考虑城市公交运营过程的随机性,以社会经济参数相互影响为基础,致力于提出一套能够帮助城市公交换乘站点提高运行效率的方法。该方法针对方案实施的合理性、社会经济效益和环境安全等参数间的相互影响协同优化城市客运交通（UPT）,进而改善换乘站点运行效率。区别于以往研究,考虑了环境和社会约束对UPT车辆在站点的停站时间和时刻表同步参数对换乘站点运行效率的影响机理进行研究。结合车辆在换乘站点停站时间的随机性,提出了一种UPT车辆到达换乘站点的协同调度方法。在此基础上,进一步研究提出了考虑换乘站点车辆停站时间的城市公交时刻表协同优化方法。分析了换乘站点运行过程中亟待解决的问题,确定了提高换乘站点运行效率的途径。关于提高换乘站点运行效率领域的研究主要集中在以下方面:改进运输和规划解决方案,研究客流和行人流,发展多种方式接驳的客运联运,以及客运组织方法研究。坚持城市可持续发展的基本原则来组织换乘站点的运行过程,能够解决经济、社会和环境等方面的综合问题,进而提高换乘站点的运行效率。确保换乘站点发展的客运协同组织方法中,关键问题是时刻表的同步优化。为实现这一目标,需要解决以下问题:——分析当前状态,确定提高换乘站点运行效率的方向;——从符合可持续发展原则的角度出发,确定评估换乘站点有效性的相关指标;——建立城市换乘站点运行仿真模型并利用软件实现;——确定运营过程时间的随机值分布规律和换乘站点的运营参数;——开展试验研究,以确定城市客运交互时长对换乘站点性能的影响;——提出一种协同优化城市客运换乘站点有关参数的方法;——评估所提出的提高换乘站点运行效率有关举措的经济影响。为了深化换乘站点功能的理论基础,采用系统的数学建模分析方法描述研究对象。采用仿真建模的方法建立对象模型。运用数理统计理论,对城市换乘站点客运时间分布规律和交通时长分布规律进行实证分析。利用回归分析方法,拟合换乘站点城市客运互相影响制约的时间参数与换乘站点运行效率指标之间的关系。文献综述表明,设计公交系统的协同时刻表是一项复杂而重要的工作,逐渐成为提高换乘站点运行效率的研究热点之一。已有研究方法应从以下方面进行改进:在模型中考虑车辆行驶时间的随机性,并考虑其他参数作为随机变量,以反映实际的运行过程。此外,有必要设计算法来寻找理想解;软件的开发与实施将提高计算速度和准确性。针对提高换乘站点运行效率的研究,首要任务是改进客运联动优化的技术形式。这个问题需要单独研究,如果没有合理的协同时刻表为前提,那么换乘站点的可能受益很容易受到影响。时刻表的协同设计可以减少出行者在换乘站点的等待时间,减轻交通网络的压力和对环境的负面影响,以提高公交服务水平。提高换乘站点运行效率主要涉及两个方面。一是减少乘客在换乘站点的等待时间;二是在换乘站点协同组织公交车辆的到达时间,避免发生串车拥堵。城市公交时刻表协同设计旨在乘客能够同步发现换乘车辆,从而减少公交线路之间的换乘时间。研究任何技术目标的一个重要步骤是确定效率的目的和指标。效率指标的选择是建模中的主要问题之一,因为它决定了模型的组成和结构,可能会因需要解决的具体科学问题而有所不同。此外,选择效率指标的难度在于公交系统参与者（政府、公交运营者、乘客）的利益不同且常常是对立的。在选择性能指标时,应考虑客运市场参与者的需求。随着社会发生变革,效率评价的侧重点也将发生转移。其中,最常用的是成本指标。随着向市场体制的转变,公交运营者的主要目标不再仅仅关注利润最大化,同时开始注重提高服务水平与增强企业竞争力,由此,效率指标还应包括社会层面。鉴于世界上大多数国家应对环境危机所采用的发展方向,任何设施或系统的效率指标必须考虑环境因素。所提出的换乘站点三维评价指标涵盖了经济、社会和环境三个方面,符合当代社会对效率综合评价的要求。将每个指标看作一个独立的目标函数,提出了多目标优化问题。为了评价备选方案的可能性,并选择输入参数向量值,提出了一种量化乘客出行时间与公交运营时间的经济成本指标。