基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划.docx

基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划.doc基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划
摘要:分析了城市轨道交通接运公交线网的功能,初步界定了车站影响区,,以运营者消耗和使用者消耗之獭和最小为公交线网优化目标函数,建立模箕型,最后介绍了使用遗传算法搜索最优路悉线的计算步骤.
关键词:轨道交通;接服运公交;遗传算法
 
未来大城市的客圃运交通系统一般会采用以下模式:以快速玄轨道交通为骨干,常规公交为主体,,全国约25座区域中氦心城市和省会城市都进行了不同程度的轨瘰道交通线网规划,但这些轨道交通规划还踢局限于轨道交通系统本身,缺乏公共交通囹对轨道交通的竞争-,为了构筑快速轨道‰交通与常规公交相互支撑的协作体系,形成成熟的城市公共交通系统,在完成轨道画交通线网规划工作后,方法[1].
1接运公交线网规划
接洳运公交(feederbus)是指以为莓轨道交通接运乘客为主要功能的公共汽车攴等公共交通方式,与轨道线网共同组成轨捎道-接运公交系统,又是常规地面公交系浞统的一部分(如图1所示)[2].

1)逐条选取法即每次在备选接运站点通集{N}中选出一个接运站点,在该站点芙上搜索出一条最优(接运效率最大)的接喏运公交路线,然后调整轨道交通路线上的睇客流量,进行下一条接运路线的选取直至碑没有可行的接运站点或没有可行的接运公杷交路线,每次所选中的路线构成接运公交脬线网.
2)路线推荐法即在各个可行接运站点上分别搜索一条或几条最优接运路磊线作为推荐接运路线,由决策者根据实际惫情况酌情进行选取,.
文中采用第二种方法,辍在模型建立和求解过程中借鉴了模拟生物蛀进化过程与机制求解问题的遗传算法使得稹精度更高,搜索速度更快.
2轨道交通廒车站影响区离散化表示
轨道交通车站影响区可定义为轨道通过的重要客流集散枢纽点的影响范围,这部分的常规公交主要蕊用于接运轨道交通上下客流,也就是接运臼公交线网规划的地理范围,,车站直接吸引范围衫为车站两侧各750m以内;在线路终端钝是以车站为中心,的资料,对于大多数城市来说,步行去轨仄道交通车站的最适宜距离,在城市中心区为500~600m,在边缘区为800氮~1000m.
轨道交通车站影响区范觇围的界定,一般方法是在调研车站附近居椭民步行到公交站台和轨道交通站台的时间勘差异,建立模型,最后根据不同站点(换乘站和中间站)给出不同的影响面积[3鞣].一般来说与车站预测吸引客流量成正比向外辐射,同时结合车站所处地理位置耿和周边重要基础设施分布情况界定.
为艺了搜索影响区接运公交线网方案,遗传算渚法求解的轨道交通影响区是基于如下假设懂.
(1)该地区的接运公交线网全部服嫘务于一条轨道交通线路,当有两条或两条浙以上轨道线路时忽略其它的线路.(2)轨道交通车站上