一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法及系统，本发明专利技术涉及的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，包括：S11.获取与公交单线路相关的数据信息；S12.根据获取到的数据信息预测客流量随时间变化的信息，并确定建立优化模型时所需的参数；S13.根据所述确定的参数建立公交动态发车以及站间时速调整的优化模型；S14.通过遗产算法对所述建立的优化模型进行求解，得到公交车待发车辆的发车间隔和行驶车辆的站间速度的调度方案。本发明专利技术使乘客在难以察觉的情况下利用车速的变化来实现调度。

An optimization method and system of bus departure and speed adjustment based on genetic algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法及系统
本专利技术涉及智能公共交通系统
，尤其涉及一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法及系统。
技术介绍
近年来，我国城市机动车保有量持续增长，道路交通压力逐渐恶化，交通拥堵日趋严重，这已经成为一个影响居民生活质量和工作效率的严重问题。城市公交具有载客量大、人均消耗油量低、节能环保等优点，大力发展公共交通和实施公交优先战略是缓解我国交通拥堵的有效手段。但在我国现行的公交运营体系下，每天的公交调度都是依照固定的时刻表进行发车，通常采用等间隔发车。这种一成不变的调度策略往往会产生很多问题。为了提高公共交通的服务质量，改善乘客的出行体验，提高公共交通对乘客出行选择吸引力，需要提出一些更行之有效的公交调度策略。特别是最近几年，随着物联网技术迅猛发展，大量的实时信息能够被及时监控和采集，如何有效地利用这些实时信息使其服务于新的公交调度策略，使单线上乘客的总等待时间最短，是一个急需解决的问题。目前国内外对于公交车动态调度问题有不少解决与优化方案，但这些方案主要集中于站点调度策上。我国的基本国本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，包括：/nS1.获取与公交单线路相关的数据信息；/nS2.根据获取到的数据信息预测客流量随时间变化的信息，并确定建立优化模型时所需的参数；/nS3.根据所述确定的参数建立公交动态发车以及站间时速调整的优化模型；/nS4.通过遗产算法对所述建立的优化模型进行求解，得到公交车待发车辆的发车间隔和行驶车辆的站间速度的调度方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，包括：
S1.获取与公交单线路相关的数据信息；
S2.根据获取到的数据信息预测客流量随时间变化的信息，并确定建立优化模型时所需的参数；
S3.根据所述确定的参数建立公交动态发车以及站间时速调整的优化模型；
S4.通过遗产算法对所述建立的优化模型进行求解，得到公交车待发车辆的发车间隔和行驶车辆的站间速度的调度方案。


2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，所述步骤S1中获取的数据信息包括路线与站点数据、公交车数据；所述路线与站点数据包括线路总长度、单线上设置的站点数量、相邻站点间的距离；所述公交车数据包括单线上公交车的最大载客量。


3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，所述步骤S2中建立优化模型时所需的参数包括待发车辆数量、车辆在站点停车由于加速减速所需要的缓冲时间、乘客上下车所需的平均时间、车辆到达站点后乘客的下车比率、站点距离、公交公司要求的最大发车间隔和最小发车间隔、不同情景客流发生的情况。


4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，所述步骤S3是通过最小化乘客总等车时间为目标函数，建立的优化模型。


5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的公交发车与车速调整优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
S31.采集在周期范围内的公交车的运行过程和历史数据，并建立相对应的数据集；
S32.对建立的数据集进行预处理，计算相对应的中间变量；
S33.对优化模型中的决策变量进行决策；所述决策变量包括始发站的待发公交车辆以及所有公车的站间车速；
S34.对所述进行决策后的优化模型建立目标函数；
S35.建立所述目标函数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：雒兴刚，吴国锠，张忠良，王允延，蔡灵莎，李晶，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33