Emerging technologies, such as connected and autonomous vehicles, electric vehicles, and information and communication, are surrounding us at an ever-increasing pace, which, together with the concept of shared mobility, have great potential to transform existing public transit (PT) systems into far more user-oriented, system-optimal, smart, and sustainable new PT systems with increased service connectivity, synchronization, and better, more satisfactory user experiences. This work analyses such a new PT system comprised of autonomous modular PT (AMPT) vehicles. In this analysis, one of the most challenging tasks is to accurately estimate the minimum number of vehicle modules, that is, its minimum fleet size (MFS), required to perform a set of scheduled services. The solution of the MFS problem of a single-line AMPT system is based on a graphical method, adapted from the deficit function (DF) theory. The traditional DF model has been extended to accommodate the definitions of an AMPT system. Some numerical examples are provided to illustrate the mathematical formulations. The limitations of traditional continuum approximation models and the equivalence between the extended DF model and an integer programming model are also provided. The extended DF model was applied, as a case study, to a single line of an AMPT system, the dynamic autonomous road transit (DART) system in Singapore. The results show that the extended DF model is effective in solving the MFS problem and has the potential to be applied to solving real-life MFS problems of large-scale, multi-line and multi-terminal AMPT systems.

互联和自动驾驶汽车，电动汽车以及信息和通信等新兴技术以越来越高的速度围绕着我们，这些技术与共享出行的概念一起，具有巨大的潜力来改造现有的公共交通（PT）系统进入更多以用户为导向，系统最佳，智能和可持续的新PT系统，从而增强服务连接性，同步性以及更好，更令人满意的用户体验。这项工作分析了这样一种由自主模块化PT（AMPT）车辆组成的新型PT系统。在此分析中，最具挑战性的任务之一是准确估计执行一组计划服务所需的最小车辆模块数量，即其最小车队规模（MFS）。单线AMPT系统的MFS问题的解决方案基于一种基于赤字函数（DF）理论的图形方法。传统的DF模型已得到扩展，以适应AMPT系统的定义。提供了一些数值示例来说明数学公式。还提供了传统连续近似模型的局限性，以及扩展的DF模型和整数规划模型之间的等效性。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。根据缺陷函数（DF）理论改编而成。传统的DF模型已得到扩展，以适应AMPT系统的定义。提供了一些数值示例来说明数学公式。还提供了传统连续近似模型的局限性以及扩展DF模型和整数规划模型之间的等价关系。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。根据缺陷函数（DF）理论改编而成。传统的DF模型已得到扩展，以适应AMPT系统的定义。提供了一些数值示例来说明数学公式。还提供了传统连续近似模型的局限性，以及扩展的DF模型和整数规划模型之间的等效性。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。传统的DF模型已得到扩展，以适应AMPT系统的定义。提供了一些数值示例来说明数学公式。还提供了传统连续近似模型的局限性，以及扩展的DF模型和整数规划模型之间的等效性。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。传统的DF模型已得到扩展，以适应AMPT系统的定义。提供了一些数值示例来说明数学公式。还提供了传统连续近似模型的局限性以及扩展DF模型和整数规划模型之间的等价关系。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。还提供了传统连续近似模型的局限性以及扩展DF模型和整数规划模型之间的等价关系。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。还提供了传统连续近似模型的局限性以及扩展DF模型和整数规划模型之间的等价关系。作为案例研究，将扩展的DF模型应用于AMPT系统的一条线路，该系统是新加坡的动态自动道路交通（DART）系统。结果表明，扩展的DF模型可以有效地解决MFS问题，并有可能应用于解决大规模，多线路和多终端AMPT系统的实际MFS问题。