一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法技术

本发明专利技术公开了一种专门适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，通过对现有遗传算法的改进，建立一种以最小化直达出行者，换乘者和未满足需求者总成本为目标的公交线路网络优化有效模型，从而使得在不明显需求变化下，提供一种更为经济有效，合理方便的公交线网设计方法，打破传统流水线型统一公交线网的设计方法，更加的灵活机动，可操作性和可持续性更强，大大提高优化质量和搜索效率。

An optimal design method for public transit network under variable demand

The invention discloses an optimization design method specially suitable for bus line network under the condition of unobvious demand change. By improving the existing genetic algorithm, an effective optimization model of bus line network is established aiming at minimizing the total cost of direct travelers, transferers and those who do not meet the demand, so as to meet the unobvious demand. In order to change, this paper provides a more economical, effective, reasonable and convenient design method of public transport network, breaks the traditional design method of pipelined unified public transport network, makes it more flexible, maneuverable and sustainable, and greatly improves the optimization quality and search efficiency.

【技术实现步骤摘要】
一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法所属领域本专利技术涉及交通工程领域,针对公交线网的布局规划提供了一种设计方法，具体地说,涉及一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法。
技术介绍
随着我国城市化进程不断推进，城市公共交通已经成为城市建设一个非常重要的方面。公共交通不仅可以确保城市居民的正常交通出行，还可以成为提高交通资源利用率、缓解交通拥堵、降低交通污染、节约土地资源和能源的重要手段。其中，公交是人们交通出行最广为受众及使用率最高的交通方式之一。公交线网一般是以居民出行需求为导向的，由于他们的出行需求在不断变化，所以公交线网方案需要频繁的设计和更新。当公交需求发生不明显变化且原来的公交线网方案需要重新设计时，交通规划者和管理者通常不希望公交线网的配置发生太大的变化。但是，如果继续使用传统的公交网络设计模型，可能会得到一个线路配置发生很大变化的新方案，这与实际情况是背道而驰的，同时，新方案的实施和布置还会产生不必要的人力和时间浪费。因而，结合目前交通工程领域的实际发展及现有公交线网设计复杂和不确定性的特质，立足于我国城市交通的现状，设计一个可操作的且经济有效的公交线网，尤其是适用于不明显需求变化下的公交线网，对城市政治经济、文化教育、科学技术等方面的发展意义重大。
技术实现思路
本专利技术正是针对现有技术对适用于不明显需求变化下的公交线网设计方法关注较少而提供了一种专门适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，通过对现有遗传算法的改进，建立一种以最小化直达出行者，换乘者和未满足需求者总成本为目标的公交线路网络优化有效模型，从而使得在不明显需求变化下，提供一种更为经济有效，合理方便的公交线网设计方法。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，包括以下步骤：步骤1：建立目标函数和设置限制条件；步骤2：选取原公交线网方案为初始方案，并用网络分析程序计算其适应值；步骤3：将初始方案设置为候选最优方案；步骤4：对步骤3中的候选最优方案进行繁殖过程，包括选择过程和突变过程，步骤41：选择过程：按概率选取所有方案中将要突变的线路。步骤42：按概率进行中间单站点突变过程步骤421：确定中间站点在公交线路上的两个邻近站点，以及中间站点不在线路上的直接连接站点，查看上述“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”是否直接连接，如果有直接连接，转入步骤422，可连接的站点为中间站点可突变到的站点；如果所有中间站点的“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”都不直接连接，转入步骤43；步骤422,：把步骤421中确定的中间站点及其可突变到的站点作为候选站点，根据这些候选站点上下游需求的总和来决定最终突变到的站点，所述上游需求指中间站点前面所有站点到候选站点的出行次数，所述下游需求指候选站点到中间站点后面所有站点的出行次数；步骤43：按概率进行起始站点突变过程；步骤431：当起始站点和某一站点能够直接相连时，可以将起始站变成第二个站点，而原来第二个站点变成起始站点；步骤432：若起始站点不和任何站点直接相连，没有可突变到的站点，则转入步骤5；再按概率对终点站点进行如步骤431起始站点的突变过程；步骤5：根据网络分析程序计算上述步骤后得到新方案的适应值，将其与步骤2中候选最优方案的适应值进行比较，选择小的为新的候选最优方案，所述选择后的最终方案有且只有一个；步骤6：重复步骤4-5，如果重复次数达到预定次数，则停止迭代，选取候选最优方案为‘最优方案’；如果繁殖次数没有达到预定次数，返回步骤4。