6. A javasolt, új eljárás továbbfejlesztésének lehetőségei
6.2. Működésfejlesztés
A működésfejlesztés témakörébe a ráterhelési eljárást megvalósító szoftver fejlesztése tartozik, ennek két főirányvonala van:
- adatbevitel, eredmény lekérdezés felhasználóbarát megvalósítása - ráterhelési folyamat valódi folyamatorientált megvalósítása A, Adatbevitel, eredmények lekérdezése felhasználóbarát megvalósítás
A modell eredményeit nem befolyásolja, de a modellt megvalósító számítógépes program használatát nagyban megkönnyíti, ha mind az adatbevitel, mind az eredmények lekérdezése felhasználóbarát menürendszereken, esetleg grafikus adatbevitelen (térképek segítségével) keresztül valósul meg. A program ez irányú fejlesztése nem része kutatásaimnak.
B, Ráterhelési folyamat valódi folyamatorientált megvalósítása
A modellt megvalósító szoftver pillanatnyilag az eredményorientált modellekhez hasonlóan a tömegközlekedési rendszeren lebonyolódó forgalom számszerű eredményeit képes csak előállítani. A fejlesztés következő lépése, hogy a háttérben zajló számítási folyamatok a képernyőn is követhetőek legyenek, ezzel biztosítva a folyamatorientált megközelítést.
Ez a fejlesztés sincs hatással a modell szolgáltatta számítási eredményekre, kizárólag a szoftver működésétől függ, ezért ez sem tartozik szorosan a kutatás témakörébe.
Összefoglaló tézisek
Disszertációm két fő részre tagozódik, a jelenlegi tömegközlekedési ráterhelési modellek áttekintése, és értékelése, valamint a feltárt hiányosságok alapján egy új, pontosabb eredményeket szolgáltató eljárás kidolgozása. E két rész eredményeit az alábbi tézispontok foglalják össze:
1. Igazoltam, hogy a hazai és nemzetközi szakirodalomban fellelhető, a gyakorlatban alkalmazott tömegközlekedési ráterhelési modellek hiányos, sok esetben pontatlan eredményeket szolgáltatnak a vizsgált tömegközlekedési rendszerekről (3. fejezet) A tömegközlekedési ráterhelési modellek legnagyobb hiányosságai a következő négy területre koncentrálódnak:
- utazási igények és a forgalmi kínálat összhangja - átszállások kérdése
- kapacitás korlátok kezelése - általános hibák
Az alkalmazott tömegközlekedési ráterhelési módszerek az utazási igények és a tömegközlekedési kínálat időbeli összehangolását hiányosan oldják meg.
A tömegközlekedési rendszer térben és időben is korlátozottan férhető csak hozzá, ezért a tömegközlekedési rendszerek vizsgálatakor nemcsak azt kell feltárni, hogy honnan-hova, milyen útvonalon utaznak az utasok, hanem azt is, hogy mikor, melyik járattal. A korábban alkalmazott időközös, és a korszerűnek tekinthető időpontos ráterhelési eljárások nagy része is átlagos utasszámmal dolgozik, vagyis adott időtartamra eső átlagos keresletet és kínálatot hasonlítatnak össze. Ez a megközelítés súlyos hibákat rejt magában, ha a tömegközlekedési rendszer járművei az átlagostól eltérő terhelésekkel üzemelnek.
Az alkalmazott tömegközlekedési ráterhelési modellek többsége az átszállásokat sok esetben hibásan kezeli.
A hagyományos, időközös ráterhelési eljárások hasonlóan a kiinduló megállóhelyhez, átszállások esetén is a járatsűrűség (követési idő) arányában állapítják meg az egyes viszonylatok utasszámát. Ez, hasonlóan az előzőekhez, átlagos értékekkel való számításnak tekinthető, ami hibákat okozhat. Az időközös eljárások nem képesek a menetrend összehangoltságát megfelelően követni, legfeljebb bizonyos kalibrációs paraméterek módosításával lehet az eredményeket a kívánt irányba terelni.
Az alkalmazott tömegközlekedési ráterhelési modellek nagyobb része pontatlanul kezeli a tömegközlekedési rendszer kapacitáskorlátait.
A kapacitáskorlátos időközös tömegközlekedési ráterhelések csak valamilyen ellenállásfüggvény vagy kényelmetlenségi függvény, esetleg a megállóhelyi várakozási idő segítségével modellezték a járművek korlátozott befogadóképességét. Ez a megközelítés nem fogadható el korrekt megoldásként, ha a vizsgált tömegközlekedési rendszeren nagy a követési idő, illetve ha a rendszer teljesítőképességének határán, vagy ahhoz közel üzemel. A kapacitáskorlátok problémája közel áll a kereslet – kínálat időbeli ütemezésének kérdéséhez, de annál messzebb mutat. A kapacitáskorlátok ellenőrzéséhez nem elegendő a tömegközlekedési rendszert járat szinten modellezni, az utazási igényeket is utas szinten kell kezelni.
