提高车站泊位利用率的时刻表优化方法、系统、设备和介质

本发明属于智能公交运营管理，具体涉及提高车站泊位利用率的时刻表优化方法、系统、设备和介质。

背景技术：

1、站台服务能力和车辆调度作为影响快速公交系统效能的两大关键因素，存在相互影响与制约的关系。一方面，站台服务能力不仅与站台的规划设计相关，还很大程度上受到公交调度的影响，合理的公交调度可以通过增加站台的泊位利用率从而提升站台服务能力；另一方面，若公交调度没有考虑与站台门及其服务能力的匹配，调度计划的预期效果则会大打折扣。因此，发车时刻表作为公交调度的重要子问题，在制定时不仅需要考虑乘客时间成本和公交运营成本，还有必要考虑与站台服务能力的协同。

2、目前，大多数城市的快速公交走廊采用混合车型运营模式，站台采用不允许超车的直线式泊位布设方法，然而，这种设置方式无法充分挖掘站台的服务能力，并且会增加车辆等待时间从而干扰车辆调度计划的有效实施：其一，由于站台门和车门的匹配需求和不同车型中车门位置的差异性，采用固定设置的站台门会限制车站可同时服务的车辆组合；其二，固定尺寸的泊位设置没有考虑不同车型的差异性，短车型和长车型占有相同的泊位空间长度，这会造成泊位空间的浪费。发明专利cn113284363a、cn114529222a、202211462164.7、202310029269.1和202310073097.8通过对站台设施进行优化来增加泊位空间利用率和提高站台服务能力，具体方式为通过配置自适应站台门实现车门和站台门的灵活匹配以及泊位的动态分配；此外，已有研究表明公交车以编队形式运行不仅可以降低整体燃油消耗，还有助于提升公交运行稳定性，因此，有必要提出一种面向多线路多车型混合运营的发车时刻表协同优化方法，并结合上述发明专利，考虑常规固定泊位运行模式和上述发明专利所提出的自适应泊位运行模式，使车辆以最大化利用站台泊位空间的编队形式到达站台，实现站台服务能力和调度的协同优化。

3、现有关于发车时刻表优化的文献中，对于多线路协同问题大多围绕乘客换乘协同问题开展研究，在多车型混合运行场景下也有文献加入了降低公交运营成本的目标，但都未涉及对站台服务能力或泊位利用率的考虑；由于站台的服务能力和发车时刻表之间存在相互影响与制约的关系，缺乏考虑站台服务能力的时刻表缺乏一定的可靠度，从而限制了时刻表在公交系统中发挥应有的效益。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供提高车站泊位利用率的时刻表优化方法、系统、设备和介质，能够通过提高多车型运行下站台的泊位利用率实现站台服务能力与调度的协同优化。

2、本发明是通过以下技术方案来实现：

3、提高车站泊位利用率的时刻表优化方法，包括以下步骤：

4、s1：获取所有经停走廊中站点的公交线路运营信息和站点信息；

5、s2：考虑换乘协同的目标，得到初始发车时刻表；

6、s3：建立发车时刻表调整优化的决策路径，以走廊中各站点为可选决策点构建多条决策路径；

7、s4：以提高泊位利用率为目标，得到各路径下初始发车时刻表的调整优化方案；

8、s5：对比各条路径的总效益，选取效益最优的决策路径以及相应发车时刻表调整方案，得到最终发车时刻表。

9、进一步的，所述运营信息包括各线路配备的车型信息、各线路的运营时间、站点间车辆行程时间；站点信息包括各站点所服务的线路，泊位设置情况以及可服务的编组类型。

10、进一步的，在进行走廊网络的时刻表优化时根据各条走廊的公交通行量区分优先级，公交通行量大的走廊优先级高于服务公交通行量小的走廊。

11、进一步的，所述步骤s3中决策路径构建过程为：

12、s31：对走廊内所有站点按照车辆行驶方向进行标号记为b，选取服务线路数量最多的站点并将其归为起始决策点集合，记为b，b∈b，若该集合中存在站点所服务的线路一致的情况，则保留其中任一站点；

13、s32：分别以集合b中的各站点作为决策树起始点，若集合b中有n个站点，则有n个决策树起始点并产生n个决策树，设为第a个决策树的起始点；

14、s33：对于各决策树起始点进行下一决策点的选择，下一决策点选择范围为走廊内所有站点，下一决策站点的选择原则为：优先选取待调整线路最少且不为零的站点，若存在多个待确定线路数相同的站点，则生成多个决策分支；

15、s34：基于下一决策站点的选择原则不断选择下一决策点，当各决策路径中不存在待调整线路时停止选择下一决策点并终止该条决策路径。

16、进一步的，所述步骤s4中以提高泊位利用率为目标得到各路径下初始发车时刻表的调整优化方案，采用依据各路径中的站点顺序依次建立基于站点的发车时刻表调整优化模型的方法，具体过程为：

17、s41：罗列当前站台可服务的所有编组类型并构建编组类型集合；

18、s42：由初始时刻表或上一决策点的结果确定车辆初始到站时间和到站次序；

19、s43：构建决策变量；

20、s44：构建优化模型的约束条件；

21、s45：计算与初始时刻表偏移量和泊位空间利用率；

22、s46：构建以最大化泊位空间利用率为目标的目标方程；

23、s47：基于目标方程、决策变量和约束条件得到优化模型，根据优化模型求解出的车辆到站时刻，逆推得到该站点所服务线路的发车时刻表。

24、进一步的，所述步骤s41中罗列站台可服务的所有编组类型并构建编组类型集合的过程为：设该站台可服务np种编组类型，则p∈p＝{1，2，…，np}，类型为p的编组可表示为其中为类型为p的编组中y1车型的数量；

