一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法技术

本发明专利技术公开了一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，首先采集基础和乘客数据，包括基本的交通网络数据、公交车线路数据及发车频率和公交运营的时空范围数据，获取交通需求和供给数据，包括公交出行的OD需求，乘客的出发点和目的地位置，乘客的理想乘车时间；建立组合运营模式下的定制公交路线规划模型；利用乘客数据建立运营模式选择模型，包括计算常规公交模式的运营成本，固定投入成本和运行可变成本；使用遗传算法获得最优解。本发明专利技术首次提出了用于替代部分常规线路的定制公交与常规公交组合运营的优化运营方法，在算法上提高了传统遗传算法在局部搜索能力上的欠缺，进一步提升了遗传算法在求解公交运营方案问题上的计算精度和准确性。的计算精度和准确性。的计算精度和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法


[0001]本专利技术涉及交通工程
，具体为一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，我国的城镇化进程仍在快速推进，人口从农村向城市中心转移的大规模流动还在继续。由于公共交通的基本公共服务属性，为了提高公交的覆盖率，保证公共交通可以服务到所有人，交通管理部门通常在考虑公共交通公益属性的基础上，通过在城市边远地区开通公交线路或将延伸原有公交线路实现服务。在人口稀疏的城市边缘地区提供固定的公交服务存在以下难点：一是因为人少、位置分布散且出行时间不定，为了保证公交的服务质量，发车间隔不能过大；二是固定的发车间隔意味着不论有多少人在此时产生出行需求，公交都必须按发车时刻表运营，这往往会造成部分运力的浪费。
[0003]目前国内外对于使用定制公交替代部分常规公交服务，部分方法采用枚举法建立了农村弱客流地区的定制公交调度模型；部分针对城市低需求时空中供需不平衡的问题，设计了实时预订的动态调度系统，建立响应判断函数模型以服务动态出行需求；还有聚焦于城郊区域出行廊道，构建运营成本最小化模型探究公交线路替代优化问题。但已有的方法都是基于通过明确的城市人口密度、出行人群起讫点信息等方式，设计定制公交完全替代常规公交的方案，估算定制公交服务范围和线路方案，并没有从系统的角度，综合考虑常规公交服务和定制公交服务的综合成本和效率，确定常规公交和定制公交服务组合运营方案，即如何将定制公交和常规公交两类模式进行组合，在不降低用户使用体验的前提下，合理安排城镇化过程中低需求地区的公交服务模式，原有线路中部分站点仍为常规公交，而其他部分由定制公交服务替代，提供具有更低运营成本的城市公共交通服务的运营方案的方法没有得到解决。此外，相关技术方法存在一些缺陷和不足：是现有方法大多集中在考虑地区的人口密度因素，在模型处理以及建立模型过程中过于简化，很少考虑乘客出行需求的方向分布以及公交服务覆盖范围等因素，对于运营成本随需求变化的过程没有详细描述。所以目前公交行业亟需提出一种具有兼顾经济性和实用性的定制公交与常规公交组合运营的优化方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法。
[0005]本专利技术是这样实现的：
[0006]一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，具体按以下步骤执行：
[0007]S1：采集基础数据和乘客数据；
[0008]S
1.1
：获取公交运行中的基础数据，包括基本的交通网络，公交车线路及发车频率，公交运营的时空范围；
[0009]S
1.2
：获取交通需求和供给数据，包括公交出行的OD需求，乘客的出发点和目的地
位置，乘客的理想乘车时间。
[0010]进一步，在步骤S2中，建立组合运营模式下的定制公交路线规划模型；
[0011]S
2.1
：将停靠点进行编号，如图5，连接组合停靠点的一组序列号即代表一条定制公交行驶路线，选择的编号是停靠点代码，编号的顺序则为行驶路线经过停靠点的顺序。停靠点就是乘客的出发点和目的地，因此存在顺序和配对的约束，即对于同一乘客需要满足“先上后下”，“上下同车”的原则。根据乘客需求确定定制公交的最大线路数k
max
；乘客需求已知的情况下，停靠点的个数是明确的，为stn
num
。染色体第一位基因是常规公交的发车间隔h
con
；第二位到第k
max
+1位是每条定制公交路线的发车时间；第k
max
+2位到染色体最后是定制公交路线的具体行驶方案，因为每条定制公交路线都是从场站或接驳中心出发，到场站或接驳中心结束，所以行驶方案中没有将场站或接驳中心表示出来，而为了区分开不同的行驶路线，用0将行驶路线隔开；
[0012]S
2.2
：将组合运营模式中的方案运营成本C的倒数作为适应度函数F，如式(28)：
[0013][0014]S
2.3
：用轮盘赌选择法从父代群体中选取个体进行交叉、变异等操作，一个种群中某个个体i，其适应度值为f
i
，该个体在选择中被选中参与后续遗传过程的概率P
i
，如式(29)：
[0015][0016]S
2。4
