基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法技术

本发明专利技术属于城市公共交通系统技术领域，具体为基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，包括步骤1：首先计算乘客出行成本，并将其作为出行阻抗添加到网络中；步骤2：然后依据出行阻抗对乘客选择出行路径的概率进行计算从而获得不同路段的客流需求，将出行阻抗及客流需求和公共交通的客运能力作为权值添加到网络之中并依据权值改进网络全局效率的计算方式；步骤3：最后以网络全局效率为目标函数建立公共交通网络优化模型并以将蚁群算法改进用于求解，其设计合理，提高城市公共交通效率，最终缓解城市公交线路布局不合理、公交系统运行效率低的问题。公交系统运行效率低的问题。公交系统运行效率低的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法


[0001]本专利技术涉及城市公共交通系统
，具体为基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法。

技术介绍

[0002]随着中国经济的快速发展，城市的规模也越来越大。目前，我国城市交通的发展滞后于城市经济的发展。因此，城市化进程中出现了一系列交通问题，如出行高峰期交通拥堵严重、交通事故频发、停车难等。城市公共交通具有载客量大、出行成本低、覆盖面广等优点，是居民出行的主要方式。同时，公共交通系统的发展有效缓解了交通拥堵等交通问题，因此发展城市公共交通和鼓励绿色公共交通成为城市交通的主要发展目标。城市轨道交通和常规交通是城市公共交通系统的重要组成部分，布局的合理性对城市交通起着至关重要的作用。由于我国城市轨道交通建设起步较晚，发展时间较短，该市未能形成合理的公共交通体系。网络布局存在诸多问题，其中最重要的问题之一是公交线路无法优势互补，存在恶性竞争，导致公交系统整体效率低下。
[0003]随着计算机技术的飞速发展，复杂网络理论可以应用于交通领域。根据复杂网络理论可以科学、全面地描述公共交通网络的水平，也可以客观地反映公交线路网络中各个线路和站点的连接情况。早在2000年，已有学者开展了复杂网络在交通网络中的应用研究。在文献中，该研究对世界航空网络进行建模并分析了网络拓扑结构。最后，研究发现航空网络拓扑具有无标度特性。复杂网络理论在公共交通系统中的应用的典型研究是参考文献，该研究对波兰22个城市的公共交通网络进行建模，系统地分析了网络拓扑的统计特征，最后发现不同城市的网络度分布并不相同，有的服从指数分布，有的服从幂律分布。
[0004]由于公共交通系统复杂，无权网络无法展示真正的公共交通系统，许多学者对公共交通网络的赋权进行了研究。杨吉凯等人用断面客流对公共交通网络进行加权，并分析了加权网络的鲁棒性，得出了加权的抗毁性度量指标可以更好地描述网络鲁棒性的研究结论。路庆昌等人使用乘客出行时间和客流量分别作为轨道交通网络的权重，研究结果表明，轨道交通网络中时间权重高、客流集中的站点出现故障，会造成用户平均出行时间的较大损失。周杨雅枝使用PTEW加权方法为公共交通网络分配权重，引入BPR函数来反映公共出行时间成本，并使用PTEW加权计算各路段的交通阻抗，最后作者以阻抗和通过时间作为权重。Cats O等人将公交线路中的客流量作为连边的权重，基于局部连边减少导致的网络流量分布，研究结果表明了关键连边的重要性。
[0005]在公交线网优化方面，丁建勋等人建立了公交线网优化模型，以公交站点直接可达性为基础，实现公交站点优化和公交线路优化的双重目标，并通过最短路径算法对公交线网进行优化。鲁寒宇等人在线路布局中考虑了出行行为的影响，在优化公交线路和发车间隔的同时，基于轨道交通线路和公交线路的空间拓扑结构，建立了双层优化模型。王非基于公交和地铁刷卡数据构建公交
‑
地铁加权复合网络，基于节点间的效率以提高网络效率为优化目标，以增加和删除站点为优化方法，对网络进行了优化。郝亚兰提出了多模式公交
线网分层优化的思想，干线网络的优化目标是减少出行的负面影响，支线网络的优化目标是增加路线网络的覆盖率，最后采用蚁群算法实现网络优化。
[0006]到目前为止，大多数现有的研究都考虑了单一因素，如断面客流、出行时间或阻抗，以赋予网络权重，但仅考虑单一因素无法反映真实的网络运行状态；现有研究在选择公交线网优化目标时缺乏对整体网络的考虑，或实现了网络整体效率的优化，但忽略了公交线路方向的影响，在考虑公交线路变化的同时，应优化公交线网的整体效率。本文提出了一种新的公交网络优化方法，该方法基于乘客出行阻抗确定乘客出行路径选择概率，并根据乘客出行阻抗、出行路径选择概率和乘客需求对网络进行加权，改进了公交网络效率的计算方法，以提高网络效率为目标函数建立公交网络优化模型，最后用蚁群算法求解，以提高城市公共交通效率，最终缓解城市公交线路布局不合理、公交系统运行效率低的问题。

