[发明专利]一种需求响应型公交调度方法

说明书

本发明涉及一种需求响应型公交调度方法，包括以下步骤：步骤S1：明确需求响应型公交的运营模式；步骤S2：基于运营模式，建立需求响应型公交深度强化学习模型；步骤S3：获得训练数据，并利用训练数据训练需求响应型公交深度强化学习模型，得到需求响应型公交深度强化学习优化模型；步骤S4：基于需求响应型公交深度强化学习优化模型，进行需求响应型公交的调度。与现有技术相比，建模和求解过程简单，模型易迁移和泛化。

技术领域

本发明涉及需求响应式共享/公共交通领域，尤其是涉及一种需求响应型公交调度方法。

背景技术

需求响应型公交是一种兼具较高的灵活性和成本效益的新型公共交通系统，它将常规公交和需求响应式服务的特征有机结合在一起，为各类公共交通出行需求提供了良好的解决方案。需求响应型公交没有固定的线路或时刻表，根据乘客需求实时调整运能，为乘客提供需求响应式服务。需求响应型定制公交目前在我国已经得到了较为广泛的应用，调查显示，截止到2016年底，全国已有超过30个城市开通了定制公交线路。随着社会经济的发展，人们的出行需求也越来越个性化、多样化，而通信技术、GPS定位技术以及互联网云计算等先进技术的发展也为需求响应型公交系统的规划和实施提供了条件，需求响应型公交具有广阔的发展前景。

然而，需求响应型公交系统的系统规划设计较为复杂，目前尚未形成统一的方法体系，是制约其发展的重要原因。如何响应不断变化的动态需求进行实时车辆调度，是需求响应型公交系统设计的关键问题。目前已有的技术方案中，对需求响应型公交进行实时动态调度的方法主要思路是建立线性或非线性规划模型，并通过启发式算法进行近似求解。这种求解思路很难权衡模型的真实性和算法的计算复杂度，往往会忽视一些现实条件，如车辆的载客量约束、车辆的总量限制等等，致使模型与真实情况之间存在一定的偏差。且在线调度系统中，启发式算法往往需要针对每个产生的需求进行一次优化，计算成本较高。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的建模和求解过程复杂、模型不易迁移和泛化的缺陷而提供一种需求响应型公交调度方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种需求响应型公交调度方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：明确需求响应型公交的运营模式；

步骤S2：基于运营模式，建立需求响应型公交深度强化学习模型；

步骤S3：获得训练数据，并利用训练数据训练需求响应型公交深度强化学习模型，得到需求响应型公交深度强化学习优化模型；

步骤S4：基于需求响应型公交深度强化学习优化模型，进行需求响应型公交的调度。

所述的运营模式为需求响应型公交按照固定路线行驶，并在需求响应式的站点根据分配到的乘客需求进行停站服务，乘客按照分配结果乘车，乘客乘坐最先到达的车辆或后续到达的车辆。

所述的需求响应型公交深度强化学习模型的成本函数为：

C(t)＝η×[WT(t)+ET(t)+3×DT(t)]+OC(t)+Ψ_reject1(t)

其中，η为平均工资率，WT(t)为总候车时间，ET(t)为总行程时间，DT(t)为当前时刻t的服务可靠性，OC(t)为当前时刻t的运营成本，Ψ_reject1(t)为当前时刻t的拒载惩罚因子。

所述的WT(t)和ET(t)分别表示为：

其中，P(t)为当前时刻全部乘客的集合，p表示每一个乘客，表示乘客p上车的时刻，表示乘客p下车的时刻，ArriveTime_p表示乘客p得到的预计上车时刻。