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摘要
为在降低公交线网系统社会成本的同时实现低碳绿色出行，本文考虑OD间出行需求在工作日与周末的动态变化、出发时间差异以及出行者的有限理性行为，分别以降低碳排放与降低社会成本为目标函数，以分时差异化票价为优化变量，构建动态多目标优化模型。进一步，为使价格政策的实施对需求环境的变化具有预判性，将基于BP神经网络的种群分布预测算子、OD矩阵均衡算法以及具有优秀性能遗传算子的静态多目标粒子群算法进行有机结合，构建新的集群智能动态多目标优化算法，求解分时差异化票价。算例及实例研究发现：在线网整体出行需求水平较低时，下调公交票价有助于降低碳排放水平；相对于固定票制，分时差异化票价可有效降低社会成本与碳排量，使不同线路上的客流更加均衡。
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