[發(fā)明專利]一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010116005.6
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111340289B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設計）人: 雒興剛;吳國锠;張忠良;王允延;蔡靈莎;李晶
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/12
• 代理公司: 浙江千克知識產(chǎn)權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及的一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法，包括：S11.獲取與公交單線路相關的數(shù)據(jù)信息；S12.根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)信息預測客流量隨時間變化的信息，并確定建立優(yōu)化模型時所需的參數(shù)；S13.根據(jù)所述確定的參數(shù)建立公交動態(tài)發(fā)車以及站間時速調整的優(yōu)化模型；S14.通過遺產(chǎn)算法對所述建立的優(yōu)化模型進行求解，得到公交車待發(fā)車輛的發(fā)車間隔和行駛車輛的站間速度的調度方案。本發(fā)明使乘客在難以察覺的情況下利用車速的變化來實現(xiàn)調度。

技術領域

本發(fā)明涉及智能公共交通系統(tǒng)技術領域，尤其涉及一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術

近年來，我國城市機動車保有量持續(xù)增長，道路交通壓力逐漸惡化，交通擁堵日趨嚴重，這已經(jīng)成為一個影響居民生活質量和工作效率的嚴重問題。城市公交具有載客量大、人均消耗油量低、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點，大力發(fā)展公共交通和實施公交優(yōu)先戰(zhàn)略是緩解我國交通擁堵的有效手段。但在我國現(xiàn)行的公交運營體系下，每天的公交調度都是依照固定的時刻表進行發(fā)車，通常采用等間隔發(fā)車。這種一成不變的調度策略往往會產(chǎn)生很多問題。為了提高公共交通的服務質量，改善乘客的出行體驗，提高公共交通對乘客出行選擇吸引力，需要提出一些更行之有效的公交調度策略。特別是最近幾年，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術迅猛發(fā)展，大量的實時信息能夠被及時監(jiān)控和采集，如何有效地利用這些實時信息使其服務于新的公交調度策略，使單線上乘客的總等待時間最短，是一個急需解決的問題。

目前國內外對于公交車動態(tài)調度問題有不少解決與優(yōu)化方案，但這些方案主要集中于站點調度策上。我國的基本國情為城市人口密度大、站點客流量大、多數(shù)城市的道路基礎設施建設較為老舊、公交線路網(wǎng)十分密集、車道擴建成本較高。城市現(xiàn)有公交候乘站點大多無電子顯示牌，無法提供公交車輛的實時到站信息。鑒于上述各種限制，常見的站點調度策略難以在我國現(xiàn)有交通體制下實施，特別是應用最為廣泛的滯站調度。同時這種調度策略極易引起車內乘客的不滿情緒，影響乘客出行體驗，降低乘客的乘車舒適度，有悖于旨在創(chuàng)建“公交都市”，吸引更多市民選擇公交出行的初衷。

因此本發(fā)明提出始發(fā)站車輛發(fā)車間隔調整策略以及站間運行車速調整策略，使乘客在難以察覺的情況下利用車速的變化來實現(xiàn)調度。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的缺陷，提供了一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法及系統(tǒng)，使乘客在難以察覺的情況下利用車速的變化來實現(xiàn)調度。

為了實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用以下技術方案：

一種基于遺傳算法的公交發(fā)車與車速調整優(yōu)化方法，包括：

S1.獲取與公交單線路相關的數(shù)據(jù)信息；

S2.根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)信息預測客流量隨時間變化的信息，并確定建立優(yōu)化模型時所需的參數(shù)；

S3.根據(jù)所述確定的參數(shù)建立公交動態(tài)發(fā)車以及站間時速調整的優(yōu)化模型；

S4.通過遺產(chǎn)算法對所述建立的優(yōu)化模型進行求解，得到公交車待發(fā)車輛的發(fā)車間隔和行駛車輛的站間速度的調度方案。

進一步的，所述步驟S1中獲取的數(shù)據(jù)信息包括路線與站點數(shù)據(jù)、公交車數(shù)據(jù)；所述路線與站點數(shù)據(jù)包括線路總長度、單線上設置的站點數(shù)量、相鄰站點間的距離；所述公交車數(shù)據(jù)包括單線上公交車的最大載客量。

進一步的，所述步驟S2中建立優(yōu)化模型時所需的參數(shù)包括待發(fā)車輛數(shù)量、車輛在站點停車由于加速減速所需要的緩沖時間、乘客上下車所需的平均時間、車輛到達站點后乘客的下車比率、站點距離、公交公司要求的最大發(fā)車間隔和最小發(fā)車間隔、不同情景客流發(fā)生的情況。

進一步的，所述步驟S3是通過最小化乘客總等車時間為目標函數(shù)，建立的優(yōu)化模型。

進一步的，所述步驟S3具體為：