A tömegközlekedési ráterhelési modellek alkalmazása nem ad képet a tömegközlekedési rendszeren zajló folyamatokról.
A vizsgált modellek működésének célja a tömegközlekedési rendszerekre vonatkozó számszerű ráterhelési eredmények meghatározása, ennek következtében az eljárások nem mutatják be a
rendszeren lezajló folyamatot. A tervezési munka során ezeket a modelleket csak és kizárólag ellenőrzési céllal lehet alkalmazni. Ezek az eljárások csak egy-egy kidolgozott tervváltozat kiértékelésére szolgálnak.
2. Bevezettem az eredményorientált és a folyamatorientált ráterhelési modellcsoportok fogalmát (3.4. fejezet)
A tömegközlekedési ráterhelési modellek működésének célja a tömegközlekedési rendszerekre vonatkozó számszerű ráterhelési eredmények meghatározása, ennek következtében az eljárások nem mutatják be a rendszeren lezajló folyamatot.
A tervezési munka során ezeket a modelleket csak és kizárólag ellenőrzési céllal lehet alkalmazni. Ezek az eljárások csak egy-egy kidolgozott tervváltozat kiértékelésére szolgálnak.
Ha azonban a modellek nemcsak az eredményről, hanem a rendszeren lezajló folyamatról is képet adnának, akkor a folyamat bemutatása segítséget adhatna:
- a rendszer hibáinak a feltárásához
- új tervezői ötletek, tervváltozatok kidolgozásához
A tömegközlekedési ráterhelési modelleket két csoportra osztottam, eredményorientált és folyamatorientált modellek. A jelenleg alkalmazott tömegközlekedési ráterhelési modellek az eredményorientált modellek csoportjába tartoznak, mivel működésük célja kizárólag a ráterhelés számszerű végeredményeinek a meghatározása.
Folyamatorientáltnak tekinthetők azok az eljárások, melyek a tömegközlekedési ráterhelés számszerű végeredményének meghatározása mellett, további többletként a tömegközlekedési rendszeren lebonyolódó folyamatról is képet adnak, a rendszer időbeni működését is követhetővé teszik, ezáltal biztosítva a fent kitűzött célok teljesülését (a rendszer hibáinak a feltárása, új tervezői ötletek, tervváltozatok kidolgozása).
Folyamatorientált vizsgálatot tesz lehetővé szimulációs alapokon nyugvó ráterhelési eljárások alkalmazása. Ilyen módszerek felhasználása egyfelől lehetővé teszi a ráterhelési lépés eredményeinek hagyományos feldolgozását, másfelől pedig a közlekedési folyamat megfigyelését, részeredmények (időszakos eredmények) kiértékelését.
3. Kidolgoztam egy új folyamatorientált, szimulációs elemekre épülő, időpontos, kapacitáskorlátos ráterhelési modellt (4.2.1. fejezet)
A javasolt, új eljárás egy szimulációs alapokra épülő időpontos kapacitáskorlátos ráterhelési modellnek tekinthető. A módszer lényege, hogy minden utas, minden jármű külön entitásként jelenik meg a rendszerben. Az eljárás a valósághoz hasonlóan lejátssza a tömegközlekedési rendszeren zajló eseményeket. A valóságnak ez a fajta modellezése számítástechnikai szempontból nem tekinthető erőforrás hatékonynak, de a valóságot igen pontosan képes visszaadni.
A korábbi modellekhez képest fontos különbség, hogy itt, az új eljárásnál nemcsak a ráterhelés számszerű végeredménye fontos, hanem a tömegközlekedési rendszeren lebonyolódó folyamat is, vagyis a vizsgálat bármely szakaszában filmszerűen követhető a hálózaton lebonyolódó események sora, megvizsgálható egy-egy csomóponton zajló utasforgalom, illetve az átszállási kapcsolatok működése vagy működésképtelensége.
Az eljárás két fő részből áll:
- utazási igények generálása - dinamikus útvonalválasztás
A modell az 1. ábrán látható séma szerint működik:
1. ábra A javasolt, új tömegközlekedési ráterhelési modell működési folyamata
A modell működésének a lényege, hogy a két fő rész önállóan, de nem függetlenül, időben összehangoltan üzemel.
A kidolgozott modellt egy valódi hálózaton ellenőriztem. A verifikálást Győr Megyei Jogú Város 1997. évi tömegközlekedési hálózatán végeztem el. A kísérlet során az utasszámlálási adatokat az új modell, és egy elismert közlekedéstervező rendszer eredményeivel hasonlítottam össze. A vizsgálat eredményeképpen megállapítható, hogy az általam kidolgozott modell alapjaiban jó, 10 mutatószámból 8 esetben pontosabb eredményt szolgáltatott, mint az ellenőrző modell.
