《轨道交通接运公交线路改进优化设计.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《轨道交通接运公交线路改进优化设计.doc（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、轨道交通接运公交线路改进优化设计摘要：为了充沛发挥城市轨道交通的效劳功能，想要到达和常规公交间的最优化接运换乘。本文提出了一种实现轨道交通接运公交线路的改良PSO算法优化设计思路，以最大化接运效率优化接运公交线路目标函数，在充沛考虑线路长度和交通站点客流量、区段残余通过量的情况下，建立改良PSO模型结合算例。结果发现轨道交通接运公交线路，可以实现最大化接运效率，发明最大的社会及乘客效益，证实了本文提出改良PSO模型的可用适用性，可以扩大轨道交通客流量覆盖范围，综合提升轨道交通整体吸引力。关键词：轨道交通；接运公交；改良PSO算法城市公交系统包括了轨道交通、常规公交两种，二者衔接可以实现换乘时空
2、结合，扩大常规公交的辐射吸引覆盖范围，并对中长运输距离情况下，充沛发挥轨道交通具备的快速、大运输量、少量占地、低能耗优势。除此之外城市轨道交通的衔接交通方式、纾解道路系统的能力直接决定了集疏能力，如果未到达较强通达性，那么无法提供优化运输效劳【1】。所以需要实现城市轨道交通接运公交线路，二者之间功能合作共同发挥优势作用。但是我国目前在轨道交通接运公交线路的优化设计研究中，仍然更多的集中于理论层面研究，有学者认为可以“逐条布设、优化成网，这种思路能够有效解决二者接运问题，但是如何能够定量规划接运公交线路，提出可行接运线路优化计划提高效率，本文以到达接运效率最大化为目标，提出一种建立改良PSO算法
3、的优化设计模型。1建立轨道交通接运公交线路优化模型通过运用离散化思路处理轨道交通接运公交线路区域规划，运用栅格线对既定轨道接运区域分割处理，获得mn个同等大小的方块，在2个邻近线相交点中，接运公交沿公交路线栅格线垂直或水平运动【4】。假定由左至右、由上至下的单向行驶接运公交，则公交行驶线路无论任何节点都只可以垂直或水平延伸，因此能够定义离散化计算公交线路所用参数如下：本文设计了最大化接运效率，设计目标函数计算公式如下：在优化过程中还应当考虑客流量、接运路线长这两个约束条件，一般情况下规定接运公交路线总长在67km，且对接运、路线效率要求较高，所以优化搜索范围排除接运客流竞争区域，总结4个模型约
4、束条件分别如下：式中：i轨道站始发F接运路线的效率用EFi表示；结点间距用W表示，轨道站点数用j表示，i、j之间残余客流量用fij表示；i、j长度用lFiJ表示；轨道断面j、i残余客流量用fji表示。2改良粒子群算法求解粒子群算法PSO在优化问题中所得解均比喻搜索空间内的一只“鸟，叫作“粒子，全部粒子均存在被优化函数适应值，不同粒子也有相应决定飞翔距离、方向的速度，之后粒子便跟最最优化粒子对解空间搜索。PSO初始化为随机解，对该值不断迭代优化寻找最优解。并在迭代过程中粒子能够不断跟踪2个“极值完成更新，这两个极值其中一个是粒子本身寻找最优解Pbest，另外一个寻找整个种群所获最优解的全局极值g
5、best，还可以选择仅用其中局部粒子邻居，这时的全部邻居极值那么为具备极值【7】。本文出于问题性质提出改良PSO算法求解，通过构建1个2b维空间，相应共有2b个接运公交站点线路优化布设，对应两维布设公交站点线路，用编号k表示所处接运的公交线路，用r表示k行驶中的次序，对应粒子的2b维X向量划分2个b维向量，每一条接运公交线路的编号表示为Xk，每一个接运公交站点的线路次序用Xr表示。V表示粒子速度向量值，对应Xk、Xr，运用该办法能够保证每个接运公交站点，都可以连接每条相应的接运路线，且能够限制一个站点只能连接一条路线，这样可以很大程度上减少PSO算法的解可行过程计算总量。尽管运用该办法有较高维
