基于GIS的公交乘客出行路径选择模型
第30卷第6期2000年11月
东南大学学报(
自然科学版)
JO URNAL OF S OU THEAS T UNIVERSITY (Natural Science Edition)
Vol 130No 16
Nov.2000
基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型X
杨新苗 王 炜 马文腾
(东南大学交通学院,南京210096)
(清华大学,北京100084)
摘 要 公交乘客出行路径选择模型是公交乘客信息系统的关键技术.本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合地理信息系统(G IS)的特点,提出了以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型.为提高路径搜索效率,模型中提出了GI S 方向估价函数的概念.在南京市实际公交网络上的试算结果表明该模型实用、高效.
关键词 出行路径选择模型;乘客信息系统;公共交通;地理信息系统分类号 U121
X 国家自然科学基金资助项目(59838310).
收稿日期:2000-02-28. 第一作者:男,1974年生,博士研究生.
公交乘客出行路径选择模型的研究对于公交乘客信息系统的研究和开发有着重要的意义.乘客信息系统是智能交通系统中的重要组成部分.乘客信息系统中以提供公交信息为主的部分称为公交乘客信息系统.公交乘客信息系统最重要的一个功能是在乘客给出起迄点后,自动生成最优的出行路径方案供乘客选择.搜索与生成最优出行路径的理论模型就是公交乘客出行路径选择模型.公交乘客出行路径选择模型研究的实质是寻找乘客的出行在公交网或道路网上分布的规律.研究和建立更接近现实的模型,有利于得到更合理的公交客流分配结果.国内对乘客出行心理的研究较少,现有的出行路径选择模型多为基于/出行距离最短0或/出行耗时最少0的最短路模型,但实际的调查却表明/换乘次数0是大部分公交乘客在选择出行路径时首要考虑的因素.而且现有的模型基本上是在道路网上进行的,道路网上的最优路径,不一定是公交网上可行的路径.本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合GIS(地理信息系统)的特点,提出了以/换乘次数最少0为首要目标、/出行距离最短0为第二目标的公交乘客出行路径选择模型,并且在南京市公交网络上进行了试算.
1 公交乘客出行心理研究
通过对公交乘客的出行心理、行为进行调查研究,确定模型的优化目标和约束条件.公交乘客选择出行路径的决策过程主要受到以下3个因素的作用:/换乘次数0、/出行距离0和/出行耗时0.换乘次数是指乘客在完成一次出行过程中所换乘的次数.出行距离分为车上距离和车外距离两部分.车外距离是乘客为乘车而步行的距离,它包括从起点到上车站台的距离、换乘距离以及下车后到目的地的距离.出行耗时同样也包括车上和车外两部分,只不过乘客的车外耗时还包括在站台上的等车时间.1999年在南京市的8个主要公交站点进行了一次公交乘
客出行心理问询调查,共得到有效表格440份.图1是调查结果.图1 南京市公交乘客出行路径选择因素
由图1可见,41116%的乘客在选择出行路径时首选考虑的是换乘最少,其次才是时间最短、路程最短.从调查得到仅有30170%的乘客不用换乘,3114%的乘客需换乘1次,26198%的乘客需换乘2次,13126%的乘客需换乘2次以上才能到达终点.换乘比例高是我国城市公交的一个普遍现象,在鞍山、无锡进行的调查也得到类似的结果.造成换乘比例高的主要原因是出行距离的增长.1986年南京
市居民公交出行的平均距离为411km,到1997年达到5127km,10年增加2815%.所以本模型选用/换乘次数最少0作为首要优化目标;/出行耗时最少0虽是公交乘客考虑的第二重要因素,但因其难以准确测算,故选择易于量化的/出行距离最短0作为第二位的优化目标.
2 公交网络的GIS 表示方法
GIS 技术为生成和管理公交网络提供了新手段.GIS 公交网络可以表示为G =(V ,E ).式中,V 为公交站台的集合.一个公交站台可能是多条线路的上下客站点.E 为公交站台之间的联接边.若A 站台与B 站台是n 条线路的相邻上下客站,那么A 与B 之间有n 条联接边.
在GIS 系统中通过公交站台表、站台联接边表以及站台经过线路表来表示公交网络.图2所示的公交网络可表示为表1~表3所示的网络结构.表1中的/站台经过线路总数0是指以此站台为上下客站点的线路总数,/站台实体0存储的是站台/点对象0
.
图2 公交网络示例
表1 公交站台表
站台
编号站台名称站台经过线路总数
站台实体1001A 2OB J 1002B 2OB J 1003C 1OB J 1004D 1OB J 1005
E
1
OB J
表2 站台联接边表
起点站台终点站台联接边线路属性联接力实体100110023路OBJ 100110042路OBJ 100210013路OBJ 100210031路OBJ 100210033路OBJ 100210051路OBJ 100310021路OBJ 100310023路OBJ 100410012路OBJ 1005
1002
1路
OBJ
表3 站台经过线路表
站台编号经过线路10012路10013路10021路10023路10031路10033路10042路1005
1路
88东南大学学报(自然科学版)第30卷
3 几种最短路算法的特点和不足
出行路径选择模型的基础是最短路算法.常用的几种网络最短路算法有Dijkstra 算法、Floyd 算法、Moore 2pape 算法等.针对建模的需要,对几种方法进行分析如下:
Dijkstra 算法是由Dijkstra 于1959年首先提出的.此算法的思想是对节点赋以标号,在迭代过程中不断更新标号.每一步的节点标号代表从起点s 至该点有向路径长度的上界.迭代结束时,节点的标号就是从s 到该点最短有向路的准确长度.
Floyd 算法可求出所有点对之间的最短有向路.设U m ij 表示从点i 到点j 且不经过m,m+1,,,n(除去点i 和点j)的最短有向路的长度,则自点i 到点j 不经过点m+1,m+2,,,n (除去
点i 和点j)的最短有向路有2种情况:1不经过点m,此时有U m+1i j =U m i j ;o经过点m,此时有U m+1i j =U m im +U m mj .因此,总有U m+1i j =min {U m i j ,U m im +U m m j }.显然,当m =n 时,U m+1ij
就等于网络中自点i 到点j 的最短有向路的长度.
