公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 正文

軌道交通接運(yùn)公交線路改進(jìn)優(yōu)化設(shè)計

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了軌道交通接運(yùn)公交線路改進(jìn)優(yōu)化設(shè)計范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

軌道交通接運(yùn)公交線路改進(jìn)優(yōu)化設(shè)計

摘要:為了充分發(fā)揮城市軌道交通的服務(wù)功能,想要達(dá)到和常規(guī)公交間的最優(yōu)化接運(yùn)換乘。本文提出了一種實(shí)現(xiàn)軌道交通接運(yùn)公交線路改進(jìn)PSO算法優(yōu)化設(shè)計思路,以最大化接運(yùn)效率優(yōu)化接運(yùn)公交線路目標(biāo)函數(shù),在充分考慮線路長度和交通站點(diǎn)客流量、區(qū)段剩余通過量的情況下,建立改進(jìn)PSO模型結(jié)合算例。結(jié)果發(fā)現(xiàn)軌道交通接運(yùn)公交線路,可以實(shí)現(xiàn)最大化接運(yùn)效率,創(chuàng)造最大的社會及乘客效益,證實(shí)了本文提出改進(jìn)PSO模型的可用適用性,可以擴(kuò)大軌道交通客流量覆蓋范圍,綜合提升軌道交通整體吸引力。

關(guān)鍵詞:軌道交通;接運(yùn)公交;改進(jìn)PSO算法

城市公交系統(tǒng)包括了軌道交通、常規(guī)公交兩種,二者銜接可以實(shí)現(xiàn)換乘時空結(jié)合,擴(kuò)大常規(guī)公交的輻射吸引覆蓋范圍,并對中長運(yùn)輸距離情況下,充分發(fā)揮軌道交通具備的快速、大運(yùn)輸量、少量占地、低能耗優(yōu)勢。除此之外城市軌道交通的銜接交通方式、紓解道路系統(tǒng)的能力直接決定了集疏能力,如果未達(dá)到較強(qiáng)通達(dá)性,則無法提供優(yōu)化運(yùn)輸服務(wù)[1]。所以需要實(shí)現(xiàn)城市軌道交通接運(yùn)公交線路,二者之間功能合作共同發(fā)揮優(yōu)勢作用。但是我國目前在軌道交通接運(yùn)公交線路的優(yōu)化設(shè)計研究中,仍然更多的集中于理論層面研究,有學(xué)者認(rèn)為可以“逐條布設(shè)、優(yōu)化成網(wǎng)”,這種思路能夠有效解決二者接運(yùn)問題,但是如何能夠定量規(guī)劃接運(yùn)公交線路,提出可行接運(yùn)線路優(yōu)化方案提高效率[2-3],本文以達(dá)到接運(yùn)效率最大化為目標(biāo),提出一種建立改進(jìn)PSO算法的優(yōu)化設(shè)計模型。

1建立軌道交通接運(yùn)公交線路優(yōu)化模型

通過運(yùn)用離散化思路處理軌道交通接運(yùn)公交線路區(qū)域規(guī)劃,運(yùn)用柵格線對既定軌道接運(yùn)區(qū)域分割處理,獲得m×n個同等大小的方塊,在2個鄰近線相交點(diǎn)中,接運(yùn)公交沿公交路線(柵格線)垂直或水平運(yùn)動[4]。假定由左至右、由上至下的單向行駛接運(yùn)公交,那么公交行駛線路無論任何節(jié)點(diǎn)都只可以垂直或水平延伸,因此能夠定義離散化計算公交線路所用參數(shù)如下:本文設(shè)計了最大化接運(yùn)效率,設(shè)計目標(biāo)函數(shù)計算公式如下:在優(yōu)化過程中還應(yīng)當(dāng)考慮客流量、接運(yùn)路線長這兩個約束條件,一般情況下規(guī)定接運(yùn)公交路線總長在6~7km,且對接運(yùn)、路線效率要求較高,所以優(yōu)化搜索范圍排除接運(yùn)客流競爭區(qū)域,總結(jié)4個模型約束條件分別如下[5-6]:式中:i軌道站始發(fā)F接運(yùn)路線的效率用EFi表示;結(jié)點(diǎn)間距用W表示,軌道站點(diǎn)數(shù)用j表示,i、j之間剩余客流量用fij表示;i、j長度用lFiJ表示;軌道斷面j、i剩余客流量用fji表示。

