综合公交系统线网布局优化模型与智能算法研究

"这篇论文研究了多式综合公交系统线网布局优化模型及仿真的问题，结合了各式公交的适应性和服务阈值，考虑出行者的时间价值敏感性，提出了一种双层优化模型，其中上层是0-1数学规划模型，下层是用户平衡分配模型。通过改进的IOA（智能优化算法）进行求解，解决了传统单式线网优化的问题，提高了优化效率。仿真结果显示，需求多样性决定了线网的多元性和层次性，优化应考虑时间价值特性以提高系统的连续性能。此外，改进的IOA在大规模搜索空间中找到了接近最优的解决方案，提升了计算效率。该研究涉及的关键词包括综合公交系统、时间价值、布局优化、双层规划模型、智能优化算法、用户平衡分配模型以及0-1数学规划模型。" 在多式综合公交系统中，为了更好地满足乘客的需求并提高公交网络的效率，本研究构建了一个创新的线网布局优化模型。这个模型由两部分组成：上层的0-1数学规划模型用于全局决策，它考虑了公交线路的开设与否，以达到最优化的目标；下层的用户平衡分配模型则负责模拟乘客的选择行为，确保乘客分布与服务设施之间达到平衡。这种双层结构克服了传统单模式线网优化方法的局限性，使得优化过程更加层次分明，提升了求解速度。 论文特别强调了出行者的时间价值敏感性，即不同的出行目的可能导致乘客对时间的估值不同。因此，在优化线网布局时，必须考虑这一因素，以适应多样性的需求。这有助于提升公交系统的速度和服务连续性，使公交网络更加灵活，更好地服务于各种出行目的。 在解决这个复杂优化问题时，研究采用了改进的IOA（智能优化算法）。IOA是一种高效的求解工具，尤其适用于处理大规模的搜索空间。在多式综合公交系统的线网布局优化问题中，改进的IOA能够快速有效地找到接近最优的线网布局方案，显著提高了计算效率，降低了计算成本。 这项研究为城市公交系统的规划和优化提供了理论支持和实用工具，对于提升公共交通服务质量和效率，以及应对日益复杂的出行需求具有重要意义。通过将理论模型与实际运算相结合，该工作为未来的公交系统设计和管理提供了新的思路和方法。