乘客出行成本最小化为目标构建数学规划模型;形成包含调度时机判断、调度策略选择和调度方案参数优化三个阶段的公交实时调度机制;进一步,为探讨未来调度决策对当前运营决策的影响,采用基于局部和基于全局的两种方法求解模型。（2）共线环境下车辆实时调度策略研究。共线公交线路在本研究中被定义为两条或两条以上共用部分公交走廊的线路,且重合部分需占线路总长度的50%及以上。对共线线路环境下的客流需求特征进行深入分析,考虑乘客乘车方案选择行为与车辆调度决策的相互影响机理,结合行为理论相关研究成果,对乘客乘车方案选择行为进行刻画,将乘车方案选择行为模型嵌入到公交动态调度模型中,形成“公交调度—实时信息发布—乘车方案选择决策”的反馈决策机制,并探讨实时信息发布、乘车方案选择,以及运营模式对调度策略实施效果的影响;分别从竞争与合作的视角,以公交运营参与者广义收益最大为目标,构建考虑乘客乘车方案选择行为的共线线路车辆派遣时间优化模型;最后,设计算法并以实际公交线路为例进行实证分析。（3）面向公交枢纽的车辆实时协同调度策略研究。针对一组相交于公交枢纽、隶属同一公交运营商的线路,充分利用其运营环境特征——线路间结构上的连通性、线路运营在空间和时间上的异质性,设计协同调度策略,以车辆置换的方式实现在枢纽站的跨线运营,以“共享经济”为理念提高车辆资源利用率和多线路公交系统总体服务水平;“协同”在本研究中具有两个层面的含义:一是协同多条线路的运力资源;二是协同利用滞站调度、区间车调度和跨线调度策略;本研究在充分考虑实时调度策略可能为乘客带来的积极和消极影响的基础上,构建基于公交枢纽的多线路协同调度模型;之后,设计列生成算法求解模型并根据实际运营数据验证模型和算法的有效性,由此考察多线路协同调度在抵抗大、小随机干扰方面的能力。
贺韵竹[7]（2020）在《城市化进程中公交服务商业模式创新研究》文中进行了进一步梳理城市公交是面向大众的公益性运输服务系统,它基于覆盖整个城区的线路网络为居民提供方便、快捷、低成本的出行服务。由于单位运量的资源占用率低,城市公交具有缓解道路拥堵,减少交通环境污染,甚至在很大程度上引领城市及其经济产业发展的作用。然而,过去30年在城市化与机动化交织重叠的中国,城市化进程和小汽车保有率高速发展,大城市的市区范围一扩再扩,城市公交的发展与运营面临着严峻的挑战。一方面,随着城市范围的扩大,公交的覆盖区域需及时有效地跟进,以满足大范围内多样化的公交出行需求,结果导致公交运营成本持续攀升;另一方面,城市公交作为公益事业,票价受政府管制,公交运营者无法基于成本-价格原理调整票价,结果导致公交公司入不抵出,持续严重亏损。为维持公交公司的正常运营,政府多采用拨款补贴的方式帮助公交公司减少赤字。但是,随着亏空的增多,政府需要持续不断地增加补贴金额。由于财政负担日趋沉重,政府的财政补贴常常不到位、不及时。因此,在高速城市化进程中,有必要创新公交服务的运营模式,丰富公交服务的商业形态,增加公交公司的运营收入,减少政府对公交的财政补贴,实现城市公交服务的可持续发展。在这一背景下,本文进行了如下的研究。首先,针对公交需求过疏的后城市化地区提出新式需求响应公交运行模式。基于过疏地区公交出行需求的动态变化特征和乘客支付意愿,构建混合整数规划模型,优化公交线路的发班时刻表和动态票价。为求解模型实施数值分析,基于遗传算法设计求解算法。案例分析的计算结果表明,与常规公交运营模式相比,新式响应公交模式可提升运营者的收益,降低乘客的总出行成本,改善后城市化地区公交的服务水平,有利于城市化进程中需求过疏地区公交的可持续发展。其次,针对公交线路密集的中心城区提出公交公司与快递公司协同的城市配送新模式。基于公交首末站的空间分布与线路的发车频率、快件配送需求的空间分布与时间窗要求、货车配备成本与额定载运量等,构建混合整数规划模型,优化公交车与快递货车协同配送时的配送方案,确定快件选择的运输车辆（公交车和配送货车）、起运时间与运输路径以及配送货车的运行方案。为利用模型进行数值验证,基于蚁群算法设计求解算法。在案例分析中,以向97个需求点的配送为例,分别求解协同配送和配送货车单独配送模式下的配送方案。通过比较两种方案的差异,验证协同配送模式的有效性和实用性。通过敏感度分析确定在公交配送单价不同时,公交公司收入的波动情况。最后,基于城市化进程中地价不断上升引起的公交场站选址面临的难题,提出公交场站选址及场站与周边土地协同开发的场站建设运营新模式。基于公交车入场行为、公交线路延伸决策、土地商业开发利益与居民居住选址及消费行为,分别构建公交导向式场站选址模型和政府主导式场站选址模型,求解两种选址模式下公交场站的空间位置及规模、公交线路开设及延伸方案、土地开发后各地块地价及为公交运营者和政府带来的收益。基于大连市的实际数据实施的案例研究表明,公交导向式场站建设运营模式可增加土地财政的收入和公交运营者的收益,提升偏远地块的公交出行可达性,改善部分中心城区人口的居住密度。一体化开发场站及周边土地有利于优化城市土地利用格局,使城市结构由单中心型向多中心型转变。本论文分别进行了公交服务的经济类商业模式、运营类商业模式和战略类商业模式创新研究,研究成果有助于公交运营者多样化其服务模式,增加运营收益;有助于城市政府获得额外的土地财政收入,减少对公交的财政补贴;有助于改善居民的公交出行质量,促进公交行业乃至整个城市的可持续发展;本研究奠定了动态公交发车间隔与浮动票价的理论基础,提供了公交与货车协同开展城市配送的理论依据,丰富了公交场站建设运营的理论方法,在理论上扩展了城市公交服务的市场范围和运营模式。
