Flex-Route交通车辆路由和调度下的一个动态的经营环境

文摘

提高可靠性,响应性,和生产力的flex-route运输服务,探讨车辆调度和路由问题在一个动态的经营环境。首先,我们讨论后的新操作策略引入智能交通系统(同期),包括自动车辆定位系统(AVL),移动数据终端(联合化疗)和计算机辅助调度系统(CAD)。第二,一个混合整数规划(MIP)配方是用来解决离线路由问题。第三,一个在线调度方案提出了应对不同的动态事件,如动态请求,旅行时间波动,取消的请求,和客户空位。最后,仿真实验基于一个真实的flex-route运输服务进行评估动态事件的影响不同。结果表明,该调度方案是可靠的应对各种动态事件,和我们的研究结果可以用于指导flex-route交通服务的决策。

1。介绍

目前,公共交通系统在人们的日常生活中扮演不可或缺的角色。大容量交通模式等地铁和常规公交线路可以提供方便,快速,高效的服务在高密度城市地区。然而,在许多低密度郊区和农村地区,这些传统的固定航线运输服务被认为是低效和不方便由于严格的行程和罕见的间隔。毫不奇怪,对私家车的依赖增强,这对环境可持续性和社会平等构成严峻挑战。

为应对这些挑战,许多工作的重点已经提供新的流动性解决方案在这些低需求的地区(例如,庞大的郊区)不仅满足旅客的不同要求,也提高的服务质量。在许多类型的灵活的运输服务,flex-route交通(也称为路线偏差(1]),流动性津贴航天飞机运输(2),和需求自适应交通系统(3])是最受欢迎的操作波利奇(4]。这种创新的服务是一个混合的公共交通模式,结合了固定航线运输的低成本的可操作性与demand-responsive交通的灵活性。类似传统的固定航线服务,flex-route运输有一个基本路线和几个强制检查站位于高密度区域的需求。通常,这些检查站被分配固定的起飞时间为老客户服务和与其他公共交通线路都是同步的。另一方面,flex-route交通与demand-responsive交通共享一些共同的特征,因为车辆允许偏离一定距离的基本路线(通常是0.25到0.75英里)为curb-to-curb请求服务。实际运行经验表明,客流量和乘客满意度显著增加后实现flex-route交通服务(5,6]。

在实践中,乘客需要偏差服务需要预约至少提前两个小时。因此,大多数研究集中在完全静态的系统中,所有的请求都是提前知道和可能发生的不可预见的事件在flex-route运输操作是被忽视的7- - - - - -11]。然而,现实生活中会更加复杂,一些事故的分布不能明确确定。预定的时间表可能会修改实时由于动态事件,如旅行时间的波动12- - - - - -14),取消的请求,客户旷课15,16),和动态请求(17,18]。所有这些不可预知的事件严重影响的准时性能flex-route交通和不可避免地降低系统的可靠性19]。原因之一,可能是这种创新的交通服务的应用非常有限,远远落后于之前的预期。因此,需要一个灵活、高效的实时调度方案解决这些实际问题。

最近发展智能交通系统(ITS)技术,如自动车辆位置(AVL)系统和数字通信,为实时车队管理提供坚实的技术支持。特别是,这些技术允许调度中心不断跟踪车辆的实时位置、交通信息、最新的客户请求的信息。此外,计算能力的进步加速了数据处理能力,这样任何时间表修改可以实时处理和传输到司机。借助这些技术,调度程序现在能够快速跟踪这些动态事件的安排和调整flex-route实时交通。一个案例研究在现实生活中的ITS-assisted flex-route运输(5,20.]表明,船期的可靠性后,极大地增强了几个项目的实现。

在本文中,我们研究了车辆路由和调度flex-route交通动态经营环境下的问题。为一个扩展我们的先前的研究[21),在线调度模型来处理各种动态事件,包括客户旅行时间波动,旷课,取消和动态请求。我们所知,flex-route交通的动态调度问题在过去的研究还没有检查。本文的结构组织如下。的系统结构和操作政策flex-route交通系统详细描述部分2。然后,离线路由模式和在线调度模型提出了部分3。节4,我们评估系统性能在不同的动态事件通过仿真实验。调查结果的总结和未来工作提出了部分5。

