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Optimizing location and capacity of rail-based Park-and-Ride sites to increase public transport usage

机译：优化基于铁路的停车站点的位置和容量，以增加公共交通的使用

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This paper presents a new methodology to identify optimal locations and capacity for rail-based Park-and-Ride (P&R) sites to increase public transport mode share. P&R is usually taken as an important component of policies for the sustainable development of urban transport systems. However, previous studies reveal that arbitrarily determined P&R sites may act to reduce public transport commuting. This paper proposes a methodology for the optimal location and capacity design of P&R sites, with the aim of enhancing public transport usage. A Combined Mode Split and Traffic Assignment (CMSTA) model is proposed for the P&R scheme. Taking the CMSTA model as the lower level, a bi-level mathematical programming model is then built to establish the optimal location and capacity of P&R sites. A heuristic genetic algorithm is adopted to solve this model. Finally, a network example is adopted to test numerically the proposed models and algorithms.
机译：本文提出了一种新方法，可确定基于铁路的“乘车”站点的最佳位置和容量，以增加公共交通方式的份额。 P＆R通常被视为城市交通系统可持续发展政策的重要组成部分。但是，先前的研究表明，任意确定的P＆R站点可能会减少公共交通的通勤。本文提出了一种P＆R站点的最佳位置和容量设计方法，旨在提高公共交通的使用率。针对P＆R方案，提出了组合模式拆分和流量分配（CMSTA）模型。以CMSTA模型为下级，然后建立一个双层数学规划模型来建立P＆R站点的最佳位置和容量。采用启发式遗传算法求解该模型。最后，通过一个网络实例对提出的模型和算法进行了数值测试。

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