本发明专利技术实施例提供城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质，涉及城际客运规划技术领域。协同优化方法包含S1、基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建线路及排班优化模型。S2、获取网约车的历史订单数据。S3、根据历史订单数据，进行时空聚类，获取备选站点集合。S4、根据备选站点集合和线路及排班优化模型，用贪心算法求解得到模型的初始解。S5、随机选择扰动算子对当前解进行扰动，获取局部最优解。S6、根据模型的目标函数判断局部最优解是否优于当前解。若优于则接受局部最优解，否则以模拟退火概率接受新解。S7、判断迭代次数是否达到最大迭代次数。若达到则停止迭代并输出当前解，否则继续迭代。当前解包含线路及排班方案。方案。方案。
【技术实现步骤摘要】
城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及城际客运规划
，具体而言，涉及一种城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]目前，传统的城际客运服务模式单一，选择乘坐城际客运出行的乘客往往需要多次换乘后到达目的地，出行效率难以保障，不能够满足绝大多数乘客的乘车需求。城际客运的乘客之间的出行存在较大差异，传统城际客运存在运力资源分配不均的问题，以及供给与需求的时空匹配度不高的问题。
[0003]作为连接城际间高频、小批量、多批次的运输工具，定制客运的出现有效缓解了交通出行压力，有利于提高城际间客流运输效率。城际定制客运与城内的定制公交虽有相似之处但不完全相同。不同之处在于定制公交全程在城内运行，无需考虑城际间高速路口的一系列约束。
[0004]相比于城内的定制公交，城际定制客运的距离长，运输范围广，乘客对于乘车的体验感要求更高。同时企业的盈利也不容忽视，在满足各项开行约束的前提下，如何平衡企业和乘客的双方利益，制定出灵活、方便快捷的城际定制服称为亟需解决的问题。
[0005]有鉴于此，申请人在研究了现有的技术后特提出本申请。
技术实现思路
[0006]本专利技术提供了一种城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质，以改善上述技术问题中的至少一个。
[0007]第一方面、
[0008]本专利技术实施例提供了一种城际定制客运的协同优化方法，其包含步骤S1至步骤S7。
[0009]S1、基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建以最大化运营公司总收益为目标以最小化乘客的出行成本和满足开行条件为约束的线路及排班优化模型。
[0010]S2、获取网约车的历史订单数据。
[0011]S3、根据历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合。
[0012]S4、根据备选站点集合和线路及排班优化模型，用贪心算法进行求解，获取线路及排班优化模型的初始解。其中，贪心算法的目标位客服务人数最大。
[0013]S5、初始化变邻域搜索算法的初始参数，然后随机选择扰动算子对当前解进行扰动，获取局部最优解。其中，第一次扰动时以初始解作为当前解。
[0014]S6、根据线路及排班优化模型的目标函数判断局部最优解是否优于当前解。若局部最优解优于当前解则接受局部最优解，否则以模拟退火概率接受新解，从而更新当前解。
[0015]S7、判断迭代次数是否达到最大迭代次数。若迭代次数达到最大迭代次数则停止
迭代并输出更新后的当前解，否则继续迭代。其中，输出的当前解包含线路及排班方案。
[0016]第二方面、
[0017]本专利技术实施例提供了一种城际定制客运的协同优化装置，其包含：
[0018]模型构建模块，用于基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建以最大化运营公司总收益为目标以最小化乘客的出行成本和满足开行条件为约束的线路及排班优化模型。
[0019]历史数据获取模块，用于获取网约车的历史订单数据。
[0020]聚类模块，用于根据历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合。
[0021]第一求解模块，用于根据备选站点集合和线路及排班优化模型，用贪心算法进行求解，获取线路及排班优化模型的初始解。其中，贪心算法的目标位客服务人数最大。
[0022]迭代模块，用于初始化变邻域搜索算法的初始参数，然后随机选择扰动算子对当前解进行扰动，获取局部最优解。其中，第一次扰动时以初始解作为当前解。
[0023]第一判断模块，用于根据线路及排班优化模型的目标函数判断局部最优解是否优于当前解。若局部最优解优于当前解则接受局部最优解，否则以模拟退火概率接受新解，从而更新当前解。
[0024]第二判断模块，用于判断迭代次数是否达到最大迭代次数。若迭代次数达到最大迭代次数则停止迭代并输出更新后的当前解，否则继续迭代。其中，输出的当前解包含线路及排班方案。
[0025]第三方面、
[0026]本专利技术实施例提供了一种城际定制客运的协同优化设备，其包括处理器、存储器，以及存储在存储器内的计算机程序。计算机程序能够被处理器执行，以实现如第一方面任意一段所说的城际定制客运的协同优化方法。
[0027]第四方面、
[0028]本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面任意一段所说的城际定制客运的协同优化方法。
[0029]通过采用上述技术方案，本专利技术可以取得以下技术效果：