4. Kidolgoztam egy az érkezési időpontos utazások és a tömegközlekedési rendszer időbelisége között fennálló szoros kapcsolatot kezelni képes mátrixkonverziós eljárást (4.2.1. fejezet)
A reggeli csúcsforgalmi időszakban jellemzően érkezési időpontos utazások történnek, melyek szoros összefüggést mutatnak a tömegközlekedési rendszerrel, ennek következtében a célforgalmi mátrix is szorosan függ a tömegközlekedési rendszertől. Az utazási igények pontos megjelenítése alatt azt kell érteni, hogy az érkezési időpontos utazások és a tömegközlekedési rendszer időbelisége között fennálló szoros kapcsolatot, melyet a hagyományos célforgalmi mátrixokban tárolt adatok elfednek, meg kell jeleníteni, vagy a hatását korrigálni kell.
Ebből következik, hogy a rendelkezésre álló célforgalmi mátrixokat új, tervezett tömegközlekedési rendszer vizsgálatára felhasználni hibás volna, ezért az utazási igények és a tömegközlekedési hálózat között fennálló összefüggés okozta célforgalmi mátrix változások kezelésére egy új, mátrixkonverziós eljárást dolgoztam ki.
A mátrixkonverziós eljárás két részből áll. Az első lépés során a megfigyelt célforgalmi mátrix szimbolizálta megfigyelt utazási igényeket valódi utazási igényekké alakítjuk. A második lépés során pedig a vizsgálandó tömegközlekedési rendszer figyelembevételével ezt a valódi utazási igényt a hálózaton megjelenő utazási igénnyé konvertáljuk.
A konverzió első lépése során TA indulási időponttal megfigyelt érkezési időpontos utazást TB
valódi érkezési időpontú utazássá alakítunk:
Bemeneti (input) adatok Ráterhelési eljárás lépései Kimenő (output) eredményadatok
Szimulációs folyamat Utazási igények
generálása Utazási igények
- célforgalmimátrix(ok)
Hálózati modell - megállóhelyek - járati útvonalak - menetrendi adatok
Útvonalválasztási kritériumok
Megállóhelyi tartózkodás
Járműmozgások
Útvonalválasztás
Szimulációs folyamat - események a
hálózaton
Ráterhelési eredmények - utasszámok - járatterhelések
1. réteg 2. réteg
n. réteg
C11 C12 C13 C1k
C21 C22
Cn1 Cn2
. .
m el A
B T t
T = + ,
ahol: tel, m az utazási igények felvételekor érvényes menetrend alapján várható eljutási idő A második lépésben ezt az elméleti TB érkezési időpontot, T’A elméleti indulási időponttá alakítjuk:
' , '
m el B
A T t
T = −
ahol: t’el, m a tömegközlekedési rendszer vizsgálatakor érvényes menetrend alapján várható eljutási idő
Ezzel az új T’A-val a valósághoz közelebb álló adatot kapunk, mellyel reálisabban lehet értékelni egy új tömegközlekedési rendszert.
5. Kidolgoztam a tömegközlekedési rendszerek keresleti és kínálati oldalának egy új ábrázolási lehetőségét (4.2.2. és 4.2.3. fejezet)
A tömegközlekedési rendszerek időben dinamikus ábrázolása megkívánja, hogy mind az utazási igények (kereslet), mind a tömegközlekedési szolgáltatás (kínálat) dinamikusan jelenjen meg.
Az utazási igények időbeliségének helyes feldolgozásához az utazási igényeket dinamizáltam, új mátrixábrázolást alakítottam ki.
Az új ráterhelési modell működésének alapfeltétele, hogy rendelkezésre álljon egy kellően pontos, dinamizált célforgalmi mátrix. Olyan mátrixábrázolás került kialakításra, mely időben és utazási rétegek szerint is feltárja az utazási igényeket.
2. ábra Időben változó célforgalmi mátrix ábrázolása
Az ábrázolás lényegében időben láncolt célforgalmi mátrixok sorozata. Az eljárás egy fő mátrixláncból áll, amely a hálózaton lebonyolódó forgalmak nagyobb részét tartalmazza. Az időszakosan megjelenő, egy-egy speciális utascsoport utazási igényeit egy, ezzel a főlánccal párhuzamos, második, esetleg harmadik láncolat tartalmazhatja. Ilyen utazási igény lehet, például az iskolások reggeli utazásai, vagy adott ipartelepekre történő utazások. Ezek a kiegészítő rétegek nem kell, hogy folytonosak legyenek, időben meg is szakadhatnak.
A tömegközlekedési rendszer, mint kínálat ábrázolására egy háromdimenziós (x,y,t) térben értelmezett gráfot alakítottam ki.
Jármű menet (megállóköz, megállóhelyi tartózkodás) Utasok megjelenése a megállóba
tér tér
idő
megálló s megálló s’
A tömegközlekedési rendszer (hálózat, és az azon közlekedő járatok) tér-idő rendszerben került ábrázolásra. Az eljárás lényege, hogy a megállóhelyek valódi x, y koordinátájú pontjában egy időtengelyt veszünk fel, mely a megállóhely permanens jellegét mutatja.
Ezekhez az időtengelyekhez kapcsolódnak az egyes viszonylatok járatai, mint térben és időben is értelmezett élek. Az utasok érkezése ennek megfelelően a kiinduló megállóhoz tartozó időtengely adott t0 pontjában történik.