该指标由以下描述技术流程的相关指标组成:乘客的换乘等待时间和公交车辆在换乘站点的停站时间,以及允许将时间成本转换为经济成本的变量。如果一个换乘站点的有关参数已经确定,那么它可以用来求解一组数量与停车点载客区有关的协同调度组合优化问题。为了保证决策具备环境友好性,需要设置一个限制条件:在实施所提出的方案时,排队车辆的等待时间不应高于原方案。此外,该指标还对车辆同时到达停车点时的冲突情况数量进行了限制。在换乘站点匹配公交车辆时,选择运营成本作为经济层面的评价指标。运营成本是一个时间函数,由车辆在停车点前等待空位的时间和停站时间组成。对于乘客来说,评价公交服务质量的一个主要指标是行程时间。其中,等待时间对乘客来说是最重要的[164–166]。这也是该指标被选为表征换乘站点社会层面的原因之一。关于环境层面指标的选取方面,在必要时应考虑利用土地资源扩大停车点,它也是一个关于同时到达车辆数量的函数,以便形成决定换乘参数价值的备选方案。实现公交车辆非运营时间最小化和乘客等待时间最小化的方法已经得到证实:即确定停车点载客区的数量和公交车辆的动态调度。为了构建真实合理的模型,有必要考虑公交运营过程的随机性,这是由于日间交通密度、道路拥堵、天气条件以及驾驶行为等发生变化。此外,客流需求一旦发生变化,都将导致在公交站点的停靠时间发生偏差。这些不确定性因素导致个别技术作业持续时间和换乘站点指标的变化幅度增大。由于所选指标都依赖于随机变量,那么每个指标也都是随机的。因此,有必要转向研究最优化（最小化）数学期望值。该问题分三个阶段解决。第一阶段是采取技术手段检测输入参数向量,使所选择的效率指标达到最小值。由于换乘站点的车辆时刻表协同调度问题是NP难的,因此,为了优化目标函数,需要使用具备智能搜索的近似算法来寻找输入值向量。对调查的停车点即将到达车辆进行计算。针对其他停车点,认为该值是一个常数。改变停站车辆数既是一种技术手段,同时也被视为在其他条件下协同换乘站点时刻表的特征之一。第二阶段是根据站点同时停靠的车辆数量制定备选方案。第三阶段是决策者从可持续发展的角度保证换乘的有效性,进而确定最终的换乘参数。所建立的换乘站点的数学模型考虑了运营过程的随机性,涵盖了公共交通、乘客和一组停车点。交通工程师通常利用模型分析的方法制定公共交通系统发展决策。与仿真相比,这种模型的充分性不高,这使得学者们逐渐考虑技术手段中包含的随机参数。此外,可以准确描述系统各要素与输入参数之间的内在联系,使得公共交通系统及其要素的仿真模型更适合于研究。换乘站点的运营是一个随机的技术过程,其各个组成部分受到大量环境因素的影响。这也是将各个技术操作过程下的随机变量纳入模型加以考虑的原因。为了进行实验研究,需要确定仿真模型所必需的数值特性。换乘站点作为一系列停车点的基础设施,其基本参数是公交车辆的实时定位。根据模型假设,基于主要站点间的换乘矩阵由表征换乘指标的确定性数据确定。这些矩阵中的数值是依据中心站点间的距离和平均速度设置的。将车辆从初始站点出发的时刻、到达换乘站点的时间以及在停车点的停靠时间作为描述城市公交的主要参数。为了刻画“乘客”这个换乘主体的特征,设置了一个换乘矩阵,该矩阵反映了在特定路线的每对车辆之间换乘的乘客数量。模型使用随机值描述到达换乘站点的时间和停站时间。这也是为什么在研究这些技术特性参数时,首先要确定其分布规律及特点。为了获得这些数据的数值,对哈尔基夫城市公交线网进行了实地调查。通过对公交线网和换乘站点的观测,确定了输入数据的参数和车辆从始发站点到换乘站点的行驶时间和停留时间的随机变量分布规律。因为利用皮尔逊分布的计算值未超过表内数据,所以假设不会被拒绝。所确定的分布规律及其参数结果如下:从初始停车点发车的行程时间符合正态分布,停留时间符合Gamma分布,以上可用于模型仿真。利用Python编程语言在单个换乘站点层次上实现了该模型。