M oore 2pape 算法使用了链表管理技术.设路段节点集合为V 表示,路段ij 的路权为d i j ,l i 表示节点i 的最短路权,即从根节点r 至i 的最短距离.p i 表示i 的前节点,算法的步骤如下:
1初始化.将根节点r 置于链表T ,T 为一维有序数组,其内容为节点的编号.令
p i =0 i I V, l i =
0i =r
] i X r,i I V
o若链表T 非空,取出T 中第1个节点i,检验所有与i 相连接的节点j.如果l i +d ij ?当链表T 中没有节点时,通过追踪p 找到r 到所有节点的最短路径,否则返回步骤o.在步骤o中,为提高计算效率,对j 在T 中的位置分为3种情况处理.如果j 曾在T 中出现过,但现在不在其中,将其放在当前检查的节点i 之后;如果j 从来没有在T 中出现过,则将其置于T 末尾;如果j 正在T 中时,不用增加. 3种算法在道路网络上都是适用的,其缺点为:Dijkstra 算法虽可用于大型网络,但计算速度慢;Floyd 算法虽然可以快速地进行/多对多0的计算,但它不能应用于大型网络;M oore 2pape 算法由于采用了链表技术,计算速度较快,亦可用于大型网络,但它无法进行/一对一0的计算,即使用该算法时,只有访问完所有的节点后才能输出正确的结果,M oore 2pape 方法将大量的计算时间耗费在寻找起点与终点点对以外的最短线路,这显然不适用于公交网络.而且以上几种算法都没有考虑换乘问题. 4 基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型 [1] 研究以Dijkstra 算法为基础建立模型,并吸收Moore 2pape 算法链表管理技术的优点,建立起适合GIS 网络的公交出行最优路径选择模型.具体算法思路是:先找出起点r 周围的站点集合S,并将S 放入链表T 中,然后在每次执行过程中找出T 表中公交权值最小的一个站点i,在将i 点从T 表中删除以前,以i 点作为当前的基点向外搜寻,然后修正搜寻到的站点权值,并应用GIS 方向估价函数判断是否为有效站点,将搜索到的有效方向上的站点放入T 表,以此过程反复进行,直到搜寻到的基点为终点周围的站点为止,这时通过逆向搜索便可以得到从起点到终点的公交最优出行路线.在算法中通过公交权值的判断和赋值实现对换乘次数和出行距离 89 第6期杨新苗等:基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型 的控制,控制和判断的原则是优先选择换乘次数小的路径,在换乘次数相同的情况下再考虑出行距离. 首先利用GIS 的地理函数,由公交站台表和站台经过线路表生成公交节点表.在节点表中,某一空间点,若为k 条线路的上下客站点,则在此点有S 1,S 2,S 3,,,S k 个公交节点.节点i,j 若为同一线路的相邻站点,则记其之间的距离为B ij ,B ij 可由站台联接边表得到. 对应于公交节点i,设n i 表示从起点r 到节点i 最少的换乘次数;l i 表示从起点r 到节点i 的最短公交出行距离;p i 表示在最短路径上节点i 的前一个节点;布尔值f i 表示节点i 在最短路上与前一节点是否有线路直接相连,即从前一点沿最短路前进到该点的方式是否为步行方式,如果是步行方式,则f i 的值为True,否则为False ;e i 值则表示节点i 是否在终点周围,e i =True 表示其在终点周围;最后设N 为当前换乘次数,L 为当前出行距离. 该算法的具体步骤如下: 1初始化.根据给定的起点r 和终点s 的坐标,利用GIS 的地理函数找出r 和s 周围一定范围内的公交节点集合S 和D.将S 放入链表T 中,并置其l j 值(j I T )为r 点到j 点的距离;将D 中节点的e i 值赋为True ;并令所有节点的n i 和p i 值为0,f i 的值为False ;将N 和L 也置为0.o找出链表T 中公交权值最小的节点i(首先考虑n i ,在n i 值相同的情况下,再比较l i 值的大小),将其n i 值和l i 值分别赋给N 和L,并将i 从链表T 中删除. ?如果节点i 的e i 值为True ,则结束运算,输出结果,否则执行步骤?. ?以节点i 为搜寻基点,通过地理函数搜寻其相邻节点j,相邻节点分为2种情况:一种是直接与i 相连的节点,即i 的上一站或下一站;另一种是不与i 直接相连的节点,即是从该点步行一定距离即可到达的节点,将后一种节点的f j 值设为True ,并设2点之间的步行换乘距离为W i j ,然后对找到的相邻节点权值进行修正.具体修正方法见图3 . 图3 公交节点权值修正方法 n j 值则视该点的公交线路与到达基点时的线路是否一致,若一致,则令n j =N ,否则令n j =N +1.估价中间节点方向有效性是为了避免在无效方向上大量搜索.文献[2]提出了用GIS 方向估价函数改进搜索策略,此方法同样适用于公交网络.网络搜索过程中,定义沿着起点r 到终点s 的方向为空间有效方向,相反的方向为空间无效方向.实际应用中,可能会出现有效方向上的路径不能被采用,而必须在无效方向上的一定距离内采用某些路径.设向量p (j)表示中间节点j 的位置,p (r )和p (s)分别表示起终点的位置,h (j)=p (j)-p (r )表示节点j 相对起点的位置.以h (j)为估价函数,如果j 点在无效方向上,而且 h (j)> L p (r)-p (s)时,即停止该路径上的扩展搜索,从而可以大量减少无效搜索次数.u 为可调节的系数,一般取015左右. ?如果链表T 非空,返回步骤o,否则结束.算法的具体计算框图见图4. 90东南大学学报(自然科学版)第30卷 图4 基于GIS 的出行路径选择算法流程图 算法利用GIS 地理函数搜索节点的相邻节点.这一方法突破了邻接关系的束缚,使得步行换乘的搜索和计算成为可能,实践证明这一方法适用于公交网络.保证搜索结果合理性的一个关键指标是搜索半径的确定.依据5城市道路交通规划设计规范6的规定,乘客在步行500m 以内能到达合适的公交站点.南京市的实际调查表明,乘客平均需要步行9109min 才能从起点抵达车站,而且从终点站步行到终点还需10103min .以乘客步行速度4km/h 计,乘客到站或离站的平均距离接近700m .故在确定搜索半径时,应以700m 为上限,优先搜索500m 以内的站点. 按照本文提出的公交乘客出行路径选择模型,以南京市区范围的42条公交主干线为基础建立起了一个试算网络.该网络包括347个公交站台,572个公交节点,1066条公交联接边.试算的结果表明该模型实用、高效. 参考文献 1 马文腾.公交辅助出行决策系统:[学位论文].南京:东南大学交通学院,1999 2 徐业昌,李树详.基于地理信息系统的最短路径搜索算法.