[0030]本专利技术实施例的协同优化方法，能够根据历史乘客订单数据挖掘出行特点，优化得到满足城际客运开行条件的线路及时刻表，可以保证乘客的乘车体验感和舒适感得到有效保障，同时为运营企业提供决策支持。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0032]图1是城际定制客运的协同优化方法的流程示意图。
[0033]图2是城际定制客运的协同优化方法的逻辑图。
[0034]图3是进行时空聚类的逻辑图。
[0035]图4是贪心算法求解初始解的逻辑图。
[0036]图5是以模拟退火概率接受新解的逻辑图。
[0037]图6是城际定制客运的协同优化装置的结构示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]实施例一、
[0040]请参阅图1至图5，本专利技术第一实施例提供一种城际定制客运的协同优化方法，其可由城际定制客运的协同优化设备来执行(以下简称：优化设备)。特别地，由优化设备中的一个或多个处理器来执行，以实现步骤S1至步骤S7。
[0041]S1、基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建以最大化运营公司总收益为目标以最小化乘客的出行成本和满足开行条件为约束的线路及排班优化模型。
[0042]具体的，本专利技术实施例的协同优化方法以制定出满处一系列开行约束为前提，能够在城际间设计出合理的站点、线路及时刻表。对于城市间的交通规划起到一定的指导作用。
[0043]在上述实施例的基础上，本专利技术的一个可选地实施例中，线路及排班优化模型包括目标函数和约束条件。
[0044]目标函数为：
[0045][0046]式中，maxT本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，包含：基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建以最大化运营公司总收益为目标以最小化乘客的出行成本和满足开行条件为约束的线路及排班优化模型；获取网约车的历史订单数据；根据所述历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合；根据所述备选站点集合和所述线路及排班优化模型，用贪心算法进行求解，获取所述线路及排班优化模型的初始解；其中，所述贪心算法的目标位客服务人数最大；初始化变邻域搜索算法的初始参数，然后随机选择扰动算子对当前解进行扰动，获取局部最优解；其中，第一次扰动时以所述初始解作为当前解；根据所述线路及排班优化模型的目标函数判断局部最优解是否优于当前解；若局部最优解优于当前解则接受局部最优解，否则以模拟退火概率接受所述新解，从而更新当前解；判断迭代次数是否达到最大迭代次数；若迭代次数达到最大迭代次数则停止迭代并输出更新后的当前解，否则继续迭代；其中，输出的当前解包含线路及排班方案。2.根据权利要求1所述的城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，所述线路及排班优化模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数为：式中，表示最大化运营公司总收益、为线路数量、为线路编号、为出发日期的总数量、为出发日期、为发车时刻的总数量、为发车时刻、表示上行线路在时刻的发车情况、表示上行线路中出发时刻出发日期的可上车人数、为票价；所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：
式中，为线路数量、为线路编号、表示站点是否作为上行线路的站点、为起始城市的上车站点集合、为终点城市的下车站点集合、表示站点是否作为上行线路的站点、表示上行线路的上车站点总数、表示线路是否从点到点经过、和表示上行线路在起始城市的第个和第个站点编号、和表示上行线路在终点城市的第个和第个站点编号、表示上行线路在起始城市的最后一个站点编号、表示高速路出口点的编号、表示高速路入口点的编号、表示上行线路在终点城市的第一个站点编号、为上行线路集合、表示城市的最大上车站点数量、表示城市的最大下车站点数量、表示点到点之间的行驶时间、表示上行线路在起始城市的第1个站点编号、表示上行线路在时刻可发车、
表示在上行线路中出发时刻出发日期的可上车人数、表示乘客可容忍出行时间差、表示城市的最大时间限制、表示城市的最大时间限制、为上行线路的上车绕行系数、为城市的最大上车绕行系数、为上行线路的下车绕行系数、为城市B的最大下车绕行系数、为最早发车时刻、为上行线路的第班次的发车时刻、为最晚发车时刻、为发车时刻集合、为发车时刻、为上行线路的班次数、为满足定制客运开行最低满载率、为上行线路中以为出发时刻的日均满载率、为定制客运车辆的最大载客数、为上车需求点的出行时间差、为乘客上车点集合、为上车需求点的上车步行距离、为上车站点的服务距离、为下车需求点的下车步行距离、为下车站点的服务距离、为乘客下车点集合。3.根据权利要求1所述的城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，根据所述历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合，具体包括：根据所述历史订单数据，获取每个订单的出发时间、上车点经纬度信息和下车站点经纬度信息；根据所述每个订单的上车点经纬度信息和下车站点经纬度信息，使用综合层次聚类算法Birch将满足空间距离阈值内的订单归为一类，获取上车站点空间聚合集和下车站点空间聚合集；根据所述上车站点空间聚合集和所述下车站点空间聚合集，计算集合内的所有订单的经纬度信息的均值，获取上车临时点和下车临时点；根据所述上车临时点和下车临时点，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王成，胡蝶，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。