Az utazás végpontja pedig a célmegálló időtengelyének egy t pontja. A legrövidebb útkeresést ezek alapján a következő formában fogalmazhatjuk meg: a térben és időben, mint háromdimenziós modelltérben értelmezett G gráf által definiált tömegközlekedési rendszeren x0, y0, t0 koordinátákkal adott ponttól keresünk egy lehetséges útvonalat adott x1, y1 koordinátával jellemzett időtengelyhez úgy, hogy az U útvonal és x1, y1 koordinátával jellemzett időtengely metszetét jelentő t1 időpont minimális legyen.
3. ábra A tömegközlekedési rendszer egyszerűsített tér-idő ábrázolása Egy a háromdimenziós gráfon lebonyolódó lehetséges utazást mutat a 4. ábra.
4. ábra Egy lehetséges útvonal a tér-idő szemléletű ábrázolásban
X (tér)
Y (tér)
A S1
S2
S3
S4
S5
L1
L2
K (x0, y0, t0)
C (x1, y1, t1)
B E
F T (idő)
Felhasznált irodalom
[1] Az Országgyűlés 19/2004. (III. 26.) határozata a 2003-2015-ig szóló magyar közlekedéspolitikáról
Magyar Közlöny 2004/36. p3177-3178.
[2] Az Európai Közösségek Bizottsága: Fehér könyv, Európai közlekedéspolitika 2010-ig: itt az idő dönteni.
Brüsszel, 2001 COM (2001) 370
[3] Dr. Nagy Ervin – Dr. Szabó Dezső (szerk.): Városi közlekedési kézikönyv Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1984. p660.
[4] J. de D. Ortúzar – L. G. Willumsen: Modelling Transport John Wiley & Sons, Chichester (England), 1995.
[5] Marton László: A forgalomelosztás számítástechnikai modelljeinek vizsgálata és fejlesztése (PhD disszertáció)
Budapesti Műszaki Egyetem, Budapest, 1999.
[6] A. J. Daly – J. van der Valk – H.P.H. van Zwam: Application of disaggregate models for regional transportation study in the Netherlands
Research for Transport Policies in a Changing World, SNV Studiengesellschaft Nahverkehr, Hamburg, 1983.
[7] DICTUC Encuesta origen y destino de viajes para el Gran Santiago
Informe Final al Ministerio de Pbras Publicas, Departamento de Inegieria de Transporte, Universidad Catolica de Chile, Santiago, 1978.
[8] dr. Koren Csaba: Közlekedéstervezés (előadásvázlat) Széchenyi István Egyetem, Győr, 2003.
[9] A.J. Daly – J. de D. Ortúzar: Forecasting and data aggregation: theory and practice Traffic Engineering and Control 1990 31 (12) p632-643.
[10] Dr. Bakó András: Forgalom-előrebecslés növekedési tényezős módszerei KTMF Tudományos Közlemények 1980/1 p3-11.
[11] A.W. Evans: Some Properties of Trip Distribution Methods Transportation Research 1970/4 p19-36.
[12] Dr. Prileszky István - Dr. Fülöp Gábor - Horváth Balázs - Horváth Gábor - Horváth Richárd - Szabó Lajos: Győr megyei jogú város közösségi közlekedésfejlesztési tervtanulmánya (rövid táv)
DHV Magyarország Kft, Budapest 1998.
[13] H.J. Wootton – G.W. Pick: A model for trips generated by housholds Journal of Transport Economics and Policy 1967 I(2) p137-153.
[14] P.R. Stopher – K.G. McDonald: Trip generation by cross.classification: an alternative methodology
Transportation Research Record 1983. 944 p84-91.
[15] Dr. Monigl János: Modellrendszer javaslat a városi személyforgalom előrebecsléséhez Városi közlekedés 1977/1 p5-13.
[16] NEA Transport research and training B.V.: Cost-efficient origin/destination estimator European Union Research Programme 1997.
[17] Dr. Prileszky István – Horváth Balázs: Oktatási segédlet a Practing képzésben résztvevő hallgatóknak „Közlekedéstervezés” c. tárgyból
Széchenyi István Főiskola Győr, 1998.
[18] T.J. Fratar: Vehicular trip distribution by successive approximation Traffic Quarterly 1954. VIII(8)
[19] E. Lill: Das Reisegesetz und seine Anwendung aus den Eisenbahnverkehr Spieihagen & Schunch Wien, 1891.
[20] H.J. Casey: Applications to traffic engineering of the law of retail gravitation Traffic Quarterly 1955. IX(1) p23-25.
[21] P.A. Mäcke: Gebräuchliche Formen des sogenannten Gravitationsmodells Schriftenreihe RWTH Aachen 1986 (61)
[22] A.G. Wilson: Urban and regional models in geography and planning John Wiley & Sons, London, 1974.
[23] Monigl János: Javaslat a városi személyforgalom megosztásának modellezésére Városi közlekedés 1977/2 p75-79.