中国图像图形学报,1998,3(1):39~43 GIS 2Based Public Transit Passenger Route Choice Model Yang Xinmiao 1 Wang Wei 1 M a Wenteng 2 (1College of Traffic and Transportation Engineeri ng,Southeast Uni versity,Nanjing 210096) (2Tsi nghua Universi ty,B eijing 100084) Abstract: Public transit route choice model is the key technology of transit passenger inf ormation sys 2tem.A GIS 2based public transit route choice model is presented in this paper.It is based on a new short 2est path algorithm whic h uses the least transfer times as primary object and shortest path distance as sec 2ond object.Application in Nanjing public transit netw ork show s that it is ef ficient and practical.Key words: route choice model;passenger information system;public transit;GIS 91 第6期杨新苗等:基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型 1、公交线网优化 公交优先项目提出了成都市中心城区公交线网优化方案、骨干线网优化方案，同时对天府新区公交线网进行优化和规划。 成都市常规公交目前已初步形成“环形+放射状”的“快、干、支、微”四级线网体系。 城市公交骨架线路是在公交网络体系中起支架作用的线路，它衔接区域内公交客流需求较大的枢纽点，主要满足直达客流的需要，以实现乘客快速、便捷的转移。公交骨架线路效率的高低直接影响整个网络运行效率。 成都市公交线网概念骨架图 按照城市任何两个公交服务区之间均应提供快速公交服务的理念，构筑抽象的理想快线网络。通过网络拟合，筛选可行网络，考虑对策略发展区快线支持，补充得到近期快线实施网络。以实施网络为基础，对现有线网进行改造，得到近期快线方案，如下图。 成都市近期公交快线网络规划图 线网优化实例图 随着2014年四川天府新区正式成立，天府新区成都直管区与中心城区形成双核发展；成都市第十三次党代会报告提出：“推动天府新区产城融合，突出国际化服务和创新型引领，突出天府国际空港新城的国际门户功能和龙泉山现代化 产业基地的集聚优势，把天府新区打造成为新兴增长极核。”因此，将天府新区成都直管区与中心城区的快捷连通作为公交快线布设的重要因素，同时兼顾天府新区内部各核心组团（天府新城、成都科学城、南部特色优势产业功能区）的连通性，规划布局多条公交干线。 天府新区新增/调整快线布局 天府新区公交干线布局 2、交通集成模型数据库 交通模型数据库项目的开展形成了多个预测模型和各项交通指标数据库，使得成都在机动化快速发展中的交通模式向智慧出行、绿色出行和可持续发展方向转变。 数据库建设一览表 第17卷第2期 湖南城市学院学报（自然科学版）V ol.17 No.2 2008年6月 Journal of Hunan City University （Natural Science） Jun. 2008 公交最优路径选择的数学模型及算法 雷一鸣 （广东工业大学华立学院，广州 511325） 摘要：在公交出行查询系统中，最关键的部分是寻找两站点间乘车的出行最优路径问题．建立了以最小换乘次数为第一目标，最小途经站点为第二目标的公交出行最优路径模型．同时，设计了一种算法以确定最优公交线路序列，分析了线路相交的几种情况，给出了换乘点选择方法． 关键词：最优路径；换乘次数；公交网络 中图分类号：O232文献标识码：A文章编号：1672–7304(2008)02–0050–03 公交最优路径问题一直是应用数学、运筹学、计算机科学等学科的一个研究热点．对公交最优路径问题的理论研究主要包括公交网络的数学描述和设计最优路径算法．在公交网络描述方面，Anez等用对偶图描述能够涵盖公交线路的交通网络，Choi等讨论了利用GIS技术从街道的地理数据产生公交线路和站点的问题；在设计最优算法方面，常用的算法[1]有Dijkstra算法、Floyd 算法、Moore-pape算法等．Moore-pape算法计算速度较快，适用于大型网络，但它无法进行“一对一”的计算．Floyd算法虽然可以快速地进行“多对多”的计算，但它不能应用于大型网络，而Dijkstra算法是目前公认的最好的算法，但它数据结构复杂、算法时间长，不适合公交线路的查询．本文首先对公交网络进行了数学描述，考虑到公交乘客出行时所面临的各种重要因素，包括换乘次数、途径站点、出行耗时和出行费用等，选择以换乘次数最少作为最优路径算法的第一约束目标，而出行耗时虽难以准确测算但它与途径站点数相关，所以选择易于量化的途经站点数最少作为第二约束目标，建立公交乘车数学模型，设计相应的算法，并利用有关实验数据验证了它的有效性和可行性． 1 模型的建立及其算法 1.1 模型假设及符号规定 为了更好地建立数学模型，首先对公交网络及出行者作出以下假设[2]： 1)不考虑高峰期、道路交通堵塞等外界因素对乘车耗时的影响． 2)假设出行者熟悉公交站点及附近地理位置，并且知道可乘的各种公汽和地铁以及到达目的地有哪几种不同选择的机会．在公交线路网中， 不同的公交线路在行程上一定会有重叠，也就是说不同的线路上一定会有同名站点．在进行网络分析时，把空间上相近的异线同名站点合理抽象成一个节点． 3)假设出行者对公汽和地铁的偏好程度不一样．在不换乘的情况下，宁愿乘地铁，以求舒适；在路途较近的情况下，宁愿坐公汽而放弃乘地铁．出行者可根据自己的偏好结合自己的出行需求（换乘次数、最短路程、费用等），可在各种出行方案中选出满足自己出行需求的乘车方案．设() L I为经过点A或其附近的公交线路集，其中1,2,..., I m =；() S J为经过点B或其附近的公交线路集，其中,,..., J12n =；(,) E I U为线路 ) (I L上的站点，其中,,..., U12p =；(,) F J V为线路) (J S上的站点，其中,,..., V12q =；() X K为经过站点) ,(U I E的线路，其中,,..., K12w =；() Y O 为经过站点) , (V J F的线路，其中,,..., O12v =；(,) d E F M ≤表示从站点E步行到站点F之间的距离不超过乘客换车时步行的最大心理承受值M，其中M表示乘客在换车时步行的最大心理承受值．通常，M与公交站点间的平均距离呈线性正相关． Ai Z表示站点A的下行第i个站点； Bj Z表示站点B的上行第j个站点；另外，公交的可行线 路的集合可表示为：{| i i TR TR TR == 0112,1 ,,,,,, i i i i d a p a p a ? < ,} id d p a>，其中，{} 01,1 ,,,, i i d d a a a a ? 为站点集合，{} 12,1 ,,,, i i i d d p p p p ? 为公交车次的集合， i TR 收稿日期：2008-03-10 作者简介：雷一鸣(1972-)，男，湖南临武人，助教，硕士，主要从事数学模型及经济信息管理研究． 2007B题：乘公交，看奥运（数据有变化）我国人民翘首企盼的第29届奥运会明年8月将在北京举行，届时有大量观 众到现场观看奥运比赛，其中大部分人将会乘坐公共交通工具（简称公交，包括公汽、地铁等）出行。这些年来，城市的公交系统有了很大发展，北京市的公交线路已达800条以上，使得公众的出行更加通畅、便利，但同时也面临多条线路的选择问题。