2。系统描述

2.1。服务范围和需求

为了简化建模过程,假设flex-route运输系统运行在一个矩形的服务区域的宽度和长度(见图1)。所有保留上车或下车点应位于服务范围内的区域。有C检查点的基本路线(用c= 1,2,…C−1C),它位于主要的连接点或高密度区域(参见图的需求1)。检查点的起飞时间是固定的,它可以被视为硬约束车辆操作。

flex-route交通服务可以应对四种不同类型的请求:类型我上车和下车点都在检查站;类型二世是一个检查站提货点,但下降点不是在一个检查站;类型三提货点不是在一个检查站,但下车点在一个检查站;类型IV-neither提货点也没有下车点在一个检查站。I型请求使用flex-route交通作为一个传统的固定航线运输服务。因此,他们不需要提前预订服务。所需的其他三种类型的请求预订通过调用或使用互联网来安排他们non-checkpoint停止。

适应可能偏差请求,相邻的检查点之间的计划运行时间必须大于直接运行时间。它们之间的差异称为松弛时间。flex-route交通,松弛时间分配偏差服务在每一段路线都是预先确定的基于预期的需求水平。如果不使用检查点之间的松弛时间,车辆必须等待和体验更多的空闲时间,直到预定的起飞时间。相比之下,当预定的松弛时间不足以适应意料之外的更高需求,有些乘客可能被拒绝(见图1)。

2.2。操作策略

在现实操作中,由于低需求层次的郊区,flex-route交通系统的进展通常半个多小时(1]。因此,与其他demand-responsive shared-ride系统(22,23),乘客更容易保留特定的旅行时间表的基础上而不是指定工作时间窗口。如图2,每个乘客(I型除外)需要指定所需的旅行,拾音器位置,下降预定的最后期限之前预订中心的位置。预订中心提供客户和调度中心之间的连接。它负责记录的需求信息和处理一些动态事件如服务取消,更新需求信息和动态请求。一般来说,事先预订两天之间应该比起飞时间早一个小时的行程。请求的处理原则是先到先得,谁涨。一旦收到请求,调度中心立即通知客户是否要求可以适应。预订截止日期后,所有乘客接受请求收集对于一个给定的旅行作为输入用于离线路由模型来计算最优路由计划。完成计算过程后,计划提货时间发送到接受客户在旅行开始之前。

有两种常见的类别的数据,需要区别对待。第一类的数据,称为静态数据,由数据相对稳定,不需要频繁更新。例子包括道路网络拓扑、客户需求和信息的舰队,司机,和时间表。服务的实际操作之前,初始路由计划计算车辆的离线使用静态路由模型数据库。第二类是一个动态的数据库,包括车辆位置、交通状况和动态事件。在操作期间,AVL系统为调度员提供最新的位置信息为每个车辆通过全球定位系统(GPS)设备。dispatcher不断监视任何操作系统的变化和实时更新。动态事件发生后,调度员呼吁在线调度模型重新安排计划的路线,和修改路由计划传播给司机通过移动数据终端(联合化疗)。离线和在线计算模型可以使用计算机辅助调度(CAD)系统安装在调度中心获得初始路由计划和实时动态事件的反应。

3所示。车辆调度模型

3.1。离线路由模型

混合整数规划(MIP)制定提出了离线路由问题。我们定义了一个有向图= (N,一个,T)来描述车辆路由网络,N代表所有的停止旅行,一个=N²弧的集合,T= (t_ij)是矩阵的旅行时间一个。问题的目标是确定最优路径在不违反约束。

系统参数定义如下:C=数量的检查点问=最大车辆容量N₀= {1,2,…C}=组停在检查点 =预定起飞时间的检查站我 K= =所有接受请求TS=C+ =访问总数停止旅行 = {C+ 1,…,TS}=组non-checkpoint停止保留的乘客 =所有停止一个=所有网络中弧 =登机的乘客数量(> 0)或下车(< 0)停止我 =直线旅行时间从节点我到节点j =居住时间在每个non-checkpoint停止 =居住时间在每一个检查点 (k)=拾音器的每个请求停止k ds(k每个请求的)=下降停止k

模型的决策变量如下: = {0,1} =指示弧形(我,j)选择(= 1)(= 0) =起飞时间停止我, =到达的时间停止我, =车辆的乘客在节点负载我, =工作时间的要求k =下降时间的请求k

