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核心概念
本研究提出一個聯合優化模型，同時優化多條軌道交通線路的停靠站序、班次和車隊規模，以最小化乘客總旅行時間為目標，並考慮感知班次和乘客流量分配。
摘要
本研究提出了一個聯合優化模型，同時優化多條城市軌道交通線路的停靠站序、班次和車隊規模。模型目標是最小化乘客總旅行時間，包括乘車時間、等待時間和換乘時間。
模型採用目的地標記的多商品網絡流模型(MCNF)，可以更有效地解決大規模問題。模型允許靈活的線路模式選擇，不依賴於預定義的候選集，並同時考慮多種運營策略，如快車/慢車服務、短線運營和空駛。
模型評估乘客感知的班次，並根據此分配乘客流量。同時允許乘客在不同方向的線路之間進行換乘。
該MILP模型在芝加哥城市規模的地鐵線網上進行了演示，在數小時內獲得了近最優解。與單線優化相比，總加權旅行時間分別減少了0.61%和4.13%。
該模型為交通運營機構提供了一個有效的工具，可以全面優化服務設計和資源配置，在不增加運營成本的情況下提高服務質量和資源利用率。
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arxiv.org
Joint Optimization of Pattern, Headway, and Fleet Size of Multiple Urban Transit Lines with Perceived Headway Consideration and Passenger Flow Allocation
統計資料
乘客總旅行時間減少37.89小時/小時。
等待時間減少2.21%。
大部分換乘被消除。
引述
無
深入探究
如何將本模型擴展到更大規模的城市軌道交通網絡?
要將本模型擴展到更大規模的城市軌道交通網絡，可以考慮以下幾個方面：
增強計算能力：隨著網絡規模的擴大，模型的計算需求也會增加。因此，使用更高效的計算資源，如高性能計算集群或雲計算平台，可以顯著提高求解速度。
改進數據處理：對於大規模網絡，數據的收集和處理至關重要。可以利用大數據技術來收集和分析乘客流量、運行時間和其他相關數據，以便更準確地反映實際情況。
模塊化設計：將模型分解為多個模塊，每個模塊專注於特定的功能（如模式設計、車輛調度、乘客流量分配等），這樣可以更靈活地處理不同的網絡結構和需求。
多層次優化：在更大規模的網絡中，可以考慮多層次的優化策略，首先在區域層面進行優化，然後再整合到整體網絡中，以提高整體效率。
考慮多種運營策略：在擴展模型時，應考慮不同的運營策略，如短途服務、快車/慢車服務等，以適應不同的需求和運營環境。
如何在模型中考慮乘客需求的彈性和動態變化?
在模型中考慮乘客需求的彈性和動態變化，可以採取以下方法：
需求預測模型：利用歷史數據和機器學習技術來預測乘客需求的變化，這樣可以根據預測結果調整運營策略。
動態調整機制：設計一個動態調整機制，根據實時數據（如乘客流量、交通狀況等）來調整列車的班次和運行模式，以應對需求的波動。
彈性票價策略：引入彈性票價策略，根據需求高峰和低谷調整票價，從而引導乘客在不同時間段選擇出行，平衡需求。
多模式整合：考慮與其他交通模式（如巴士、共享單車等）的整合，提供多樣化的出行選擇，以滿足不同乘客的需求。
乘客反饋機制：建立乘客反饋機制，收集乘客對服務的意見和建議，根據反饋調整服務設計，以提高乘客滿意度。
本模型如何與自動駕駛共享出行服務的整合設計相結合?
本模型可以通過以下方式與自動駕駛共享出行服務的整合設計相結合：
數據共享平台：建立一個數據共享平台，將城市軌道交通的運行數據與自動駕駛共享出行服務的數據進行整合，實現信息的互通有無。
聯合調度系統：設計一個聯合調度系統，根據實時需求和交通狀況，協調城市軌道交通和自動駕駛共享出行服務的運行，以提高整體運輸效率。
多模式出行選擇：在模型中考慮自動駕駛共享出行服務作為補充交通模式，提供乘客多樣化的出行選擇，特別是在城市邊緣或交通不便的地區。
智能路徑規劃：利用智能算法為乘客提供最佳的出行路徑，結合城市軌道交通和自動駕駛共享出行服務，實現無縫轉乘。
政策支持與合作：促進政府和交通運營商之間的合作，制定支持自動駕駛共享出行服務的政策，並在城市規劃中考慮其與公共交通的整合。
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