针对市场需求，某公司准备研制开发一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机系统。 为了设计这样一个系统，其核心是线路选择的模型与算法，应该从实际情况出发考虑，满足查询者的各种不同需求。请你们解决如下问题： 1、仅考虑公汽线路，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。并根据附录数据，利用你们的模型与算法，求出以下6对起始站→终到站之间的最佳路线（要有清晰的评价说明）。 (1)、S3769→S2857 (2)、S1557→S0481 (3)、S1879→S2322 (4)、S0008→S0073 (5)、S0148→S0485 (6)、S0087→S3676 2、同时考虑公汽与地铁线路，解决以上问题。 3、假设又知道所有站点之间的步行时间，请你给出任意两站点之间线路选择问题的数学模型。 【附录1】基本参数设定 相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间)：3分钟 相邻地铁站平均行驶时间(包括停站时间)： 2.5分钟 公汽换乘公汽平均耗时：6分钟(其中步行时间2分钟) 地铁换乘地铁平均耗时：5分钟(其中步行时间2分钟) 地铁换乘公汽平均耗时：8分钟(其中步行时间4分钟) 公汽换乘地铁平均耗时：6分钟(其中步行时间4分钟) 公汽票价：分为单一票价与分段计价两种，标记于线路后；其中分段计价的票价为：0～20站：1元；21～40站：2元；40站以上：3元 地铁票价：3元（无论地铁线路间是否换乘） 注：以上参数均为简化问题而作的假设，未必与实际数据完全吻合。 【附录2】公交线路及相关信息（见公汽线路信息，对原数据文件B2007data.rar 有少量更改） 《交通标准化》２００６年第１０期 ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳＳＴＡＮＤＡＲＤＩＺＡＴＩＯＮ．Ｎｏ．１０，２００６ 报告认为该段路堑处于古滑坡前缘，最大开挖坡高为１３ｍ左右。根据勘探地质资料，路堑开挖后可能诱发古滑坡复活，故在滑体中部设１４根抗滑桩。由于对该路段土性的误判，即将残坡积层下伏厚层河流阶地沉积物判为上部滑坡堆积物，滑动面为基岩面，人为增加了滑体厚度及滑坡规模。当施工第一根抗滑桩挖到设计标高处时，设计人员到现场验槽，发现下部挖桩废渣为卵石土，主要成分为砂岩、花岗岩、 石英岩等，成分杂乱，砂质充填，不是残坡积成因堆积物；但二级坡开挖面仍为残坡积物，为谨慎起见，施工方暂停抗滑桩施工，局部开挖一级坡断面，开挖后发现下部卵石层为河流堆积物，卵石排列韵律明显，且无变形迹象。根据揭露地层情况，滑坡残坡积堆积物厚度薄，上部山体基岩出露，后缘残留物较少，重新分析路堑开挖后稳定性，认为不可能复活，因而取消原抗滑桩措施及有关附属工程措施，只 进行一般边坡防护，为工程建设挽回直接经济损失２００多万元。 ４结语 ４．１公路工程设计是一系统性 工程，边坡工程是公路工程中重要的组成部分，同时受建设区域自然地质环境、路线设计、施工等多因素的影响，不确定因素较多，需认真分析研究。 ４．２山区公路工程病害的发生， 主要受坡体地质条件（时代成因、物力力学性质等）控制，而人工切坡、降水等外在条件为诱发因 城市公交线网优化的 非线性模型 姚本伦１，张卫华２ （１．合肥城市规划设计研究院，安徽合肥２３０００１；２．合肥工业大学交通研究所，安徽合肥２３０００９） 摘要：通过对城市公交线网优化的整体研究，给出其优化的主要内容、优化原则以及线网优化的主要因素，提出公交线 网优化的约束条件和三大优化目标，并给出相应的数学表达式使约束条件和优化目标定量化，同时建立公交线网整体优化的模式，并对其进行讨论和评价，有助于提高城市公交线网的优化效率，同时可使约束条件和优化目标定量化。 关键词：公共交通；线网优化；整体模式；中图分类号：Ｕ２２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－４７８６（２００６）１０－００９４－０４ ＡＮｏｎ－ｌｉｎｅＯｐｔｉｍｕｍＭｏｄｅｌｏｆＵｒｂａｎＰｕｂｌｉｃＴｒａｆｆｉｃＮｅｔｗｏｒｋ ＹＡＯＢｅｎ－ｌｕｎ１，ＺＨＡＮＧＷｅｉ－ｈｕａ２ （１．ＨｅｆｅｉＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ＆ＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｈｅｆｅｉ２３００１，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｒａｆｆｉｃＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＨｅｆｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ，ｐｒｉｎｃｉｐｌｅａｎｄｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｗｉｔｈｒｅｌａｔｉｖｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｆｏｒｄｉｓｔｉｎｃｔｏｐｔｉ－ｍｕｍｏｂｊｅｃｔｓｆｕｎｃｔｉｏｎｆｏｒｍａｎｄｒｅｓｔｒｉｃｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｖａｒｉｅｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓａｎｄｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｐｕｂｌｉｃｔｒａｆｆｉｃｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃａｎｂｅｂｕｉｌｔ．Ｉｔｉｓｈｅｌｐｆｕｌｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｕｂｌｉｃｔｒａｆｆｉｃ；ｌｉｎｅｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｉｎｔｅｇｅｒｍｏｄｅｌ""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""" ９４ 2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名 参赛队员(打印并签名) ：1 2 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：2015年7 月27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/878314380.html, 公交线路选择的优化模型 作者：张俊丽 来源：《价值工程》2015年第28期 摘要：本文针对城市公交线路选择问题建立了相应的数学模型。将公共自行车看作独立于公汽、地铁的第三种交通方式。利用网络图，主要从换乘次数、出行花费和出行总时间三个方面来确定最佳线路，分别考虑了各单目标，增加不同的上限约束，建立了任意两站点的最佳线路相应的网络流模型。 