[24] J.P. Mayberry: Structural requirements for abstract-mode models of passenger transportation
R.E. Quandt: The demand for Travel: Theory and Measurement D.C. Heath and Co.
Lexington, 1973.
[25] D.A. Henser – W.H. Greene: Specification and estimation of nested logit models Institute of Transport Studies, The University of Sydney, 1999.
[26] R. Quandt – W. Baumol: The demand for abstract transport modes: Theory and measurement
Journal of Regional Science 1966 6(2) p13-26.
[27] D. A. Henser – K.J. Button: Handbook of Transport Modelling Elsevier Science, Oxford, 2000.
[28] I. Kim – K.Y. Hwang – Y.H. Cho: Application of sub – area analysis techniques for TDM Policy Analysis
Seoul Development Institute, First Korean EMME/2 Users' Group Meeting 2001.
[29] Dr. Prileszky István – dr. Rixer Attila – dr. Fülöp Gábor - Horváth Balázs – Horváth Richárd: A tömegközlekedés fejlesztésének komplex hatásvizsgálata, a hatások kimutatásának és értékelésének módszertani megalapozása
Környezetvédelmi Minisztérium IV. OKTKP. 2001. Budapest 2002.
[30] C. J. Khisty: Transportation engineering an introduction Prentice Hall, Engelwood, New Jersey, 1990.
[31] E.F. Moore: The shortest path through a maze
Proceedings International Symposium on the Theory of Switching, Harvard University Press, Cambridge, 1957.
[32] E.W. Dijkstra: Note on two problems in connection with graphs (spanning tree, shortest path)
Numerical Mathematics 1959/1 (3) p269-271.
[33] Németh Miklós: A városi tömegközlekedés forgalomirányítását támogató hálózatleképező eljárások
Városi Közlekedés 1994/6 p343-349.
[34] Scherr Károly: Ráterhelési modell Városi Közlekedés 1977/4-5 p245-251.
[35] F. Liska T. – Makula László: Egyszerű modell városi közúti hálózat forgalmának tervezéséhez
Városi Közlekedés 1978/1 p9-12.
[36] Simulation of Urban Mobility - An open source traffic simulation package
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) in der Helmholtz-Gemeinschaft Institut für Verkehrsforschung (IVF) 2004.
[37] C.L. Barrett és társai: Transportation Analysis Simulation System (TRANSIMS) Los Alamos National Laboratory 1999.
[38] D. Branston: Link capacity functions: a review Transportation Research 1976/4 (10) p223-236.
[39] Bureau of Public Roads: Traffic Assignment Manual
Urban Planning Division, US Department of Commerce, Washington D.C., 1964.
[40] R.J. Smock: An iterative assignment approach to capacity restraint on arterial networks Highway Reasearch Board Bulletin 1962/156 p1-13.
[41] K.R. Overgaard: Urban transportation planning: traffic estimation Traffic Quarterly 1967/2 (XXI) p197-218.
[42] Department of Transport: Traffic Appraisal Manual (TAM) HMSO, London, 1985.
[43] Közutak tervezése
Magyar Útügyi Társaság, ÚT 2-1.201 Budapest, 2004.
[44] V.E Outram – E. Thompson: Driver route choice – behavioural and motivational studies Proceedings 5th PTRC Summer Annual Meeting University of Warwick, England, 1978.
[45] J.E. Burrell: Multiple route assignment and its application to capacity restraint
W. Leutzbach – P. Baron: Beiträge zur Theorie des Verkehrsflusses. Strassenbau und Strassenverkehrstechnik Heft, Karlsruhhe, 1968.
[46] J.G. Wardrop: Some theoretical aspects of road traffic research
Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Part II. 1952/36 (1) p325-362.
[47] Y. Sheffi: Urban transportation networks Prentice Hall, Engelwood, New Jersey, 1985.
[48] M. Bell – Y. Iida: Transportation network analysis John Wiley & Sons, Chichester (England), 1997.
[49] S. von der Ruhren – K.J. Beckmann – Mühlhaus – P. Wagner: Net-wide short-term prediction of traffic situation using demand modelling and microscopic-dynamic simulation
RWTH Aachen Arbeitspaper 2002.
[50] U. Brannolte – Dr. Vásárhelyi Boldizsár: Kétsávú, síkvidéki, nem ideális vegyesforgalmú utak forgalmi folyamának szimulációja
Közlekedés Tudományi Szemle, 1978/12. p549-558.
[51] R. B. Dial: Transit pathfinder algorithm Highway Research Record, 1967/205 p67-85.
[52] Le Clerq: A public transport assignment method Traffic Engineering and Control 1972/2 (14) p91-96.
[53] C. Chriqui: Réseaux de transport en commun: Les problémes de cheminement et d’accés Center of Transport Research, University of Monteral, Publication 11. 1974.
[54] R. Chapleau: Réseaux de transport en commun: Structure informatique et affectation Center of Transport Research, University of Monteral, Publication 13. 1974.