谈光玉[8]（2020）在《在大站快车基础上开行区间车的公交组合调度研究》文中认为我国社会经济发展迅速,居民的生活水平有了极大的提高,同时也带来了私家车数量的急剧增长,造成城市交通拥堵问题日益严重。发展公共交通成为解决这一难题的关键所在,公交汽车作为城市公共交通的重要组成部分,是我国城市特别是中小城市居民的主要出行方式。目前,我国城市大多采用传统的全程车调度方式,有些城市对部分线路采取大站快车、区间车与全程车相结合的组合调度方式,这种组合调度方式对站点或区段客流有显着差异的线路较为适用,但仍有改进的空间。本文结合大站快车与区间车组合调度的特点,提出在大站快车基础上开行区间车的组合调度（后称区间快车）模型,并结合实际情况,考虑了乘客的选择行为。首先,本文介绍了传统组合调度的形式、线路客流调查理论和OD反推理论。其次,本文在经典OD客流反推模型的基础上,结合站点土地利用性质和乘客出行特征,对经典OD客流模型进行了优化,并通过算例进行了案例分析,结果表明,相对于传统OD客流反推模型,采用优化后的OD客流模型计算所得的客流矩阵拟合度更高。然后根据乘客出行站点类型,构建了考虑乘客选择行为的OD客流分配模型,即BL模型和MNL模型,对采取OD反推所得到的OD数据重新分配,使得OD客流更加符合实际情况。再次,本文构建了在大站快车基础上开行区间车的组合调度模型,以全程车和区间快车的发车频率作为决策变量,以发车间隔、最大客流断面满载率和发车班次作为约束条件,以系统总成本最小化为目标函数,并通过遗传算法对模型进行求解。模型同时考虑了全程车、大站快车以及区间车三种调度方式,相比于传统的组合调度方式,系统总成本得到进一步降低。最后,本文以北京市651路公交为例,在跟车调查获取站点上下车数据的基础上,对客流数据进行扩样分析,利用OD反推模型得到OD矩阵,并代入模型进行求解。然后对客流需求与线路配车数目做了灵敏度分析,结果表明本文构建的区间快车组合调度模型的系统总成本优于传统调度方式,模型可以有效的降低公交系统总成本。
胡天赐[9]（2020）在《基于资源约束的大站公交组合调度优化研究》文中认为合理优化资源配置提升公交运营效率是当前公共交通优化过程中迫切需要解决的理论与实践性问题。通过对于公交组合调度模式的探究,可以有效增强公交吸引力、提升乘客满意度和公交分担率,优先发展公共交通具有重要。本文深入分析我国公交运营模式、供需资源约束及现有调度模式存在的问题。依据国内外研究成果,分析公交客流需求特性,结合现有公交资源配置,对全程车和大站快车组合调度优化模式进行分析探究。针对现状问题提出相应的解决优化方法。主要研究内容如下:（1）对公交调度的基础理论进行阐述,并对影响公交调度的资源约束以及公交调度现状和存在的问题进行分析。以此确定客流调查的主要目的和内容。结合数据进行公交客流特性分析。并提出大站快车停靠车站的选取方法,同时基于居民乘车站数分布、车站周边用地性质及车站换乘能力的提出客流OD矩阵反推模型。（2）基于资源条件约束,以乘客出行时间成本和公交公司运营成本两部分构成的公交系统总成本最小为目标,建立城市公交全程车与大站快车组合调度优化模型,并采取免疫混合粒子群算法模型进行求解并对算法参数进行必要说明。（3）以大连市3路公交车为例,以现有公交资源条件为基础,构建组合调度模型,对比分析优化前后不同方案下的系统总成本,提出新的大站快车停靠车站和发车频率的优化方案,相比传统运营模式系统总成本降低5.25%,公交企业的运营成本降低12%,论证构建的组合调度优化模型具有一定的实际参考价值。
孟子悦[10]（2020）在《基于时变速度的实时公交调度研究》文中进行了进一步梳理随着我国城市化进程加快、社会经济飞速发展,城市内的交通拥堵已成为一个非常严峻的社会问题,这大大阻碍了城市交通的健康发展。相比小汽车,运量大、道路资源占用相对较少、路权高的城市公共交通已成为缓解交通拥堵、促进城市土地集约利用的主要控制手段,传统的公交调度方式已经难以满足人们对公交服务水平的要求,制定更加科学合理的公交调度系统成为当前公交运营领域的重要问题。目前我国关于公交调度的研究大多是针对时刻表的缺陷进行发车频率的优化,在优化过程中一般认为车速为固定车速或没有对车速的探讨。本文在研究过程中充分考虑了站点候车乘客数量对车速的影响,将公交运行的时变速度纳入了公交调度优化模型中,通过现代信息技术手段,实现了对乘客实时等待情况以及公交实时运行情况的精准识别,并给出了科学合理的计算方法,制定了考虑时变速度的实时公交调度方案,对于我国目前的实时公交调度研究具有重要的现实意义。首先,深入了解国内外学者对公交调度方法的研究,对公交调度的概念类型、形式原则、依据及影响因素进行了论述,对公交调度现状以及其存在的问题进行了系统的分析,为后续章节奠定了基础。其次,结合实时公交调度特点,对实时公交调度的相关因素以及实时公交调度策略进行了分析,论述了乘客基础信息的采集方法,动态信息的发布内容、传输方式以及发布方式等实时公交调度的相关信息技术,完成了本文实时公交调度系统的设计。然后,分别基于用户最优和系统最优两种情况,在考虑乘客等待时间成本、乘客乘车时间成本、车辆运行时间成本以及车辆运行时变速度进行了实时公交调度模型的构建,并选用遗传算法对所构建的模型进行求解。最后,根据公交实际运行情况进行具体的算例设计,对所建立的模型进行验证。应用遗传算法分别计算得到当采用本文设计的考虑时变速度的智能公交调度系统时和相同情况下采用固定速度时车辆运行的各项指标,结果表明本文设计的实时公交调度系统可以有效的降低系统总成本,进一步证明了模型的有效性。本文提出的基于时变速度的实时公交调度方法更加充分地考虑了乘客实际需求,在使公交系统更加准确地了解乘客实时候车情况的同时,使乘客更加准确地了解公交车辆运行的实际情况,更好地满足了乘客与公交公司的共同利益,并与现代公交的智能化发展方向吻合,为实时公交调度系统建设提供了一定的理论依据,体现出本文的研究价值。
