【技术实现步骤摘要】
一种多目标模型协同优化多条公交线路发车间隔的方法
本专利技术属于城市多线路公交路网组织、管理和优化领域,涉及一种城市多线路公交路网下多目标协同优化公交发车间隔优化方法。
技术介绍
现阶段,我国巨大的城市交通需求与整体相对落后的交通系统、交通结构形成了尖锐的矛盾,出行难和交通拥堵问题越来越严重。面对人口、资源和环境矛盾日益突出的压力,国家相关政策也明确提出优先发展城市公共交通,提高交通资源的利用效率,《国家中长期科技发展规划纲要》(2006—2020年)明确将“城市公交优先智能管理”列为优先主题,并提出了“2020年城市化人口57%,大城市公交出行率50%以上”的国家战略目标。然而,现阶段的城市公共交通服务水平仍较为低下,绝大部分城市公交出行率低于20%,公交服务质量低,出行者对公交的满意度低,使得城市公共交通在与私人机动化交通的竞争中处于劣势。为此,除了政府对公共交通提供政策上的支持外,还要更好的发挥现有城市公共交通资源的潜能,优化城市交通运营组织与管理工作,使得公交企业花费最少的成本来提升服务质量,提高乘客对公交的满意度,增强公交的吸引力。城市公交运营的组织和管 ...
【技术保护点】
一种多目标模型协同优化多条公交线路发车间隔的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:(1)调查并收集与多目标模型相关的基本参数,所述多目标模型包括最大化公交营运收益目标函数、最小化乘客换乘等待时间目标函数、最小化乘客出行成本目标函数;(2)分别对最大化公交营运收益目标函数、最小化乘客换乘等待时间目标函数、最小化乘客出行成本目标函数的函数值标准化进行打分,分数取值在0到1之间,即“动态打分”;(3)用带有“精英保留”策略和“动态打分”策略的改进遗传算法对多目标模型进行求解,得到优化的发车间隔。
【技术特征摘要】
1.一种多目标模型协同优化多条公交线路发车间隔的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:(1)调查并收集与多目标模型相关的基本参数,所述多目标模型包括最大化公交营运收益目标函数、最小化乘客换乘等待时间目标函数、最小化乘客出行成本目标函数;(2)分别对最大化公交营运收益目标函数、最小化乘客换乘等待时间目标函数、最小化乘客出行成本目标函数的函数值标准化进行打分,分数取值在0到1之间,即“动态打分”;(3)用带有“精英保留”策略和“动态打分”策略的改进遗传算法对多目标模型进行求解,得到优化的发车间隔。2.根据权利要求1所述的多目标模型协同优化多条公交线路发车间隔的方法,其特征在于,所述的步骤(1)中调查并收集与多目标模型相关的基本参数包括:公交基本信息、换乘线路基本信息、车辆乘客信息、车辆运行车本信息、乘客时间成本。3.根据权利要求1所述的多目标模型协同优化多条公交线路发车间隔的方法,其特征在于,所述的步骤(2)中的最大化公交营运收益目标函数为:其中,Z1为第一个目标函数的值;λ为公交票价;n为线路数,n=1,2,3…,为自然数,即需要优化的多线路网络的公交线路条数;i、j分别表示不同站点;S为各线路站点集合;表示运营周期内线路n从站点i到站点j公交乘客上车人数;Tn表示各线路周转时长;hn表示各线路发车间隔;Ia表示燃油消耗转换为企业运营费用的系数;表示观测时段内每辆公交车的平均行驶距离;θ′表示单车每公里车辆燃油消耗量;η表示驾驶员工资;表示各线路所有公交车辆行驶的平均时间(min);θ″表示车辆折旧;公司运营成本中包含燃油消耗费用、驾驶员工资、公交车辆折旧费用,三者的权重分别用α1表示燃油消耗费用、β1表示驾驶员工资在公司运营成本中权重、γ1表示公交车辆折旧费用在公司运营成本中权重,所述根据下式计算:其中,Ln表示运营时段内各线路公交线路里程;Tn表示各线路周转时长;表示各线路所有公交车辆行驶的平均时间,单位为min;所述最小化乘客换乘等待时间的目标函数为:其中,Z2为第一个目标函数的值;x、y分别表示不同线路;Fx、Fy分别表示线路x和线路y在运营时段的内的发车车次数;Pxy表示线路x到线路y的换乘人数;表示在换乘站点s,线路x到线路y的换乘等待时间;是一个二元变量,表示在换乘站点s从线路x第p辆车到线路y第q辆车的换乘,其值由乘客决定,如果在换乘站点s有换乘发生,值为1;反之,如果没有发生换乘,值为0。表示在换乘站点s乘客从线路x换乘到线路y的换乘等待时间,其根据下式计算:其中,Dyq表示线路y的第q辆车在换乘站点s的离开时间;Axp表示线路x的第p辆车在换乘站点s的到达时间,exy表示在换乘站点s,线路x换乘到线路y的车辆上所需要的步行和上车时间;所述Dyq、Axp分别根据下式计算:Dyq=ty+dy+dty+(q-1)hyAxp=tx+dx+(p-1)hx其...
【专利技术属性】
技术研发人员:叶智锐,冯嘉校,王超,许明涛,
申请(专利权)人:东南大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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