技术实现思路

[0007]本部分的目的在于概述本专利技术的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0008]鉴于现有城市公共交通网络优化研究方法中存在的问题，提出了本专利技术。
[0009]因此，本专利技术的目的是提供基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，能够实现提高城市公共交通效率，最终缓解城市公交线路布局不合理、公交系统运行效率低的问题。
[0010]为解决上述技术问题，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了如下技术方案：
[0011]基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其包括如下步骤：
[0012]步骤1：首先计算乘客出行成本，并将其作为出行阻抗添加到网络中；
[0013]步骤2：然后依据出行阻抗对乘客选择出行路径的概率进行计算从而获得不同路段的客流需求，将出行阻抗及客流需求和公共交通的客运能力作为权值添加到网络之中并依据权值改进网络全局效率的计算方式；
[0014]步骤3：最后以网络全局效率为目标函数建立公共交通网络优化模型并以将蚁群算法改进用于求解。
[0015]作为本专利技术所述的基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法的一种优选方案，其中：所述步骤1利用广义成本综合考虑公交出行从始发地到目的地的各种主要因素的阻抗，广义出行成本可表示为：
[0016]综合出行成本＝候车时间+乘车时间+换乘时间
[0017]乘客在站点的候车时间x
a
是一个不确定的数值，该时间主要与乘客换乘次数与车辆到站车头时距概率分布有关，当乘客选择的路线无需换乘时，若线路a车辆到站服从均匀分布，则候车时间最大为线路a车辆车头时距h
a
，最小为0，候车时间的概率密度分布函数为：
[0018][0019]候车时间x
a
的分布函数为：
[0020][0021]当乘客换乘次数为1时，假设乘客乘坐线路a后换乘线路b，线路a和线路b的候车时间分别为x
a
和x
b
，车头时距分别为h
a
和h
b
(h
b
＞h
a
)，设总候车时长为z，则z＝x
a
+x
b
，假设线路a和线路b均为均匀到达分布，候车时间x
a
和x
b
的概率密度函数可以分别表示为：
[0022][0023][0024]依据卷积公式可得，候车总时间z的概率密度函数为：
[0025][0026]z取值不同概率密度函数也不同，x
a
应满足：0≤x
a
≤h
a
，z
‑
h
b
≤x
a
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：首先计算乘客出行成本，并将其作为出行阻抗添加到网络中；步骤2：然后依据出行阻抗对乘客选择出行路径的概率进行计算从而获得不同路段的客流需求，将出行阻抗及客流需求和公共交通的客运能力作为权值添加到网络之中并依据权值改进网络全局效率的计算方式；步骤3：最后以网络全局效率为目标函数建立公共交通网络优化模型并以将蚁群算法改进用于求解。2.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其特征在于：所述步骤1利用广义成本综合考虑公交出行从始发地到目的地的各种主要因素的阻抗，广义出行成本可表示为：综合出行成本＝候车时间+乘车时间+换乘时间乘客在站点的候车时间x
a
是一个不确定的数值，该时间主要与乘客换乘次数与车辆到站车头时距概率分布有关，当乘客选择的路线无需换乘时，若线路a车辆到站服从均匀分布，则候车时间最大为线路a车辆车头时距h
a
，最小为0，候车时间的概率密度分布函数为：候车时间x
a
的分布函数为：当乘客换乘次数为1时，假设乘客乘坐线路a后换乘线路b，线路a和线路b的候车时间分别为x
a
和x
b
，车头时距分别为h
a
和h
b
(h
b
＞h
a
)，设总候车时长为z，则z＝x
a
+x
b
，假设线路a和线路b均为均匀到达分布，候车时间x
a
和x
b
