一种协同公交车的路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种协同公交车的路径规划方法，包括：S1：获取所有公交车在不同时间段不同线路上的需求，其中所有公交车包括协同公交车和常规运行的普通公交车；S2：建立协同公交车执行任务的约束条件；S3：以最小化车队容量和交通出行需求的差值为目标，结合所有公交车在不同时间段不同路径上的需求和协同公交车执行任务的约束条件建立协同公交车的路径规划模型，求解协同公交车的路径规划模型，得到协同公交车在不同时间段的运行路径规划；其中，车队容量是指所有公交车在不同时间段不同线路上的总载客人次；交通出行需求是指在不同时间段不同线路上的出行乘客的总需求人次。本发明专利技术能够有效地提高整个公共交通系统的利用率和灵活性。率和灵活性。率和灵活性。

【技术实现步骤摘要】
一种协同公交车的路径规划方法


[0001]本专利技术涉及城市智慧交通
，尤其涉及一种协同公交车的路径规划方法。

技术介绍

[0002]近几十年来，城市公共交通系统已显著改善，以满足动态和不断增长的出行需求，包括推出新的公交线路、开发更智能的交通信号灯控制策略、以及设计创新的公交调度策略。然而，由于传统公交线路设计的刚性，车队容量供给与公交运输领域的需求波动匹配仍然具有挑战性，这导致很多地方的公交客流量甚至开始下降。当公交路线都被固定，用以应付不断变化客流的调整空间将变得很小。因此，公交车队的整体利用率分配不合理，进而导致乘客满意度不高（如乘坐公交车困难，乘客在繁忙的公交线路上拥挤）和投资回报率低（如公交车空置或利用率不足）。
[0003]为了支持繁忙的公交线路，公交公司投资增加额外的运力，以缓冲激增的需求。尽管这样的解决方案可能会缓解乘客的紧张局势，但它并不能提高车队利用率，特别是当额外的资源被用于每条线路而没有共享时。因此，共享公共汽车被提出来解决这个问题。有了共享公共汽车，一旦满足私人使用的容量，剩余的资源将被用来服务公共交通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种协同公交车的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取所有公交车在不同时间段不同线路上的需求，其中所有公交车包括所述协同公交车和常规运行的普通公交车；S2：建立所述协同公交车执行任务的约束条件；S3：以最小化车队容量和交通出行需求的差值为目标，结合步骤S1中获取的所有公交车在不同时间段不同路径上的需求和步骤S2中的所述协同公交车执行任务的约束条件建立所述协同公交车的路径规划模型，求解所述协同公交车的路径规划模型，得到所述协同公交车在不同时间段的运行路径规划；其中，所述车队容量是指所述协同公交车和常规运行的普通公交车在不同时间段不同线路上的总载客人次；所述交通出行需求是指在不同时间段不同线路上的出行乘客的总需求人次。2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，步骤S1具体包括：S11：获取交通出行需求的时间序列数据，将时间序列数据进行预处理；S12：将预处理后的时间序列数据进行基于交通场景的分割，得到不同的场景下的交通出行需求的时间序列数据；S13：将步骤S12分割后的不同的场景下的交通出行需求的时间序列数据采用GAN进行训练和预测，得到所有公交车在不同时间段不同路径上的需求。3.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，步骤S12具体为：将预处理后的时间序列数据进行特征提取，然后采用度量学习进行聚类和分割，得到不同的场景下的交通出行需求的时间序列数据。4.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，步骤S12具体包括：S121：将预处理后的时间序列数据进行标准化，并初始化权重；S122：基于初始化的权重对标准化后的时间序列数据进行K
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means算法聚类分割，得到聚类分割的结果；S123：根据聚类分割的结果，基于阈值的规则选择接近聚类中心的向量，将选择的所有向量按照到相应聚类中心的距离进行排序，并贴上分类结果的标签；S124：基于分类结果的标签进行监督学习，采用随机森林判别得到特征权重；S125：将特征权重进行对数转化和权重更新；S126：判断权重与上次迭代的权重相比的差距是否小于预先设定的停止阈值，如果是，则得到不同的场景下的交通出行需求的时间序列数据，如果否，则返回步骤S122。5.根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，步骤S13中的GAN由一个生成器和一个鉴别器组成，生成器是一个完全连通的网络，鉴别器采用CNN，将所述生成器...

【专利技术属性】
技术研发人员：王基光，李志德，刘兴禄，陈伟坚，温金辉，
申请(专利权)人：深圳市众行网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：