在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法技术

本发明专利技术公开了一种在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法能够实现在不同疫情感染率、接种率、人群易感程度、出行需求水平下优化城市区域公交车队调度和车上最大载客量限制以达到最小化乘客出行成本和新增感染治愈成本最小的目标。感染治愈成本最小的目标。感染治愈成本最小的目标。

Bus scheduling method considering maximum passenger capacity limit under epidemic situation

【技术实现步骤摘要】
在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法


[0001]本专利技术涉及公交车辆调度
，具体涉及一种在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法。

技术介绍

[0002]城市公交车是通勤出行的主要承担者，公交车出行不仅费用低、载客量大、交叉口信号优先通行，在节能减排、缓解交通拥堵上相比于私家车出行也具有明显优势。但是同时，在疫情暴发期间，公交车密闭的室内环境、长时间大量易感人群的聚集以及众多可能暴露的公共接触表面如扶手、栏杆、座椅等让公交车成为了潜在的疫情传播场所。例如2020年1月份，浙江宁波68人乘坐同一辆巴士，由于车上有一名COVID
‑
19病毒感染者，造成24人在车内感染。由于传染病患者的症状往往在一定时间的潜伏期之后才表现出来，这导致很难在感染者上车之前就采取必要的医学隔离措施。因此，当感染者和易感人群同时在一辆车上时，疫情将在没有明显迹象下进行传播。
[0003]为了降低疫情在公交车上的传播风险，政府交通部门或者公交公司通常会采取降低公交发车频次、限制车上最大载客量、关闭公交线路或者部分公交站、实施严格的车内环境消毒、不使用车内非空气循环空调、保持开窗通风、要求上车乘客测温、佩戴口罩等措施。然而，这些限制措施虽然可能缓解疫情的传播，但是也造成了城市公交服务能力的明显降低。从公平角度上讲，完全关闭公交服务将对居民出行带来很大负面影响。一方面，公交是老年人和低收入群体的主要出行方式，尤其是低收入群体多从事体力劳动相关行业，在疫情期间往往不具备居家办公的条件，关闭公交服务将大大影响他们的出行效率。另一方面，关闭公交线路、降低发车频次以及设置最大车上乘客数量将直接导致公交运行能力的下降，进而造成公交的客票收入大幅减少，这不仅加重了政府财政补贴公交的负担，而同时对于没有政府财政支持的公交公司，则将不得不面临破产裁员的局面。
[0004]为了改善公交运营服务水平，过去几十年研究者们进行了众多研究例如公交专用道设置、信号优先、线路优化、发车频次优化、定制公交等等，这些研究从降低乘客出行总时间、公交运行总成本、公交运行排放、最小化最大公交车辆数量等角度出发。在方案的结果验证部分，大多数采用静态的公交分配模型，考虑宏观上的公交运营指标。然而，这些模型和方法往往无法考虑在涉及疫情传播中不同感染率、接种率、需求水平以及出行人个人特性下的公交运营优化和预防措施的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法解决了现有公交车辆调度方法无法考虑在涉及疫情传播中不同感染率、接种率、需求水平以及出行人个人特性下的公交运营优化和预防措施的问题。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，包括以下步骤：
[0007]S1、构建并求解研究区域的出行者出行最优路径目标函数，得到研究区域内每个出行者的出行轨迹和出行状态，以及公交路线的运行状态；
[0008]S2、根据研究区域内每个出行者的出行轨迹和出行状态，以及公交路线的运行状态，得到公交线路各车次的公交车上的人数和经过疫情爆发点的公交线路的运行长度；
[0009]S3、根据公交线路各车次的公交车上的人数和经过疫情爆发点的公交线路的运行长度，计算公交线路排序指标，对公交线路进行排序，得到公交线路排序结果；