[55] I. Andreasson: A method for the analysis of transit networks
M. Ruebens, ed.: 2nd European Congress on Operations Research, Amsterdam 1976.
[56] M. G. Rapp et al.: Interactive graphics systems for transit route optimization Transportation Research Record 1976/559 p73-88.
[57] W. Lampkin – P. D. Saalmans: The design of routes, services frequencies and schedules for a municipal bus undertaking: A case study
Operations Research Quarterly 1967/4 (18) p375-397.
[58] C. E. Schéele: A mathematical programming algorithm for optimal bus frequencies Institute of Technology, University of Linköping, 1977.
[59] C. Mandle: Evaluation and optimization of urban public transportation networks European Journal of Operational Research, 1980/5. p396-404.
[60] D. Hasselström: Public transportation planning: A mathematical programming approach PhD thesis, University of Goteburg 1981.
[61] M. Florian: A traffic equilibrium model of travel by car and public transit modes Transportation science, 1977/2 (11) p166-179.
[62] M. Florian – H. Spiess: On binary mode choice/assignment models Transportation Science, 1983/1 (17) p32-47.
[63] A. Last – S.E. Leak: Transept: A bus model
Traffic Engineering and Control, 1976/1 (17) p14-20.
[64] J. De Cea – J. E. Fernandez: Transit-assignment models
D. A. Henser – K.J. Button: Handbook of Transport Modelling, Elsevier Science, Oxford, 2000.
[65] H. Spiess: On optimal route choice strategies in transit networks
Center of Transport Research, University of Monteral, Publication 286. 1983.
[66] H. Spiess – M. Florian: Optimal strategies: A new assignment models for transit networks
Transportation Research B, 1989/2 (23) p83-102.
[67] J. De Cea: Rutas y estrategias optimas en modelos de asignación a redes de transporte publico
IV Congreso Panamericano de ingeniería de tránsito y transporte, Santiago 1986.
[68] J. De Cea – J. E. Fernandez: Transit assignment to minimal routes: An efficient new algorithm
Traffic Engineering and Control, 1989/10 (30) p491-494.
[69] S. Nguyen – S. Pallottino: Equilibrium traffic assignmant for large scale transit networks European Journal of Operational Research 1988/37 p176-186.
[70] M. Gendreau: Etude approfondie d’un modéle d’equilibre pour l’affectation des passagers dans les réseaux de transport en commun
Center of Transport Research, University of Monteral, Publication 384. 1984.
[71] J. De Cea – J. E. Fernandez: Transit assignment for congested public transport systems:
An equilibrium model
Transportation Science 1993/27. p133-147.
[72] M. Abdulaal – L. J. LeBlanc: Methods for combining modal split and quilibrium assignment models
Transportation Science 1979/13. p292-314.
[73] J. H. Wu – M. Florian – P. Marcotte: Transit equilibrium assignment: A model and solution algorithms
Transportation Science 1994/3 (28) p193-203.
[74] C. Chriqui – P. Robilland: Common bus lines Transportation Science 1975/9 p115-121.
[75] A. Nuzzolo – F. Russo: Un modello di rete diacronica per l’assegnazione dinamica al trasporto collettivo extraurbano
Ricerca Operativa 1993/67 p37-56.
[76] A. Nuzzolo – F. Russo: A Dynamic Network Loading model for transit services Proceedings of TRISTAN III. Conference, San Juan, Puerto Rico, 1998.
[77] U. Crisalli: Dynamic transit assignment algorithms for urban congested networks
L. J. Sucharov: Urban Transport and the Environment for the 21st century V.
Computational Mechanics Publications 1999. p373-382.
[78] E. Cascetta: Transportation systems engineering for the design and evaluation of transit systems
Proceedings of Advanced Course on Transit Networks, Rome 2001.
[79] M. Florian: Frequency-based transit assignment models a deterministic approach Proceedings of Advanced Course on Transit Networks, Rome 2001.
[80] S. Nguyen – S. Pallottino: Hyperpaths and shortest hyperpaths
Combinatorial optimisation: Lecture notes in mathematics, Berlin Springer-Verlag, 1986.
[81] A. Nuzzolo: Schedule-based path choice models for public transport networks Proceedings of Advanced Course on Transit Networks, Rome 2001.
[82] M. D. Hickman – N. H. M. Wilson: Passenger travel time and path choice implications of real-time transit information
Transportation Research 1995/4 p211-226.
[83] S. C. Wong – C. O. Tong: A stochastic transit assignment model using a dynamic schedule-based network
Transportation Research 1999/33B p107-121.
[84] M. D. Hickman – D. H. Bernstein: Transit service and path choice models in stohastic and time-dependent networks
Transportation Science 1997/31. p129-146.
[85] A. Nuzzolo – F- Russo – U. Crisalli: A doubly dynamic assignment model for congested urban transit networks
Proceedings of 27th European Transportation Forum, Seminar F, Cambridge, 1999.
[86] A. Nuzzolo – U. Crisalli – F. Gangemi: A behavioural choice model for the evaluation of railway supply and pricing policies
Transportation Research 2000/35A p211-226.