鉴于上述定义,这个问题可以被制定为一个混合整数线性规划中和的成本是乘客的车载服务的时间和操作成本。 受

目标函数(1)最小化总成本两个因素,即,所有乘客的车载时间成本和车辆的驾驶成本;这个定义包含了成本与交通运营商以及相关系统的服务质量。约束(2)和(3)地址的特殊情况传入和传出的第一站,最后一站,分别。第一终端检查点没有传入的电弧和一个外向;过去终端检查点,只能填报一个传入的弧,没有即将离任的弧。对于其他中间节点,约束(4)表明,传入/传出每个节点度等于1。约束(5)禁止self-connection每个节点。约束(6)确保没有最优解中包含非法subtours通过消除所有的循环,使其他点脱节。约束(7)保证检查点的起飞时间是固定的。约束(8)第一终端检查点,确保车辆的乘客负载等于登机的乘客的数量。约束(9)定义了车辆的乘客在每个节点负载的乘客入住率在前面的节点数量的正负乘客登机或降落(取决于的标志问_j)。约束(10)定义了,对任何一个连接两个节点,节点的到达时间j应不晚于出发的时间节点我加上两个节点之间的旅行时间。我们让MQ和太是一个足够大的数量,以确保约束(9)和(10)是无关紧要的,没有任何两个节点之间的连接。约束(11)确保每个non-checkpoint停止的起飞时间总是等于到达时间加上居住时间。因为可能会有一些空闲时间在每个检查点,约束(12)保证检查点的起飞时间总是比到达时间加上居住时间晚。约束(13)确保车辆能力不被侵犯,在操作。约束(14)之间的平等为每个请求建立相应的提货时间和出发的时间节点。同样,约束(15)建立为每个请求之间的平等下降时间和其相应的节点的到达时间。约束(16)确保每个请求的工作时间应安排在相应下降。

3.2。动态事件

在现实中,一些动态事件可能发生在flex-route交通服务的操作。在我们的研究中,我们考虑四种不确定的事件,总结如下。其他罕见的事件,如车辆故障或交通堵塞,不被认为是在我们的研究中。(1)动态请求:客户要求服务预订截止日期后的旅行。上车或下车点随机分布在服务区域。(2)旷课:客户不出现在他们的提货点。(3)取消:客户取消请求之前或期间保留旅行。(4)旅行时间波动:两个站点之间的旅行时间变化由于改变旅行速度。

3.3。在线调度模型

最近的信息和通信的进步促进了实时车队管理。在我们的假设flex-route交通系统,每个车辆的实时位置信息可以AVL系统提供的。客户的最新状态(如服务时间之前,,服务,和撮合)可以通过联合化疗。客户的动态请求和取消也可以通过预订中心通过电话或互联网。离线和在线模型可以使用CAD系统执行。随着这些技术,汽车现在可以进行动态路由和调度,引入更多的机会降低运营成本和提高客户服务。

图3显示了在线调度模型的框架。在这个模型中,所有的事件发送到事件队列和处理的基础上,谁先谁涨的政策。在操作期间,调度员不断获取一个事件从事件队列基于事件类型和处理它。完成在线计算后,调度员发送路由更新计划通过联合化疗和司机通知预订中心如何应对客户。特定的调度方案,相应的动态事件将在以下小节中描述。

3.3.1。动态请求事件

在部分动态环境中,实时请求,不知道调度员的规划,后逐渐显示预定的最后期限。所有动态请求被认为是直接请求希望立即。适应这些动态请求,一个插入启发式算法采用这些请求插入初始路由计划由离线路由模型。动态请求按时间顺序处理,并立即更新路由计划当一个动态请求被接受。

具体地说,一旦收到一个动态请求,该算法首先检查插入的可行性。假设要求新的控制问位于检查点之间n和n+ 1。该算法试图停止插入任何两个连续的停止一个和b计划在检查站n和n+ 1。如果这些插入可以满足中提到的松弛时间约束和车辆容量约束方程(7)和(13),要求新的停止被接受;否则,请求新的停止将被拒绝。值得一提的是,IV型乘客需要检查的可行性上车和下车点,只有当两个停止插入成功可以请求被接受。因为有可能不止一个可行的位置,下一步是确定最佳嵌入位置的最小增量成本。插入新的控制的增量成本问任何连续两站之间一个和b可以由以下公式计算: 在哪里是额外的插入后的车辆旅行时间(由方程计算(18)),的和额外的车载乘客造成的插入,的和额外的插入造成的乘客的等待时间,然后呢 , ,和相应的权重。