开发了基本类:Bus Line类用于模拟UPT车辆的运动和在换乘站点执行的技术操作;以Transfer Node类为基类,在此基础上实现了对Transfer Node操作的仿真模型;All Combinations类允许使用穷举方法或进化算法设计换乘站点UPT车辆协同调度时刻表,并根据先进的研究方法提出算例。时刻表协同优化属于组合优化问题,是NP复杂问题。为了解决这类问题,提出了一种将改进的遗传算法与仿真模型相结合的进化算法,提供了一种针对大规模问题输入参数向量的智能搜索路径。与传统的遗传算法不同,该算法中的变量不以二进制编码,基因操作规则也有所不同。模型输入数据对输出参数的影响与运行效率息息相关,结合仿真实验进行了研究。作为响应型函数,研究了该指标的组成部分:乘客等待时间和车辆排队等待时间。实验考虑了以下随机变量参数:到达换乘站点行程时间的标准差,停车点停靠时间的数学期望值,以及线路发车间隔。在建模过程中对于换乘乘客的总体等待时间作出以下假设:已经换乘的公交线路的发车间隔、其行程时间的标准差和停站时间的数学期望。此外,还检验了UPT车辆在停车点总停留时间中排队等候时间模型的依赖性假设。针对乘客等待时间和排队车辆等待时间,确定它们的共同影响因素,以便每次输入数据发生变化时均得到乘客和公交运营者都能够接受的时刻表。利用MS Excel分析软件包的功能,对实验结果得到的统计数据集进行回归分析。使用已经开发的软件进行仿真实验,利用设定值计算了下列指标:-城市公交车辆排队等候时间;-排队的城市公交车辆数（停车点车辆之间可能发生冲突情况的平均值）;-车辆在换乘站点的停车点所花费的总时间;-乘客等候时间;-城市公交换乘时间评价。作为实验研究的结果,获得了一系列统计数据。通过分析,假设在输入参数和响应型函数之间建立近似的分析函数关系,从而可以进行回归分析。为了达到这一点,首先需要形成关于回归模型形式的替代假设,然后需要研究回归模型的系数并选择最适合的数据。该指标的组成部分被视为一个考虑乘客等待时间和车辆排队等待时间的响应型函数。研究期内建立了城市公交排队等候时间对停车点车辆总时间的函数依赖关系假设。根据车辆的运动参数和停站时间,通过实验建立了车辆到达站点时刻的数学期望差值,给出了等待时间的最小值。已经得到的回归模型能够确定乘客在换乘过程中所花费的时间,由此可用来描述车辆在协同调度时刻表中换乘站点的停留时间对效率指标的影响。以上适用于换乘站点,其中车流的组织和停车点的设计参数可确保不存在非运营时间。车辆在换乘站点停车点的最佳时间对应于指标值达到其极值（最小值）时的情况。模型能够得到停车点内一至两个载客区内的车辆排队等候时间和乘客的等待时间。利用该模型确定乘客等待时间,可以在考虑约束的情况下预测出同步时刻表的有关指标数值。所提出的效率指标和管理决策可以为不同类型和复杂度的工作确定换乘站点的运营参数。根据提出的方法,考虑社会和环境约束,通过分析每个载客区的指标数值,选择最佳方案。如果问题陈述针对一条特定线路在换乘站点的停车点的停留时间存在争论,那么将采用添加子备选方案的方式扩充原备选方案。穷举法、进化算法和根据已建立的分析依赖关系进行的有关计算,接受拟定时刻表的指标预测值。因此,考虑到换乘站点的不同条件和特殊性,可以从不同方向对问题进行整体求解或拆分求解。研究结果已在乌克兰的哈尔科夫市施行。该市被认为是一个地面公交线路集合的换乘站点。计算结果表明,对于位于Heroi’v Pratsi-Hvardijciv Shyronintsiv街道交叉口的换乘站点,由于时刻表的协同优化,对专用线路的停留时间延长2分钟,现有载客区的数量能够达到预期效果。研究结果对公交换乘站点时刻表协同和城市公交线网的车辆实时动态优化具有重要的现实意义。论文的研究成果已应用于Kharkiv National Automobile and Highway University的教学过程中。