[87] P. Carraresi – F. Maluccelli – S. Pallottino: Regional Mass Transit Assignment with resource constraints
Transportation Research 1996/30B p81-98.
[88] O. A. Nielsen – G. Jovicic: A large scale stochastic timetable-based transit assignment model for route and sub-mode choices
Proceedings of 27th European Transportation Forum, Seminar F, Cambridge, 1999.
[89] M. Florian: Deterministic time table transit assignment
Preprint of PTRC seminar on National models, Stockholm, 1998.
[90] K. F. Abdelghany – H. S. Mahmassani: Dynamic trip assignment-simulation model for intermodal transportation networks
Transportation Research Board 80th Annual Meeting, Washington D. C. 2001.
[91] O. A. Nielsen: A stochastic transit assignment model considering differences in passengers utility functions
Transportation Research 2000/34B p377-402.
[92] F. Russo: Schedule-based transit assignment models
Proceedings of Advanced Course on Transit Networks, Rome 2001.
[93] A. Nuzzolo – F. Russo – U. Crisalli: Dynamic schedule-based assignment models for public transport networks
Springer Verlag, Berlin, 2001.
[94] DHV Public Transport Optimization User Manual DHV, Amersfoort, 1997.
[95] EMME/2 User’s manual INRO Consulting, 1998.
[96] H. Spiess: Contributions a la theorie et aux outils de planification des resaux de transport urbain
Ph.D. disszertáció; University of Montreal 1984.
[97] Kövesné dr. Gilicze Éva - Dr. Füzy Ferenc: Tömegközlekedési hálózat- és viszonylattervezési számítógépi modell
Városi Közlekedés, 1986/4. p197-200.
[98] Nagy K. – Marton M-né – Papp J-né: Tömegközlekedési célforgalmi adatok hálózatra terhelése
UVATERV, KÖTESZ 6. Füzet 1977.
[99] VISUM User Manual Version 7.50 PTV AG, Karlsruhe 2001.
[100] Dr. Makula László – Takács Miklós: Az EMME/2 közlekedési hálózattervező programcsomag egy gyakorlati alkalmazása
Városi Közlekedés, 2001/4. p228-233.
[101] Jakab T. – Németh L-né – Dr. Pálmai J.: Közúti és vasúti tömegközlekedési rendszerek teljesítőképességének és alkalmazásának vizsgálata
Közlekedéstudományi Intézet 11. sz. kiadványa Közlekedési Dokumentációs Vállalat Budapest, 1984.
[102] Dr. Oláh Ferenc – Horváth Balázs – Horváth Richárd: Közúti információs rendszerek Főiskolai jegyzet, Széchenyi István Főiskola Győr, 1999.
[103] Dr. Jávor András: Diszkrét szimuláció
Főiskolai jegyzet, Széchenyi István Főiskola Győr, 1999.
[104] Horváth Balázs: Szimuláció a közforgalmú közlekedés tervezésében Városi Közlekedés 2001/5. p289-294.
[105] Dr. Vásárhelyi Boldizsár: A közúti forgalom lefolyásának szimulációja
Közlekedéstudományi Intézet 15. sz. kiadványa Közlekedési Dokumentációs Vállalat Budapest, 1985.
[106] Dr. Győrik Albert – Havas Péter: Szimulációs modell a felszíni tömegközlekedési járművek mozgásának és irányíthatóságának tanulmányozására
Városi Közlekedés, 1979/3. p147-150.
MELLÉKLETEK
Mellékletek
1. melléklet Útvonal választási döntési modulok rendszere
2. melléklet Az új ráterhelési modell ellenőrzésekor kiszámított utasszámok a jelentősebb viszonylatok vonatkozásában
A, 2-es viszonylat B, 11-es viszonylat C, 14-es viszonylat D, 22-es viszonylat E, 23-as viszonylat
1. melléklet Útvonal választási döntési modulok rendszere
Le kell szállni?
Leszálló utas
Nem
Igen
Továbbutazás
Leszállás
Elértük a célmegállót?
Nem
Igen
Átszállás
Célba érkezés
Innen indul a következő járat?
Nem
Igen Várakozás
Átgyaloglás egy
„közeli” megállóba
Várakozás Fel kell szállni?
Várakozó utas
Nem
Igen
További várakozás
Felszállás Van még szabad hely a járművön?
