"国防科技大学的郭勇、陈顼颢、易伟团队在2007年全国大学生数学建模竞赛中荣获一等奖，他们的研究主要关注如何在城市公交系统中为乘客选择最佳公交路线。该研究不仅考虑了换乘次数最少这一传统目标，还深入分析了乘客出行的心理因素，包括出行时间、费用以及步行时间等。他们提出了一种侧重不同指标组合的优化模型，并利用基于优先队列的广度扩展算法来高效求解。此外，他们还注意到在模型中考虑短距离步行转车的现象，并对算法进行了相应优化。在问题三中，他们引入了“步行距离的心理承受上限”来限制步行方式，并提出提供多线路方案的查询系统改进建议。"
本文主要涉及的知识点：
1. **数学建模**：数学建模是一种运用数学语言和方法，通过抽象、简化现实问题来解决问题的技术。在公交线路选择问题中，团队构建了优化模型来解决乘客的最佳出行路径。
2. **公交路线选择问题**：这是城市交通领域的一个经典问题，旨在找到乘客从起点到终点的最优路径，考虑因素包括换乘次数、出行时间和费用。
3. **乘客出行心理**：研究分析了乘客在选择公交路线时的心理因素，如偏好少换乘、快速到达目的地以及节省费用等，这些因素影响了模型的构建。
4. **优化目标**：模型设定了多个优化目标，包括最少换乘次数、最短出行时间和最低费用，这些目标可以按优先级组合。
5. **图论应用**：公交网络可以抽象为图，基于图论的优化模型有助于找出最优路径。模型的节点代表公交站点，边代表公交线路。
6. **优先队列与广度优先搜索**：团队采用了基于优先队列的广度优先搜索算法，这种算法在寻找最短路径时效率高，适合处理动态变化的公交线路问题。
7. **步行时间与同名站点**：研究指出步行时间和经过同名站点等细节因素在建模中不容忽视，它们可能影响乘客的决策。
8. **步行距离的心理承受上限**：为限制步行方式，引入了乘客可接受的最大步行距离，以更准确反映实际行为。
9. **多线路方案**：除了提供最佳线路外，研究还建议查询系统应能给出多条备选路线，以应对最佳线路的拥堵情况，增加了乘客的选择多样性。
10. **算法优化**：随着模型复杂性的增加，需要改进算法以提高计算效率，例如采用双向搜索来提升寻找多线路方案的速度。
关键词：出行心理、换乘次数、优先队列、心理承受上限、多线路方案。
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