一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法制造技术

本发明专利技术涉及公交资源配置领域，具体是一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，步骤如下：步骤一，统计公交特征；步骤二，优化求解；步骤三，获得配置结果：在步骤二的基础上，通过大数据技术计算获得步骤一与步骤二中所提到的特征，使用Python语言编写算法脚本，最终获得公交线网在早高峰、平峰、晚高峰时的优化后的发车间隔、优化后的成本、优化后的运力以及更加符合实际情况的车辆排班时刻表。本发明专利技术以运力供给能力和运力需求为切入口，诊断线网资源配置是否合理，解决运力供需不平衡的问题。根据整个线网线路的运力供需比的整体情况，使用线性规划等方法，得到与线路相关的合理的车辆配置信息和运行策略，给出优化建议。化建议。化建议。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法


[0001]本专利技术涉及公交资源配置领域，具体是一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法。

技术介绍

[0002]线性规划是运筹学的一个最重要的分支，理论上最完善，实际应用得最广泛。主要用于研究有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的资源作出最佳方式地调配和最有利地使用，以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳的经济效益。目前市面上使用线性规划相关方法来优化与落地公交资源配置的并不多，我们通过大数据技术，通过真实的公交相关数据，获得比较准确的优化特征，从而构建优化算法，得到比较科学的资源配置方案。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，步骤如下：
[0006]步骤一，统计公交特征：首先，分别统计每种型号的车辆在早高峰、平峰、晚高峰的满载率；然后，对于一条线路，找到在该条线路上运营的具体型号的车辆，通过这些型号车辆的满载率来计算该线路的运力供需比；其次，通过真实的公交运营相关数据，获得比较准确的线路运营成本、发车间隔以及运力相关情况的公交特征；
[0007]步骤二，优化求解：在步骤一的基础上，使用线性规划相关方法，对于单条线路在保证运力的前提下，让运营成本尽可能低，得到与线路相关的合理的车辆配置信息和运行策略，给出公交资源配置优化建议；
[0008]步骤三，获得配置结果：在步骤二的基础上，通过大数据技术计算获得步骤一与步骤二中所提到的特征，使用Python语言编写算法脚本，最终获得公交线网在早高峰、平峰、晚高峰时的优化后的发车间隔、优化后的成本、优化后的运力以及更加符合实际情况的车辆排班时刻表。
[0009]作为本专利技术再进一步的方案：满载率又称“满载系数”，一定时间内反映线路上运行车辆乘客满载程度的相对值，衡量车辆利用程度的指标，是体现城市公交服务质量和水平的重要指标，满载率公式如下所示：
[0010][0011]作为本专利技术再进一步的方案：计算运力供需比，公式如下：
[0012][0013]利用上述公式计算一天内的线路运力供需比，然后计算该线路30天内线路运力供需比的平均值，并以同样的方式计算整个线网的其他线路的运力供需比，通过整个线网的
运力供需比，使用数据分析相关方法，对整个线网的运力进行分析，获得整体的线网运力画像。
[0014]作为本专利技术再进一步的方案：数据分析相关方法:
[0015]min(x1·
COST
K1
+x2·
COST
K2
+x3·
COST
K3
)
[0016][0017]其中发车时间间隔:left_rate与right_rate为自变量缩放的比列，是两个超参数,K1、K2、K3为车辆型号，x1、x2、x3为每种型号的车辆运行趟数，COST
K1
、COST
K2
、COST
K3
为每种型号车辆的运行成本。
[0018]作为本专利技术再进一步的方案：实际的约束条件：
[0019]min(x1·
COST
K1
+x2·
COST
K2
+x3·
COST
K3
)
[0020][0021]作为本专利技术再进一步的方案：
[0022][0023]分子与分母上的30被同时约掉，
[0024][0025]T＝N
×
t_block
[0026]t
upriver
：某时段(早高峰期间)上行单程行驶时间(min)
[0027]t
downriver
：某时段(早高峰期间)下行单程行驶时间(min)
[0028]t
up_stop
：某时段(早高峰期间)上行站点停留时间(min)
[0029]t
down_stop
：某时段(早高峰期间)下行站点停留时间(min)
[0030]t
rest
：某时段(早高峰期期间)副站的最大休息时间(min)