二、城市公交线路调度发车频率优化模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市公交线路调度发车频率优化模型（论文提纲范文）
（1）考虑运营商的重叠区间公交线路发车频率优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状综述 |
| 1.4 主要内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 公交调度影响因素及重叠区间内运营特征分析 |
| 2.1 公交调度影响因素 |
| 2.1.1 公交车线路客流特征 |
| 2.1.2 公交企业车辆配置及技术水平 |
| 2.1.3 其他影响因素 |
| 2.2 重叠区间内公交运营特征分析 |
| 2.2.1 单运营商公交运营特征分析 |
| 2.2.2 多运营商公交运营特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 考虑区间重叠的单运营商公交线路发车频率优化 |
| 3.1 单运营商公交线路发车频率优化问题概述 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.3 模型求解算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多运营商公交线路发车频率优化模型 |
| 4.1 多运营商公交线路调度问题概述 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 双层规划模型介绍 |
| 4.2.2 上层模型 |
| 4.2.3 下层模型 |
| 4.3 模型求解算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 公交线网描述 |
| 5.2 单运营商公交线路发车频率优化方案 |
| 5.2.1 实验背景 |
| 5.2.2 实验结果对比 |
| 5.2.3 重叠区间影响分析 |
| 5.3 多运营商公交线路发车频率优化方案 |
| 5.3.1 实验背景 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.3.3 重叠区间影响分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在校期间研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于运行成本的城市公交组合调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 技术路线 |
| 第2章 公交运营组合调度优化原理 |
| 2.1 公交组合调度原理分析 |
| 2.1.1 公交调度原理 |
| 2.1.2 公交组合调度 |
| 2.2 公交组合调度问题分析 |
| 2.2.1 公交组合调度已有研究 |
| 2.2.2 公交组合调度现状分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 公交组合调度下系统成本分析 |
| 3.1 公交线网特征分析 |
| 3.2 乘客出行客流量分析 |
| 3.3 乘客换乘站点的选择 |
| 3.3.1 二项Logit模型 |
| 3.3.2 乘客在不同服务模式车辆之间换乘 |
| 3.3.3 乘客在不同线路间换乘 |
| 3.4 乘客出行时间成本分析 |
| 3.4.1 乘客候车时间成本 |
| 3.4.2 乘客换乘时间成本分析 |
| 3.4.3 乘客乘车时间成本分析 |
| 3.5 公交运行时间成本分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 公交组合调度下系统成本优化 |
| 4.1 模型构建 |
| 4.2 灵敏度分析 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 人民大街干线组合调度案例分析 |
| 4.3.2 工农大路干线组合调度案例分析 |
| 4.3.3 案例总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究成果总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）城市纯电动公交线网规划与运营管理方案优化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 常规公交线网规划模型和算法研究 |
