摘要：本文首先阐述了 线网优化目标，接着分析了需求预测技术，最后对优化模型及算法进行了探讨。
关键词：公交线网；线网优化；需求预测；优化算法
引言：
公交线网的优化是基于一定的约束。通过建立合理的优化模型和设计有效的优化算法，对现有的线网结构进行科学优化，从而制定出一个优于当前形势的方案。提高公共交通系统的效率。
1 线网优化目标研究综述
利用公交线线路网的优化目标来设计线线路网结构、线路布局，提高日常运营效率和运营成本。关于公交线网优化的文献大多集中在提高运营服务和经济效益上。提出了线网的优化目标，包括用户利益最大化、运营成本最小化、运营效益最大化、客运量最大化、节能环保六个方面。公交线网的优化是一个多目标优化问题。这些目标往往相互关联，甚至相互矛盾，是一个非常复杂的问题。如果你想达到提高服务质量的目标，可能会增加运营成本。最常见的优化目标是最短的旅行时间，最大的客运量和最低的运营成本。提出优化线网是最理想的目标，单一操作成本是最合适、最简单的目标。
大部分的研究目标是为了使整体效益最大化，包括旅行时间、客量和营运成本。综合效益目标可以全面考虑提高效率、服务质量，确保运营成本最小化，从而确保优化系统。其他的研究目标相对单一，单一的目标可以避免各种目标的相互联系和交叉。本研究通常用于较简单的线网优化，如企业效益的优化或旅客服务经验的优化。它不适合在更复杂的多利益相关者优化研究中应用。
通过对公交线网优化目标的分析，认为优化目标的建立是实现公交线网优化工作的前提。根据预期结果，应首先确定是考虑单一目标还是综合目标。如果要建立一个综合指标体系，就需要全面考虑政府、乘客和企业的需要。我们需要仔细研究筛选，避免指标间的相关性，并影响对线网优化最终效果的评价。
2 需求预测技术研究综述
需求预测技术是以公共交通线网为基础，根据土地利用或出行行为预测产生吸引力，并根据出发频率，车辆的数量等参数将出行量分配给公交线网，是公交线网优化的基础。目前，国内外主要采用的旅游需求预测模型是基于传统的“四阶段”模型。“四阶段”模型的发展大致经历了以下的发展过程：第一个过程是非均衡需求预测。本阶段主要通过对现有交通运输系统和土地利用情况的调查分析，通过“评估、标定和验证”工作流程，在非均衡条件下，寻求更准确的交通需求描述。
第二个过程是均衡需求预测。即在非均衡需求预测的基础上，考虑了交通流的时变特征和发送者的心理特征，并发展了更精确的平衡预测方法。第三个过程是基于行为的交通需求预测。由于四阶段需求预测方法缺乏对旅客个体行为的描述，且交通需求受到个体行为的极大影响，许多学者开始研究基于行为的交通需求预测方法。例如，西南交通大学的徐志勇在活动链理论的基础上，研究了旅游需求分析与预测的理论模型。提出了一种基于旅游链的公交需求预测研究方法。本文根据调查获得的旅游信息资料，通过统计分析对旅游链的特征、旅游链的特征和旅游链的时空特征进行了分析和研究。在考虑土地用途模式和居民旅游链结构的基础上，居民旅游链按旅游目的和顺序分为10类，并得到了各类旅游链的数量，结合了每次旅行的目的和相应土地的吸引类型。建立了基于旅行链的旅行分布预测非汇总模型，以确定各社区之间的旅行分布。运用效用理论建立了居民在最大效用条件下选择公共交通链的概率模型，并结合指数属性值和指数因子对10种旅游链的贡献率，得到了公共交通链的分布系数，确定了公共交通旅游链分布的转换方法。计算公共交通的分布。在线网平衡优化模型的基础上，建立了目标函数，建立了公交配送模型。交通分布是“四阶段”需求预测中不可或缺的一部分，也是线线路网优化最直接的依据。因此，有必要对交通分布的研究问题进行系统的回顾。
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对公交线网规划和优化等需求预测的研究是非常成熟的，但大多是基于传统的四阶段方法，具有普遍性，但随着海量数据的不断发展，公交线网优化需求预测应进一步完善。一方面，有必要对基于海量数据的旅游行为分析进行深入的探讨。通过对多源异构数据的综合比较分析，构建了模型预测的基本数据，提高了模型预测的准确性。另一方面，应进一步完善不同领域和不同优化目的的需求预测方法，如根据特定的优化范围和优化目的对公共交通供给模型进行细分，并根据优化目标进一步细化模型的优化参数。为了更精确的模拟，预测结果更接近实际情况。
3 优化模型及算法研究综述
3.1 传统优化方法综述
3.2 启发式算法
随着搜索算法和计算机技术的发展，由于启发算法在模拟线网优化中具有快速操作的优点，许多学者开始使用启发式算法对公交线网进行优化。对模糊逻辑公共交通线网的设计进行了研究。基于层次线网的概念，提出了多模式线网的设计方法。即在公交线线路网中，根据其服务水平提出了铁线路网、公交快线、公交干线等不同层次的功能线路。在多模式运交通线网中，不同运输方式在换乘点的连接是一个非常重要的问题。交通研究中心提出了公交线网优化的系统工程方法和旨在减少换乘的公交线网优化方法。建立了以传输系数最小、非线性最优、覆盖率最高为目标的公交线网优化模型。在考虑到交通需求、公共交通车辆的速度和转移的负面影响的情况下，对公共交通线网进行了敏感性分析，建立了三种公交线网：转移导向线网、避免转移线网、以及直接连接线网。这三个概念线网可以提供一个更全面的方法来应对不断变化的公交线网
3.3线路配置算法
线路配置算法包括选择和改进最佳线路的算法。线路配置过程包括交通配置、线路分析和评价。传统的启发式方法通过建立数学模型来确定最优路径和操作频率。提出了用人工智能方法优化线网设计的思路，但该方法缺乏人工智能搜索算法的研究。此外，许多学者也提出了遗传算法来解决线网优化的问题。例如，采用先进的并行遗传算法来提高计算速度。结合模拟退火和禁忌搜索算法，得到了最优的路径布局。
通过对线网优化模型和算法及相关研究的梳理，笔者认为随着大数据、人工智能技术等的不断发展，以及旅客出行需求的不断变化，利用先进的技术和方法对现有的算法进行了细化。为线网优化工作提供快速、准确的技术支持势在必行。
结束语
通过对近几十年来线网优化研究文献的系统梳理和分析，对线网优化的关键技术进行了综述。笔者认为，尽管线网优化的关键技术和问题研究较多，但在海量数据、新技术和不断变化的北京城市发展及旅客出行需求等方面，仍有很大的研究空间。通过研究，进一步研究筛选了线网优化综合评价指标、基于海量数据的旅客出行行为挖掘以及基于先进技术的优化算法。
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论文作者:唐诗妮
论文发表刊物:《基层建设》2019年第19期
论文发表时间:2019/9/20
标签：公交论文; 需求预测论文; 算法论文; 目标论文; 模型论文; 方法论文; 线路论文; 《基层建设》2019年第19期论文;