的概率密度函数可以分别表示为：的概率密度函数可以分别表示为：依据卷积公式可得，候车总时间z的概率密度函数为：z取值不同概率密度函数也不同，x
a
应满足：0≤x
a
≤h
a
，z
‑
h
b
≤x
a
≤z，在xOz平面上可以根据阴影部分f
z
(z)可以根据z的取值分为三部分：求积分后f
z
(z)计算公式为：
当乘客换乘次数为2时，可以先计算前两条线路候车时间概率密度函数，在依据卷积公式计算候车总时间概率密度函数。3.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其特征在于：所述步骤2中乘客的乘车时间主要为车辆行驶时间，当公共交通线路为轨道交通时，列车与其他社会车辆分离，互不影响，道路环境不影响车辆运行，此时车辆的行驶速度等于设计行驶车速v
s
，交叉口延误为0；常规公交车辆在行驶时与社会车辆混行，行驶速度会受到道路环境的影响，假设α为该路段拥挤系数，道路畅通时为1，交叉口延误与社会车辆相同，常规公交车辆的行驶速度可以表示为α
·
v
s
；对于轨道交通，相邻节点间的列车行驶时间为：其中：d
od
——节点o至节点d路段长度，单位：km；v
s
——公共交通车辆行驶速度，单位：km/h；T——轨道交通车辆停靠时间，单位：h；——节点o至节点d线路l车辆的行驶时间，单位：h。对于常规公交，相邻节点间的车辆行驶时间为：其中：α
od
——节点o至节点d路段拥挤系数；——节点o线路l车辆停靠时间，单位：h；——节点o至节点d线路l车辆的行驶时间，单位：h。将节点间车辆行驶时间、节点延误及交叉口延误相加即为相邻节点间连边阻抗：其中：Z
o
——节点o和节点d连边的阻抗；β——类别参数，若连边属于轨道交通则为1，其他为0；λ——类别参数，若连边属于常规公交则为1，其他为0；m——节点o和节点d连边经过的交叉口数量。换乘时间可以分为同站换乘时间和异站换乘时间，同站换乘时间即为换乘线路的候车时间，异站换乘时间除了换乘线路的候车时间外还包括站间步行时间。同站换乘连边阻抗为：其中：μ1——换乘惩罚系数，若无同站换乘则为0；——同站换乘连边阻抗。异站换乘连边阻抗为：
其中：μ2——异站换乘惩罚系数，若无异站换乘则为0；v——步行速度；——异站换乘连边阻抗。最终，从节点o至节点d的出行阻抗可以表示为：4.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其特征在于：由于在构建复合网络模型的过程中停靠站点间有多条线路通过时仅视作节点间有一条连边，为体现连边的区别，需要对复合网络进行赋权；公共交通网络中共存在三类连边，常规公交网络中站点间的连边、轨道交通网络中站点间的连边和人为添加的换乘连边；公交复合网络连边权值定义如下。(1)轨道交通连边将轨道交通连边的权值定义为节点间阻抗与轨道交通客运饱和度的比值，权值随节点间阻抗升高而升高，随饱和度升高而降低。轨道交通站点i、j间连边的权值可以表示为：其中：n——通过站点i、j的轨道交通线路数目；——轨道交通线路a列车的客运能力，单位：人/天；——轨道交通线路a在站点i、j间的列车载客量，单位：人/天。(2)常规公交连边将常规公交连边的权值定义为节点间阻抗与常规公交客运饱和度的比值，权值随节点间阻抗升高而升高，随饱和度升高而降低。常规公交站点i、j间连边的权值可以表示为：其中：n——通过站点i、j的常规公交线路数目；——常规公交线路a车辆的客运能力，单位：人/天；——常规公交线路a在站点i、j间的车辆载客量，单位：人/天。(3)换乘连边换乘连边默认饱和度为1，故同站换乘连边的权值和异站换乘连边的权值可以分别表示为：示为：最后连边权值定义为：
5.根据权利要求1所述的基于复杂网络理论的城市公共交通网络优化研究方法，其特征在于：计算网络效率首先要计算网络节点间的最短路径，节点间传统的最短路径搜索算法为每经过一个节点距离加1，然后比较所有的距离，选择数值最小的一个作为最短路径，考虑到公共交通网络的实际情况，采用综合阻抗最小的方式寻找节点间最短路径；在真实的公共交通网络中，乘客...

【专利技术属性】
技术研发人员：林忠义，刘华胜，李津，赵淑芝，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：