基于公铁多式联运模式的乘客最优出行方案规划探讨

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论文字数:34474 论文编号:sb2021062211055436105 日期:2021-07-21 来源:硕博论文网
通过本论文的研究得到的结论是:本文提出的基于广义费用函数的公铁客运多式联运最优路径规划模型,及相应的改进 Dijkstra 算法能够解决公铁客运多式联运最优路径规划问题。本研究视角具有一定创新意义,本研究为企业构建公铁客运多式联运“智慧出行系统”提供有效的理论支撑。

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
多式联运被定义呈一种交通运输方式与其它一种或多种运输方式结合而形成的现代运输方式。近几年中国的高铁网络正在迅速发展,综合交通网络也日渐优化,铁道部也随之取消并改制,转为交通部统筹管理综合交通网络,实现交通网络的综合管理。中国正处于多种交通方式融合快速发展的时期,区域综合交通网络正在逐步发展和完善,综合交通系统是未来中国交通发展的核心方向。从综合运输系统规划,建设和运营管理的角度来看,中国实现了由传统的分方式管理模式向统筹综合管理模式转变,铁路运输的研究问题也由原来的垄断性向竞争性转变,由单一性交通工具研究向多式联运问题研究转变。
国家政策支持多式联运的发展,2015 年 6 月,国家发改委与交通部发布《关于开展多式联运示范工程的通知》,鼓励多式联运方式的发展。 《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》指出建立现代综合运输系统符合客观要求,可确定经济发展的新标准,推动供给侧结构性改革,促进国家关键战略的实施,并支持小康社会的全面建设。国家高度重视多式联运的发展,在相关发展计划中多次提及,并发布了一系列指导方针和通知。随着有关多式联运政策指导和研究的不断加强,货运物流综合运输在一定程度上得到了发展。在这种背景下,本文提出了一种多式客运的新思路,以一张票就可以完成乘客的起终点旅程,而无需离开车站。研究视角具有一定创新性。
当前研究以对货运多式联运的研究居多,对铁路客运综合运输的研究仍是相对不足的。但实际上对客运多式联运的研究很有必要,高铁的快速发展给人们带来诸多便捷,却无法满足高峰期乘客需求。据统计,一线城市平均每天有 60 万人次往返高铁站,而公共交通以外的运力缺口仍然超过 100,000 人,特别是在春节,大假期和周末等旺季,交通拥堵、旅客滞留、旅程取消等问题经常出现,夜间到达无公交接驳的问题也非常突出。高铁快速发展却无法实现起始点的无缝对接,如何无缝地链接到“最后一公里”单纯地靠高铁还难以实现。因此,研究以高铁为基础的客运多式联运对促进我国综合交通网络在客运方面的目标实现具有较好的实践意义。
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1.2 文献综述
目前,多式联运研究主要集中在国内外货运的研究范畴,以铁-公、铁-水、铁-水-空等模式为主要研究方向,其中公-铁多式联运又在物流领域研究居多,客运的公-铁多式联运仍然不足,但客运与之相比,人们有权选择自己的运输方式,这也是难以确定多人运输研究方向的原因之一。在整理了相关文献之后,对铁路多式运输相关问题的研究主要集中在战略和战术两个方面,即多式联运的发展战略与发展策略,以及如何实现多式联运最优路径规划的相关研究。
1.2.1 多式联运发展策略的相关研究
美国的多式联运系统是美国物流和经济发展的基石,也是世界上最具竞争力的多式联运系统,其发展经验是我国公铁联运实践的重要参考。在美国,多式联运由公铁多式联运占主导,公-铁、公-水、铁-水联合运输的比例分别占多式联运总量的 53%,34%和13%,数据表明公-铁多式联运在美国是主要模式[1]。美国于 1991 年颁布《综合地面运输及效率法案》,并希望建立一种高效,环保的全国性多式联运系统,以提高美国的国际竞争力,同时以高效的方式运输人和物。美国于 2000 年宣布《21 世纪运输平衡法案》以改善交通安全性,保护环境,增加就业,重建美国的运输基础设施,促进各种运输工具的协调发展作为综合发展目标。但是,即使在美国,到目前为止,对多式联运的研究还只是在货运物流阶段,还没有关于多式联运的专门文献相对较少[2]。
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第二章 公铁多式联运下乘客出行方案规划影响因素分析