| 1.3.2 考虑环境影响的公交线网规划研究 |
| 1.3.3 充电站规划研究 |
| 1.3.4 公交运营方案优化研究 |
| 1.3.5 公交行车计划编制研究 |
| 1.4 论文主要内容和结构 |
| 1.4.1 论文的研究内容 |
| 1.4.2 论文主要结构 |
| 2 纯电动公交线网设计及快速充电站布局规划研究 |
| 2.1 城市纯电动公交系统分析 |
| 2.1.1 城市纯电动公交系统 |
| 2.1.2 纯电动公交线路设计的评价指标 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.2.1 模型假设 |
| 2.2.2 符号和变量表示 |
| 2.3 纯电动公交线网规划模型 |
| 2.3.1 上层模型 |
| 2.3.2 下层模型 |
| 2.4 改进的遗传算法 |
| 2.4.1 算法设计 |
| 2.4.2 算法流程 |
| 2.5 数值算例 |
| 2.5.1 基础场景 |
| 2.5.2 车辆数对结果的影响 |
| 2.5.3 灵敏度分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 高峰期单条线路上的纯电动公交车调度策略研究 |
| 3.1 公交客流高峰期调度策略概述 |
| 3.1.1 规划调度策略 |
| 3.1.2 规划调度策略设计模型和求解方法 |
| 3.2 常规策略下的纯电动公交车高峰期运营方案 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 模型建立 |
| 3.2.3 发车频率数学解析 |
| 3.3 区间车调度策略下的纯电动公交车运营方案 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 模型建立 |
| 3.3.3 发车频率数学解析 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 常规策略与区间车调度策略的结果对比 |
| 3.4.2 灵敏度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高峰期公交线网上的纯电动公交车调度策略研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 候选非对称区间车和跨线区间车线路集生成算法 |
| 4.2.1 折返点选择 |
| 4.2.2 线路生成 |
| 4.3 区间车与全程车的发车频率优化模型 |
| 4.3.1 区间车的充电路径选择原则 |
| 4.3.2 纯电动公交系统中区间车和全程车的运行过程解析 |
| 4.3.3 混合整数非线性规划模型 |
| 4.3.4 基于充电方案枚举的优化模型 |
| 4.4 实例研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 考虑分时电价的纯电动公交行车计划编制研究 |
| 5.1 分时电价机制及有序充电策略概述 |
| 5.2 常规策略下的纯电动公交行车计划编制 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模型建立 |
| 5.3 区间车调度策略下的纯电动公交行车计划编制 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 基本数据描述 |
| 5.4.2 常规策略与区间车调度策略下的充电方案对比 |
| 5.4.3 灵敏度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）考虑公交重复线路的行车时刻表协同优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 考虑公交重复线路的行车时刻表协同优化问题概述 |
| 2.1 公交行车时刻表优化问题概述 |
| 2.1.1 公交行车时刻表的属性 |
| 2.1.2 公交行车时刻表编制的基本方法 |
| 2.1.3 行车时刻表的主要参数及确定方法 |
| 2.2 公交行车时刻表协同优化问题概述 |
| 2.2.1 公交行车时刻表协同优化原则 |
| 2.2.2 公交行车时刻表协同类型 |
| 2.3 重复线路行车时刻表协同优化概述 |
| 2.3.1 重复线路常规公交现存问题分析 |
| 2.3.2 重复线路的常规公交线路特征分析 |
| 2.3.3 重复线路行车时刻表协同优化方法 |
| 2.3.4 重复线路行车时刻表协同优化的重要性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 均匀需求下公交重复线路的行车时刻表协同优化模型 |
| 3.1 问题描述与假设 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 变量定义 |
| 3.2.2 数学模型 |
| 3.2.3 模型求解 |
| 3.3 算例与结果分析 |
| 3.3.1 公交网络基本情况概述 |
| 3.3.2 模型应用与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 非均匀需求下公交重复线路行车时刻表协同优化模型 |
