[发明专利]一种城市公交动态调度优化方法及系统

权利要求书

1.一种城市公交动态调度优化方法，其特征在于，所述城市公交动态调度优化方法包括：

在实时采集乘客到站时刻和数量、公交车内拥挤度、道路拥挤状况和公交车实时定位信息的基础上；建立时段车次数模型、发车时刻决策模型以及变更行驶路径模型的三层调度决策模型；并利用互联网通信技术，实现人、车、路信息交互；

所述时段车次数模型从平衡公交运营成本、乘客等车时间以及乘车舒适性出发，确定最优的时段车次数；

所述时段车次数模型得建立方法包括：

由投资收益率指标以及相应的权重，构建目标函数如式(1)

max Z＝ω₁×μ₁+ω₂×μ₂+ω₃×μ₃…(1)；

其中，μ₁,μ₂,μ₃分别表示投资收益率、候车时间满意率和拥挤度满意率，具体表达式如下式(2)、(3)、(4)；ω₁,ω₂,ω₃分别为三项指标的权重，由层次分析原理求得；

其中：

其中：ρ表示公交车票价，θ表示平均车次成本，m表示站点数，r_j表示第j路段满载率，p_j表示第j站点到达乘客总数，t_j表示公交车在j站点停靠的时间间隔，t_u,j表示上辆车到达j站点所花时间，a_j+1表示第j+1站点下车乘客数，s该时段的乘客总数，n表示时段车次数，d表示公交车标准载客量，q_j表示第j路段车内乘客数，t_jh表示第j站点乘客等待时间上限，r_h表示该线路乘客所能忍受的满载率上限，t_d,j表示公交车到达j站点所花的时间，T表示该时段长度；

自变量为时段车次数正整数n，找到自变量的上下限后，求出最优解；确定忍受的最低满载率r_min和该线路乘客接受的最高满载率r_max；由式(5)得时段车次数n的上下限；

在时段车次数确定的情况下，发车时刻决策模型以区域总的相遇次数最大和总的相遇站点数最小为目标，降低换乘等车概率，确定发车时刻；

变更行驶路径模型以城市道路经常发生交通拥堵为背景，绕开拥堵路段，提高车辆运行速度和降低后面站点乘客等车时间，实现车内乘客、变更路段站点候车乘客及后面站点候车乘客整体最优；

所述发车时刻决策模型的建立方法包括：

构造换乘站点集：不同的公交线路相互交汇，其交汇点往往就是换乘站点，这些换乘站点组成粗换乘站点集；在粗换乘站点集中，筛选出某两条线路中所能容纳同时停靠最多公交车辆数的站点，并将该站点设置为两条线路的换乘站点，这些换乘站点组成细换乘站点集；

在确定细换乘站点集之后，先以使在该时段、该区域内两辆公交车在细换乘站点集内的站点总的相遇次数最大为目标，初步确定发车时刻；接着以使相遇点数最小调整公交发车时刻，确定最优发车时刻；具体模型如下：

以公交车区域内站点总相遇次数和所有线路总相遇点数作为目标函数，通过公式：

计算每两辆车总的相遇次数最大值；

其中：Z—总的相遇次数；

X_ki—线路k的第i辆车的发车时间；

X_qj—线路q上第j辆车的发车时间；

T_kn—线路k从起点到站点n的时间；

X_ki+T_kn+T_kin—线路k上第i辆车离开站点n的时间；

D_ntki—线路k第i辆车在时间t到达终点n取1，否则取0；

线路上总的相遇点的最小值确定每条线路上的最佳发车时间，根据公式

计算总相遇点数，Y_nt表示时间t到达站点n的车辆数

其中，M为该区域公交线路的条数；

F_k为该时段线路k的时段车次数；

该模型的约束条件包括：

1)时段第一辆公交车发车时间限制：

T_k1≤S_k；

其中，T_k1为该时段线路k在该时段第一辆车的发车时间；

S_k为该时段线路k所规定的该时段第一辆车的最迟发车时间；

2)时段最后一辆公交车发车时间限制：

其中，T为该时段结束时的时间点；

H_k该时段线路k所允许的最大发车间隔；

为该时段线路k最后一辆车的发车时间；

F_k为该时段线路k的发车车次数；

3)时段内相邻公交发车时间间隔限制：

h_k≤X_k(i+1)-X_ki≤H_k(k＝1,2,…,M,i＝1,2,…,F_k-1)；

其中，h_k表示该时段线路k所允许的最小发车间隔；

X_ki表示该时段线路k在该时段第i车次的发车时刻；

4)站点所能接受的最大相遇车辆数限制：

Y_nt≤R_n；

其中，R_n表示站点n所允许同时停靠的公交车辆数；

5)判断公交车是否在某时刻到达站点：

D_ntki＝max{0,(0.5-|t-(X_ki+T_kn)|)}；

其中：(n＝1,2,……,N；t＝1,2,……,T；k＝1,2,……M；i＝1,2,……,F_k)；

公交车实际到达的时刻与t相比，误差小于0.5分钟，则认为公交车到达。