Abstract： In this paper， the corresponding mathematical model is established for the problem of urban public transportation route selection. The public bicycle as independent of the bus， the subway third modes of transport. Using the network diagram， three main factors are considered to find the best route， the number of trips， travel expenses and travel time.The network flow model of the best optimal line between any two sites， which considers the single objective and the different upper bound constraints. 关键词：公交系统；最佳线路；最小费用流；优先因子 Key words： bus system；best line；minimum cost flow；priority factor 中图分类号：U491.1+7 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）28-0206-02 0 引言 城市公共交通网络是城市交通网络的重要组成部分，提高城市交通系统的利用率被公认为是改善交通拥堵的有效途径之一。而如何优化城市现有公交网络以提高城市公交系统的利用率，是当今倍受关注的一个重要课题。公交汽车和城市轨道交通在城市公共交通体系中发挥着大动脉的作用，但是由于线路和站点布局的限制，是无法覆盖城市每一个角落的。即在公共交通体系的末端，缺少一套针对每个乘客特定的短途出行需求的公共交通微循环系统。为了解决这一问题，一种能够实现城市公共交通微循环的公共自行车租赁系统被引入我国。西安市区也常规地在轨道交通站点、公交站点、社区门口设置租赁点，通过“公共自行车管理系统”来管理这些租赁点的自行车。对租赁站点的发展规模预测、追加投资额的分配问题进行探讨，对政府建设城市公共自行车租赁系统具有一定的指导意义。但是在如何将公共交通中地铁、公共汽车、公共自行车租赁有效结合一直是个空白。 本文给出了城市中任意两站点最佳线路方案。本文认为所谓最佳线路，应该从乘车费用、公共自行车骑行时间、换乘次数、出行时间四个方面来理解。对于任意两站点的最佳线路，建立了网络流模型。 1 模型准备：构造容量费用网络图N=（V，E，C，B） 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名 参赛队员(打印并签名) ：1 2 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期： 2015年 7 月 27 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）： 评 阅 人 评 分 备 注 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：12 所属学校（请填写完整的全名）：鲁东大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 张亭 2. 任雪雪 3. 卜范花 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： 日期： 2010 年 8 月 2 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 最佳旅游路线的选择模型 摘要：本文研究的是最佳旅游路线的选择问题，此问题属于旅行商问题，我们建立了路径最短，花费最少，省钱、省时、方便三个模型。根据周先生的不同需求，我们用改良圈算法和多目标规划解决了该问题，之后我们结合实际情况对三个模型进行科学地误差分析，并分析了该算法的复杂性。 针对问题一，题目中给出了100个城市的经纬度，要求我们为周先生设计一条最短的旅行路线，即从驻地出发，经过每个城市恰好一次，再回到驻点。由此可知，此问题属于旅行商问题。首先，我们按附件所给各城市的顺序编号1,2,,100L ，以两城市间的直线距离代替实际距离。然后，我们运用改良圈算法求解旅行商问题，以任意两点之间的最短距离矩阵为权重，利用1100100(,)w i j ?邻接矩阵构造无向图1UG ，据题意不知周先生的起始地点，因此利用Matlab 软件重复进行100次改良圈算法即以每一个城市为出发点，从100个Hamilton 圈得到了最优圈1circle ，即最短的旅行路线。其最短的旅游线路长度为87376公里。 针对问题二，该问题的目的是为周先生设计最经济的旅行方案，我们同样运用问题一所建的改良圈算法模型，将模型一中的权值矩阵“最短距离”换为“最少花费”，建立模型二。本题规定周先生旅游的起始城市为第一个城市，同样利用费用矩阵2100100(,)w i j ?构造无向图2UG ，再利用Matlab 软件进行1次改良圈算法，就会得到最优圈2circle ，即花费最少的旅行路线，其最少花费为140430元。 针对问题三，这里根据周游退休后以享受为主，在模型一、模型二结果的基础上，我们设定原则：优先考虑方便，当两地乘坐飞机所用的费用比乘坐豪华大巴所用费用高不出某个范围时，则乘坐飞机。此处通过动态规划来实现此方案，在最经济、最短的路线的基础之上，通过改换乘坐方式，使最终的花费偏离出最小花费的值在我们的允许范围内，从而达到了省钱、省时又方便的目的。最终得到满足周游先生自身需要的旅行方案。 之后我们结合实际情况对三个模型进行科学误差分析，并分析了所用算法的复杂性，同时对我们解决旅行商所采用的算法进行了评价，这使我们对旅行商问题有了更深一步的理解。 关键词：旅行商问题；改良圈算法；动态规划；误差分析； 1 问题重述 周先生退休后想到各地旅游，计划到100个城市旅游。需要我们按下面要求制定出行方案。 （1）按地理位置（经纬度）设计最短路旅行方案。数据见Matlab 的mat 数据文件（文件名为第2题），其中0x 表示对应点的经度，0y 表示对应点的纬度。 （2）假设任意两个城市之间都有豪华大巴和飞机航线，乘坐飞机的价格是两点间距离倍（单位：元），豪华大巴的价格是分段的，在500公里之内是距离的2倍，超过500公里且在1000公里之内的是距离的倍，超过1000公里的是距离的倍，如果2010年5月1日零时周先生从第一个城市出发，每个城市停留24小时，可选择航空、豪华大巴，设计最经济的旅行方案。 （3）假设豪华大巴和飞机都可以随到随走，飞机的速度是1000公里/小时，豪华大巴的速度是100公里/小时，要综合考虑省钱、省时又方便，设定你的评价准则，建立数学模型，修订你的方案。 （4）对算法作复杂性、可行性及误差分析。 （5）关于旅行商问题提出对所采用的算法的理解及评价。 城市公交线路选择优化模型 摘要 本文针对城市公交线路选择问题建立了两个模型,一个是基于集合寻线算法模型，另一个是图论模型。 基于集合寻线算法模型中,首先固定换乘次数n,通过集合论的相关知识把确定换乘点的具体位置, 转化成确定一些集合间的交集，从而建立集合寻线算法，再根据集合相关公式,得到所有可行线路；进一步考虑时间和费用等因素,对可行线路进行处理比较，得出最佳线路。 