上海公共交通开排队网络模型问题1

《上海公共交通开排队网络模型问题1》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、上海公共交通开排队网络模型问题摘要在本文中，开排队网络模型，提出了解决问题的公共交通在城市。顶点的网络（例如，巴士站）的方式确定的模糊聚类方法。弧（如，该路径的公共交通）可以设置使用最短路径模型中的时间意识和0-1整数规划方法。运用统计方法，我们可以计算参数（如客流分布，客流跃迁概率，平均轮候时间，公共汽车等）的公共交通网络。在本文中，我们建议的网络分割为两个或三个阶段实施公共运输系统的形式，``青蛙跳“快速传递和``渗透”快速分散。结合计算机模拟和评价的成果和影响的公共交通系统，我们修改模型以解决公共交通问题。关键词：公共交通在城市，排队网络，模糊聚类，该路径，0-1

2、整数规划。介绍由于经济的快速发展,城市正在变得越来越大。交通,特别是公共交通工具,越来越沉重的社会发展的需求。为解决公共交通问题,我们已经采取了多种措施,如增加数量道路、桥梁、汽车等。但由于缺乏全面的计划，矛盾不是很好地解决。交通已常常变得扑朔迷离。在本文中,我们希望通过利用系统分析的方法能解决公共交通问题来弥补缺乏综合计划。我们引入了一种开放的排队网络模型来分析的大众运输系统。环节一些顶点构成所谓的网络构成的顶点。如果一个或多个服务器放在每一个顶点，这个网络是当时称为排队网络。如果我们考虑车辆作为服务器，顶点的巴士站和弧路径的公共交通，那么公共交通系统是一个排队网络，

3、这里的“开放”是指乘客可以进入或离开网络的每一个顶点。下面,我们把整个公共交通系统的排队网络分为两个或三个阶段。由模糊聚类方法确定网络的顶点。由最短路径模型中的时间或0-1规划法确定网络的弧。我们使用打开排队网络模型,分析得到了网络。结合计算模拟、成果评价和公共交通系统的影响，控制排队网络优化中的参数的方法，来建立以“青蛙跳”方式快速传递和“渗透”方式快速分散的公共交通系统。通过这项工作，可以为政府决策提供有用的信息和科学理论。1.“青蛙跳”式快速传递和“渗透”式快速分散2.1基本理念上海是一个拥有13，000,000居民和流动人口的大都市，公共交通工具种类多，包括飞机

4、、火车、船、各类汽车、摩托车和自行车等，此外，上海还有各种不同种类型的区域：学校、医院、工业区、商业区，业余公共场所等。面对这样打的一个系统，我们必须通过宏观分析和微观分析相结合的方法来分析它的公共交通系统。因此我们把整个城市的公共交通系统分为两个或三个阶段的排队网络。2.2选择公共汽车站首先,我们在整个上海的城市建立了第一阶段的排队网络。根据各区县，我们把上海划分成许多小区域。在每一个小的区域,我们选择一个或二个公交车站为中心的区域。中心区域的功能是实现“青蛙跳线”式快速转换的小区域。通过模糊聚类方法,这些中心可从很多候选人中心计算。然后，我们建立了第二阶段网络中的每

5、一个小区域。对于小区域作为一个整体，我们用同样的方式建立了第二阶段排队网络。当我们到了第二阶段的中心，我们可以在一些较小的区域通过“渗透”式分散的方法达到确定第三和第四阶段的目的。值得一提的是，第一阶段的中心是第二阶段的中心。每个第一阶段的中心直接影响第二阶段的排队网络。同样在二级和三级排队网络中心之间在类似的关系。。2.3建立公交路径。当所有的阶段中心已确定，在同一阶段的中心是另一个阶段的关键的问题上如何建立公交路径。为使乘客在道路上花费时间最短，我们可以通过最短路径模型解决这个问题。假定我们在同一阶段的中心之间设立路径，并用S和E表示，从S到E。我们认为目前的交通网

6、络为一个有向图，有向弧的网络。在这个有向图上，S可以被视为起始顶点，E作为结束点。让通过如下图举例说明：图1从S到E的运输网络图假设图1代表从S到E的交通网络图，从途中可以明显看出长期路径被卡段。是指道路交叉口。“→”指的方向行驶。是指正常运输条件下同时通过的路径。最短路径在这里的意思是通过的时间最短。最短路径可以用计算的算法。通过计算机很容易解决该方案。应该说，最短路径，从S到E跟反方向从E到S可能是不同的路劲。一个原因是，一些道路单向道路。另一个原因是，在道路交通密度双方向，不同的方向可能是不同的。不同的交通密度行驶的速度不同，从而，通过的时间也不同。因此，权重在同

7、一道路不同方向上也不同。用0-1规划方法也可以建立路径。1.开排队网络模型3.1模型简介3.1.1模型假设(1).假设网络中有K个顶点，其中K≥2。有个服务点在顶点Ai，其中≥1i=1,2,…k。(2).客流从外面进入到顶点i是独立的强度为泊松过程。在实践中，是单位时间内从外面到达顶点i的平均客流数。(3).在顶点i服务的时间参数是指数分布，在实践中，是在一个单位时间内完成服务的平均旅客人数。(4).在顶点i，乘客将进入顶点j概率，在这里指的是乘客离开网络顶点i的概率。3.1.2符号模型:顶点i的到达率（含两部分：从外部进入的和中转的）N