一种基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法，其中，所述系统包括：调度模型构建模块，用于建立公交车智能调度模型，并且利用遗传算法计算出模型的目标函数的解；车辆调度指挥模块，用于根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号；车辆终端模块，用于接收和显示公交调度信号，并且将GPS定位系统获取的车辆位置信息实时反馈给所述车辆调度指挥模块。该系统克服现有技术中的公交调度系统不能很好地满足居民的出行，仍然存在着乘客等车时间长的问题，使得公交出行方式对居民的吸引力降低的问题。的吸引力降低的问题。的吸引力降低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法


[0001]本专利技术涉及公交调度
，具体地，涉及一种基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法。

技术介绍

[0002]近年来随着国民经济的迅速发展，居民生活水平不断提高，汽车的数量也随之快速增加，这使城市交通拥堵的问题日益严重。城市公交系统与地铁相比，因其运营费用相对较低，所以还是解决交通拥堵问题的有效方式之一。
[0003]但是目前的公交调度系统不能很好地满足居民的出行，仍然存在着乘客等车时间长的问题，使得公交出行方式对居民的吸引力降低。
[0004]因此，提供一种利用展智能交通系统(ITS)技术，可以以上技术问题，以实现降低公交公司的运营成本，提高乘客的满意度，确保社会效益和经济效益得到最大满足的基于遗传算法的基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法是本专利技术亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术的目的是克服现有技术中的公交调度系统不能很好地满足居民的出行，仍然存在着乘客等车时间长的问题，使得公交出行方式对居民的吸引力降低的问题，从而提供一种利用展智能交通系统(ITS)技术，可以以上技术问题，以实现降低公交公司的运营成本，提高乘客的满意度，确保社会效益和经济效益得到最大满足的基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于遗传算法的公交车智能调度系统，所述系统包括：
[0007]调度模型构建模块，用于建立公交车智能调度模型，并且利用遗传算法计算出模型的目标函数的解；
[0008]车辆调度指挥模块，用于根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号；
[0009]车辆终端模块，用于接收和显示公交调度信号，并且将GPS定位系统获取的车辆位置信息实时反馈给所述车辆调度指挥模块。
[0010]优选地，所述调度模型构建模块包括：
[0011]目标函数构建模块，用于构建发车次数最少的第一目标函数：
[0012]其中，
[0013]一天分为i个时段，D
i
代表第i时段的时段长度，Δd
i
代表第i时段的发车间隔，D
i
/Δd
i
得到第i时段的发车次数；对i个时段的发车次数求和可得到一天的总发车次数，求出其最小值即为一天中最少发车次数；
[0014]以及乘客的平均候车时间最短的第二目标函数：
[0015]其中，
[0016]I代表时段总数，J代表车站数，ρ
ij
代表第i时段第j站的乘客到站率，Δt
i
代表第i时段的发车间隔，c
i
代表第i时段发的c次车，S
ij
代表第i时段第j站的上车乘客数，乘客的候车时间除以乘客数可得到平均候车时间；
[0017]从而获得整合后的第三目标函数：
[0018][0019]遗传算法计算模块，用于利用遗传算法计算出所述第三目标函数F的解。
[0020]优选地，所述系统还包括：
[0021]路况信息获取模块，用于给所述车辆调度模块提供服务区域内路网数据和路况信息；
[0022]站点终端模块，用于接收并显示所述车辆调度模块发送的车辆调度信号，以及将站点的图像信息反馈至车辆调度指挥模块。
[0023]优选地，所述系统还包括：通信模块，用于车辆调度指挥模块与车辆终端模块、路况信息获取模块以及站点终端模块进行之间的信号传输。
[0024]优选地，所述通信模块包括：无线通信子模块与有线通信子模块。
[0025]本专利技术还提供了一种基于遗传算法的公交车智能调度方法，所述方法包括：
[0026]建立公交车智能调度模型，并且利用遗传算法计算出模型的目标函数的解；
[0027]根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号以调度公交车辆；
[0028]获取的调度公交车辆的实时位置信息。
[0029]优选地，所述建立公交车智能调度模型，并且计算出模型的目标函数的解包括以下步骤：
[0030]用于构建发车次数最少的第一目标函数：
[0031]其中，
[0032]一天分为i个时段，D
i
代表第i时段的时段长度，Δd
i
代表第i时段的发车间隔，D
i
/Δd
i
