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J-GLOBAL ID：202202225343505814   整理番号：22A0650664

バスICカードデータに基づく通勤回廊におけるバスラインスケジュールの動的最適化【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Optimization of Bus Line Schedule in Commuter Corridor Based on Bus IC Card Data

著者 (6件)： Li Zhihong (General Aviation Technology Beijing Laboratory, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Xu Han (General Aviation Technology Beijing Laboratory, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Qiu Shiyao (General Aviation Technology Beijing Laboratory, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Liu Jun (Institute of Electronic Studies, China Academy of Railway Sciences Group Co., Ltd, Beijing 100044, China) ,  Yang Kairan (General Aviation Technology Beijing Laboratory, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Wu Jiahao (General Aviation Technology Beijing Laboratory, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China)
資料名： Journal of Advanced Transportation  (Journal of Advanced Transportation)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0581A  ISSN： 0197-6729  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,都市バス乗客回廊のバス運転状態を調査して,最小バス運転コストと乗客旅行コストを目的関数として,乗客流れ需要と運転収入を制約として,そして,バス路線におけるバス線路の平均速度変化を,種々の時間で考慮することである。本論文は,バス統合回路カード(ICカード)データに基づくバス経路スケジュールの動的最適化モデルを提案した。最適化変数は候補線の出発周波数である。モデルを解明するために,改良遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく動的出発間隔最適化方法を,種々の決定選択の下で設計した。この方法は,乗客とバス会社の一般化コスト関数の較正を含み,バス運転速度変化の特性と異なる決定選好の下での出発戦略の設計を把握した。提案方法の妥当性と適応性を数値例によって検証する。主に以下の作業を行った。(1)バス出発間隔の時間次元の動的解析は,ピーク期間中の乗客時間特性の変化を考慮した。(2)乗客待ち時間コストとバス運用コストの重量比の7つの方式を設計して,乗客とオペレータの異なる便益方向を有する出発間隔を,それぞれ,異なる決定選択の下で意思決定者のための対応する出発方式を選択するために,議論した。結果は,(1)7つの異なる重みづけスキームの全コストが,実際の値よりも,6.90%から18.20%低いことを示した。(2)意思決定者がバス会社に重量をバイアスする必要があるとき,乗客とバス会社の間の重量比α:βは0.25:0.75であり,最良に働く。出発の頻度は6減少し,同時に,全最適化コストは18.2%減少した。(3)意思決定者が乗客に重量をバイアスする必要があるとき,乗客とバス会社の間の重量比α:βは0.75:0.25であり,それは最良に働く。出発の頻度は19増加し,同時に,全最適化コストは17.7%減少した。(4)意思決定者が乗客とバス会社を等しく考慮するとき,乗客とバス会社の間の重量比α:βは0.5:0.5であり,最適化コストは実際のコストに最も近い,最適化コストは6.9%減少し,そして,出発の頻度は5増加した。結果は,本論文におけるモデルがバスICカードデータに基づく研究におけるバス経路の情報マイニングのために新しいアイデアを提供して,種々の操作決定選択の管理のための効果的ツールを提供することを示した。Copyright 2022 Zhihong Li et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  原価 ,  頻度 ,  *バス ,  旅行 ,  操業費 ,  費用関数 ,  目的関数 ,  待ち時間 ,  乗客 ,  *スケジュール ,  意思決定者 ,  遺伝的アルゴリズム ,  動的解析
準シソーラス用語： *動的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (30件)：

• Z. Li, Y. Dong, Y. Wen, H. Xu, J. Wu, "A deep pedestrian tracking SSD-based model in the sudden emergency or violent environment," Journal of Advanced Transportation, vol. 2021, pp. 13, 2021.
• C. W. Ya, L. X. Fei, W. L. Jiang, "Data-driven optimization methods for dynamic transit network adjustment," Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, vol. 17, no. 6, pp. 114-119, 2017.
• R. Song, S. He, Y. Yang, H. Yang, K. Luo, "Integrated optimization model of transit scheduling plan and bus use," Journal of Traffic and Transportation Engineering, vol. 19, no. 3, pp. 70-76, 2006.
• X. L. Ma, X. L. Shen, Z. Zhao, L. Sen, C. Xi, "Optimization of autonomous bus scheduling based on Lagrangian relaxation," China Journal of Highway and Transport, vol. 32, no. 12, pp. 10-24, 2019.
• S. Hassold, A. Ceder, "Multiobjective approach to creating bus timetables with multiple vehicle types," Transportation Research Record, vol. 2276, no. 1, 2012.

タイトルに関連する用語 (5件)： バス ,  ICカードデータ ,  通勤 ,  回廊 ,  動的最適化