基于多层次空间数据表达的公交出行动态优化

我国大城市公交线网复杂、线路高度重复、同名站点分散，目前建立在单一空间层次上的公交数据模型及优化算法在这种背景下存在相当的局限，影响到信息服务效率及公交出行分配运算的准确性。利用空间数据模型理论，复杂公共交通线路及站点可以在不同的空间层次上进行抽象表达，构成多层次公交空间数据模型。本项目主要研究提高公交出行路径运算效率与精度的关键技术，主要包括多层次公交空间数据模型集成，以及在此基础上的最优公交出行路线求解、公交出行换乘动态指引、公交配流优化等。多层次的公共交通系统表达需要采用面向对象的建模技术，而Agent编程技术则可用于求解不同层次的最优公交路线和动态换乘指南。通过对公交出行系统进行多层次的动态优化，本研究可以促进智能公交系统的技术进步，同时改善公共交通规划方法。