Van
Nincs Utas megjelenése
2. melléklet
A, 2-es viszonylat utasszámai
Utasszám [fő]
Megállók (oda irány)
Visum (Timetable 3)
Új ráterhelési eljárás
Utasszámlálási adatok
Adyváros 624 660 643
Tihanyi Á. u. kórház 2012 2181 2172
Magyar u. óvoda 2012 2526 2834
Mónus Illés u. 2773 3392 3736
Zrinyi u. kórház 2517 3315 3844
Bem tér 2526 3269 3746
Eszperantó u. aut. áll. 2464 2798 2906
Aradi vrt. u. 2875 2667 2242
Zechmeister u. 2791 2418 1849
Híd u. fürdő bej. út 1471 1455 1320
Keksz- és Ostyagyár 1471 1124 685
Korányi F. tér aut. ford. 0 0 0
Utasszám [fő]
Megállók (vissza irány)
Visum (Timetable 3)
Új ráterhelési eljárás
Utasszámlálási adatok
Korányi F. tér aut. ford. 1184 884 560
Keksz- és Ostyagyár 1184 1200 1185
Híd u. fürdő bej. út 1391 1577 1721
Zechmeister u. 1398 1777 2108
Honvéd liget 2944 2756 2492
Hunyadi u. aut. áll. 2661 2914 3086
Bem tér 2680 2934 3107
Zrinyi u. kórház 2439 2736 2958
Mónus Illés u. 1885 2088 2232
Magyar u. óvoda 1885 1908 1877
Magyar u. kórház 1885 1530 1132
Tihanyi Á. u. kórház 377 433 477
Adyváros 0 0 0
B, 11-es viszonylat
Utasszám [fő]
Megállók (oda irány)
Visum
(Timetable 3) Új ráterhelési
eljárás Utasszámlálási adatok
Révai u. 2113 1671 1085
Városháza 4459 3501 2239
Teleki L. u. színház 3807 3534 2954
Kiss J. u. 7. 3885 3618 3036
Dunakapu tér 4447 4104 3404
Rónay J. u. 4522 4099 3318
Szövetség u. 4522 3983 3096
Kertész u. 3352 3275 2911
Körtöltés 3494 3173 2574
Irinyi D. u. 2502 2561 2396
Bácsai u. 149. 2502 2473 2227
Kisbácsa 2502 2322 1938
Boglárka u. 2502 2209 1722
Sövény u. iskola 935 1212 1382
Sövény u. 935 1140 1245
Gát u. 935 1087 1143
Bácsa műkőüzem 711 855 924
Bácsa aut. vt. 711 718 663
Csonkaér u. 711 557 354
Ergényi ltp. 0 0 0
Utasszám [fő]
Megállók (vissza irány)
Visum
(Timetable 3) Új ráterhelési
eljárás Utasszámlálási adatok
Ergényi ltp. 891 439 292
Csonkaér u. 891 548 586
Bácsa aut. vt. 891 637 824
Bácsa műkőüzem 1286 848 998
Gát u. 1286 874 1068
Sövény u. 1286 934 1227
Sövény u. iskola 3284 1826 1631
Boglárka u. 3274 1881 1791
Kisbácsa 3274 1983 2067
Bácsai u. 149. 3274 2030 2192
Irinyi D. u. 4144 2431 2400
Körtöltés 4155 2570 2763
Kertész u. 5144 2995 2920
Szövetség u. 5144 3039 3038
Rónay J. u. 5020 2916 2832
Dunakapu tér 3999 2322 2255
Teleki L. u. színház 6047 2787 1457
Gárdonyi G. u. 4042 1891 1049
Révai u. 0 0 0
C, 14-es viszonylat
Utasszám [fő]
Megállók (oda irány)
Visum
(Timetable 3) Új ráterhelési
eljárás Utasszámlálási adatok
Adyváros 36 255 481
Tihanyi Á. u. kórház 1299 1360 1454
Szigethy A. u. 108. 1285 1667 2090
Barátság park 1170 1717 2307
Volán telep (AUTOKER) 1426 1945 2514
Szerszámgépgyár 1428 1851 2322
Ipar u. 49. 1619 2022 2477
Ipar u. 19. 2143 2432 2784
Mátyás tér 2227 2804 3452
Budai u. Szeszgyár 3304 3403 3588
Budai u. 3817 3644 3563
Szt. István u. 3868 3546 3313
Aradi vrt. u. 2542 2558 2638
Zechmeister u. 2675 2715 2823
Semmelweis u. 2140 2235 2386
Botond u. 2140 2010 1931
Márvány étterem 261 773 1304
Béri B. Ádám Kollégium 261 428 606
Liget u. aut. ford. 0 0 0
Utasszám [fő]
Megállók (vissza irány)
Visum
(Timetable 3) Új ráterhelési
eljárás Utasszámlálási adatok
Liget u. aut. ford. 70 271 500
Béri B. Ádám Kollégium 74 600 1187
Márvány étterem 1931 1729 1703
Botond u. 1931 1997 2266
Simor J. püspök tere 1931 2037 2351
Híd u. fürdő bej. út 3036 2635 2503
Zechmeister u. 3207 2657 2379
Honvéd liget 2264 2278 2524
Bisinger sétány 3166 2953 3042
Budai u. 3762 3235 3040
Budai u. Szeszgyár 2229 2434 2890
Mátyás tér 2304 2167 2254
Ipar u. 19. 1966 1896 2022
Ipar u. 49. 2078 1923 1968
Szerszámgépgyár 2137 2041 2158
Volán telep (AUTOKER) 2230 2019 2019
Barátság park 2697 2149 1825
Kodály Z. u. 43. 3809 2399 1238
Földes G. u. 26. 1714 1212 836
Tihanyi Á. u. kórház 194 269 372
Adyváros 0 0 0