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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提供了一种考虑乘客出行选择的时间表优化方法。该方法包括：构建包括在车时间、等待时间、步行时间和出行费用参数的乘客出行广义费用函数，对乘客在多模式交通方式中的出行选择行为进行刻画；以乘客广义费用函数为输入，构建乘客出行方式的离散选择模型，利用离散选择模型得到各路径的客流数据；基于各路径的客流数据构建多目标混合规划模型；采用基于多目标非支配排序进化算法对多目标混合规划模型迭代求解，得到非支配的最优解集，通过多准则决策方法根据运营者决策偏好，得到最满足乘客需求的时间表优化结果。本发明方法解决了城市间交通服务频率较低且多方式频率不一导致的多种交通方式协同性欠缺、乘客出行效率低问题。

主权项：1.一种考虑乘客出行选择的时间表优化方法，其特征在于，包括：构建包括在车时间、等待时间、步行时间和出行费用参数的乘客出行广义费用函数，利用乘客出行广义费用函数对乘客在多模式交通方式中的出行选择行为进行刻画；以所述乘客广义费用函数为输入，构建基于Weibull分布的乘客出行方式的离散选择模型，利用离散选择模型将乘客分配到各条路径上，得到各路径的客流数据；基于各路径的客流数据构建以乘客等待时间最小化、多模式车次总调整数量与时间最小化、乘客出行成本最小化为目标的多目标混合规划模型；采用基于多目标非支配排序进化算法对所述多目标混合规划模型迭代求解，得到一个非支配的最优解集，该非支配的最优解集包括所述多目标混合规划模型的各种目标函数值对应的时间表调整方案；通过多准则决策方法根据运营者决策偏好，在所述非支配的最优解集中得到最满足乘客需求的时间表优化结果；所述的基于各路径的客流数据构建以乘客等待时间最小化、多模式车次总调整数量与时间最小化、乘客出行成本最小化为目标的多目标混合规划模型，包括：在多目标混合规划模型中基于各路径的客流数据设置乘客需求层面与交通方式运营服务层面的多个目标函数，该目标函数包括乘客等待时间最小化目标函数、车次时刻总调整数量最小化目标函数、总调整时间最小化目标函数和乘客出行成本最小化目标函数，具体为：乘客等待时间最小化目标函数: 车次时刻调整数量最小化目标函数: 总调整时间最小化目标函数: 乘客总出行费用最小化目标函数: 其中，为乘客j在行程i间的等待时间，Qi为车次i调整状态,调整则为1,否则为0，即调整时间为0min时，TiArrivalafter为调整后车次i的发车时间，Cij为车次i的票价，TiArrivalbefore为调整前车次i的发车时间，I为车次i的集合，J为乘客j的集合，为乘客总等待时间，Qtotal为车次时刻调整总数量，为所有车次的总调整时间，Ctotal为所有乘客总出行费用；设置所述多目标混合规划模型的约束条件，所述约束条件包括发车间隔约束、路径可行性约束、时刻调整幅度约束、容量约束、在车状态约束、时间窗约束和乘客选择约束。

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百度查询： 北京交通大学 一种考虑乘客出行选择的时间表优化方法