[0010]S4、根据公交线路排序结果，采用遗传算法构建种群，通过蒙特卡洛多次模拟种群中的个体，构建病毒传播概率模型，优化种群，得到在疫情传播下的城市公交车辆调度方案。
[0011]进一步地，所述步骤S1中出行者出行最优路径目标函数为：
[0012][0013]其中，k为出行者选的出发时刻，K为所有出发时刻集合，od为出行者的起终点，OD为起终点集合，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，为选择出行路径p的出行者(k，od)的出行时间，出行者(k，od)为在k时刻出发起终点为od的出行者，为出行者(k，od)中的最短路径用时，为出行者(k，od)是否使用出行路径p的状态。
[0014]上述进一步方案的有益效果为：实现路网各出行者根据其最短路径的出行时间进行出行方式和路径选择，即达到每个出行者无法通过单方面改变自己的路径而获得任何出行时间节省的用户均衡状态，从而较为真实地将出行者加载至道路网中。
[0015]进一步地，所述选择出行路径p的出行者(k，od)的出行时间包括路段通过时间、交叉口等车时间、中间车站停留时间和车站等车时间；
[0016]所述路段通过时间的计算公式为：
[0017][0018]其中，为出行者(k，od)在路段a的通过时间，l
a
为路段a的长度，l
b
为公交车的长度，为出行者(k，od)在路段a时的排队车辆数，v
a
为公交车在路段a的平均行驶速度，v
a，e
为公交车在路段a排队离开速度；
[0019]所述交叉口等车时间的计算公式为：
[0020][0021]其中，为出行者(k，od)在交叉口j方向d的等车时间，T
j，d，g
为交叉口j方向d的绿灯时间窗，为出行者(k，od)在交叉口j方向d的到达时间，为到达时间在绿灯时间窗T
j，d，g
内，为出行者(k，od)在交叉口j方向d最近绿灯亮起时
间；
[0022]所述中间车站停留时间的计算公式为：
[0023][0024]其中，为出行者(k，od)在公交站u的停留时间，为出行者(k，od)在公交站u时的上车人数，t
A
为单一乘客的上车时间，t
B
为单一乘客的下车时间，为出行者(k，od)在公交站u时的下车人数；
[0025]所述车站等车时间的计算公式为：
[0026][0027]其中，为出行者(k，od)在公交站u的等车时间，为出行者(k，od)在公交站u的离开时间，为出行者(k，od)在公交站u的达到时间。
[0028]进一步地，所述出行者出行最优路径目标函数满足以下约束：
[0029]第一条约束，出行者选择路径的最大换乘次数：
[0030][0031]其中，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，S
u
为公交站集合，为出行者(k，od)是否在出行路径p中选择公交站u上车的状态，k为出行者选的出发时刻，K为所有出发时刻集合，od为出行者的起终点，OD为起终点集合；
[0032]第二条约束，公交线路的最大载客量限制：
[0033][0034]其中，为公交线路r编号为v的公交车在公交站u处乘客上车后的车上人数，为出行者(k,od)是否在公交线路r编号为v的公交车的公交站u处的状态，α为车上社交距离限制参数，C为公交车的设计容量，S
r
为公交线路r的集合，S
r,v
为公交线路r本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建并求解研究区域的出行者出行最优路径目标函数，得到研究区域内每个出行者的出行轨迹和出行状态，以及公交路线的运行状态；S2、根据研究区域内每个出行者的出行轨迹和出行状态，以及公交路线的运行状态，得到公交线路各车次的公交车上的人数和经过疫情爆发点的公交线路的运行长度；S3、根据公交线路各车次的公交车上的人数和经过疫情爆发点的公交线路的运行长度，计算公交线路排序指标，对公交线路进行排序，得到公交线路排序结果；S4、根据公交线路排序结果，采用遗传算法构建种群，通过蒙特卡洛多次模拟种群中的个体，构建病毒传播概率模型，优化种群，得到在疫情传播下给定最大载客量限制的城市公交车辆调度方案。2.