2.1 公铁客运对比关系分析
2.1.1 铁路与公路客运之间的对比分析
高铁和公路客运的差异以及国家宏观管理方法在客运市场上的竞争本质上是由于两种运输方式的技术和经济特征的差异,表中显示了两种技术和经济特征的比较。如表2.1 所示。
表 2.1 公铁技术经济性比较分析结果
表 2.1 公铁技术经济性比较分析结果
(1)运输能力
由于中国庞大的人口基础和基本国情,运输能力尤为重要。由于技术和经济上的限制,装载能力根据运输车辆的类型而变化。高速铁路的容量可以达到约 1,000(不包括没有座位的乘客),高速公路上的最大客车容量为 50。高铁客运需要 20 辆 50 人座的公路客车来承运。因此,高铁的运输能力远大于公路客运车辆。
(2)服务范围
高铁干线有限,覆盖范围有限,服务区域主要是特大、大、中城市,公路路线的客运网络基本呈十字形,覆盖中国所有城市和大多数城镇。此外,公路路线上的乘客服务可以将服务范围扩展到高铁未开放的分支站和直达站。另外,由于公路客车的紧凑灵活的机动性,不仅可以在公路上行驶,而且可以进入工厂和矿山,街道和小巷,城市居民等地方。 “门到门”直接运输为公路客运提供了更广泛的服务。
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2.2 出行路径选择的影响因素分析
公路客运交通与铁路客运交通的比较分析可知,二者在经营环境、技术经济特性方面均存在差异,进行公铁联运路径规划时会受诸多因素影响,公铁多式联运自身特性以及出行者主观因素等均会对路径规划造成一定影响。出行者对出行路径的选择受到多方面的影响,不仅受到出行时间、费用、换乘次数、等待时间等系统内部定量因素影响,还会受到年龄、性别、工作性质等个性化因素的影响。
2.2.1 客观影响因素
(1)票价
经济因素是选择运输方式和选择路线的最重要因素,而且票价和转乘方式之间有一定联系。在运输中,无障碍运输是运输发展的指南,而在无障碍换乘中,乘客选择的实际路线与票价无关,因此票价是次要因素,因为乘客可以选择任何一种路线的票价均是固定的。
(2)出行时间
出行时间是影响乘客出行路线选择的重要因素,是乘客从出发站到最终站所花费的总时间。出行总时间包括运行时间和中转时间,即交通站点间运行时间、路线停靠点的经停时间、上下车时间、出行交通站点候车时间。
①交通站点间运行时间
车站之间的运行时间是指车辆在旅客离站与目的地之间行驶的时间。这个时间与乘客本身的性质无关,而与车辆的行进速度以及车站之间的距离相关。将乘客从出行起点到出行目的地的线路划分为若干个线路,不同线路的要素组合差异导致运行时间差异。
②路线停靠点的经停时间
路线停靠点的经停时间代表乘客旅途中每个停靠点的车辆停车时间。此时间与乘客的主观条件无关,而与旅行车辆的行程有关(假设旅行车辆和旅行路线上零故障),车辆的旅行时间表可能会有所不同。因此,必须根据不同的交通路线来计算路线的停靠时间。
图 2.2 出行路径选择的影响因素
图 2.2 出行路径选择的影响因素
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第三章 公铁多式联运下乘客最优出行方案规划模型......................20
3.1 最优路径规划建模思路.............................20
3.2 广义费用函数...........................21
第四章 公铁多式联运下乘客最优出行方案规划模型算法设计...................27
4.1 模型求解算法选择....................................27
4.1.1 Dijkstra 算法..........................28
4.1.2 改进的 Dijkstra 算法......................29
第五章 公铁多式联运下乘客最优出行方案规划案例分析......................32