| 4.1 问题描述与假设 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 变量定义 |
| 4.2.2 数学模型 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.3 基于遗传算法的模型求解 |
| 4.3.1 编码及种群初始化 |
| 4.3.2 确定适应度函数 |
| 4.3.3 遗传操作 |
| 4.3.4 算法步骤与流程 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 数据背景说明 |
| 4.4.2 考虑重复线路时刻表协同优化模型求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）需求响应型公交地铁接驳微循环线路优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 需求响应型公交地铁接驳微循环系统分析 |
| 2.1 需求响应型公交地铁接驳微循环系统概述 |
| 2.1.1 需求响应型公交地铁接驳微循环系统的概念和特征 |
| 2.1.2 需求响应型公交地铁接驳微循环线路的设计方法 |
| 2.2 公交与轨道交通协调的理论分析 |
| 2.2.1 接驳公交与地铁特性对比分析 |
| 2.2.2 接驳公交与地铁衔接模式 |
| 2.2.3 接驳公交与地铁的协调 |
| 2.3 公交预约系统的运营组织流程 |
| 2.3.1 乘客的预约 |
| 2.3.2 系统的组成 |
| 2.3.3 公交的运营组织流程 |
| 2.4 需求响应型接驳公交的运行规则 |
| 2.4.1 公交发车规则 |
| 2.4.2 公交行驶规则 |
| 2.4.3 公交动态路径更新规则 |
| 2.5 乘客的出行意愿调查分析 |
| 2.5.1 问卷设计 |
| 2.5.2 问卷统计结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 公交临时车场规划方法研究 |
| 3.1 公交临时车场布设 |
| 3.1.1 公交临时车场布设的原则 |
| 3.1.2 公交临时车场布设的必要性与意义 |
| 3.1.3 公交车辆就近调度原则 |
| 3.2 K-means聚类算法确定需求分类 |
| 3.2.1 基于传统K-Means聚类算法确定需求分类 |
| 3.2.2 其他各类聚类算法 |
| 3.2.3 算法改进 |
| 3.3 确定公交临时车场 |
| 3.3.1 临时车场的确定方法 |
| 3.3.2 求解最短距离 |
| 3.4 算例研究 |
| 3.4.1 选取研究区域 |
| 3.4.2 乘客订单数据及参数设置 |
| 3.4.3 求解结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动态路径模型构建 |
| 4.1 路径优化问题描述 |
| 4.2 需求响应接驳公交路径规划模型构建理论基础 |
| 4.2.1 建模思路 |
| 4.2.2 建模要素分析 |
| 4.3 路径规划模型 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型变量与参数 |
| 4.3.3 第一阶段预排班模型 |
| 4.3.4 第二阶段动态路径调整模型 |
| 4.4 动态需求筛选模型 |
| 4.4.1 需求响应接驳公交松弛时间模型 |
| 4.4.2 需求响应接驳公交动态需求筛选模型 |
| 4.5 需求响应接驳公交线路优化模型算法 |
| 4.5.1 模型和算法分析 |
| 4.5.2 蚁群算法原理 |
| 4.5.3 蚁群算法优化设计 |
| 4.5.4 算法实现步骤 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 昆明市呈贡大学城现状 |
| 5.2 参数标定 |
| 5.3 求解过程与结果 |
| 5.3.1 路网订单 |
| 5.3.2 初始接驳路线 |
| 5.3.3 更新接驳路线 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B 攻读学位期间的主要科研成果 |
（6）面向不同运营环境的城市公共交通实时调度策略研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单一线路公交车辆调度策略研究进展 |
| 1.2.2 多线路环境下公交车辆调度策略研究进展 |
| 1.2.3 公交乘车方案选择行为研究 |
| 1.2.4 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 逻辑框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 理论与方法回顾 |
| 2.1 随机森林理论 |
| 2.1.1 决策树 |
| 2.1.2 随机森林 |
| 2.2 出行方式选择行为理论 |
| 2.2.1 效用及效用最大化理论 |
| 2.2.2 多项式Logit模型 |
| 2.3 列生成算法 |
| 2.3.1 列生成的发展 |