一旦确定最佳插入最小增量成本,新的停止插入路线,和更新的车辆路径规划和进度将立即发送到司机。与此同时,决定接受和安排提货时间的动态也向客户发送请求。

3.3.2。预订未到的事件

在实践中,一些客户可能会缺席而不给予任何先进的注意当车辆到达他们保留的提货点。一项研究[5)表示,客户可能会经常观察到的实际操作中flex-route运输服务。因此,有必要考虑失约事件和动态更新的路线。

flex-route交通服务的操作期间,一旦发现出现的事件,司机发送数据信息(例如:“失约”)调度中心通过联合化疗。dispatcher检查下车点没有客户的路线。如果下车点在一个检查站(即。,type III passengers), the current routing plan remains unchanged. Otherwise, the drop-off point is deleted in the current routing plan without changing the visiting sequence of the other stops. After determining the visiting sequence, the next step is to update the time schedule of the vehicle. More specifically, the schedule of stops before the deleted drop-off point remains unchanged. For the stops after the deleted drop-off point, if it is a drop-off point, the vehicle departs immediately after the customer is dropped off. If it is a pick-up point, the vehicle has to wait at the stop until the planned pick-up time of the customer. This scheme can save the unnecessary travel distance of the vehicle and the in-vehicle time of the passengers onboard. Meanwhile, the on-time performance of the service is also guaranteed.

3.3.3。取消事件

有两种类型的取消,应该区别对待。如果客户取消这次旅行预订截止日期前的旅行,请求从静态数据库,计算和最优初始路由计划使用其他的需求。相反,如果取消预订截止日期(即后。,一个real-time cancellation), it may affect the scheduling and routing of the vehicle. In particular, once a cancellation event is received by the reservation center, the dispatcher first removes the non-checkpoint pick-up and drop-off stops in the initial routing plan and then reconnects the remaining stops with the shortest distance. Similar to the scheme of no-show events, the vehicle departs immediately after serving the drop-off passengers and waits until the previously notified pick-up times at the pick-up points.

3.3.4。旅行时间波动

在离线路由模型中,任何两个站之间的旅行时间是基于位置坐标,计算平均旅行速度和道路网络。然而,很少旅行速度常数实际上而是受许多随机变量,随机波动等旅游需求,频繁中断的交通控制,和不可预知的出现交通事故。这些旅行时间波动不可避免地影响到准时flex-route交通系统的性能,但它只能知道调度中心当车辆到达停止。在我们的研究中,我们假设车辆运营基于以下方案。(我)non-checkpoint上车点,如果车辆到达早于预期,车辆不得不等待客户,直到计划到达时间。如果车辆迟到,乘客将经历一个等待时间和车辆离开后立即捡起来。(2)non-checkpoint下降点,无论领先或落后于时间表,车辆离开后立即送乘客。(3)检查点,如果车辆到达早,它需要花额外的空闲时间在检查站,直到预定的起飞时间。如果车辆迟到,需要下车的乘客可能会经历过度车载检查站等候的时间和乘客也经历一个延迟。服务于乘客后,车辆立即离开。

尽管过度车载时间和等待时间由于旅行时间波动有负面影响感知服务质量,准时一个可行的平衡性能和服役route-deviation请求是难以实现的。在我们的研究中,服务时间波动不考虑,因为它可以被认为是两个站之间的旅行时间的一部分。

4所示。结果分析

4.1。仿真设置

在本节中,数值实验进行基于MTA第646行,运营在flex-route政策在洛杉矶县。这条线被广泛视为基准和试验台flex-route交通比较和评价不同的系统设置,模型,和解决方法(2,8,10,11,24,25]。默认参数值如表所示1。646行有三个检查站沿线基本均匀分布。一个常数车辆25英里/小时的速度和曼哈顿距离被假定在计算之间的旅行时间停止。服务的运营成本车辆和客户成本指标的值设置基于美国国家数据库(2010)和(26]。空闲时间的成本在检查站被认为是等待时间的成本的两倍。系统设计预期的需求水平θ= 12名乘客/旅行。对于每一个行程,请求的生成是基于预期的需求水平和预定义的类型比例。non-checkpoint上车或下车点均匀分布在整个服务区域。在仿真模型中,每个请求都分配了一个序列号在每个访问指示的顺序的预订时间。基于理论模型提出了(11),我们可以推出的单程运输时间flex-route过境40分钟。因此,三个检查点的起飞时间是0,20和40分钟。