[0031]N：我们分析的时间段是t_block的几倍。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过优化求解，可以得到公交线网在早高峰，平峰，晚高峰时的优化后的发车间隔、优化后的成本、优化后的运力以及更加符合实际的车辆排班时刻表等等。
附图说明
[0033]图1为一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法的整体流程图。
具体实施方式
[0034]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0035]下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本专利技术的不同结构。为了简化本专利技术的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本专利技术。此外，本专利技术可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。
[0036]公交系统运力配置问题关系到城市交通运行的效率。运力配置不合理将引起交通供给能力与供给资源的不匹配，导致资源浪费。运力投放量过大，不仅导致社会资源的浪费，而且将产生恶性竞争，引发一系列社会问题；运力投放量不足，不仅无法满足广大群众的出行需要，而且不利于经营业主提高运输服务质量。
[0037]以运力供给能力和运力需求为切入口，诊断线网资源配置是否合理，解决运力供需不平衡的问题。根据整个线网线路的运力供需比的整体情况，使用线性规划等方法，得到与线路相关的合理的车辆配置信息和运行策略，给出优化建议
[0038]请参阅图1，本专利技术实施例中，一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，步骤如下：
[0039]步骤一，统计公交特征：首先，分别统计每种型号的车辆在早高峰、平峰、晚高峰的满载率；然后，对于一条线路，找到在该条线路上运营的具体型号的车辆，通过这些型号车辆的满载率来计算该线路的运力供需比；其次，通过真实的公交运营相关数据，获得比较准确的线路运营成本、发车间隔以及运力相关情况的公交特征；
[0040]步骤二，优化求解：在步骤一的基础上，使用线性规划相关方法，对于单条线路在保证运力的前提下，让运营成本尽可能低，得到与线路相关的合理的车辆配置信息和运行策略，给出公交资源配置优化建议；
[0041]步骤三，获得配置结果：在步骤二的基础上，通过大数据技术计算获得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，其特征在于，步骤如下：步骤一，统计公交特征：首先，分别统计每种型号的车辆在早高峰、平峰、晚高峰的满载率；然后，对于一条线路，找到在该条线路上运营的具体型号的车辆，通过这些型号车辆的满载率来计算该线路的运力供需比；其次，通过真实的公交运营相关数据，获得比较准确的线路运营成本、发车间隔以及运力相关情况的公交特征；步骤二，优化求解：在步骤一的基础上，使用线性规划相关方法，对于单条线路在保证运力的前提下，让运营成本尽可能低，得到与线路相关的合理的车辆配置信息和运行策略，给出公交资源配置优化建议；步骤三，获得配置结果：在步骤二的基础上，通过大数据技术计算获得步骤一与步骤二中所提到的特征，使用Python语言编写算法脚本，最终获得公交线网在早高峰、平峰、晚高峰时的优化后的发车间隔、优化后的成本、优化后的运力以及更加符合实际情况的车辆排班时刻表。2.根据权利要求1所述的一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，其特征在于，满载率又称“满载系数”，一定时间内反映线路上运行车辆乘客满载程度的相对值，衡量车辆利用程度的指标，是体现城市公交服务质量和水平的重要指标，满载率公式如下所示：3.根据权利要求1所述的一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，其特征在于，计算运力供需比，公式如下：利用上述公式计算一天内的线路运力供需比，然后计算该线路30天内线路运力供需比的平均值，并以同样的方式计算整个线网的其他线路的运力供需比，通过整个线网的运力供需比，使用数据分析相关方法，对整个线网的运力进行分析，获得整体的线网运力画像。4.根据权利要求1所述的一种基于线性规划的公交资源配置合理性分析与优化算法，其特征在于，数据分析相关方法：mi...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘国永，姚友智，王萌，李文思，吴晶，王势华，
申请(专利权)人：上海闻政管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：