2改進(jìn)粒子群算法求解

粒子群算法(PSO)在優(yōu)化問題中所得解均比喻搜索空間內(nèi)的一只“鳥”,叫作“粒子”,全部粒子均存在被優(yōu)化函數(shù)適應(yīng)值,不同粒子也有相應(yīng)決定飛翔距離、方向的速度,之后粒子便跟最最優(yōu)化粒子對解空間搜索。PSO初始化為隨機(jī)解,對該值不斷迭代優(yōu)化尋找最優(yōu)解。并在迭代過程中粒子能夠不斷跟蹤2個“極值”完成更新,這兩個極值其中一個是粒子本身尋找最優(yōu)解(Pbest),另外一個尋找整個種群所獲最優(yōu)解的全局極值(gbest),還可以選擇僅用其中部分粒子鄰居,這時的全部鄰居極值則為具備極值[7]。本文出于問題性質(zhì)提出改進(jìn)PSO算法求解,通過構(gòu)建1個2b維空間,相應(yīng)共有2b個接運(yùn)公交站點(diǎn)線路優(yōu)化布設(shè),對應(yīng)兩維布設(shè)公交站點(diǎn)線路,用編號k表示所處接運(yùn)的公交線路,用r表示k行駛中的次序,對應(yīng)粒子的2b維X向量劃分2個b維向量,每一條接運(yùn)公交線路的編號表示為Xk,每一個接運(yùn)公交站點(diǎn)的線路次序用Xr表示。V表示粒子速度向量值,對應(yīng)Xk、Xr,運(yùn)用該方法能夠保證每個接運(yùn)公交站點(diǎn),都可以連接每條相應(yīng)的接運(yùn)路線,且能夠限制一個站點(diǎn)只能連接一條路線,這樣可以很大程度上減少PSO算法的解可行過程計算總量。盡管運(yùn)用該方法有較高維數(shù),但是運(yùn)用該改進(jìn)PSO算法能夠?qū)崿F(xiàn)多維尋優(yōu)[8]。