4.2。仿真结果

平均请求中随机生成的影响,1000年复制单程运输操作运行提供系统性能的统计估计各种动态事件。离线路由模型解决GRUOBI(版本9.0)通过YALMIP平台达到最优结果(27]。

flex-route交通服务的系统性能评估使用以下指标:(1)骑时间(R),即。,the average riding time per passenger, including the vehicle running time and service time at each stop (also equal to the in-vehicle time minus the idle time); (2) the waiting time (一个),即。,the average waiting time per passenger at stops; (3) the idle time (我),即。,the extra waiting time on-board per passenger if the vehicle arrives before the scheduled departure times; (4) the rejection rate (球员),即。,the fraction of passengers rejected by the system; (5) operating cost ( ),即。,the operating cost per passenger for a trip (it can be calculated by equation (19),T一次,平均手术时间θ_接受是接受乘客的平均数量每趟);(6)系统成本(F),即。,the sum of the operating cost per customer and the average customer cost, which can be calculated by equation (20.)。

4.2.1。准备动态请求

探索动态请求操作效率的影响,活力的程度(DOD)作为一个索引在我们的实验。活力的程度定义为动态请求的数量之间的比率和请求的总数 :

固定数量的总请求收到每趟,我们从0%变化国防部(纯静态场景)到100%(纯动态场景)来生成不同数量的静态和动态请求。仿真结果表2说明随着国防部,骑的时间R从15.76分钟减少到15.60分钟,然后稳定下来后,国防部= 75%。这一趋势主要是由接受乘客的数量减少,少走弯路,采取的车辆。出于同样的原因,空闲时间我也大大增加。相比之下,等待时间一个随着国防部就显著增加。这是因为在国防部,高的场景动态请求可能经常插入前prebooking请求或甚至在一些动态请求已经收到了安排工作时间。这意外的延迟不可避免地恶化服务的可靠性和降低flex-route交通系统的服务水平。有趣的是看到废品率的第一次经验逐渐增加,然后死后国防部高于50%。这一发现并不符合我们共同的直觉”更好的路由能取得更多的信息。“当系统是高度(但不完全)动态,有一些先进的请求分配给的路线。因此,分配站的路线是不灵活的重路由,和接受的绕道动态请求受到这些决定访问序列。同样的现象也在调度demand-responsive运输服务(17]。一般来说,系统成本F国防部的增大而增大。可以提高系统性能1.2%当所有在线请求转化为静态请求。这表明插入启发式是近视的离线路由模型相比,它可以提供一个最优解与所有可用信息的请求。因此,降低交通运营商国防部可能是一个更有吸引力的政策来提高系统效率。

4.2.2。旷课

当车辆到达提货地点,发现客户并没有出现,日程必须尽快调整和一些浪费的成本可能会发生。在我们的研究中,模拟是由不同的缺席率从0到20%的随机分布。表3与越来越失约率表明,骑的时间R不断下降。然而,空闲时间我逐渐增加。一般来说,乘客的车载,等于骑时间和空闲时间之和,保持稳定。这一发现表明,虽然重路由可以节省旅行的距离不是失约的下车点服务的客户,不可能显著降低车载乘客的时间。更糟糕的是,乘客经历长时间的空闲时间可能产生负面感知向flex-route运输服务。我们还观察到操作成本随着越来越多的失约的乘客。这是因为回收操作时间无法弥补客流量的减少。因此,系统成本逐渐增加而越来越失约率。

4.2.3。取消

在这项研究中,只考虑一个实时注销。提前与取消请求,这种取消会影响车辆的调度和路由,需要实时调整。表4表明系统性能指标显示一个类似的趋势的事件。所不同的是,一个实时取消骑时间有更重大的影响R和空闲时间我。这是因为这两个上车和下车点在取消时可以跳过,而车辆只能跳过下车乘客缺席时停止。保存的旅行距离也会导致较低的运营成本比的失约事件。总的来说,失约和取消事件对系统性能有很大的影响,和一些额外的开销为客户和运输操作符。因此,客户有不良记录的旷课或取消应该识别和添加到黑名单在实践中来防止此类事件的频繁发生。