作为本专利技术的一种改进，所述步骤4中的概率，根据网络规模大小和设计时间需要而设置。作为本专利技术的另一种改进，所述步骤1中的目标函数如下公式所示：步骤1中的限制条件如下所示：式中：V为所有站点的集合，i表示站点i，j表示站点j，dij表示站点i到站点j的出行需求，Lmax表示公交线路的最大长度，Lmin表示公交线路的最小长度，Qmax表示每辆车的最大容量，Td表示每个未满足公交需求者的时间成本，n表示一个方案的第n条线路，tr表示使用两条路径以上出行时的换乘路径，Ln表示线路n的总长度，表示在路径n上满足站点i到站点j的公交需求，表示在换乘路径tr上满足站点i到站点j的公交需求，DRij表示服务过从站点i到站点j的直达线路的集合，TRij表示服务过从站点i到站点j的换乘线路的集合，表示在路径n上从站点i到站点j的出行时间，表示在换乘路径tr上从站点i到站点j的出行时间，表示在路径n的最大流量，C1、C2、C3分别表示直达者成本、换乘者成本和为满足需求者成本的权重影响系数(C1+C2+C3＝1)。作为本专利技术的有一种改进，所述步骤2中的网络分析程序包括：步骤21：将一条路径的直达承载流量从原始需求矩阵中剔除，并把这些流量作为直达需求分配给这条路径，当所有路径的直达承载流量被剔除后，得到直达更新需求矩阵；步骤22：将一条换乘路径的换乘承载流量从步骤21中的直达更新需求矩阵中剔除，并把这些流量作为换乘需求分配给对应的路径，当所有的换乘承载流量被剔除后，得到一个被换乘需求更新的换乘更新需求矩阵。步骤23：输出步骤1所有目标函数中需要的参数和变量，计算这个方案的适应值(目标函数中的Z)。作为本专利技术的更进一步改进，所述步骤6中预定次数根据运行时间而决定，当运行时间有限制时，预定次数要保证在限制时间内，程序运行结束；当没有运行时间限制时，根据可行解空间决定预定次数，空间越大，预定次数越大。与现有技术相比，本专利技术提出了一种专门适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，改进了传统遗传算法中的选择和突变过程，并删除了交叉过程，使其拥有更好的优化质量和搜索效率，既能满足不明显需求变化下公交线网方案的重新设计，经济有效，大大节约了新方案实施和布置产生的人力物力和经济成本，同时也是合理资源配置，打破传统流水线型统一公交线网的设计方法，更加的灵活机动，可操作性和可持续性更强。附图说明图1是的不明显变动下公交线网优化设计示意图；图2是本专利技术实施例1案例网络的示意图；图3是本专利技术实施例2的对比试验结果图。具体实施方式以下将结合附图和实施例，对本专利技术进行较为详细的说明。实施例1一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1：建立目标函数和设置限制条件，目标函数如下公式所示：限制条件如下所示：式中：V为所有站点的集合，i表示站点i，j表示站点j，dij表示站点i到站点j的出行需求，Lmax表示公交线路的最大长度，Lmin表示公交线路的最小长度，Qmax表示每辆车的最大容量，Td表示每个未满足公交需求者的时间成本，n表示一个方案的第n条线路，tr表示使用两条路径以上出行时的换乘路径，Ln表示线路n的总长度，表示在路径n上满足站点i到站点j的公交需求，表示在换乘路径tr上满足站点i到站点j的公交需求，DRij表示服务过从站点i到站点j的直达线路的集合，TRij表示服务过从站点i到站点j的换乘线路的集合，表示在路径n上从站点i到站点j的出行时间，表示在换乘路径tr上从站点i到站点j的出行时间，表示在路径n的最大流量，C1、C2、C3分别表示直达者成本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，包括以下步骤：步骤1：建立目标函数和设置限制条件；步骤2：选取原公交线网方案为初始方案，并用网络分析程序计算其适应值；步骤3：将初始方案设置为候选最优方案；步骤4：对步骤3中的候选最优方案进行繁殖过程，包括选择过程和突变过程，步骤41：选择过程：按概率选取所有方案中将要突变的线路。步骤42：按概率进行中间单站点突变过程步骤421：确定中间站点在公交线路上的两个邻近站点，以及中间站点不在线路上的直接连接站点，查看上述“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”是否直接连接，如果有直接连接，转入步骤422，可连接的站点为中间站点可突变到的站点；如果所有中间站点的“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”都不直接连接，转入步骤43；步骤422：把步骤421中确定的中间站点及其可突变到的站点作为候选站点，根据这些候选站点上下游需求的总和来决定最终突变到的站点，所述上游需求指中间站点前面所有站点到候选站点的出行次数，所述下游需求指候选站点到中间站点后面所有站点的出行次数；步骤43：按概率进行起始站点突变过程；步骤431：当起始站点和某一站点能够直接相连时，可以将起始站变成第二个站点，而原来第二个站点变成起始站点；步骤432：若起始站点不和任何站点直接相连，没有可突变到的站点，则转入步骤5；再按概率对终点站点进行如步骤431起始站点的突变过程；步骤5：根据网络分析程序计算上述步骤后得到新方案的适应值，将其与步骤2中候选最优方案的适应值进行比较，选择小的为新的候选最优方案，所述选择后的最终方案有且只有一个；步骤6：重复步骤4‑5，如果重复次数达到预定次数，则停止迭代，选取候选最优方案为‘最优方案’；如果繁殖次数没有达到预定次数，返回步骤4。...

