摘要：出行时间是从乘客角度评价公交系统合理性的重要指标,在规划层面出行时间主要与公交线网和发车频率设计有关。现有的研究主要是依据已有站点及规划线路数量首先确定公交线网方案,然后设计每条线路的发车频率,但将线网规划和发车频率分开设计导致最终得到的结果不是整体最优。据此,本文构建了公交线网及发车频率同步优化模型,在此基础上设计遗传算法实现模型求解,并引用一实际历史案例对公交线网及发车频率同步优化方法进行验证。结果表明,该方法能够为规划区域设计出乘客出行时间最小化的公交线网以及与公交线网相匹配的发车频率方案。

摘要：为解决现有模型没有考虑公交线网及发车频率进行同步优化,以及求解的算法效率不高的问题,本文构建了以乘客出行时间最小化为目标的公交线网及发车频率同步优化的混合整数规划模型,并设计了相应的改进遗传算法求解该模型。为了提高算法执行效率,本文首先设计了客流换乘比例下界值对公交线网结构作出初步评价,对于客流换乘比例高于设定的下界值的线网不进行后续发车频率设计及目标函数计算,以减少由不可行解带来的后续计算。通过一案例测试分析表明该方法能够同时求解出公交线网的布局方案以及各线路相应的发车频率。最后,对下界值取值与计算时间及最终优化结果的关系进行了数值分析。结果表明:在下界值取值由1逐渐减小至0.4的阶段,目标函数值保持不变,但计算时间逐渐减小,节约时间最多达到40%以上。但当下界值取值小于0.4时,虽然计算时间仍在减小,但目标函数值逐渐变大已不是最优解。说明应用该模型及算法设计公交线网规划时,合理的下界值取值能够保证解的质量的同时极大提高算法执行效率。