6、数，但是运用该改良PSO算法能够实现多维寻优。3算例分析为简化算例，我们若:乘客的目的地集中于某一节点，各节点都具有相同的双向客流量，客流量也均满足轨道站所具备的客流约束，忽略轨道站进入规划区域的步行长度。在粒子群算法中，需要设定的参数不多，而各主要参数有如下设置规那么：种群个数一般取20到40之间，不过对于比拟难的问题或者特定类别的问题，粒子数可以取到100或200。速度高低限决定粒子在一个循环中最大的移动距离，通常设定为粒子的范围宽度，而粒子的位置高低限那么最好与粒子速度高低限相吻合，一般设定为。学习因子通常等于2，但是根据具体情况也有其他的取值一般范围在。和4之间中止条件那么是，最大循环
7、数以及最小错误要求，最大循环即进化代数可根据具体情况设定，最大可设定为2000，但这个中止条件那么由具体的问题确定.此外，加权系数的设定可根据优化问题的实际以设定。根据以上参数设定的要求，结合本算例本身的实际问题，在使用粒子群算法求解该问题时，基于Windows10系统平台，Matlab仿真平台，i7CPU处理器，4.00GB内存，设置粒子群参数为：n=100粒子数，选择环形拓扑的邻居群结构，规模5，c1=c2=1.5，500次最大迭代次数。为了运用改良PSO算法简化计算过程，实验问题是轨道交通车站和周边的12个接运公交站点之间线路优化设计，公交站点为编号al，轨道交通站点为mp编号。轨道交通
8、接运公交站点所在坐标ap号，分别为17，3、14，1、10，2、7，4、2，2、21，-4、18，-2、15，-312，-5、9，-4、6，-4、3，-2、-3，-11、-1，-7、0，0、0，4见表1为站点间的OD量，图1、图2分别为轨道交通接运和优化后线路图。根据优化计算发现轨道交通接运公交站点的线路规划共有2条，分别为a-b-c-d-e-o和f-g-h-i-j-k-l-o。综上，本文通过设计实现轨道交通接运公交路线最大化客运周转量，最大化接运效率的目标函数，考虑线路长度和交通站点客流量、区段残余通过量的情况下，建立了改良PSO模型结合算例发现简化了计算过程，且结果证实本次提出改良PSO算
9、法能够对轨道交通接运公交线路优化设计，可以实现最大化接运效率，发明最大的社会及乘客效益，证实了改良PSO算法的适用性。参考文献【2】王瑞东，李文斌.基于改良PSO的矿井提升机控制系统参数优化设计.煤矿机械，20206：26-28.【3】孙宗军，马佳玉，徐海鑫.基于改良离散粒子群算法的生鲜农产品配送路径设计.物流科技，2020，433：25-28.【4】夏尔冬，王春荣，熊昌炯，等.基于改良PSO-SVR的连杆机构可靠度敏感性研究.机械设计与制造，20202：236-239，243.【5】郝晓弘，刘鹏娟，汪宁渤.混沌优化PSO-LSSVM算法的短期负荷预测.兰州理工大学学报，2008，451：91-96.【6】朱清波，宋庭新，李岩.基于Anylogic的轨道交通换乘能力改良的研究.计算机仿真，20202：169-173，415.【7】赵淑娟.随机交通环境下的轨道交通站点公交接驳优化研究.市政技术，2008，371：25-27+31.宋宁，石小伟，杨梅，等.接驳宁波市轨道交通网的公交线网现状研究述评.特区经济，2020.陈诚，熊列彬，毛锐.基于IEEE1588时钟同步协议的分析与研究.工业控制计算机，2008，266：45-46.