图论模型中,通过图论的知识将整个北京市交通线路构建出一个有向图,每个站点与有向图的顶点一一对应，同一线路上的相邻站点对应为有向边，通过不同目标(时间、费用）给有向图进行不同的赋权,分别将不同目标转化为赋权有向图寻找最短有向路,根据最短路径算法，得到最佳线路。最后综合评价了两个模型的优缺点。 关键词:集合寻线算法；最短路算法;换乘点;赋权有向图 1 问题提出 北京将于200８年举行奥运会,届时会有从四面八方而来观看奥运比赛观众，其中大部分人将会乘坐公共交通工具（简称公交,包括公汽、地铁等)出行。随着现代化的步伐加快,城市的公交系统有了很大发展,北京市的公交线路已达800条以上,使得公众的出行更加通畅、便利，但同时也面临多条线路的选择问题。在现实生活中,公交线路以及其相应经过的站点非常多且密，乘客往往难以知道如何选择公交线路,所以针对市场需求以及公交线路选择上的问题,某公司准备研制开发一个解决公交线路选择问题的自主查询计算机系统。 该系统的核心在于线路选择的模型与算法，应该从实际情况出发,满足查询者的各种不同需求。根据附录１、附录2，解决如下问题: １.仅考虑公汽线路，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。并根据附录数据，利用建立的模型与算法,求出以下6对起始站→终到站之间的最佳线路。 (1) S3359→Ｓ182８（２) Ｓ155７→S０481（3）S0９71→Ｓ048５ (4) S00０8→Ｓ０073 (５）S0１48→S04８5 (６）S0０8７→Ｓ 36７６ ２.同时考虑公汽与地铁线路，解决以上问题。 3.假设知道所有站点之间步行时间,给出任意两站点之间线路选择的数学模型。 2 问题分析 为了研制开发一个解决公交线路最佳选择(即乘客在多条公交线路中根据自己的需求获得最适合自己的线路)问题的自主查询计算机系统,只要乘客给出起点站A和终点站B两个站点,系统就给出最佳交通线路，使得公众出行更加通畅、便利。而问题核心是如何在多条线路选择中获得最佳线路。 乘客往往不能只乘一辆公交便直达终点，而是要通过换乘一辆或多辆公交才能到达终点站,但若多次换乘公交，可能导致乘客所花时间及其费用的增加,更会给乘客造成不便。在奥运将在北京举行的背景下,我们知道乘客前往观看奥运比赛时,主要注重的是能否及时到达,所以在为乘客选择线路时,力求乘坐花费的时间尽可能少以及路程尽可能短的线路，同时考虑换乘车辆以及乘车费用尽量少的最佳线路，而现实是很难同时满足上面三个目标的。为了使问题简单化，我们分别以乘车时间、乘车费用以及换乘次数为目标函数，得到各自的较优线路,再通过对比，有效地处理这些线路，最终得出查询系统给出的结果。 3 模型准备 3.1 模型假设 1.假设同一地铁站对应的任意两个公汽站之间可以通过地铁站换乘（无需支付地铁费)； 2.假设所有交通线路都不出现停运或者线路变动； 3.假设公汽的环行行驶线路是单向的。 3.2符号约定 c:相邻公汽站平均行驶时间(包括停站时间)，min c； = 3 d； = d：相邻地铁站平均行驶时间（包括停站时间），min 5.2 e:公汽换乘公汽平均耗时,min e(其中步行时间2min）; 5 = f(其中步行时间2min); = 4 f：地铁换乘地铁平均耗时,min 第38卷第8期 2017年8月 哈尔滨工程大学学报 Journal of Harbin Engineering University Vol.38 No. 8 Aug. 2017 实时环境下多目标的路径选择模型 陈海鹏1’2，刘陪1’2，申铉京1’2，王玉1，2’3 (1.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012; 2.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，吉林长春130012; 3.吉林大学应用技术学院，吉林长春130012) 摘要:针对出行者出行需求多样化的问题，本文从时间、费用角度出发，构建了实时环境下基于多目标的路径选择模型。采用加权求和函数对多维数据聚集得到组合权重，而权重系数可依据出行者需求或喜好设定。为验证模型的实用价值，在仿真环境下，多目标模型与基于几何距离最短的路径选择模型在时间、费用、距离等评价指标进行了对比。实验结果证明实时环境下基于多目标的路径选择模型更具有实用价值。 关键词：智能交通系统；动态路径诱导系统；多目标；路径选择模型；加权求和函数；组合优化；广义自适应A'■算法 D O I：10. 11990/jheu. 201604080 网络出版地址：http://www. cnki. net/kcms/detail/23. 1390. u.20170427. 1510. 076. html 中图分类号:TP399 文献标志码:A文章编号:1006-7043(2017)08-1285-08 Route choice model based on multi-objective in a real-time environment CHEN Haipeng1’2,LIU Pei1’2,SHEN Xuanjing1’2,WANG Yu1’2’3 (1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China；2. Key Laboratory of Symbolic Compu-tation and Knowledge Engineering of Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China；3. Applied Technology Col-lege ,Jilin University, Changchun 130012, China) Abstract ；In view of this situation,a route choice model based on multi-objective was constructed and considered from the angles of cost and time in this paper.The weighted sum method was used to aggregate multi-target data ob-jects to obtain the composite weight value,and the weight coefficient can be set based on travelersr needs or prefer-ences.To verify the practical value of the model,the multi-objective-based model was compared with the route choice model on the basis of the shortest geometric distance in terms of time,cost,and distance.Experimental results show that the path of the multi-objective optimal route choice mode has more practical value based on a real-time environ-ment. Keywords ：intelligent transportation system；dynamic route guidance system；multi objective;route choice models; weighted sum method;combinatorial optimizing；generalized adaptive A*algorithm 智倉旨交通系统（intelligent transportation system，ITS)是集信息、通信、控制及网络等技术于一体的综 合研究学科，可以提供全方位、实时、准确以及高效 的服务信息，ITS是有潜力的研究方向，进一步说将 成为未来相关研究领域的热点[1]。