：在组合运营模式下的定制公交线路规划模型中，乘客必须先上车再下车，这就要求交叉的时候需要保证交叉后的顺序问题。同时，由于组合运营模式中常规公交的发车间隔也是优化的对象，因此同一代种群中的不同个体可能有不同的发车间隔。为了让遗传过程有更明确的方向性，规定交叉只在具有相同的常规公交发车间隔的染色体间进行交换；
[0017]S
2.5
：当染色体进行变异的时候，可以在常规公交的发车间隔和定制公交路线两个变异方向上选择。对于常规公交的发车间隔，通过将原有发车间隔突变为一个新的发车间隔；对于定制公交路线，则随机选取染色体上的两条路线，再分别选取线路路径上的两名乘客，将两名乘客的位置点进行交换——出发点对应出发点，目的地对应目的地；
[0018]S
2.5
：使用大规模邻域搜索对候选解决方案的周围进行搜索，本地搜索算法在搜索空间中从一个解决方案移动到另一个解决方案，直到找到被视为最佳的解决方案或超过搜索时间限制为止。
[0019]进一步，在步骤S3中，利用乘客数据建立运营模式选择模型，目标函数公式如式(1)
‑
式(4)：
[0020][0021][0022][0023][0024]其中：z
ω,a
—二元变量；C0—常规公交运营模式的公交运营总成本，以元为单位；C
ω,a
—替代a个站点时运营模式ω的公交运营总成本，以元为单位；C
con
—常规公交运营成本，以元为单位；C
cus
—定制公交运营成本，以元为单位；G
con
—常规公交的车队规模，以辆为单位；α
con,f
—一辆常规公交每小时固定运营成本，元/小时；α
con,m
—常规公交单位里程燃料成本，以元为单位；G
cus
——定制公交的车队规模，以辆为单位；α
cus,f
——一辆定制公交每小时固定运营成本，以元为单位；α
cus,m
——定制公交单位里程的燃料成本，以元为单位；l(i,j)
k
——第k条定制公交路线经过路段(i,j)的行驶里程，以千米为单位；L
k
—第k条公交路线行驶一周的总里程，以千米为单位；T—公交运营服务时长，以小时为单位；
[0025]约束条件如式(5)
‑
式(16)；
[0026][0027][0028][0029][0030][0031]G
cus
≤K
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，其特征在于：具体按以下步骤执行：S1：采集基础和乘客数据，包括基本的交通网络数据、公交车线路数据及发车频率和公交运营的时空范围数据，获取交通需求和供给数据，包括公交出行的OD需求，乘客的出发点和目的地位置，乘客的理想乘车时间；S2：建立组合运营模式下的定制公交路线规划模型；S3：利用乘客数据建立运营模式选择模型，包括计算常规公交模式的运营成本，固定投入成本和运行可变成本；S4：使用遗传算法获得最优解。2.根据权利要求1所述的一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，其特征在于：在步骤S2中，建立以最小化运营成本为目标的运营模式选择模型优化运营方案；构建乘客出行数据集，包括乘客的上下车站点、理想乘车时间、出发点和目的地，根据乘客需求确定定制公交的最大线路数k
max
；根据乘客需求已知的情况，停靠点的个数为stn
num
，染色体第一位基因是常规公交的发车间隔h
con
；第二位到第k
max
+1位是每条定制公交路线的发车时间；第k
max
+2位到染色体最后是定制公交路线的具体行驶方案。3.根据权利要求2所述的一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，其特征在于：使用大规模邻域搜索对候选解决方案的周围进行搜索，本地搜索算法在搜索空间中从一个解决方案移动到另一个解决方案，直到找到被视为最佳的解决方案或超过搜索时间限制为止。4.根据权利要求1所述的一种定制公交与常规公交组合运营的优化方法，其特征在于：在步骤S3中，以最小化运营成本为目标，利用乘客数据建立运营模式选择模型，目标函数如式(1)
‑
式(4)：式(4)：式(4)：式(4)：其中：z
ω,a
—二元变量；C
ω,a
—替代a个站点时运营模式ω的公交运营总成本；C0—常规公交运营模式的公交运营总成本；C
con
—常规公交运营成本；C
cus
—定制公交运营成本；G
con
—常规公交的车队规模，辆；α
con,f
—一辆常规公交每小时固定运营成本；α
con,m
—常规公交单位里程燃料成本；G
cus
——定制公交的车队规模，辆；α
cus,f
——一辆定制公交每小时固定运营成本；α
cus,m
——定制公交单位里程的燃料成本；l(i,j)
k
——第k条定制公交路线经过路段(i,j)的行驶里程；L
k
—第k条公交路线行驶一周的总里程；T—公交运营服务时长；其中，约束条件如式(5)
‑
式(16)：式(16)：
G
cus
≤K
cus
ꢀꢀꢀꢀ
式(10)式(10)式(10)式(10)1≤a≤n
‑
1 a∈N 式(15)其中：——组合运营模式方案中乘客平均时间；——常规公交运营模式的乘客平均时间；Cap——定制公交车辆的额定承载量；——第k条定制公交路线从停靠点i...

【专利技术属性】
技术研发人员：路熙，陈徐梅，安晶，杜云柯，高畅，李振宇，刘洋，赵屾，刘晓菲，宋伟男，杨新征，
申请(专利权)人：交通运输部科学研究院，
类型：发明
国别省市：