在图4,我们比较系统成本没有动态干预和那些动态重路由方案。我们可以看到,我们建议的重路由方案可以节省系统成本F对于失约和取消事件。这是因为在动态干预,不必要的旅行距离达到消除无效上车或下车点,从而导致更低的运营成本 。这一发现证实了更多高质量的安排下可以生成实时调整。

4.2.4。旅行时间波动

的旅行时间估计基于道路段的平均旅行速度很可能在实践中波动。因此,在我们的模拟中,我们假设出行时间点之间我和点j通常是分布式的意思吗基于计算的平均车速,其标准差被定义为

我们不同从0到0.2,仿真结果如表所示5。它揭示了骑时间R和运营成本几乎是旅行时间波动的影响。然而,由于频繁的早期和延迟到达请求停止和检查点,乘客可能不得不承担一些不必要的等待时间和空闲时间。这些意想不到的时间成本也可以反映在系统成本F。在我们的实验中,我们假设时间限制的检查点可以违反动态操作环境。大多数情况下,这不是一个问题,除了与其他交通线路同步检查点时。在这种情况下,一些乘客不可能不得不放弃指定车辆保存足够的松弛时间。为了弥补给您带来的不便,交通运营商应该安排另一辆车或者给这些乘客一些经济补偿。

5。结论

作为使用最广泛的灵活的运输服务,flex-route交通是一种很有前途的低密度地区的选项来满足多样化的旅游需求和求职第一/最后一英里的旅行。大多数研究都集中在完全静态系统中所有的输入都是预先知道和车辆路线不改变一旦被执行。这种理想化的假设在现实情况下是脆弱的,因为一些动态事件发生在执行计划和预定的日程和路线需要调整通过网上操作。

在本文中,我们研究flex-route过境的车辆路由和调度问题在一个动态的经营环境。两级调度模型旨在解决prebooking请求和动态事件。在第一阶段,离线路由模型制定为一个混合整数程序是用来构建初始路由计划。在第二阶段,一个在线调度方案来应对不同的动态事件。

仿真实验进行了评估动态事件的影响不同。仿真结果表明,虽然允许实时请求可以提高预订系统的灵活性,更prebooking请求可以提高系统的性能。这一发现表明,交通运营商应该鼓励更多的乘客提前储备行程。可能激励机制刺激prebook骑手的意愿是减少交通票价为先进的请求或增加动态请求的运输费用。此外,可以开发手机应用程序提供实时的车辆和车辆位置更新的预计到达时间。

我们也发现,虽然动态干预可以减少不必要的旅行距离,确认和取消事件仍有很大负面影响交通运营商的运营成本。频繁发生的这些事件不仅会导致收入损失,而且还浪费了松弛时间,由一些拒绝乘客可以由运输服务。因此,我们建议交通运营商应该识别出顾客的旷课记录不佳或取消,并将它们添加到黑名单。在不久的将来,移动支付技术的广泛使用,提前扣除运输费用可能是一个更有效的方法来防止这些事件。

此外,结果表明,旅行时间波动导致增加乘客的等待和空闲时间。是小比其他动态事件的影响。然而,值得注意的是守时的检查点应该保证同步与其他交通线路;否则,在这些时间点延迟可能导致乘客错过了连接。

我们所知,这是第一次工作,地址的动态调度问题flex-route运输服务。未来的工作将调查的随机车辆路径问题flex-route运输服务。固有的不确定性输入,比如要求和旅行时间,将被认为是在规划阶段。

数据可用性

所有生成的数据或分析在这个研究包含在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(批准号61573098)和NUPTSF(批准号NY220170)。