动态路径诱导 系统（dynamic route guidance system,DRGS)是 ITS 一个重要的分支，利用计算机、通信等现代技术，为 出行者提供实时交通信息以及最优路径。在DRGS 中，路径选择模型可以确立DRGS的目标m。 路径诱导模型分为静态模型和动态模型，静态 收稿日期=2016 -04 -26. 网络出版日期=2017 -04 -27.基金项目：国家青年科学基金项目（61305046);吉林省自然科学基金 项目（20140101193JC，20150101055JC) ? 作者简介:陈海鹏（1978 -)，男，副教授； 王玉（1983 _)，男，讲师. 通信作者 :王玉,E-mail ：wangyu001@ jlu. edu. cn.模型以假设出行者获知路网信息为前提，并以随机 期望效用理论或积累前景理论为基础。而动态模型 包含一些信息获取和学习的过程，以随机虚拟理论 或增强学习理论作为指导[3]。目前，在国内路径诱 导模型的研究主要还是集中在静态模型且取得了阶 段性的成果。基于期望效用理论的模型是在确定性 框架下，以几何路径或者出行时间为效用值，以期望 获得效用最大化评价各备选方案的优劣。孟梦等针 对不同的出行时间，提出了组合出行工具的路径选 择模型，以组合出行工具的模式下为出行者提供最 优路径[4]。刘艳秋等构建了交通堵塞下基于实时 交通信息的路径选择模型[5]。相反，积累前景理论 是不确定性情况下的决策行为，决策者以财富的变 化量而不是最终量作为参考依据进行决策[6]，针对 交通信息不确定的特性，诸多学者以积累前景理论 公交线网优化设计理论及实现方法研究 优先发展城市公共交通系统是解决大、中城市交通问题的最佳途径。在国家大力发展公共交通和提倡公交优先的背景下,本文以国家“十五”科技攻关项目“公交专用道信号优先控制策略与技术研究”和国家自然科学基金重点项目“城市交通网络优化与管理”为依托,围绕城市公共汽车交通网络设计的关键理论与实现技术展开研究,以学术意义和实用价值并重为原则,在公交网络设计方法研究、公交线网优化设计模型与算法研究,公交线路规模与资源配置优化研究,公交线网优化设计辅助决策研究等方面取得了一系列成果。首先,论文从方法构筑层面,提出了理想条件下的公交网络及枢纽布局模式,并依据不同时期与条件的网络设计需求特点,将公交线网优化设计分为方案改进型和方案生成型两类,并详细分析了每种设计方法的输入和处理流程;其次,论文从网络优化层面,以用户出行时间和未满足出行需求量(无有效公交出行路径出行量)两者费用最小为目标构筑了公交线网优化设计模型,基于候选线路集生成方法的研究,结合公交出行路径搜索与客流分配方法,提出了一种基于路线优选的公交线网优化设计方法,并引入模拟退火拉伸思想,改进了遗传算法的遗传选择操作,实现了一种基于改进遗传算法对公交线网优化模型的求解方法;再次,论文从线路优化层面分别提出了公交线路规模优化与资源配置优化问题,并研究了线路布设、站点布局、车辆配置、运营组织等四个方面的优化问题,重点研究了基于乘客出行距离分布规律,乘客平均出行时间最小化的公交站距优化模型及算法。随后,论文从实现层面研究了公交线网优化设计辅助决策系统的功能需求、总体设计以及开发方法,并基于组件式GIS实现了原型系统的开发。 最后,论文对全文进行了总结,指出了论文的创新点,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。本论文的研究成果在理论层面有助于公交线网优化设计、公交线路站点布局优化方案的实施;应用层面为开发公交线网优化设计辅助决策系统提供了方法指导,为进一步开发线网优化决策支持系统奠定了基础,是未来公交网络设计领域研究的重要方向。 收稿日期:2009 09 27;修回日期:2009 11 02 基金项目:国家自然科学基金资助项目(20079862);国家教育部博士点基金资助项目(20040699025);2009年度浙江省教育厅科研项目研究课题;2010年度浙江省社科联研究课题和2010年度衢州市社科规划课题 作者简介:余燕芳(1976 ),女,浙江衢州人,讲师,主要研究方向为计算机信息安全与智能化信息处理等(yuyanfang2008@126.co m );陆军(1975 ),男,湖南长沙人,副教授,博士,主要研究方向为人工智能、计算机应用. 基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法 * 余燕芳1,2 ,陆 军 2 (1.衢州广播电视大学,浙江衢州324000;2.国防科学技术大学计算机学院,长沙410073) 摘 要:采用动态交通仿真模型I NTEGRATI O N 搭建了动态交通仿真平台,应用组件式蚁群算法来求解动态交 通信息诱导下的最优路径选择问题。实例表明,基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法是可行的、正确的和有效的。该方法易于理解和使用,具有很强的可重用性和可扩展性,为求解各类优化问题提供了可持续发展的框架。 关键词:动态交通仿真;组件式蚁群算法;最优路径选择中图分类号:U 491 1 文献标志码:A 文章编号:1001 3695(2010)05 1662 03 do:i 10.3969/.j i ssn .1001 3695.2010.05.014 Shortest path se l ecti on approach based on dyna m i c traffic si m u l ati on m odels YU Y an fang 1,2,LU Jun 2 (1.Quzh ou Rad i o &TV Un i versit y,Quzh ou Zheji ang 324000,C hina;2.C oll ege of Co mpu te rs ,N ationa l University of De fense T ec hnology , Chang sha 410073,Ch i na ) Abstract :Constructed dynam ic traffic sm i u l ati on s ystem by usi ng the dynam ic traffic m odel I NTEGRATI ON.Tack l ed the s hortest pat h sel ection w it h dynam ic traffic i n f or m ati on by t he component based ant colony optm i i zati on .The sm i u l ati on exa m ple s uggests that t he