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欧洲运输：欧洲运输44（2010）：41-56
一种基于需求的中小城镇公交网络规划方法
塞尔瓦托阿莫罗索，马可米格利奥尔
马里奥卡塔拉诺, 法比奥加拉提托
巴勒莫交通大学运输工程系，意大利维尔勒德勒尔，帕尔科，伊迪莫科8, 90133，巴勒莫
摘要
本研究旨在开发一种基于需求的中小城市公交网络设计方法。所提出的建模工具采用多代理目标函数，其评估不同利益相关者的背景下的性能：旅行者（汽车和公共汽车用户）的剩余；公共汽车服务提供商的收入和运营成本。这种方法应用于现有的公交网络，服务特拉帕尼，这是一个中等城镇在意大利南部（西西里岛），有100000居民。基于总线的公共交通系统仅吸引了特拉帕尼内大约5%的乘客出行（来源：国家统计研究所，2005）。本文报告了分析所提出的多智能体建模工具在两个规划场景中的应用：第一个是短期的，其特征是预算约束（驾驶员和车辆可用性的轻微变化）和第二个长期在N的新投资。电子战巴士，以改善服务和增加赞助。在这两种情况下，考虑了近期由地方政府发起的停车场收费政策的影响。
优化过程的决策变量是路线、服务频率和每个总线的容量。利用随机效用模型预测了特拉帕尼中TRIPS的模式选择，并利用公共交通工具普德尔（确定性用户均衡）分配算法和超路径网络负载算法对出行需求供给均衡进行了求解。RT。
优化程序导致了更有效的总线网络，其特征在于总线频率的增加和减少旅行时间的更好性能，特别是在早晨的“老城”的行程中。此外，提供了更高数量的起始目的地对，而牺牲了内部更频繁和外部不太频繁的服务之间的交换的需要。这意味着从一条公交线路到另一条公交线路的转移数量显著增加。
关键词：城市公共交通；公交线网设计；停车收费；模式选择仿真。
- Corresponding authors: S. Amoroso (amoroso@unipa.it), M. Migliore (migliore@ditra.unipa.it), M. Catalano (catalano@ditra.unipa.it), F. Galatioto (galatioto@ditra.unipa.it)
欧洲运输：欧洲运输44（2010）：41-56
1。简介
本文侧重于规划方法的规划公共交通服务的一个中小城镇，以需求管理策略，如停车场收费。所提出的方法被应用到城市的特拉帕尼，意大利镇（西西里岛），有100000居民。市中心的布局可以被描述为“漏斗形”（见图1），其中“旧城”和“法尔代拉”区是主要商业区。该镇在上午（7:30—830）和下午（17:30—1930）高峰时段遭遇严重的交通拥堵，这是由于停车位不足造成的。最近，为了解决这一问题，市议会采取了停车场收费计划，旨在增加短逗留用户的停车面积的可用性，并说服乘客使用更偏远的停车场或ILIO提供的停车场设施（见图1）。
图1:特拉帕尼的中心
现有的公共交通系统在距离和时间上都长，服务频率低的公交线路意味着缺乏竞争；事实上，只有5%的特拉帕尼内通勤出行由公共汽车提供（见表1和2）。
本文在第2节中介绍了公交网络设计的技术现状，其次是建模框架的第3部分的描述；第4节涉及模式选择行为建模；第5节突出了作为初始设计输入的总线网络的特性。第6节给出了对结果的分析以及一些评论，最后在第7节中得出结论。
表1显示了相对于郊区和外部线路的相对平均速度和中心区域的服务特性。
表2清楚地显示了公共汽车作为通勤模式的不受欢迎。这是由于服务频率和运行
速度的低值。
欧洲运输：欧洲运输44（2010）：41-5
表1：特拉帕尼目前的公共交通服务。
|
Bus lines |
Number |
Total |
Total |
Average |
Average |
Average |
Headway |
|
of lines |
number of |
Length |
Length |
running |
speed |
(min.) |
|
|
buses |
(km) |
(km) |
time |
(km/h) |
|||
|
(min.) |
|||||||
|
“Old Town” |
2 |
3 |
10 |
5 |
29 |
10.2 |
22 |
|
Suburban |
8 |
