一种基于多模式公交组合调度的时刻表编制方法
【专利摘要】一种基于多模式公交组合调度的时刻表编制方法，包括以下步骤：A1、采集公交站点乘客流量数据，并对流量数据进行处理；A2、确定多模式公交(全程车、区间车和大站快车)的站点停靠方法；A3、建立多模式公交组合调度模型；A4、设计组合调度优化算法。本发明以公共交通服务为宗旨，研究了发车间隔不定的组合公交调度方法，充分考虑了不同模式车辆超车的问题，对到达站点的车辆次序进行重排。本方法可有效减少发车次数，降低系统时间成本。
【专利说明】一种基于多模式公交组合调度的时刻表编制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及城市公共交通领域的车辆调度方案，尤其涉及的是，一种基于多模式 公交组合调度的时刻表编制方法。
【背景技术】
[0002] 随着城市的快速发展，公共交通在调度运营方面逐渐出现了运营效率低、调度不 合理、服务水平低等缺点，乘客选择公交出行的比例不高，公交运营企业的效益得不到保 证。要想使得公交在运营调度方面有所改善，就必须要制定出科学合理的公交运营调度计 划。科学合理的运营调度计划是公交系统提高服务质量的重要依据，也是提高公交企业效 益的有力保障。
[0003] 目前广泛采用的常规公交调度形式单一，只通过改变发车频率来解决线路上的客 流拥挤问题。对于客流分布不均匀的线路站点，如线路中有一部分站点乘客量较多而另一 部分路段站点乘客量较少，采用这种调度方法的效果较差，不能保证大客流路段的服务水 平，也不能避免小客流路段上运能的浪费。因此，有必要根据线路客流在时空上的不均衡性 合理配置公交模式，通过发车频率的改变和车辆形式的组合调度，满足不同站点的客流需 求。
[0004] 大部分文献都是以一个统计时间段（如1小时）为模型的基本对象，得出该时间 段内的均匀发车间隔。显然，这忽略了整个时间段内的数据变化。公交车辆的发车间隔和 发车模式是组合公交调度模型的核心问题，直接决定着公共系统的服务质量以及公交运营 公司的收益。在合适的时间间隔发合适的车，在满足乘客的出行需求的前提下，尽可能提高 公交公司的收益具有极大的社会和经济意义。采用全程车、区间车和大站快车等多种组合 调度形式是当前公交调度的一个研究热点和难点。
【发明内容】
[0005] 为了克服统计时段较短且固定发车间隔及单一发车模式的不足，本发明提供一种 针对一天中不同时刻不同站点的乘客量，以单条公交线路为研究对象的多模式公交（全程 车、区间车和大站快车）组合调度时刻表编制方法。
[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0007]A1、公交站点乘客流量数据采集与处理：针对公交IC卡客流信息采集系统所采集 到的公交乘客流量数据进行处理，拟得到单条公交线路上各站点上下车乘客数和单条公交 线路上任意两站点间乘客流量；
[0008]A2、多模式公交的站点停靠方法，将全程车、区间车和大站快车模式的公交车辆组 合运行，不同出行目的的乘客进行分类服务；
[0009]A3、多模式公交组合调度模型，公交运营公司每隔h间隔对首站发车情况作出决 策1 :不发车、全程车、区间车和大站快车，设定起始时刻为〇,首站第i次决策车辆离开j站 的时刻为ainitial.u，由于决策车辆模式的不同，经过各站点的车辆次序会存在差异，对离开 j站的车辆劣进行排序new(i)，j，则离开j站的第i辆车与上一辆的发车间隔为在此 等待去往k站的乘客人数为Wuk，车辆离开后继续等车人数为Su，以综合成本Z最优为目 标函数，考虑乘客的等车时间成本C1、在车时间成本C2和公交公司的运营时间成本C3，发车 间隔不定的组合公交调度模型建立如下：
[0010]minZ=min(C^^+Cg) (I)
[0011] 决策变量为首站车辆i的调度形式豸，
[0012] (a)乘客出行时间成本
[0013] 乘客出行时间成本即乘客从出发地到目的地所耗费的时间成本，包括乘客等车时 间C1和在车时间C2 ;
[0014] 乘客的等车时间成本C1由两部分组成：车辆到站的时间间隔内到达乘客等待的时 间成本和未被上一辆车载走的乘客继续等待的时间成本，α是乘客等车单位时间成本，假 设第i次车辆发车后，从j站去往k站的乘客到达率qij服从均匀分布，则乘客的等待时 间为发车间隔hu的一半，经过j站的第i-Ι辆车离开后新到达的乘客数为qij乘以 平均等待时间hi;/2,即新到达乘客的等待时间成本（quk*hu) · (hi;/2)，当部分乘客去 达特定站点，区间车或大站快车无法满足需求时，乘客需继续等待，产生的等待时间成本为 Si^khu，即经过j站的第i-Ι辆车离开后仍需等待的去往k站的乘客量S^1j乘以等待到 达.1_站的第i辆车的等待时间，第i-Ι辆车为非全程车；
【权利要求】