| 2.3.2 列生成与分支定价算法 |
| 2.4 动态规划理论 |
| 2.4.1 离散系统动态规划方法 |
| 2.4.2 连续系统动态规划方法 |
| 3 单一公交线路车辆实时混合调度策略研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 问题引入 |
| 3.1.2 数据驱动混合控制框架描述 |
| 3.1.3 数据驱动混合控制框架的实施环境和方法 |
| 3.2 数据驱动混合控制方法建模 |
| 3.2.1 数据驱动控制模块模型构建 |
| 3.2.2 车辆运行状态演化模块模型构建 |
| 3.2.3 优化控制模块模型构建 |
| 3.2.4 对比调度策略 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 DDHC-L问题的求解算法 |
| 3.3.2 DDHC-A问题的求解算法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例及参数说明 |
| 3.4.2 被测试调度策略 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.4.4 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 共线环境下车辆实时调度策略研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 问题引入 |
| 4.1.2 共线线路车辆派遣时间优化问题描述 |
| 4.1.3 信息条件下共线线路乘车方案选择 |
| 4.1.4 基于乘车方案选择行为的共线线路车辆派遣时间优化问题 |
| 4.2 共线环境下车辆实时调度策略优化模型 |
| 4.2.1 上层优化控制模型 |
| 4.2.2 下层分配模型 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例及参数说明 |
| 4.4.2 分配模型参数标定 |
| 4.4.3 被测试调度策略 |
| 4.4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 面向公交枢纽的车辆实时协同调度策略研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.1.1 问题引入 |
| 5.1.2 协同控制策略描述 |
| 5.2 协同控制策略建模 |
| 5.2.1 多线路条件下车辆运行状态演化模型构建 |
| 5.2.2 协同控制策略目标函数 |
| 5.3 Dantzig-Wolfe分解与列生成算法 |
| 5.3.1 Dantzig-Wolfe分解 |
| 5.3.2 分支定价算法描述 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 算例及参数说明 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.4.3 敏感性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）城市化进程中公交服务商业模式创新研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 公交自身层面 |
| 1.2.2 产业层面 |
| 1.2.3 城市层面 |
| 1.3 本文的研究内容及结构 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 城市化 |
| 2.1.1 城市化的定义及演化过程 |
| 2.1.2 城市化的推进模式 |
| 2.1.3 中国城市化的特点 |
| 2.1.4 中国城市化推进过程中产生的问题 |
| 2.2 城市公交 |
| 2.2.1 城市公交的定义及规划运营主体 |
| 2.2.2 城市公交运营模式分类 |
| 2.2.3 城市公交规划 |
| 2.2.4 城市公交规划原则 |
| 2.2.5 城市公交收益来源 |
| 2.2.6 中国城市公交发展过程存在的问题 |
| 2.3 企业的商业模式 |
| 2.3.1 商业模式的含义 |
| 2.3.2 商业模式的分类 |
| 2.3.3 商业模式创新 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 新式需求响应公交服务模式及其发车时刻与票价优化研究 |
| 3.1 新式响应公交的概念描述 |
| 3.2 新式响应公交的发车时刻与票价确定问题 |
| 3.3 新式响应公交发车时刻和票价优化双层模型 |
| 3.3.1 上层模型 |
| 3.3.2 下层模型 |
| 3.4 新式需求响应公交优化模型算法设计 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.5.1 实例数据 |
| 3.5.2 新式响应公交计算结果 |
| 3.5.3 新式响应公交与常规公交比较分析 |
| 3.5.4 政策建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 公交车与货车协同的城市快件配送 |