5.1 案例分析...........................32
5.1.1 案例介绍..........................32
5.1.2 多式联运网络构建.......................33

第五章 公铁多式联运下乘客最优出行方案规划案例分析

5.1 案例分析
5.1.1 案例介绍
客运通道中高铁的大规模建设,不仅缓解了我国铁路运输能力与运输量之间的长期矛盾,而且大大提高了铁路技术装备水平,满足了越来越多的人们的出行需求。各地运输部门与国铁集团紧密合作,加强基础设施建设,优化运输组织模式,促进信息资源共享,建立运营协调机制,建立运输业综合组织。铁路、公路、水路等不同运输方式的比较优势,重点是运输组织的信息共享与数据接通,“互连和共享”以及运营和管理的“协调”。充分利用资源共享,共同推进客运公铁多式联运的发展,加快现代综合运输体系建设。 例如 2019 年 4 月,四川省交通运输局与中国铁路成都局集团有限公司拟在四川省交通运输局签署《共同推进多式联运、联程运输发展合作协议》,以探索客运公铁多式联运的“时间表系统”问题,实现多种客运方式的顺利对接。实现“时间表系统”的融合仍然存在一些重大挑战。一种是打通单独的公路和铁路票务系统,一张票即可到达一个目的地;二是调整铁路和公路客运时间,以小时为单位,以实现平稳的过境。便捷的换乘通道使乘客可以在离开火车站时进入除地铁以外的车站并搭乘公交车。 2020 年3 月,根据高铁无轨站“凌云模式”,广西 16 个高铁无轨站已实现联网,共有 260,500辆穿梭巴士通车,可运送 236.45 万名乘客,各地通过该网络销售产品和实现近 77,000个电子商务快递,它促进了“旅游+高铁”,“物流+高铁”,“工业+高铁”等多种格式的集成和发展,对于帮助抗击广西贫困至关重要发挥了作用。
图 3.1 交通网络带权有向图
图 3.1 交通网络带权有向图

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结论


针对公铁多式联运的最优路径规划问题,在本研究中:首先,提出了基于广义费用函数的公铁客运多式联运最优路径规划模型的构建。本研究基于广义费用函数构建了包含经济性、快速性、便捷性、安全性四个要素的公铁客运多式联运最优路径规划模型。模型的构建过程中解决了两个问题,第一,采用广义费用函数将多目标规划转化为单目标规划模型,乘客在选择交通工具过程中需要考虑的因素不再局限于成本,而需综合考量运输价格、运输时间、运输安全、换乘便捷性等诸多因素。企业无法通过单因素目标满足所有乘客需求,广义费用函数通过赋予单因素目标不同的权重,将各项因素构成的多目标函数转化为单目标函数,满足出行者个性化需求。第二,经济性、快速性、便捷性、安全性四个要素量纲不一致,无法直接相加,广义费用函数通过权重设计可以实现融合,但量纲的统一需要进一步借助时间价值系数,快速性指标和便捷性指标均可通过时间价值系数 V(T)可实现价值转化,实现与经济性指标量纲一致。其次,为适应基于广义费用函数的公铁多式联运最优路径规划问题模型的求解,本研究提出了改进 Dijkstra算法。改进 Dijkstra 算法中,针对 Dijkstra 算法退出机制不完善,研究修改了算法停止条件;针对多个顶点可同时获得 p 标号,修改了永久性 p 标号的标号规则;针对多式联运的特殊性,即公铁多式联运的有向带权交通图中包含的要素除了节点、方向、权之外,还包含交通工具类型 k,因此进行标号时要标记交通工具类型,这样才能在最终求解时得到最优路径、交通工具组合、路径权值信息。最后,本研究采用“北京-海口”的出行案例来验证该模型与算法的有效性,并基于 python 进行最优规划路径模型求解,求解结果与客运实际情况相符,说明模型与算法具有较好的实践参考价值。
参考文献(略)


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