考慮通勤者出行方式選擇的輔助公交路徑優化問題研究 關蕾 9787509694718 【台灣高等教育出版社】

內容簡介
隨著城市人口的快速增長，居民大量的通勤行為加劇了城市的交通擁堵和環境污染。在此背景下，輔助公交（Para-transit）成為居民通勤的新型出行方式。《考慮通勤者出行方式選擇的輔助公交路徑優化問題研究》研究了考慮通勤者行為的輔助公交路徑優化問題。分析了輔助公交典型模式中小汽車拼車、公司通勤班車和定製公交的運營特徵，分別剖析了三種服務模式中通勤者的選擇行為；根據各個問題的特性及目標分別建立了多目標優化、協同優化、雙層優化的數學模型；在此基礎上，根據各問題的性質，設計開發精確演算法、啟髮式演算法和改進的元啟髮式演算法；對每個問題的實例進行實驗，驗證演算法的有效性；對優化模型中通勤者出行方式選擇的相關影響因素參數進行了敏感度分析，得出了相應的管理啟示。該書的研究有助於相關企業進行科學決策，推進輔助公交系統的良性發展。

作者簡介
關蕾，管理科學與工程博士，畢業於合肥工業大學管理學院，現任北方民族大學商學院教師。研究方向：智慧交通、交通決策優化。已在International Journal of Production Research、Transportation Research Record等國際期刊發表相關論文。

目錄
第1章 緒論
1 1 研究背景
1 2 研究意義
1 3 主要研究內容及結構安排
1 3 1 主要研究內容
1 3 2 結構安排
第2章 研究綜述
2 1 面向通勤者需求的小型車輛拼車優化問題
2 1 1 有限理性通勤者出行方式選擇問題
2 1 2 面向通勤者需求的拼車匹配問題
2 1 3 拼車路徑優化問題
2 2 面向通勤者需求的大型車輛運營優化問題
2 2 1 通勤者出行數據挖掘問題
2 2 2 面向通勤者需求的站點選擇問題
2 2 3 時間需求不確定的車輛路徑問題
2 3 多目標優化方法
2 3 1 多目標進化方法
2 3 2 標量化方法
2 4 研究評述
2 5 本章小結
第3章 考慮通勤者出行方式選擇的小汽車拼車匹配和路徑優化問題
3 1 引言
3 2 問題描述
3 3 模型建立
3 3 1 前景理論與累積前景理論模型
3 3 2 考慮通勤者選擇行為的拼車模型
3 4 演算法設計
3 4 1 啟髮式演算法
3 4 2 NSGAII演算法和VNS演算法
3 4 3 混合的VNS-NSGAII演算法
3 5 數值實驗
3 5 1 數據
3 5 2 參數設置
3 5 3 演算法比較
3 5 4 參數分析
3 6 本章小結
第4章 考慮通勤者需求和車輛行程時間隨機的通勤班車路徑優化問題
第5章 考慮通勤者出行方式選擇的定製公交站點選擇和路徑優化問題
第6章 總結與展望
參考文獻

