[发明专利]一种众包通勤公交调度问题的嵌入式降维组合优化方法

说明书

本发明公开了一种众包通勤公交调度问题的嵌入式降维组合优化方法，首先，在公交预订系统APP上获取用户提交的通勤公交乘车请求，将众包通勤公交调度问题定义成组合优化问题进行求解，确定多目标优化问题约束和目标函数，并且构建解决方案集合；然后提出基于GAN网络的嵌入进化算法进行求解，流程为：先将初始解决方案进行低维嵌入编码，获取多目标优化问题的有效维度；再构建生成对抗网络迭代算子以及具有多样性保护的进化算法进行多次迭代优化，最终收敛到种群P；最后，解码得到实际最优解决方案，并执行，由公交预订系统APP通知用户乘坐规定的公交车到达目的地。本发明能在复杂的城市环境中规划理想的公交行程有效提高公共交通系统的性能和效率。

技术领域

本发明属于组合优化技术领域，具体涉及一种嵌入式降维组合优化方法。

背景技术

随着城市的发展，公共交通系统需要经常更新，否则提供的服务就不能满足当前的出行需求。高效公共交通系统的潜在阻碍包括等车时间、拥挤度、安全性、直达性、可靠性，其中等车时间、直达性和可靠性都可以通过设计更好的公交行程来提高。因此，本发明应用公交行程调度优化方法来增强公共交通系统，为公众提供足够的服务，同时最大限度地降低运营商的成本。传统公交系统通常提供固定的时间表和站点，导致服务效率低下。适当的车辆调度和路线优化可以改善用户出行体验，促进公交公司的经济和社会效率。目前基于众包通勤公交服务的公交系统架构，具有调度优化，并提供了跳过站点策略的快速路线。具有跳站行驶的公交服务通过忽略没有请求的公交站点来减少目标用户的乘车时间，被称为快速公交。众包通勤公交的系统架构包括众包公交预定系统APP和公交调度算法两个模块。假设乘客提前在公交预订系统APP上提交行程请求。在整合所有请求和公交资源后，调度算法设计调整所有公交线路时间表，以尽量减少乘客的出行时间。优化的路线可以看作是定制的快速公交专为相应的乘客群体设计的线路。公交公司可能会为这种众包公交服务投入公交车总数的20％。众包公交服务的关键是提前规划路线和时刻表，使路线和时刻表不仅满足乘客需求，而且保持运营成本的竞争力。公交运营的成本包括很多因素，为了简化问题，公交运营成本定义为公交行驶路程总长度。在复杂的城市环境中规划理想的公交行程可以有效提高公共交通系统的性能和效率。然而，由于由数十亿条可能的路线构成的巨大解空间，找到这样的路线调度在计算上是困难的。需要找到一种多目标方法来设计公交行程，最大限度地减少乘客和运营商的成本，并减少乘客的平均行程时间以及减少路线的总长度。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种众包通勤公交调度问题的嵌入式降维组合优化方法，首先，在公交预订系统APP上获取用户提交的通勤公交乘车请求。将众包通勤公交调度问题定义成组合优化问题进行求解，确定多目标优化问题约束和目标函数，并且构建解决方案集合；然后提出了基于GAN网络的嵌入进化算法(GAN based EmbeddedEvolutionary Algorithm，GEEA)进行求解；GEEA算法流程为：先将初始解决方案进行低维嵌入编码，获取多目标优化问题的有效维度；再构建生成对抗网络迭代算子以及具有多样性保护的进化算法对初始解决方案进行多次迭代优化，最终收敛到种群P；最后，解码得到实际最优解决方案，并且执行，由公交预订系统APP通知用户乘坐规定的公交车到达目的地。本发明能在复杂的城市环境中规划理想的公交行程有效提高公共交通系统的性能和效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：在公交预订系统APP上获取用户提交的通勤公交乘车请求；