我国民航客运量逐年升高,庞大的到港客流使机场陆侧交通面临着巨大压力。针对到港客流出行需求的时空分布特点,乘客“预约”出行可使运营企业提前掌握出行需求,合理配置运力资源,平衡交通供需。本文以北京首都国际机场为例,在各航站楼和机场生活区预设站点,分析了以乘客实时需求为导向的服务于大型机场的多上车点预约巴士这种公共交通模式,分别在单车型、多车型的运营模式下,将预约巴士的服务决策规则模型化,研究预约巴士线路优化方法,为大型交通枢纽疏散到港旅客客流提供新思路。本文主要研究内容和创新点如下:(1)乘客出行需求分析预约巴士的服务模式与出租车、网约车具有较高相似性,结合预约巴士特点分析往来机场的北京市网约车和出租车行驶数据,论证了预约巴士适合服务于这部分时间、空间分布不均衡的到港旅客。为确定预约巴士开行方向,应用DBSCAN和K-Means两种聚类算法对机场区域出发车辆的目的地数据聚类,结果作为到港旅客出行目的地区域划分依据,为后文实证研究打下基础。(2)单车型机场预约巴士线路优化研究乘客线上提交预约信息,可由多个预设站点乘车,但同一站点乘车的各位乘客选择的乘车时间及出行目的地不同。为准确表述车辆所服务的乘客及未被服务的乘客、计算车辆到达时间,本文对预设站点进行“站点拆分”操作,将每个预设站点的预约出行需求看作一个预约站点,以此为基础建立数学模型。在单车型运营模式下,未完全满足乘客的预约需求会受到一定惩罚,建立了以企业经济效益最大化为目标的预约巴士线路优化模型。为保证乘客的出行质量,在约束条件中限制了每位乘客的最长乘车时间;为避免车辆满载率过低造成的运力资源浪费,设置了车辆发车需要达到的最低满载率。在北京市设计了实验案例,采用基于分组编码方案的遗传算法求解并进行数值分析,分析结果表明乘客最长在车时间、车辆发车须达到的满载率、票价与乘客预约失败的单位惩罚成本对结果均有影响。(3)多车型机场预约巴士线路优化研究多车型运营模式弥补了单车型中须达到一定满载率才发车而可能造成的未能完全满足乘客出行需求的不足,以企业经济效益最大和服务水平更均衡为目标建立预约巴士线路优化模型。采用遗传算法求解实验案例并进行数值结果分析,分析结果表明设置适当的服务水平均衡性奖惩函数有效减少了车辆之间的满载率差异,将有限运力资源更公平地分配给每位乘客,提高预约巴士服务水平均衡性。图38幅,表34个,参考文献83篇。