引用

1. j . f . Potts m·a·马歇尔e·c·克罗克特和j·华盛顿,指导规划和操作灵活的公共交通服务:TCRP报告140交通研究委员会,华盛顿,美国,2010年。
2. l . Quadrifoglio r·w·霍尔和m . m . Dessouky”流动津贴的性能和设计航天飞机运输服务:最大纵向速度,界限”交通科学,40卷,不。3、351 - 363年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. t . g . Crainic f . Errico f . Malucelli和m . Nonato”demand-adaptive交通系统设计总体计划”,《运筹学,卷194,不。1,第166 - 151页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. d·考夫曼发现操作经验与灵活的运输服务:交通的综合实践。TCRP合成交通研究委员会,华盛顿,美国,2004年。
5. 大肠Bruun和e .马克思“OmniLink”,交通研究记录:《交通研究委员会,卷1971,不。1,第98 - 91页,2006。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. s . r . Fittante和a·卢宾,”瑞典服务路线模型适应郊区交通在美国,“交通研究委员会杂志》上卷。2536年,52-59,2015页。视图:谷歌学术搜索
7. f . Malucelli m . Nonato, s . Pallottino”需求自适应系统:一些灵活的运输建议1,“运筹学在工业,第182 - 157页,1999年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. l . Quadrifoglio m . m . Dessouky和f·德“流动性津贴航天飞机运输(桅杆)服务:MIP制定和加强与逻辑约束,“欧洲运筹学杂志》上,卷185,不。2、481 - 494年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. b . Alshalalfah和a .青年外交官访华团”的可行性flex-route作为支线运输服务铁路站在郊区:多伦多案例研究”城市规划与发展》杂志上,卷138,不。1,第100 - 90页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. f .秋•李(george w . bush)和j·张,“动态站策略提高flex-route交通服务的性能,”交通研究部分C:新兴技术48卷,第240 - 229页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. y郑、w·李和f .秋“松弛的到来策略促进flex-route运输服务,“交通研究部分C:新兴技术卷,92年,第455 - 442页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. l .傅“改善会计辅助客运系统调度的动态和随机旅行时间的变化,”交通研究记录:《交通研究委员会,卷1666,不。1,第81 - 74页,1999。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. l .傅”调度dial-a-ride辅助客运系统在时变随机拥堵,“交通研究B部分:方法论,36卷,不。6,485 - 506年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. m . Schilde k . f . Doerner, r·f·哈特尔”将随机时间旅行速度解决方案方法动态dial-a-ride问题,“欧洲运筹学杂志》上,卷238,不。1,18 - 30,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. z, c .楚,h·陈,“动态dial-a-ride问题的研究在时间和随机环境下,“欧洲运筹学杂志》上,卷185,不。2、534 - 551年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. t·金为解决实时Dial-A-Ride问题模型和算法医学博士,马里兰大学学院公园,美国2011年博士论文。
17. a . f . k . i . Wong汉,c . w .袁”在动态响应交通服务的需求程度的活力,”Transportmetrica答:运输科学,10卷,不。1,55 - 73、2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. j .沈美国杨、x高和f .秋”车辆与按需路由和调度demand-responsive连接器,”机械工程的发展,9卷,不。6、文章ID 1687814017706433, 2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. r . g . Farwell和e .马克思”的计划、实施和评估omniride需求运输操作:给料机和flex-route服务,“交通研究记录:《交通研究委员会,卷1557,不。1、1 - 9,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. j·a·李,评估其投资在公共交通:Omnilink路线偏差的框架和计划服务弗吉尼亚理工学院和州立大学的布莱克斯堡,VI,美国,2002年。
21. 郑y和w·李”Flex-route交通服务与不同程度的活力,”交通学报19科国际会议专业人员南京,页4369 - 4380年,中国,2019。视图:谷歌学术搜索
22. w . y . s . c . Ho Szeto,中州。郭,j . m . y .梁m .淘金热潮,t·w·h·琯头”的调查dial-a-ride问题:文献综述和最近的进展,”交通研究B部分:方法论卷,111年,第421 - 395页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
23. d .黄顾y, z . Liu s . Wang和w·张,“两阶段优化模型demand-responsive定制总线网络设计,“交通研究部分C:新兴技术,卷111,页21,2020 a。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. l . Quadrifoglio m . m . Dessouky和k·帕尔默,”的插入启发式调度移动津贴航天飞机运输(桅杆)服务,“杂志的调度,10卷,不。1、批准,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. f·邱、w·李和A . Haghani”的方法选择固定航线和flex-route交通政策服务,“《先进的交通工具卷,49号3、496 - 509年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. m . Wardman“公共交通的值的时候,”交通政策,11卷,不。4、363 - 377年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
27. 刘黄d . x, z, c .律王,陈和x,”一个静态的自行车重新定位模型中心辐射型网络框架,“运输研究E部分:物流和运输审查文章ID 102031卷,141年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2021曰郑等。这是一个开放分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。