3算例分析

為簡化算例,我們假設(shè):乘客的目的地集中于某一節(jié)點(diǎn),各節(jié)點(diǎn)都具有相同的雙向客流量,客流量也均滿足軌道站所具備的客流約束,忽略軌道站進(jìn)入規(guī)劃區(qū)域的步行長度。在粒子群算法中,需要設(shè)定的參數(shù)不多,而各主要參數(shù)有如下設(shè)置規(guī)則:種群個數(shù)一般取20到40之間,不過對于比較難的問題或者特定類別的問題,粒子數(shù)可以取到100或200。速度上下限決定粒子在一個循環(huán)中最大的移動距離,通常設(shè)定為粒子的范圍寬度,而粒子的位置上下限則最好與粒子速度上下限相吻合,一般設(shè)定為[-100,100]。學(xué)習(xí)因子通常等于2,但是根據(jù)具體情況也有其他的取值一般范圍在。和4之間中止條件則是,最大循環(huán)數(shù)以及最小錯誤要求,最大循環(huán)(即進(jìn)化代數(shù))可根據(jù)具體情況設(shè)定,最大可設(shè)定為2000,但這個中止條件則由具體的問題確定.此外,加權(quán)系數(shù)的設(shè)定可根據(jù)優(yōu)化問題的實(shí)際以設(shè)定。根據(jù)以上參數(shù)設(shè)定的要求,結(jié)合本算例本身的實(shí)際問題,在使用粒子群算法求解該問題時,基于Windows10系統(tǒng)平臺,Matlab仿真平臺,i7CPU處理器,4.00GB內(nèi)存,設(shè)置粒子群參數(shù)為:n=100(粒子數(shù)),選擇環(huán)形拓?fù)涞泥従尤航Y(jié)構(gòu),規(guī)模5,c1=c2=1.5,500次最大迭代次數(shù)。為了運(yùn)用改進(jìn)PSO算法簡化計算過程,實(shí)驗問題是軌道交通車站和周邊的12個接運(yùn)公交站點(diǎn)之間線路優(yōu)化設(shè)計,公交站點(diǎn)為編號a~l,軌道交通站點(diǎn)為m~p編號。軌道交通接運(yùn)公交站點(diǎn)所在坐標(biāo)a~p號,分別為(17,3)、(14,1)、(10,2)、(7,4)、(2,2)、(21,-4)、(18,-2)、(15,-3)(12,-5)、(9,-4)、(6,-4)、(3,-2)、(-3,-11)、(-1,-7)、(0,0)、(0,4)(見表1)為站點(diǎn)間的OD量,圖1、圖2分別為軌道交通接運(yùn)和優(yōu)化后線路圖。根據(jù)優(yōu)化計算發(fā)現(xiàn)軌道交通接運(yùn)公交站點(diǎn)的線路規(guī)劃共有2條,分別為a-b-c-d-e-o和f-g-h-i-j-k-l-o。綜上,本文通過設(shè)計實(shí)現(xiàn)軌道交通接運(yùn)公交路線最大化客運(yùn)周轉(zhuǎn)量,最大化接運(yùn)效率的目標(biāo)函數(shù),考慮線路長度和交通站點(diǎn)客流量、區(qū)段剩余通過量的情況下,建立了改進(jìn)PSO模型結(jié)合算例發(fā)現(xiàn)簡化了計算過程,且結(jié)果證實(shí)本次提出改進(jìn)PSO算法能夠?qū)壍澜煌ń舆\(yùn)公交線路優(yōu)化設(shè)計,可以實(shí)現(xiàn)最大化接運(yùn)效率,創(chuàng)造最大的社會及乘客效益,證實(shí)了改進(jìn)PSO算法的適用性。

參考文獻(xiàn)

[2]王瑞東,李文斌.基于改進(jìn)PSO的礦井提升機(jī)控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計[J].煤礦機(jī)械,2020(6):26-28.

[3]孫宗軍,馬佳玉,徐海鑫.基于改進(jìn)離散粒子群算法的生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑設(shè)計[J].物流科技,2020,43(3):25-28.

[4]夏爾冬,王春榮,熊昌炯,等.基于改進(jìn)PSO-SVR的連桿機(jī)構(gòu)可靠度敏感性研究[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2020(2):236-239,243.

[5]郝曉弘,劉鵬娟,汪寧渤.混沌優(yōu)化PSO-LSSVM算法的短期負(fù)荷預(yù)測[J].蘭州理工大學(xué)學(xué)報,2019,45(1):91-96.

[6]朱清波,宋庭新,李巖.基于Anylogic的軌道交通換乘能力改進(jìn)的研究[J].計算機(jī)仿真,2020(2):169-173,415.

[7]趙淑娟.隨機(jī)交通環(huán)境下的軌道交通站點(diǎn)公交接駁優(yōu)化研究[J].市政技術(shù),2019,37(1):25-27+31.

[8]宋寧,石小偉,楊梅,等.接駁寧波市軌道交通網(wǎng)的公交線網(wǎng)現(xiàn)狀研究述評[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2020.

[9]陳誠,熊列彬,毛銳.基于IEEE1588時鐘同步協(xié)議的分析與研究[J].工業(yè)控制計算機(jī),2018,26(6):45-46.

作者:韓麗東 單位:蘇州高博軟件技術(shù)職業(yè)學(xué)院