考虑成本与效益的需求响应式接驳公交服务设计方法研究

Demand responsive connector (DRC) is a type of public transport service falling between regular bus and private car. It can provide door-to-door service between a traveler’s origin (or destination) and the transit network through a transfer point, and is regarded as a promising transit service type. Traditional DRC service design is usually based on the maximization of social benefit, without considering operating cost and financial benefit, which makes it infeasible to be used by operators. This study aims to propose a DRC service design method that considers operating cost, financial benefit, and social benefit, by quantifying the cost and benefits. Among them, the operating cost of DRC has been well studied. The quantification of social benefit and financial benefit can be transformed into two problems: DRC demand prediction and variance estimation of the shortest path’s length for the vehicle routing problem. This study sets out to use mixed logit model to predict DRC customer demand and to use evolutionary neural network to estimate the variance of the shortest path’s length for the vehicle routing problem. By integrating the quantification method of cost and benefits, the DRC service design optimization model could be constructed. The optimum DRC service design could be obtained by solving the optimization problem. The results of this study will serve as important reference for operators to perform feasibility study and to make DRC service policy.

需求响应式接驳公交（Demand responsive transit，简称DRC）是一种介于常规公交与私家车之间的合乘型公交模式，能提供“门到门”高标准接驳服务，被认为是公交发展的重要增长点。传统DRC服务设计研究往往以最大化社会效益为优化目标，未考虑运营成本和财务效益而无法被运营者使用。针对此问题，该课题通过研究运营成本、财务效益和社会效益计算方法，提出综合考虑成本与效益的DRC服务设计方法。其中运营成本计算方法已经较为成熟。社会效益和财务效益计算方法经分析可以转化为两个问题：DRC乘客需求预测和车辆路径问题的最短路径长度方差估计。该课题将采用混合logit模型对DRC乘客需求进行建模和进化神经网络对车辆路径问题最短路径长度方差进行建模，获得社会效益和财务效益计算方法。从而构建DRC服务设计优化模型，求解获得最优服务设计，为运营者进行DRC可行性分析和制定相关服务策略提供重要参考依据。

需求响应式接驳公交（Demand responsive connector，简称DRC）具有灵活性高和乘客换乘少的优点，已经成为城市综合交通体系的重要组成部分。本项目围绕DRC服务设计中的关键问题，从旅行商问题最短路径长度统计量估计、DRC服务设计建模与优化、城际需求响应式公交（Intercity demand responsive transit，简称IDRT）服务设计与分区策略研究三个方面依次递进开展了相关研究。.首先，通过实验仿真生成不同实验设计下的旅行商问题，采用遗传算法求解这些旅行商问题获得最短路径的长度，然后建立回归模型描述服务范围大小、服务范围长宽比与访问点数量等参数对最短路径长度的多个统计量（如方差、标准差、四分位数和缓冲时间指数等）的影响。将建立的模型用于预测测试集数据，发现模型能很好地拟合测试集数据，证明了模型的有效性。通过分析旅行商问题最短路径方差随各个影响因素的变化规律，我们可以量化DRC服务的出行时间可靠性。.在考虑乘客弹性需求的基础上，采用连续近似方法对DRC的服务设计进行了建模，建立以盈利最大化和社会福利最大化为优化目标的模型。乘客的需求取决于出行时间、出行时间可靠性与票价等因素。我们针对不同的行车策略（“单车系统”和“多车系统”）分别建模，通过求解获得各个情况下DRC的运营表现。研究结果可以为运营部门提供最优的DRC服务设计方案。.在DRC服务模式的基础上，探讨了IDRT的服务设计方法以及相关的分区策略。在考虑运营成本、乘客乘车时间与等待时间的基础上，以广义成本最小为目标函数，，在允许分区运营的策略下，对IDRT的服务设计进行建模。通过求解构建的模型获得IDRT的最优服务设计方案。该研究将DRC的“多对一”服务模式与建模方法拓展到IDRT“多对多”模式。.项目研究成果可用于城市内部、城际之间、城乡之间，进而提升交通运行效率，提高区域之间的可达性，推动城镇化的发展，加速城市经济圈的形成，提升城郊、乡村的运输服务水平。