| 4.1 公交与货车协同的快件配送服务模式设计 |
| 4.2 公交与货车协同配送方案优化 |
| 4.3 公交与货车协同配送路径优化模型 |
| 4.4 公交与货车协同配送路径优化模型求解算法 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 实例数据 |
| 4.5.2 求解结果及分析 |
| 4.5.3 敏感度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 城市化进程中公交导向开发式的公交场站建设与运营研究 |
| 5.1 公交导向开发式场站建设与运营模式设计 |
| 5.2 公交导向开发式的公交场站选址及规模优化问题描述 |
| 5.3 模型构建 |
| 5.3.1 模型假设 |
| 5.3.2 模型要素的计算方法 |
| 5.3.3 政府主导模式场站选址模型 |
| 5.3.4 TOD模式场站选址模型 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 数据介绍 |
| 5.4.2 求解算法 |
| 5.4.3 政府主导模式下场站的建设方案 |
| 5.4.4 TOD模式下的计算结果分析 |
| 5.4.5 政府主导模式与TOD模式下的结果比较 |
| 5.4.6 政策建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）在大站快车基础上开行区间车的公交组合调度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 时刻表设计与发车频率优化研究现状 |
| 1.3.2 区间车组合调度研究现状 |
| 1.3.3 大站快车组合调度研究现状 |
| 1.4 研究内容及框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第2章 公交组合调度理论概述 |
| 2.1 常规公交调度形式概述 |
| 2.2 公交组合调度影响因素分析 |
| 2.3 公交线路客流数据调查 |
| 2.3.1 调查内容 |
| 2.3.2 调查种类 |
| 2.3.3 调查方法 |
| 2.3.4 数据分析 |
| 2.4 组合调度模式判定 |
| 2.5 区间快车组合调度 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 OD客流反推与分类 |
| 3.1 OD客流反推理论概述 |
| 3.2 基于土地性质和乘客出行特征的OD客流反推模型 |
| 3.2.1 经典OD客流反推模型 |
| 3.2.2 土地利用性质吸引系数 |
| 3.2.3 乘客出行特征 |
| 3.2.4 构建模型 |
| 3.2.5 算例分析 |
| 3.3 OD客流分类与推算 |
| 3.3.1 OD客流分类 |
| 3.3.2 考虑乘客选择行为的全程车和区间快车客流推算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 在大站快车基础上开行区间车的组合调度模型 |
| 4.1 模型建立 |
| 4.1.1 模型目标及假设 |
| 4.1.2 符号表示 |
| 4.1.3 乘客出行时间成本 |
| 4.1.4 公交企业运营成本 |
| 4.1.5 区间快车组合调度模型 |
| 4.2 模型求解 |
| 4.2.1 遗传算法基础理论 |
| 4.2.2 遗传算法的基本操作 |
| 4.2.3 模型算法设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 案例分析 |
| 5.1 客流调查与数据分析 |
| 5.1.1 651路公交线路概述 |
| 5.1.2 客流调查与统计 |
| 5.1.3 651路OD客流估算 |
| 5.2 组合调度形式确定 |
| 5.2.1 大站快车站点判定 |
| 5.2.2 区间车区段判定 |
| 5.3 组合调度方案生成 |
| 5.3.1 模型参数输入 |
| 5.3.2 模型求解及分析 |
| 5.4 灵敏度分析 |
| 5.4.1 公交配车数灵敏度分析 |
| 5.4.2 客流需求灵敏度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 651路公交跟车调查表 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于资源约束的大站公交组合调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本章小节 |
| 第二章 公交调度基础理论 |
| 2.1 公交调度相关理论 |
| 2.2 公交调度的资源约束 |
| 2.2.1 乘客需求资源 |
| 2.2.2 公交企业供给资源 |
| 2.3 公交调度存在的问题 |
| 2.4 基础数据采集 |
| 2.4.1 基础数据调查的主要方法 |
| 2.4.2 调查目的与主要内容 |
| 2.5 客流特征分析 |
| 2.5.1 客流的时间特性分析 |
| 2.5.2 客流的空间特性分析 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 大站公交站点选取与OD矩阵反推 |
