专利名称：用于公交系统的自适应调度方法
技术领域：
本发明属于城市智能公共交通系统技术领域，具体涉及一种用于公交系统的自适应调度方法。
背景技术：
公交车辆调度，即公交车辆线路日常营运的调度，其主要任务是依照行车作业计划的规定并结合具体情况对公交车辆进行实时调度。公共交通是城市的重要基础设施。同时，交通系统是一个具有随机性、模糊性和不确定性的复杂系统。随着中国经济与社会的飞速发展，交通需求和交通供给的矛盾日益突出，直接加剧交通拥挤。常规缓解交通拥挤的角度主要是从城市规划与土地利用，基础设施调整与完善，交通结构三个方面出发。从交通结构角度出发，优化公共交通和鼓励公交出行，能提高交通利用率，且在缓解交通拥挤方面具有重大作用。由于现有的公交调度系统并未进一步考虑到交通拥挤的因素，导致车辆使用率低，车辆调度不合理等情况。因此，常规公共交通在缓解交通拥挤、提高出行便捷等方面，受到一定限制。比如:乘客流量大且交通拥挤不堪时，一味缩短发车间隔是无效的，相反会增加公交公司运营成本和加剧交通拥挤
的情况。如果将发车间隔控制在一定时间上，能综合到乘客、公交公司、交通路况的三方利益。
遗传算法在公交调度上受到普遍关注，而相对于当前复杂的交通环境，标准的遗传算法很难真正起到解决问题的作用。标准的遗传算法通常只有一个种群，且交叉率和变异率这两个参数是固定的，导致其存在早熟以及收敛速度慢的不足，造成了公交调度中的车辆使用率低。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有的公交调度存在的上述问题，提供一种用于公交系统的自适应调度方法。本发明的技术方案:一种用于公交系统的自适应调度方法，包括以下步骤:S1、根据统计的历史路线乘客流量预测乘客流量；S2、根据统计的历史发车间隔预测发车时间间隔；S3、根据统计的历史路线行车时间预测路线行车时间；S4、获取乘客到达率、交通拥挤率的值；S5、获取最终发车时间间隔的值；S6、根据步骤S5预测到的发车时间间隔并获取当天的乘客流量及当天的路线行车时间对第二天的发车时间间隔进行预测。进一步的，步骤SI具体包括如下分步骤:S11、将历史路线乘客流量表示为矩阵P，P矩阵为M*N的二维矩阵，其中，行向量为同时间段不同站点客流量，列向量为相同站点不同时间段的乘客到达率，M为各时间段，N为各站点，将P矩阵转化为二进制编码的初始种群Ptl,并选取种群规模Scope和遗传代数Gen ；
S12、计算初始种群P。的适应值函数f ° (P):
权利要求
1.一种用于公交系统的自适应调度方法，包括以下步骤: 51、根据统计的历史路线乘客流量预测乘客流量； 52、根据统计的历史发车间隔预测发车时间间隔； 53、根据统计的历史路线行车时间预测路线行车时间； 54、获取乘客到达率、交通拥挤率的值； 55、获取最终发车时间间隔的值； 56、根据步骤S5预测到的发车时间间隔并获取当天的乘客流量及当天的路线行车时间对第二天的发车时间间隔进行预测。
2.根据权利要求1所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤SI具体包括如下分步骤: S11、将历史路线乘客流量表示为矩阵P，P矩阵为M*N的二维矩阵，其中，行向量为同时间段不同站点客流量，列向量为相同站点不同时间段的乘客到达率，M为各时间段，N为各站点，将P矩阵转化为二进制编码的初始种群Po，并选取种群规模Scope和遗传代数Gen ； S12、计算初始种群Ptl的适应值函数f°(P):
3.根据权利要求1或2所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤S2具体包括如下分步骤: S21、将历史发车间隔表示为矩阵T，T矩阵的大小为:1*M，其中，M为各时间段，矩阵中的元素用At表示，为对应时段的发车间隔时间；并将矩阵T转化为二进制编码的初始种群T。，选取其种群规模Scope’和遗传代数Gen’ ； S22、根据乘客和公交公司利益建立适应值:
4.根据权利要求3所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤S3具体包括如下分步骤: S31、将历史路线行车时间其表示为矩阵D，D矩阵大小为:M*Num，其中，行M为各时间段，列Num为发班班次，并将矩阵D转化二进制编码的初始种群Dtl,选取其种群规模Scope’ ’和遗传代数Gen’’ ； S32、根据SI中所得到的乘客流量Ps和时间段M建立适应值， 其中，
5.根据权利要求3或4所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤S4的具体过程如下: 根据步骤SI的预测到的Ps计算每个时间段乘客流量，将其建立为1*M大小的矩阵Ρτ，其中，矩阵Pt中的第i个元素记为= ，Pmj为矩阵Ps第M行j列元素。进而得到矩阵Pt中所有元素的和P,6，即~ = 办，即同一时间段内乘客流量总量，最终得到同一时 !=!段乘客到达的平局流量:
6.根据权利要求4或5所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤5的具体过程如下:根据步骤S2预测到的1；得到每个时间段乘客流量，将其建立为大小1*Μ—维矩阵At，其中，矩阵Λ t中的第i个元素记为
7.根据权利要求6所述的用于公交系统的自适应调度方法，其特征在于，步骤6具体包括如下分步骤: S61.将步骤S5中获取的AT值转化为总群的一个个体，并认为它是适应值最高的个体，通过种群重组插入初始种群中Ttl中，得到IV ； S62.获取当天的乘客流量转化种群的一个个体，并认为它是适应值最高的个体，通过种群重组插入初始种群中Ptl中，得到P。’ ； S63.获取当天的路线行车时间转化为种群的一个个体，并认为它是适应值最高的个体，通过种群重组插入初始种群Dtl中，得到Dtl’ ； S64.通过S61— S63所得到的V、Ptl’、Dtl’替换SI—S3中的初始种群I；、P0, D0,以得到新的AT’覆盖AT的值作为第二天的发车间隔预测结果。
全文摘要
本发明公开了一种用于公交系统的自适应调度方法，具体根据自适应规律，充分利用历史数据，实时数据使公交调度系统从实际出发，利用实际情况，得到一种更合理的调度方法，即利用历史客流量数据、历史发车间隔时间和历史行车时间分别预测客流量数据、发车间隔时间和行车时间，并通过预测到的客和流量数据行车时间对发车间隔时间进行调整。本发明的方法在现有的公交调度系统中考虑交通拥挤因素，通过利用历史数据，实时数据，能使公交调度系统从实际情况出发，利用实际情况，回到实际情况，实现公交调度系统的自适应，具有很高的收敛速度和鲁棒性。
文档编号G06N3/12GK103198648SQ20131009991
公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月26日 优先权日2013年3月26日
发明者赵立 申请人:成都希盟科技有限公司