一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法技术

本发明专利技术涉及一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法。本发明专利技术考虑到公交时刻表和车辆排班计划两者之间的联系，本发明专利技术提出的方法将时刻表和车辆排班计划同时进行编排，尽可能满足实际调度中的约束，如驾驶员就餐问题、车辆营业车时约束等，尽可能减少车次间的无效休息时间，使各车次尽量集聚在一起，方便后续进行驾驶员排班。

A method of automating bus schedule and scheduling

【技术实现步骤摘要】
一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法
本专利技术涉及一种公交时刻表和车辆排班计划的自动化编制方法。
技术介绍
时刻表和车辆排班计划是公交运行计划的重要组成部分。公交时刻表是衡量公交车准点率和可靠性的依据，确定了公交车辆在首末站和停车场的发车时间、到达时间、停站时间、发车时间间隔等，公交时刻表问题一般为确定发车频率的问题。车辆排班计划可以描述为给定时刻表的条件下，安排车辆执行所有的车次，根据客流需求量确定所需要的车辆数以及每辆车执行车次任务的序列。遗传算法是一种随机搜索算法，通过模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程演化而来。遗传算法的基本思想为：以编码空间代替问题参数空间，从代表问题可能有潜在解集的一个种群出发，按照生物进化过程中适者生存、优胜劣汰的原理，以适应度作为评价个体优劣的依据，重复使用选择、交叉、变异算子作用于群体，使之不断进化，逐渐接近最优解。
技术实现思路
本专利技术目的是：自动生成公交时刻表和车辆排班计划。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是提供了一种自动化编制公本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、设定模型的目标函数为：

【技术特征摘要】
1.一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、设定模型的目标函数为：式中，Z表示总目标函数，表示使用的车辆总数，Xk表示第k辆车辆是否执行车次，为(0,1)变量；m表示车辆的总数；T表示总无效休息时间，其中Xkij为(0,1)变量，表示第k辆车辆执行完车次i后执行车次j，表示车次j的出发时间，表示车次i的到达时间，tusedrest表示相邻两车次之间的有效休息时间；
设定模型的约束条件，约束条件包括时刻表约束、车辆排班计划约束，其中：
时刻表约束包括：
满足各时段发车间隔的取值范围：hmin≤hi≤hmax，式中，hmin表示最小发车间隔，hmax表示最大发车间隔，hi表示相邻车次之间的发车间隔；
末班车发车时间不超过线路最晚运营时间：






式中，表示车次n的出发时间，表示上行首班车发车时间，Tup表示上行最晚营业时间，表示下行首班车发车时间，Tdown表示下行最晚营业时间；
车辆排班计划约束包括：
车次衔接约束，保证每个车次均有车辆执行且被执行一次，有：









相邻车次接续约束：






式中，％为取余运算符；
车辆总工时约束：









式中，表示车辆k执行的最后一个车次的到达时间，tin表示车辆进入停车场的时间，表示车辆k执行的第一个车次的出发时间，tout表示车辆离开停车场的时间，t'fenban表示实际分班时间，tmax表示最大车辆总工时，tup_in表示上行进场时间，tdown_in表示下行进场时间，j'表示车辆执行的最后一个车次的编号，tup_out表示上行离场时间，tdown_out表示下行离场时间，i'表示车辆执行的第一个车次的编号；
营业车时约束：式中，tmax_work表示车辆最大营业工时；
步骤2、采用遗传算法求解步骤1建立的模型，从而得到公交时刻表和车辆排班计划。


2.如权利要求1所述的一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法，其特征在于，步骤1中，所述相邻两车次之间的有效休息时间tusedrest的计算公式为：



式中，trest表示最小休息时间，tfenban表示可分班时间，Tmeal表示就餐时间区间，tmeal表示就餐休息时间。


3.如权利要求1所述的一种自动化编制公交时刻表和车辆排班计划的方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：
步骤201：编码产生初始群体
采用实数方式编码，设置基因长度为2n，前n位为相邻车次间发车间隔，取值根据公式hmin≤hi≤hmax，其中第1、2位表示首班车，取值为0，根据首班车发车时间依次计算每个车次的发车时间；后n位为1到n连续排列的整数，其中n表示全日总发车，奇数表示上行车次，偶数表示下行车次，用来生成车辆排班计划，整体基因表示为pop(1)＝[0,0,11,10…，1,2,3,4…n]。
步骤202：计算个体适应度值
根据初始群体计算公交时刻表和车辆排班计划，在生成两者的同时根据模型中的公式计算目标函数，即车辆数Z和无效休息时间T，目标函数为求最小，且非0，将个体适应度值设置为目标函数的倒数；
步骤203：判断算法是否终止
当算法达到最大迭代次数时，停止更新，并输出最优个体基因，根据编码规则进行解码，前n位为相邻车次间发车间隔，其中第1、2位表示首班车，取值为0，根据首班车发车时间依次计算每个车次的发车时间，形成时刻表；后n位为车辆排班计划，根据适应度值计算过程，得到车次链集合，即元胞数...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈童，杨宇伟，潘振兴，沈峰，娄亭，
申请(专利权)人：上海电科智能系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31