大连水上公交线路的设计与鲁棒优化

摘要

随着大连市机动车保有量的逐年增加和有限的道路容量的制约，交通拥堵在大连市日趋严重。在此背景下，优先发展公共交通成为大连市应对城市交通问题，缓解城市道路交通拥堵的重要举措。2013年以来大连市进一步加大了对公交的建设力度，设置了长度可观的公交专用车道，开通定制商务班车和公交巴士快线。但是，道路资源不足的结构性矛盾仍然没有得到彻底地解决，公交与私人交通争夺道路资源的矛盾越来越突出。因此，发挥大连市滨海的优势，科学合理地利用海上通道资源发展城市水上公交是十分必要和可行的。
　　首先，基于对公交线路设计及其相关领域研究的回顾和总结，对水上公交线路设计问题进行解析，突出天气因素对水上公交线路设计的影响。其次，以OD交通量为决策变量，以乘客总出行时间最小和运营者收益最大为目标，针对水上公交进行线路设计模型。由于模型复杂度高、解编码要素多，因此利用Pareto优化的启发式遗传算法原理设计算法，进行模型求解。再次，论文以大连市交通现状为研究对象，得到水上公交的线路设计方案，对方案进行鲁棒优化得到新的设计方案，分别用两套方案对模型作有效性检验。
　　研究结果表明，天气要素被很好地量化到模型中，考虑天气因素的水上公交线路设计方法科学合理，能在保证安全性的条件下减少乘客的出行总时间。论文可为滨海城市或者内河城市开通水上公交来缓解交通拥堵现象提供理论指导。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 水上公交的研究现状

1．2．2 陆上公交线路设计的研究现状

1．2．3 鲁棒性的研究现状

1．3 研究内容

第2章 大连市城市交通状况与水上公交的必要性分析

2．1 大连市城市交通状况

2．1．1 大连居民出行现状

2．1．2 大连机动车交通量现状

2．1．3 大连市城市交通现状

2．2 水上公交的必要性

2．2．1 水上公交

2．2．2 开通水上公交城市

2．2．3 大连开通水上公交的必要性

第3章 大连水上公交线路设计模型

3．1 水陆混合交通网络的构建

3．2 模型假设与目标函数

3．3 模型的鲁棒优化

3．3．1 鲁棒性简介

3．3．2 水上公交线路设计的鲁棒优化

第4章 算法设计

4．1 Pareto遗传算法简介

4．1．1 Pareto最优解的简介

4．1．2 群体排序技术

4．1．3 小生境技术

4．1．4 Pareto解集过滤器

4．2 算法计算过程

4．2．1 编码方法

4．2．2 适应度函数设计

4．2．3 选择、交叉和变异方法

第5章 模型计算与结果分析

5．1 模型所需数据介绍

5．1．1 大连市居民出行数据

5．1．2 水上公交用船数据

5．1．3 天气数据

5．2 大连水上公交设计方案

第6章 总结

参考文献

致谢