| 3.1 大站快车车站的选取 |
| 3.1.1 大站数量确定方法 |
| 3.1.2 停靠车站的选取方法 |
| 3.2 客流OD矩阵反推 |
| 3.2.1 OD反推的必要性 |
| 3.2.2 客流OD矩阵反推模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 全程车与大站快车组合调度优化模型 |
| 4.1 组合调度的成本分析 |
| 4.1.1 系统总成本 |
| 4.1.2 乘客出行成本 |
| 4.1.3 公交公司运营成本 |
| 4.2 构建模型 |
| 4.2.1 模型的假设条件 |
| 4.2.2 参数设置 |
| 4.2.3 目标函数 |
| 4.2.4 约束条件 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 基于免疫的混合粒子群算法 |
| 4.3.2 模型的算法实现 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 大连市3路公交基本概况 |
| 5.2 数据分析与预处理 |
| 5.2.1 乘客相关参数 |
| 5.2.2 公交运营相关参数 |
| 5.2.3 其他参数确定 |
| 5.3 优化调度方案及结果分析 |
| 5.3.1 求解方案的产生与分析 |
| 5.3.2 优化模型的方案结果对比 |
| 5.3.3 资源利用分析 |
| 5.3.4 调整建议 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究内容及结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（10）基于时变速度的实时公交调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究的创新点 |
| 1.5 研究的技术路线 |
| 本章小结 |
| 第二章 公交调度基础理论 |
| 2.1 公交调度概念 |
| 2.2 公交调度类型 |
| 2.3 公交调度形式 |
| 2.4 公交调度原则及依据 |
| 2.5 公交调度影响因素 |
| 2.6 公交调度现状及其主要问题 |
| 本章小结 |
| 第三章 实时公交调度及其相关技术 |
| 3.1 实时公交调度 |
| 3.1.1 实时公交调度特点 |
| 3.1.2 实时公交调度优势 |
| 3.1.3 实时公交调度相关因素分析 |
| 3.1.4 实时公交调度策略 |
| 3.2 实时公交调度相关技术 |
| 3.2.1 乘客基础数据采集方法 |
| 3.2.2 动态信息发布内容 |
| 3.2.3 动态信息传输方式——5G |
| 3.2.4 动态信息发布方式 |
| 3.3 基于时变速度的实时公交调度系统 |
| 本章小结 |
| 第四章 调度模型研究 |
| 4.1 问题描述及基本假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 基本假设 |
| 4.1.3 主要参数 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 乘客等待时间WT建模 |
| 4.2.2 乘客乘车时间RT建模 |
| 4.2.3 车辆运行成本OT建模 |
| 4.2.4 时变速度VS_(i,j)~k建模 |
| 4.2.5 约束条件 |
| 4.2.6 模型汇总 |
| 4.3 求解算法选取 |
| 4.3.1 模型分析 |
| 4.3.2 算法选取 |
| 4.3.3 算法设计 |
| 本章小结 |
| 第五章 算例分析 |
| 5.1 算例设计 |
| 5.1.1 公交线网设计 |
| 5.1.2 公交站点客流设计 |
| 5.2 算例求解 |
| 5.3 结果分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、城市公交线路调度发车频率优化模型（论文参考文献）
- [1]考虑运营商的重叠区间公交线路发车频率优化[D]. 张明业. 吉林大学, 2021
- [2]基于运行成本的城市公交组合调度研究[D]. 杜文瑾. 吉林大学, 2021(01)
- [3]城市纯电动公交线网规划与运营管理方案优化方法研究[D]. 张文伟. 北京交通大学, 2021
- [4]考虑公交重复线路的行车时刻表协同优化[D]. 巨金鹏. 兰州交通大学, 2021
- [5]需求响应型公交地铁接驳微循环线路优化研究[D]. 袁继婷. 昆明理工大学, 2021(01)
- [6]面向不同运营环境的城市公共交通实时调度策略研究[D]. 王文思. 大连海事大学, 2021(04)
- [7]城市化进程中公交服务商业模式创新研究[D]. 贺韵竹. 大连海事大学, 2020(01)
- [8]在大站快车基础上开行区间车的公交组合调度研究[D]. 谈光玉. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]基于资源约束的大站公交组合调度优化研究[D]. 胡天赐. 大连交通大学, 2020(06)
- [10]基于时变速度的实时公交调度研究[D]. 孟子悦. 大连交通大学, 2020(06)