1. 一种基于多模式公交组合调度的时刻表编制方法，其特征在于：所述方法包括以下 步骤： A1、公交站点乘客流量数据采集与处理：针对公交IC卡客流信息采集系统所采集到的 公交乘客流量数据进行处理，拟得到单条公交线路上各站点上下车乘客数和单条公交线路 上任意两站点间乘客流量； A2、多模式公交的站点停靠方法，将全程车、区间车和大站快车模式的公交车辆组合运 行，不同出行目的的乘客进行分类服务； A3、多模式公交组合调度模型，公交运营公司每隔h间隔对首站发车情况作出决策1 : 不发车、全程车、区间车和大站快车，设定起始时刻为0,首站第i次决策车辆离开j站的时 亥1J为ainitial.u，由于决策车辆模式的不同，经过各站点的车辆次序会存在差异，对离开j站 的车辆式进行排序new(i)，j，则离开j站的第i辆车与上一辆的发车间隔为在此等待 去往k站的乘客人数为Wyk，车辆离开后继续等车人数为Su，以综合成本Z最优为目标函 数，考虑乘客的等车时间成本C1、在车时间成本C2和公交公司的运营时间成本C3，发车间隔 不定的组合公交调度模型建立如下： minZ=min((^+CfC3) (I) 决策变量为首站车辆i的调度形式式， (a) 乘客出行时间成本 乘客出行时间成本即乘客从出发地到目的地所耗费的时间成本,包括乘客等车时间C1 和在车时间C2 ; 乘客的等车时间成本C1由两部分组成：车辆到站的时间间隔内到达乘客等待的时间 成本和未被上一辆车载走的乘客继续等待的时间成本，α是乘客等车单位时间成本，假设 第i次车辆发车后，从j站去往k站的乘客到达率qij服从均匀分布，则乘客的等待时间 为发车间隔hu的一半，经过j站的第i-Ι辆车离开后新到达的乘客数为qij· 乘以 平均等待时间hi;/2,即新到达乘客的等待时间成本（quk*hu) · (hi;/2)，当部分乘客去 达特定站点，区间车或大站快车无法满足需求时，乘客需继续等待，产生的等待时间成本为 Si^khu，即经过j站的第i-Ι辆车离开后仍需等待的去往k站的乘客量S^1 乘以等待到 达j站的第i辆车的等待时间，第i-Ι辆车为非全程车；
乘客的在车时间成本C2包括车上乘客的站间运行时间和站点停靠时间，β是乘客在车 单位时间成本，经过j站的第i辆车到达后，在站点等待的去往k站的乘客数为Wi^k,从m-1 站到m站耗费的时间为Tm，在m站等待乘客上下车耽误的时间为尽，表示离开j站的 第i辆公交是否在j、m站都停车，Tw表示公交在站台停靠等待乘客上下车的时间；
(b) 车辆运营时间成本 车辆运营时间成本C3包括车辆的运行时间和在站点停靠等待的时间，γ是车辆运行的 单位时间成本，当首站第i次决策车辆调度模式Si为不发车时，即Si= 〇,不会产生车辆 运营时间成本；调度模式为全程车、区间车或大站快车时，si= 1，车辆运营时间成本由车 辆在各个车站之间的运行时间Tj和在站点等待乘客上下车的时间<;决定（<,表示离开 j站的第i辆公交是否在此站停车）； 03=，ΣΣ5,(γ,+<Λ.) (4) iJ Α4、所述公交调度模型是相同决策间隔下确定是否发车和发什么模式的车，调度模式I涉及不发车、全程车、区间车和大站快车四种，复杂度为4λ，λ是一天的决策次数，采用差 分进化算法对调度模型进行求解，得到调度时刻表编制方案。
2.如权利要求1所述的一种基于多模式公交组合调度的时刻表编制方法，其特征在 于，步骤Α4中，采用差分进化法对公交调度模型进行求解，过程如下： (a) 个体编码及初始种群 针对工作日内的决策情况，我们采用自然数编码方法，用矢量(（<5丨，…，<5】；)表示一个个 体，其中元素劣为[0, 3]之间的一个自然数，随机初始化种群P= [Xl，x2，...，xNp]，Xi表示 一天的决策车辆调度情况4?成，…，以，λ为一天的调度次数，Np为种群规模； (b) 变异操作 子代染色体通过父代染色体的基因值差分计算产生，对第g代的每一个目标个体<进 行变异操作，得到与其对应的变异个体vf，即 vf=xf+FK) (5) 其中，a，b，ce{l，2，...，Np}为随机生成的互不相同且与i不同的整数；<为父代基 向量，（4-为父代差分向量；F为增益常数，在决策车辆调度模式中，生成的染色体必须 是[〇, 3]中的整数，为此需进行整数规范化：区间范围内的基因值为向下取整，范围外的基 因值为原父代基因值； (c) 交叉操作 为了增加群体的多样性，对于群体中目标矢量个体< 与变异个体<+1进行交叉操作，生 成测试个体Mf+1，即 g+i_I '?；' '^lf (rand(./) ^CRor / = rnbr(/)) 1,1jxfy. Otherwise ( 其中，rand(j)为[0, 1]之间的均匀分布随机数；CR为范围在[0, 1]之间的交叉概率；rnbr⑴为{1，2,…，λ}之间的随机量； (d) 选择操作 采用"贪婪"的搜索策略，经过变异交叉操作后生成的测试个体《f+l与目标个体<进行 竞争，对于车辆调度成本的最小化问题，选择目标函数值小的个体作为新种群的个体 χ,+1= ?<+1,If (/(wf+1)</(xf)) 1 [xf ,Otherwise 其中，f为目标函数，即总时间成本z。
【文档编号】G06F17/30GK104239484SQ201410452172
【公开日】2014年12月24日 申请日期:2014年9月5日 优先权日:2014年9月5日
【发明者】张贵军, 明洁, 刘玉栋, 周晓根, 张贝金, 秦传庆 申请人:浙江工业大学