[发明专利]一种班车路径规划方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种班车路径规划方法，其特征在于，包括：

获取所有乘客的起点和目的地；

将所述目的地相同的乘客划分为一类，得到若干乘客集合；

对于每一所述乘客集合，基于聚类算法，根据所述起点生成若干乘车站点；

对于每一所述乘客集合，在所述乘车站点的基础上，基于蚁群算法，以总耗量最小为优化目标，搜索得到目标路径规划方案，其中，所述总耗量分别与车辆数、车辆行驶总距离、所有车辆的绕行率超出量的累加量呈正相关关系。

2.如权利要求1所述的班车路径规划方法，其特征在于，还包括：

以所述目标路径规划方案为初始最优解，基于邻域搜索算法，计算得到最优路径规划方案。

3.如权利要求1所述的班车路径规划方法，其特征在于，对于每一所述乘客集合，通过以下方式生成若干乘客站点：

将每一乘客初始化为一个乘客类；

寻找最近起点距离最小的两个乘客类分别作为第一乘客类、第二乘客类，并将所述第一乘客类合并到所述第二乘客类中以形成新的乘客类，直到所述第一乘客类中存在至少一个乘客与所述第二乘客类的类中心的距离大于预设的距离阈值；其中，所述第一乘客类的乘客人数小于或等于所述第二乘客类的乘客人数；

筛选出目标乘客类以生成乘车站点；其中，所述目标乘客类为乘客人数大于或等于预设的站点最小需求人数的乘客类。

4.如权利要求3所述的班车路径规划方法，其特征在于，所述两个乘客类的最近起点距离通过以下方式计算得到：

其中，o_r表示乘客类r，o_k表示乘客类k，o_u表示乘客类r中的乘客u，o_v表示乘客类k中的乘客v，S表示乘客集合S。

5.如权利要求1所述的班车路径规划方法，其特征在于，所述蚁群算法的适应度函数为：

fitness(t)＝NV(t)+arctan(TD(T))/π+AccumulateBypassRate(t)

其中，fitness(t)表示第t个规划方案的适应度，NV(t)表示第t个的规划方案的车辆数，TD(t)为第t个规划方案的车辆行驶总距离；AccumulateBypassRate(t)为第t个规划方案的所有车辆的绕行率超出量的累加量。

6.如权利要求1所述的班车路径规划方法，其特征在于，对于每一车辆，所述绕行率超出量通过以下方式计算得到：

将每一目标站点的规划时间除以直接时间得到每一目标站点的绕行系数；

将所有目标站点的绕行系数相加后再除以所述目标站点的总数，得到绕行率；

将所述绕行率减去预设的绕行率阈值得到绕行率超出量；

其中，所述目标站点为车辆所在规划路线上的乘车站点，所述目标目的地为车辆所在规划路线的目的地，所述规划时间表示车辆按照车辆所在规划路线从所述目标站点到所述目标目的地所用时间，所述直接时间为车辆直接前往所述目标目的地所用时间。

7.如权利要求2所述的班车路径规划方法，其特征在于，所述以所述目标路径规划方案为初始最优解，基于邻域搜索算法，计算得到最优路径规划方案，具体包括：

以上一迭代轮次的最优路径规划方案作为当前迭代轮次的初始最优解；其中，第一迭代轮次的初始最优解为所述目标路径规划方案；

从所述当前迭代轮次的初始最优解中随机选取一辆车作为第一车辆，随机选取所述第一车辆的一个乘车站点作为第一待测站点，随机选取另一辆车作为第二车辆；其中，所述第一待测站点不为所述目的地所在的乘车站点，所述第二车辆的乘车站点包括所述第一待测站点；

当经过所述第一待测站点时所述第二车辆的空位数小于所述第一待测站点的乘车人数时，执行站点交换操作以更新所述当前迭代轮次的最优路径规划；

当经过所述第一待测站点时所述第二车辆的空位数大于或等于所述第一待测站点的乘车人数时，执行站点插入操作以更新所述当前迭代轮次的最优路径规划；

当所述当前迭代轮次满足预设的邻域搜索次数阈值时，结束邻域搜索算法迭代。