[發明專利]一種實時響應式定制公交遞階調度方法

在審

• 申請號: 202110649125.7
• 申請日: 2021-06-10
• 公開（公告）號: CN113538886A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 韓霜;陳牛;傅惠;趙佳虹
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 張生梅

1.一種實時響應式定制公交遞階調度方法，其特征在于，包括兩個遞進的階段；

第一階段，基于分時段的高概率乘客出行需求，并基于流向間的相似性進行逐級合并；在確保對所有高概率出行需求點全覆蓋的基礎上，以定制公交車輛運營里程最小為目標，對相應時段所需的定制公交車輛數及其初始線路進行整體優化；

第二階段，對第一階段已經過整體優化的初始線路為參考，將初始線路中部分或全部站點作為定制公交車輛的必經站點，基于實際接收的實時乘客需求，對定制車輛的實際行駛路線和到站時間進行優化調整，使得乘客總出行成本、運輸企業運營成本以及未服務的乘客數量最小。

2.根據權利要求1所述的一種實時響應式定制公交遞階調度方法，其特征在于，所述第一階段，采用定制公交初始線路決策模型進行優化，具體如下：

受約束于：

公式(1)表示所有定制公交初始線路的總長度最小；式中，d_lij為線路l中站點i和j之間的實際行駛距離；a_lij為0-1決策變量，線路l中車輛從站點i開往j時取值為1，否則取值為0；L為服務區域內生成的定制公交初始線路集合，L＝{1,…,l₁}，l₁為服務區域內生成的定制公交初始線路總數；N為服務區域內高概率乘車站點集合，N＝N⁺∪N^-且其中N⁺＝{1,2，…,n₁}為上車點集合，N^-＝{n₁+1,…,n₂}為下車點集合，n₁和n₂分別為上車點總數和下車點總數；

公式(2)表示單條定制公交初始線路總長度在限值范圍內；式中，d_min、d_max分別為定制公交初始線路的最短和最長距離；

公式(3)表示單條線路的最大站點數不超過給定的常數M；

公式(4)表示每條線路在每個站點最多停一次；

公式(5)表示定制公交線路必須覆蓋所有上車站點；

公式(6)表示線路中間站點的流量平衡，駛入中間站點的車輛必須駛離；a_ljk為0-1決策變量，線路l中車輛從站點j開往k時取值為1，否則取值為0；

公式(7)表示每條線路必須訪問上車站點對應的下車站點；o_jk為決策變量，若站點j與k為對應的上下車站點，則o_jk為1，否則o_jk為0；

公式(8)表示定制公交線路必須先訪問上車點再訪問其對應的下車點；d_lj為線路l從起點到站點j的行駛距離；d_lk為線路l從起點到站點k的行駛距離；o_jk為決策變量，若站點j與k為對應的上下車站點，則o_jk為1，否則o_jk為0；

公式(9)表示初始線路中任意OD點對間的繞行率不超過α；d_ljk為線路l中站點j和k之間的實際行駛距離；d_jk為站點j與k間的直達行駛距離；

公式(10)是決策變量的取值約束。

3.根據權利要求2所述的一種實時響應式定制公交遞階調度方法，其特征在于，在求解第一階段的定制公交初始線路決策模型中，采用融合最小插入距離的改進遺傳算法，具體步驟如下：

S1、通過試算確定算法參數：初始種群規模、最大迭代次數、交叉概率、變異概率；

S2、采用最小插入距離算法生成初始種群；

S3、計算個體適應度；

S4、進行遺傳操作；

S5、輸出優化結果。