shortest path selecti on approach based on dyna m ic traffic sm i u lati on m odel s i s feasi ble ,correct and effecti ve .This proposed approach is very easy to understand and use ,it has the robust reusage and expansi b ility ;i ndeed provi de an excel lent fra m ework that can continuall y m i prove f or solvi ng d ifferent optm i izati on proble m s .Key words :dyna m ic traffic sm i u lati on ;co m ponent based ant col ony algorith m (C ACA);shortest path selection 随着机动车拥有量急剧增长而带来的交通拥堵、交通事故增多和环境污染加剧等交通问题,越来越成为影响城市正常功能发挥和城市可持续发展的重大难题。事实和经验证明,城市交通拥堵等问题仅仅依靠交通基础设施的建设是不能完全解决的。造成城市交通拥堵等问题的原因不仅是交通供给不能满足交通需求所产生的供需矛盾,而且现有交通系统的运行效率未得到充分利用,由交通网络效率浪费带来的交通问题同样严重。目前,对交通信息条件下的路径选择行为的研究主要基于意向调查和模拟仿真等方法。这些研究多局限于不同交通信息措施对驾驶员路径选择决策本身影响的研究,或通过虚拟路网简单研究交通信息下路径选择对路网运行状况的影响,而较少结合实际交通网络分析交通信息下路径选择对整个路网运行状态的影响,从而对信息策略与实施措施的制定和决策过程提供不了紧密联系实际路网交通状况的理论与技术支撑。鉴于上述背景,提出了一种基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法。 应用蚁群算法(ant co lony algor i th m,A CA )求解交通优化问题是近年来研究的新方向[1]。蚁群算法[2]是一种源于自然界中生物世界的新的仿生类随机型搜索算法,通过其内在的搜索机制,已在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效。蚁群算法已经在求解旅行商问题[3]、二次分配问题[4]和车间作业调度问题[5]中取得了非常理想的结果。同时,为了克服基 本蚁群算法的不足,人们对其进行了各种改进,以期提高搜索效率,避免过早停滞。其中主要有D origo 等人[6]提出的An t Q Syste m 、Stutzle 等人[7]提出的MM AS 和G a m bardell a 等人[8]提出的HA S 等。尽管蚁群算法在相当广阔的领域内均取得了很大的成功,但现有方法仅从蚁群算法的基本结构出发设计软件,很难用来求解不同种类的问题。研究者还经常需要尝试使用不同的状态转移规则、信息素更新及参数调整策略来改进算法性能。如果没有一个好的软件结构实现关注分离,任何小的变化都有可能影响到整个软件结构,给算法的调整带来困难。鉴于此,提出了一种组件式蚁群算法(CACA )。为了提高算法的可理解性、可重用性和可扩展性,CACA 强调以接口为中心的设计理念,在结构上直接反映蚁群的本质思想和关键概念,最大程度降低与问题的相关性。 仿真优化方法研究的是基于仿真的目标优化问题,基于模型仿真给出的输出量通过优化算法得到最佳的优化结果。由于实际交通系统的复杂性及其本身的随机性,最短路径的合理规划问题需要使用仿真优化方法来解决。本文研究的总体思路如图1所示。 1 动态交通仿真模型 本章主要研究了动态交通仿真模型的构建与标定方法,搭建了实例动态交通仿真平台。动态交通仿真的基本原理是:对 第27卷第5期2010年5月 计算机应用研究Application R esearc h of C o m puters V o.l 27N o .5 M ay 2010 第30卷第6期2000年11月 东南大学学报( 自然科学版) JO URNAL OF S OU THEAS T UNIVERSITY (Natural Science Edition) Vol 130No 16 Nov.2000 基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型X 杨新苗 王 炜 马文腾 (东南大学交通学院,南京210096) (清华大学,北京100084) 摘 要 公交乘客出行路径选择模型是公交乘客信息系统的关键技术.本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合地理信息系统(G IS)的特点,提出了以换乘次数最少为首要目标、出行距离最短为第二目标的基于GIS 的公交乘客出行路径选择模型.为提高路径搜索效率,模型中提出了GI S 方向估价函数的概念.在南京市实际公交网络上的试算结果表明该模型实用、高效. 关键词 出行路径选择模型;乘客信息系统;公共交通;地理信息系统分类号 U121 X 国家自然科学基金资助项目(59838310). 收稿日期:2000-02-28. 第一作者:男,1974年生,博士研究生. 公交乘客出行路径选择模型的研究对于公交乘客信息系统的研究和开发有着重要的意义.乘客信息系统是智能交通系统中的重要组成部分.乘客信息系统中以提供公交信息为主的部分称为公交乘客信息系统.公交乘客信息系统最重要的一个功能是在乘客给出起迄点后,自动生成最优的出行路径方案供乘客选择.搜索与生成最优出行路径的理论模型就是公交乘客出行路径选择模型.公交乘客出行路径选择模型研究的实质是寻找乘客的出行在公交网或道路网上分布的规律.研究和建立更接近现实的模型,有利于得到更合理的公交客流分配结果.国内对乘客出行心理的研究较少,现有的出行路径选择模型多为基于/出行距离最短0或/出行耗时最少0的最短路模型,但实际的调查却表明/换乘次数0是大部分公交乘客在选择出行路径时首要考虑的因素.而且现有的模型基本上是在道路网上进行的,道路网上的最优路径,不一定是公交网上可行的路径.本文通过对公交乘客出行心理的研究,结合GIS(地理信息系统)的特点,提出了以/换乘次数最少0为首要目标、/出行距离最短0为第二目标的公交乘客出行路径选择模型,并且在南京市公交网络上进行了试算. 1 公交乘客出行心理研究 通过对公交乘客的出行心理、行为进行调查研究,确定模型的优化目标和约束条件.公交乘客选择出行路径的决策过程主要受到以下3个因素的作用:/换乘次数0、/出行距离0和/出行耗时0.换乘次数是指乘客在完成一次出行过程中所换乘的次数.出行距离分为车上距离和车外距离两部分.车外距离是乘客为乘车而步行的距离,它包括从起点到上车站台的距离、换乘距离以及下车后到目的地的距离.出行耗时同样也包括车上和车外两部分,只不过乘客的车外耗时还包括在站台上的等车时间.1999年在南京市的8个主要公交站点进行了一次公交乘1、公交线网优化
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数学建模最优路径设计
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基于GIS的公交乘客出行路径选择模型