Mô Hình Tối Ưu Tuyến Địa Phương Cho Giao Thông Đô Thị Xem Xét Phân Bổ Lưu Lượng Hành Khách
Tóm tắt
Việc tăng cường nghiên cứu về các chiến lược cải tạo tuyến đường sắt đô thị (URT) hiện có là rất quan trọng. Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu tối ưu hóa các nút thắt cổ chai ít hấp dẫn nhưng có nhu cầu đi lại mạnh mẽ trong các mạng lưới URT hiện có. Một mô hình tối ưu hóa tuyến địa phương URT đã được xây dựng. Lưu lượng hành khách tối đa và chi phí dự án tối thiểu được chọn làm mục tiêu tối ưu hóa nhằm mang lại lợi ích cho cả hành khách và nhà khai thác, và một số ràng buộc thực tế được xem xét trong mô hình đề xuất, chẳng hạn như khoảng cách giữa các ga. Để đạt được hiệu suất tính toán và độ chính xác cao hơn, một phương pháp phân bổ lưu lượng hành khách được nhúng trong một thuật toán di truyền với việc bảo tồn các cá thể ưu tú. Lấy mạng lưới địa phương của URT Bắc Kinh làm trường hợp nghiên cứu, kết quả tính toán cho thấy thuật toán được thiết kế có thể nhanh chóng và hiệu quả đạt được giải pháp tối ưu, và sơ đồ tuyến địa phương được tạo ra không chỉ đáp ứng nhu cầu đi lại vùng mà còn tối ưu hóa mối quan hệ kết nối của mạng lưới URT hiện có. Nghiên cứu này có thể cung cấp một phương pháp tham khảo để gia tăng sức hấp dẫn của URT và tối ưu hóa các mạng lưới URT hiện có.
Từ khóa
#Tối ưu hóa tuyến #Giao thông đô thị #Lưu lượng hành khách #Mô hình tối ưu hóa #Thuật toán di truyềnTài liệu tham khảo
Gao JC, Lan YJ, Wang ZQ, Xu SW, Zeng H, Lu H, Qian LB, Long JR, Sun XL, Li T, Zhu H, Zheng M, Wang GT (2022) Discussion on the key issues of metro urban construction—the 29th symposium of China urban transport development forum. Urban Transp 20(01):110–127. https://doi.org/10.13813/j.cn11-5141/u.2022.0107
Maria NC, Medeiros-Sousa AR, Slovic AD (2019) An environmental health typology as a contributor to sustainable regional urban planning: the case of the metropolitan region of São Paulo (MRSP). Sustainability 11(20):5800. https://doi.org/10.3390/su11205800
Liu YZ, Qian BY (2011) A multi-objective lattice-order decision making method for selection of rail transit network schemes. J Traffic Transp 11(05):76–82. https://doi.org/10.19818/j.cnki.1671-1637.2011.05.012
Yang ZJ, Zhang FL, Chen YJ, Chen C (2018) Research on Group decision optimization model of urban rail transit network scheme. J Railw Sci Eng 15(07):1893–1900. https://doi.org/10.19713/j.cnki.43-1423/u.2018.07.035
Zhang K, Qin BB, Liu YS, Zhang Q (2014) Research on evaluation of urban rail transit network. J Railw Eng 03:97–101
Ceder A, Wilson NHM (1986) Bus network design. Transp Res B Methodol 20(4):331–344. https://doi.org/10.1016/0191-2615(86)90047-0
Cipriani E, Gori S, Petrelli M (2012) Transit network design: a procedure and an application to a large urban area. Transp Res C Emerg 20(1):3–14. https://doi.org/10.1016/j.trc.2010.09.003
Pternea M, Kepaptsoglou K, Karlaftis MG (2015) Sustainable urban transit network design. Transp Res A Policy 77:276–291. https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.04.024
Barahimi AH, Eydi A, Aghaie A (2021) Multi-modal urban transit network design considering reliability: multi-objective bi-level optimization. Reliab Eng Syst Safe 216:107922. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107922
Nayeem MA, Rahman MK, Rahman MS (2014) Transit network design by genetic algorithm with elitism. Transp Res C Emerg 46:30–45. https://doi.org/10.1016/j.trc.2014.05.002
López-Ramos F, Codina E, Marín Á, Guarnaschelli A (2017) Integrated approach to network design and frequency setting problem in railway rapid transit systems. Comput Oper Res 80:128–146. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.12.006
Liang M, Wang W, Dong C, Zhao D (2020) A cooperative coevolutionary optimization design of urban transit network and operating frequencies. Expert Syst Appl 160:113736. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113736
Chakroborty P (2003) Genetic algorithms for optimal urban transit network design. Comput Aided Civ Inf 18(3):184–200. https://doi.org/10.1111/1467-8667.00309
Walteros JL, Medaglia AL, Riaño G (2015) Hybrid algorithm for route design on bus rapid transit systems. Transp Sci 49(1):66–84. https://doi.org/10.1287/trsc.2013.0478
Canca D, Barrena E, De-Los-Santos A, Andrade-Pineda JL (2016) Setting lines frequency and capacity in dense railway rapid transit networks with simultaneous passenger assignment. Transp Res B Methodol 93:251–267. https://doi.org/10.1016/j.trb.2016.07.020
Canca D, De-Los-Santos A, Laporte G, Mesa JA (2017) An adaptive neighborhood search metaheuristic for the integrated railway rapid transit network design and line planning problem. Comput Oper Res 78:1–14. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.08.008
Canca D, De-Los-Santos A, Laporte G, Mesa JA (2019) Integrated railway rapid transit network design and line planning problem with maximum profit. Transp Res E Logist 127:1–30. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.04.007
Sun Y, Sun X, Li B, Gao D (2013) Joint optimization of a rail transit route and bus routes in a transit corridor. Procedia Soc Behav Sci 96:1218–1226. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.08.139
Cadarso L, Escudero LF, Marín A (2018) On strategic multistage operational two-stage stochastic 0–1 optimization for the rapid transit network design problem. Eur J Oper Res 271(2):577–593. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.05.041
Laporte G, Pascoal MMB (2015) Path based algorithms for metro network design. Comput Oper Res 62:78–94. https://doi.org/10.1016/j.cor.2015.04.007
Zhao H, Jiang R (2015) The memetic algorithm for the optimization of urban transit network. Expert Syst Appl 42(7):3760–3773. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.11.056
Shen JY (2008) Basic line shape and intersection calculation of urban rail transit line network planning. Res Urban Rail Transit 06:5–10
Liu JF (2010) Study on distribution model of urban rail transit network based on IC card data. Logist Technol 29(16):64–67
Sun L, Lu Y, Jin JG, Lee DH, Axhausen KW (2015) An integrated Bayesian approach for passenger flow assignment in metro networks. Transp Res C Emerg 52:116–131. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.01.001
Li MD (2008) A study on pedestrian accessibility and the service scope of subway stations. In: 2008 China urban planning annual conference. China Association of City Planning, Dalian
Ma JH, Cheng YP (2019) Study on the influence of different construction methods on project cost of subway station. Build Econ 40(05):64–68. https://doi.org/10.14181/j.cnki.1002-851x.201905064