Preview

The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science

Advanced search

Ant colony algorithm for rational route network design of urban public transport

Abstract

The relevance of the study is due to the need to optimize spontaneously formed route networks of urban public transport. Effective solution to this problem is the use of decision support systems. However, the automation of these tasks requires research in order to obtain efficient algorithms suitable for practical application. The aim is to offer a new model of optimization the system of urban public transport, enabling to consider the interests of its members, and adaptation of metaheuristic ant colony algorithm to the problem of designing route networks of urban public transport. Testing the proposed model and algorithm was performed on two data sets. The first test allowed us to estimate performance of the algorithm and model on a simple network; the second test allowed us to estimate the effectiveness of the algorithm and the model on a real route network of the city of Tomsk (Russia). The findings showed that the optimized route network of the city is more effective than the current one due to reducing the number of interchange stations and the time spent by passengers in public transport.

About the Authors

E. A. Kochegurova
Институт кибернетики ТПУ
Russian Federation


Y. A. Martynov
Институт кибернетики ТПУ
Russian Federation


Y. A. Martynova
Институт кибернетики ТПУ
Russian Federation


S. G. Tsapko
Институт кибернетики ТПУ
Russian Federation


References

1. Горев А.В. Основы теории транспортных систем: учеб. пособие / СПбГАСУ. - СПб., 2010. - 214 с.

2. Кочегурова Е.А., Мартынова Ю.А. Оптимизация составления маршрутов общественного транспорта при создании автоматизированной системы поддержки принятия решений // Известия ТПУ. - 2013. - Т.323, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика. - С. 75-78.

3. S. Goss, S. Aron, J.L. Deneuborg, Self-organized shortcuts in the Argentine ant // Naturwissenshaffen. - vol. 76, 1989. - P. 579-581.

4. M. Dorigo, Optimization, learning and natural algorithm, Ph.D. thesis, Politecnico di Milano, Italy, 1992.

5. M. Dorigo, Th. Stützle, Ant Colony Optimization, 2004. Massachusetts Institute of Technology, 306 pp.

6. Корягин М.Е. Равновесные модели системы городского пассажирского транспорта в условиях конфликта интересов. - Новосибирск: Наука, 2011. - 140 с.

7. Zhongzhen Ya., Bin Yu, Chuntian Ch. Parallel ant colony algorithm for bus network optimization // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. - 2007. - 22. P. 44-55.

8. Кочегурова Е.А., Мартынов Я.А., Мартынова Ю.А., Фадеев А.С. Получение матрицы пассажирских корреспонденций на основе данных электронных карт // Системы управления и информационные технологии (Перспективные исследования). - 2013. - №4(54).

9. Yu B., Yang Z. Optimizing bus transit network with parallel ant colony algorithm // In Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies. - 2005. - 5. P. 374-389.

10. Васильева А.Н., Мартынов Я.А., Мартынова Ю.А. Получение массива отправлений пассажиров городского общественного транспорта на основе данных электронных карт // Молодёжь и современные информационные технологии: сборник трудов XI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, Томск, 13-16 ноября 2013 г.


Review

For citations:


Kochegurova E.A., Martynov Y.A., Martynova Y.A., Tsapko S.G. Ant colony algorithm for rational route network design of urban public transport. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2014;(3):89-100. (In Russ.)

Views: 428


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1998-6920 (Print)