得到第i时段的发车次数；对i个时段的发车次数求和可得到一天的总发车次数，求出其最小值即为一天中最少发车次数；
[0033]构建乘客的平均候车时间最短的第二目标函数：
[0034]其中，
[0035]I代表时段总数，J代表车站数，ρ
ij
代表第i时段第j站的乘客到站率，Δt
i
代表第i时段的发车间隔，c
i
代表第i时段发的c次车，S
ij
代表第i时段第j站的上车乘客数，乘客的候
车时间除以乘客数可得到平均候车时间；
[0036]整合所述第一目标函数与所述第二目标函数以获得第三目标函数：
[0037][0038]根据遗传算法计算出所述第三目标函数F的解。
[0039]优选地，所述根据遗传算法计算出所述第三目标函数F的解包括以下步骤：
[0040]步骤1，程序初始化，初始化模型的各参数；
[0041]步骤2，按照编码规则，随机产生M个染色体组成初始种群；
[0042]步骤3，将种群中的个体映射为发车间隔，计算出适应度值并按升序排序；
[0043]步骤4，使用适应度比例方法选择M个个体组成新的临时种群；
[0044]步骤5，根据交叉率对选择操作产生的临时种群中的染色体进行单点交叉操作；
[0045]步骤6，根据变异率对交叉操作产生的临时种群中的染色体进行变异操作；
[0046]步骤7，计算变异操作产生的种群中各个染色体的适应度值并按升序排列；
[0047]步骤8，按照一定比例从上一代种群中选出适应度值较高的个体替换新一代中适应度值较低的个体，并将新种群中的个体按适应度值升序排列；
[0048]步骤9，如果达到设定的迭代次数则结束算法，否则跳到步骤4。
[0049]优选地，所述根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号以调度公交车辆之前，所述方法还包括：
[0050]获取服务区域内路网数据和路况信息。
[0051]优选地，所述方法还包括：
[0052]在站点处显示所述车辆调度模块发送的车辆调度信号；
[0053]将站点的图像信息反馈至车辆调度指挥模块。
[0054]根据上述技术方案，本专利技术提供的基于遗传算法的公交车智能调度系统和方法工作时的有益效果为：利用遗传算法计算出调度模型关于发车次数以及乘客的平均候车时间两者之间的最优解，以确定好调度方案，车辆调度指挥模块利用计算获得的调度方案发出车辆调度信号以调度公交车辆，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的公交车智能调度系统，其特征在于，所述系统包括：调度模型构建模块，用于建立公交车智能调度模型，并且利用遗传算法计算出模型的目标函数的解；车辆调度指挥模块，用于根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号；车辆终端模块，用于接收和显示公交调度信号，并且将GPS定位系统获取的车辆位置信息实时反馈给所述车辆调度指挥模块。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的公交车智能调度系统，其特征在于，所述调度模型构建模块包括：目标函数构建模块，用于构建发车次数最少的第一目标函数：其中，一天分为i个时段，D
i
代表第i时段的时段长度，Δd
i
代表第i时段的发车间隔，D
i
/Δd
i
得到第i时段的发车次数；对i个时段的发车次数求和可得到一天的总发车次数，求出其最小值即为一天中最少发车次数；以及乘客的平均候车时间最短的第二目标函数：其中，I代表时段总数，J代表车站数，ρ
ij
代表第i时段第j站的乘客到站率，Δt
i
代表第i时段的发车间隔，c
i
代表第i时段发的c次车，S
ij
代表第i时段第j站的上车乘客数，乘客的候车时间除以乘客数可得到平均候车时间；从而获得整合后的第三目标函数：遗传算法计算模块，用于利用遗传算法计算出所述第三目标函数F的解。3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的公交车智能调度系统，其特征在于，所述系统还包括：路况信息获取模块，用于给所述车辆调度模块提供服务区域内路网数据和路况信息；站点终端模块，用于接收并显示所述车辆调度模块发送的车辆调度信号，以及将站点的图像信息反馈至车辆调度指挥模块。4.根据权利要求1或3所述的基于遗传算法的公交车智能调度系统，其特征在于，所述系统还包括：通信模块，用于车辆调度指挥模块与车辆终端模块、路况信息获取模块以及站点终端模块进行之间的信号传输。5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的公交车智能调度系统，其特征在于，所述通信模块包括：无线通信子模块与有线通信子模块。6.一种基于遗传算法的公交车智能调度方法，其特征在于，所述方法包括：建立公交车智能调度模型，并且利用遗传算法计算出模型的目标函数的解；
根据计算出模型的目标函数的解发出车辆调度信号以调度公交车辆；获取的调度公交车辆的实时位置信息。...

【专利技术属性】
技术研发人员：李军，徐杉杉，江建，陶周林，徐丽，朱文，
申请(专利权)人：安徽达尔智能控制系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：