【技术特征摘要】
1.一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，包括以下步骤：步骤1：建立目标函数和设置限制条件；步骤2：选取原公交线网方案为初始方案，并用网络分析程序计算其适应值；步骤3：将初始方案设置为候选最优方案；步骤4：对步骤3中的候选最优方案进行繁殖过程，包括选择过程和突变过程，步骤41：选择过程：按概率选取所有方案中将要突变的线路。步骤42：按概率进行中间单站点突变过程步骤421：确定中间站点在公交线路上的两个邻近站点，以及中间站点不在线路上的直接连接站点，查看上述“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”是否直接连接，如果有直接连接，转入步骤422，可连接的站点为中间站点可突变到的站点；如果所有中间站点的“不在线路上的直接连接站点”与“在公交线路上的两个邻近站点”都不直接连接，转入步骤43；步骤422：把步骤421中确定的中间站点及其可突变到的站点作为候选站点，根据这些候选站点上下游需求的总和来决定最终突变到的站点，所述上游需求指中间站点前面所有站点到候选站点的出行次数，所述下游需求指候选站点到中间站点后面所有站点的出行次数；步骤43：按概率进行起始站点突变过程；步骤431：当起始站点和某一站点能够直接相连时，可以将起始站变成第二个站点，而原来第二个站点变成起始站点；步骤432：若起始站点不和任何站点直接相连，没有可突变到的站点，则转入步骤5；再按概率对终点站点进行如步骤431起始站点的突变过程；步骤5：根据网络分析程序计算上述步骤后得到新方案的适应值，将其与步骤2中候选最优方案的适应值进行比较，选择小的为新的候选最优方案，所述选择后的最终方案有且只有一个；步骤6：重复步骤4-5，如果重复次数达到预定次数，则停止迭代，选取候选最优方案为‘最优方案’；如果繁殖次数没有达到预定次数，返回步骤4。2.如权利要求1所述的一种适用于不明显需求变化下的公交线网优化设计方法，其特征在于所述步骤4中的概率，根据网络规模大小和设计时间需要而设置。3.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：任刚，张涛，杨阳，徐磊，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32