16 |
106 |
13.2 |
120 |
13.1 |
38 |
|
External* |
2 |
4 |
98 |
49.1 |
117 |
25.1 |
58 |
注：*特拉帕尼连接到一些附近的农村地区。
表2：特拉帕尼（7:30—8:30m）的通勤出行分配方式。
|
Mode |
(%) |
|
|
Bus |
5.5 |
|
|
Car |
65.9 |
|
|
Motorbike |
8.2 |
|
|
Other |
20.4 |
|
|
Total |
100.00 |
|
|
Source: National Institute of Statistics, 2005. |
本文提出了一个分析框架，以解决所面临的问题，巴士服务供应商在特拉帕尼。
2。背景
公交网络设计问题通常被表述为具有离散变量和连续变量以及相关约束的非线性优化问题。最有效的解决方案采用启发式方法，下面给出了这方面的证据。
赛德和以色列（1993）采用了基于数学规划的公交网络设计方法，作为第一步，创建了一组可行的路线，以将每个节点连接到所有其他节点。接着，设计过程通过求解集合覆盖问题来确定路径子集的最小数目，并通过多目标分析搜索最优子集。
巴哈和马马萨尼（1995）使用了人工智能启发式算法，该算法选择给定数量的高需求的原始目的地对，并设计了一个起始网络框架，以通过最短路径连接这些O-D对。这种初始网络是根据性能度量和成本之间权衡的节点选择策略逐步扩展的。
拉米雷斯和西维拉特（1996）提出了一种基于GIS应用的路由网络设计方法。这为每个可能的路由分配阻抗因子，并选择最小化阻抗的路由集合。
帕特奈克等。（1998）描述了一种利用遗传算法来确定最优路由和服务频率的方法。特别地，他们实施了两步程序：首先，生成一组可行路线，然后使用遗传算法来选择最优路线配置。
欧洲运输：欧洲运输44（2010）：41-56
苏霍多和科什i（1999）解决了设计公交路线和频率的问题，除了考虑传统的方面，如最小的频率和车队规模约束、私家车用户成本、过境乘客拥挤、转接，还考虑了规划问题。时间和不便。
别利等人。（2002）说明了利用遗传算法设计公交网络的另一种方法。他们提出了一种模型，在遗传算法的每次迭代中，对当前组的派生解决方案（可行网络）的每个网络执行需求分配，并基于分配结果计算性能指标。
卡雷斯和哥里（2002）开发了一个由两个阶段组成的公交网络设计模型。首先，通过基于流量集中的启发式程序构建公交网络，在第二阶段确定主干线和馈线。
严和陈（2002）采用了一种网络设计方法（路线和时间表），通过两个时空网络的构建，优化了公共汽车服务供应和旅行者需求之间的关系，这两个时空网络考虑了车队和客流网络。
李和维奇（2005）开发了一种迭代设计策略，该优化策略优化了包括连接所有起始目的地对的最短路线的起始网络。通过考虑模式选择行为，此过程消除了效率较低的路由。
蒙特拉和加洛（2002）提出了一种基于分析师之间反复交互的方法，该方法根据乘客占用因素和需求供给比率的变化对路线进行修正，并采用自动程序来优化公交线路FrQuice。尼斯此外，他们假定固定的公共交通需求，并允许服务提供商的成本和用户的成本之间的权衡。
本文所描述的研究受到蒙特拉和加洛的启发，但通过明确考虑到通勤模式的选择而提出了一些附加的特征，因此采用了由旅行者（汽车和公共汽车用户）感知效用作为WEL的多智能体目标函数。L作为公交运营商的收入和运营成本在优化中使用的性能指标。
下一节详细介绍了所提出的建模框架。
3。建模框架
为了设计未来的特拉帕尼总线网络，将多智能体目标函数定义为：
|
Arg max sum;TPBus sdot; DoBusminus;d (R, F ) minus; CBus sdot; sum;Fj |
sdot;L j (R) sum;beta;Cminus;1 sdot; Sominus;lt; 全文共13540字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[16375]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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