25、所述步骤s42中由初始时刻表或上一决策点的结果确定车辆初始到站时间和到站次序的过程为：车辆q初始到站时间为构成集合f，其中，yi表示车辆q的车型种类，设站台服务三种车型，则yi∈y＝{y1，y2，y3}，l表示车辆q所属线路，yi，l为车辆q的属性，由初始发车时刻表确定；车辆的到站次序为q∈q＝{1，2，…，nq}，集合q中如若存在于本决策路径中已优化调整过发车时刻的线路，则将相应车辆q标记为q*，q*∈q，nq为运营时间内到站车辆总数。

26、步骤s43中构建决策变量包括：

27、决策变量一：将运营时间离散化成k个点，k∈k＝{0，1，2，…，nk}，设置二元决策变量skp，若skp＝1，则表示在k时间节点类型为p的编组到达站台，否则skp＝0；编组j∈j＝{1，2，…，nj}表示编组到站过程，j为编组到站次序，总到站编组数量nj为：

28、

29、skp∈{0，1}#  (2)

30、编组j的到站时间dj为；

31、dj＝ξkj#(3)

32、编组j的类型为θj为：

33、

34、其中，ξ为离散点的时间间隔，kj为第j次序编组到站的离散时间点，kj∈k；

35、决策变量二：设置二元决策变量若车辆q编入编组j中，则否则

36、

37、步骤s44构建优化模型的约束条件，所述约束条件包括：

38、约束条件一：每个车次只能编入一个编组：

39、

40、约束条件二：相邻编组到站时间间隔大于最小时间间隔为：

41、dmin≤dj-dj-1#(7)

42、约束条件三：优化后车辆到站时间需等于初始到站时间加调整时间：

43、

44、约束条件四：优化后车辆到站次序和初始到站时间的次序需一致：

45、

46、约束条件五：编入同一组的车辆需同时到达站台：

47、

48、约束条件六：编组中各车型的数量为：

49、

50、约束条件七：优化得到的到站编组类型需为该站台可服务编组类型中的一个：

51、

52、约束条件八：该决策路径中已优化调整过的线路发车时刻表不再调整：

53、

54、约束条件九：可调整时间不得超过最大值限制：

55、

56、其中，dmin为编组问的最小到站时间间隔；为q车次编入编组j需要调整的时间，单位为min；emax为最大时间调整值；表示优化调整后到站时间；为二元变量，若编组j为类型p则否则

57、步骤s45中计算与初始时刻表偏移量和泊位空间利用率的过程为，假设与初始时刻表偏移量为e，站台泊位空间利用率为ρ，则调整后时刻表与初始时刻表的偏移量为：

58、

59、则平均到站编组长度与站台泊位空间长度的比值为站台的泊位利用率为：

60、

61、其中，lb为站台泊位空间长度，lp为编组p的长度，lyi为yi车型的长度，单位为m，

62、s46：考虑最小化与初始发车时刻表的偏移量，构建以最大化泊位空间利用率为目标的目标方程：

63、

64、其中，γ1和γ2为系数，用于表示两个目标的重要度和量纲的差异性，并且γ1+γ2＝1；

65、s47：利用改进遗传算法求解以式(18)为目标方程，以式(1)～式(17)为约束条件的优化模型，再根据优化模型求解出的车辆到站时刻，逆推得到该站点所服务线路的发车时刻表，其过程表示为：

66、

67、其中，表示车辆q发车时间，其中yi，l为车辆q的属性，由初始发车时刻表确定。表示车辆q所属线路l从发车点到该站台的平均行驶时间。

68、进一步的，各条路径的总效益为其中，et为所有线路的偏移量之和，为决策路径中站点的平均泊位空间利用率。

69、泊位利用率的发车时刻表协同优化系统，包括：

70、采集模块，用于获取所有经停走廊中站点的公交线路运营信息和站点信息；

71、初始时刻表获取模块，用于获取考虑换乘协同的目标所得到的初始发车时刻表；

72、构建决策路径模块，用于建立发车时刻表调整优化的决策路径，以走廊中各站点为可选决策点构建多条决策路径；

73、调整优化模块，以最大化泊位利用率为目标，得到各路径下的初始发车时刻表调整优化方案；

74、输出模块，用于对比各条路径的总效益，选取效益最优的决策路径以及相应发车时刻表调整方案，得到最终发车时刻表。

75、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述提高车站泊位利用率的时刻表优化方法的步骤。

76、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述提高车站泊位利用率的时刻表优化方法的步骤。

77、与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

78、本发明提供提高车站泊位利用率的时刻表优化方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：获取所有经停走廊中站点的公交线路运营信息和站点信息；考虑换乘协同的目标，得到初始发车时刻表；建立发车时刻表调整优化的决策路径，以走廊中各站点为可选决策点构建多条决策路径；以提高泊位利用率为目标，得到各路径下初始发车时刻表的调整优化方案；对比各条路径的总效益，选取效益最优的决策路径以及相应发车时刻表调整方案，得到最终发车时刻表；本技术可使车辆以最大化利用站台泊位空间的编队形式到达站台，实现站台服务能力和调度的协同优化；同时，本技术基于站点的发车时刻表优化模型每次只对单个站点所服务的线路进行调整优化，模型计算量小；其次，在多条决策路径中选择总效益最优的路径，一定程度上避免了基于站点的优化模型导致的局部最优问题；最后，本技术可直接用于目前大多城市采用的设置固定站台门的直线式公交站台，也适用于配置自适应站台门的直线式公交站台，通用性强。