前言/序言
隨著城市人口的快速增長，居民大量的通勤行為加劇了城市的交通擁堵和環境污染。在此背景下，輔助公交（Para-transit）成為居民通勤的新型方式。輔助公交目前的主要形式有小汽車拼車、公司通勤班車、定製公交等。輔助公交出行方式的推廣有助於打造多元、舒適、低碳的交通模式，提高通勤效率。優化輔助公交車輛運營管理、提高服務質量、減少運營成本一直以來都是業界和學術界的研究熱點。通勤者是輔助公交的服務對象，提升輔助公交系統中通勤者的出行體驗，是提高輔助公交企業競爭力的重要途徑。本書從輔助公交運營商的角度出發，研究考慮通勤者選擇行為的輔助公交路徑優化問題，有助於相關企業進行科學決策，推進輔助公交系統的良性發展。
本書研究了考慮通勤者行為的輔助公交路徑優化問題。首先，分析了輔助公交典型模式中小汽車拼車、公司通勤班車和定製公交的運營特徵，分別剖析了三種服務模式中通勤者的選擇行為。其次，根據各個問題的特性及目標分別建立了多目標優化、協同優化、雙層優化的數學模型。在此基礎上，根據各問題的性質，設計開發精確演算法、啟髮式演算法和改進的元啟髮式演算法。再次，對每個問題的實例進行實驗，驗證演算法的有效性。最後，對優化模型中通勤者出行方式選擇的相關影響因素參數進行了敏感度分析，得出了相應的管理啟示。本書主要的研究工作如下：
（1）研究了考慮通勤者出行方式選擇的小汽車拼車匹配和路徑優化問題。同時考慮車輛成本和乘客服務質量，分析了有限理性通勤者在多次拼車中感知價值的變化，建立了一個基於累積前景理論的雙目標優化模型，在求解過程中，基於模型特點，分析了該問題的結構化性質，提出了一個啟髮式演算法來解決小規模的算例。同時，基於該問題的NP-hard性質，提出一個混合的VNS-NSGAII演算法用於解決大規模算例。另外，利用真實數據集的數據，設計對比實驗，實驗結果表明，所提演算法優於其他基線演算法。此外，針對模型中的通勤者出行方式選擇影響因素進行了敏感度分析，得出了相應的管理啟示。
（2）研究了考慮通勤者需求和車輛行程時間隨機的通勤班車路徑優化問題。針對通勤班車問題的特點，考慮隨機的行程時間和乘客需求，提出了一個以最大化通勤班車利潤為目標的站點選擇和路徑優化的協同演算法框架。在數據準備階段，提出了一種改進的FCM（Fuzzy C-Means）聚類演算法，該演算法可以獲得更有效的通勤者聚類。在問題優化階段，開發了一種新的啟髮式隨機動態規劃方法H-SDP，解決了最優站點選擇的子問題，同時，設計了一種改進的VNS（Variable Neighborhood Search）演算法對車輛路徑和站點位置進行協同優化。設計了一系列的計算實驗，驗證了所提出演算法相比其他基線演算法在求解本問題上的優勢。此外，針對模型中通勤者出行方式選擇的影響因素進行了敏感度分析，得出了相應的管理啟示。
（3）研究了考慮通勤者出行方式選擇的定製公交站點選擇和路線優化問題。考慮了通勤者出行方式選擇的影響因素，建立了一個以最大化定製公交利潤為目標的站點選擇和路徑優化的雙層優化模型。在求解階段，提出一個合併站點演算法，對軌跡聚類演算法的聚類結果進行進一步處理，獲得合適的OD區域。設計了一個動態規劃演算法DP - MinCir解決車輛最優路徑的上層問題。同時，提出了一個啟髮式演算法VNS-KM，解決了站點數量和乘客步行距離均衡的下層最優站點問題。結合真實計程車數據進行實驗分析，實驗結果證明了所提演算法的優勢。此外，還分析了每條線路服務覆蓋率ε的變化對利潤的影響，並針對模型中的通勤者出行方式選擇影響因素進行了敏感度分析，得出了相應的管理啟示，有助於定製公交企業進行決策。
本書系統地研究了考慮通勤者行為的輔助公交優化問題，研究內容涵蓋了三類輔助公交通勤方式，並考慮了諸如有限理性、需求和行程時間不確定的通勤者行為因素。研究成果豐富了輔助公交優化方面的理論研究，在一定程度上可以為輔助公交運營企業提供提高利潤、降低成本方面的決策支持，有助於輔助公交業務的可持續發展。
本書得到北方民族大學校級一般科研項目（項目號：2021XYSSY03）支持、北方民族大學商學院重點建設經費支持、國家民委「西部地區特色農產品營銷創新團隊」支持。