根据权利要求1所述的在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤S1中出行者出行最优路径目标函数为：其中，k为出行者选的出发时刻，K为所有出发时刻集合，od为出行者的起终点，OD为起终点集合，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，为选择出行路径p的出行者(k,id)的出行时间，出行者(k,id)为在k时刻出发起终点为od的出行者，为出行者(k,od)中的最短路径用时，为出行者(k,od)是否使用出行路径p的状态。3.根据权利要求2所述的在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，其特征在于，所述选择出行路径p的出行者(k,od)的出行时间包括路段通过时间、交叉口等车时间、中间车站停留时间和车站等车时间；所述路段通过时间的计算公式为：其中，为出行者(k,od)在路段a的通过时间，l
a
为路段a的长度，l
b
为公交车的长度，为出行者(k,od)在路段a时的排队车辆数，v
a
为公交车在路段a的平均行驶速度，v
a,e
为公交车在路段a排队离开速度；所述交叉口等车时间的计算公式为：其中，为出行者(k,od)在交叉口j方向d的等车时间，T
j,d,g
为交叉口j方向d的绿灯
时间窗，为出行者(k,od)在交叉口j方向d的到达时间，为到达时间在绿灯时间窗T
j,d,g
内，为出行者(k,od)在交叉口j方向d最近绿灯亮起时间；所述中间车站停留时间的计算公式为：其中，为出行者(k,od)在公交站u的停留时间，为出行者(k,od)在公交站u时的上车人数，t
A
为单一乘客的上车时间，t
B
为单一乘客的下车时间，为出行者(k,od)在公交站u时的下车人数；所述车站等车时间的计算公式为：其中，为出行者(k,od)在公交站u的等车时间，为出行者(k,od)在公交站u的离开时间，为出行者(k,od)在公交站u的达到时间。4.根据权利要求3所述的在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，其特征在于，所述出行者出行最优路径目标函数满足以下约束：第一条约束，出行者选择路径的最大换乘次数：其中，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，S
u
为公交站集合，为出行者(k,od)是否在出行路径p中选择公交站u上车的状态，k为出行者选的出发时刻，K为所有出发时刻集合，od为出行者的起终点，OD为起终点集合；第二条约束，公交线路的最大载客量限制：其中，为公交线路r编号为v的公交车在公交站u处乘客上车后的车上人数，为出行者(k,od)是否在公交线路r编号为v的公交车的公交站u处的状态，α为车上社交距离限制参数，C为公交车的设计容量，S
r
为公交线路r的集合，S
r,v
为公交线路r的公交车编号集合，S
u
为公交站集合；第三条约束，出行者等待公交最大时间：其中，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，为出行者(k,od)是否使用出行路径p的状态，为出行者(k,od)在公交站u的等车时间，为出行者(k,od)是
否在出行路径p中选择公交站u上车的状态，为出行者(k,od)能接受的最大出行时间；第四条约束，总的未上车的乘客数量与研究区域总的交通需求量减去上车乘客的总和，且总的未上车的乘客数量需要大于等于0：其中，Q
unmet
为总的未上车的乘客数量，Q为研究区域总的交通需求量，为出行者(k,od)是否使用出行路径p的状态，p为出行者选择的出行路径，P为出行路径集合，k为出行者选的出发时刻，K为所有出发时刻集合，od为出行者的起终点，OD为起终点集合；第五条约束，使用的出行路径为出行路径集合P中最短路径：其中，为选择出行路径p的出行者(k,od)的出行时间，为出行者(k,od)中的最短路径用时。5.根据权利要求1所述的在疫情传播下考虑最大载客量限制的公交车辆调度方法，其特征在于，所述步骤S3中计算公交线路排序指标公式为：其中，Rank为公交线路排序指标，为公交线路r编号为v的公交车在公交站u处乘客上车后的车上人数，W
infect
为感染治愈成本的权重，N
r
为经过疫情爆发点的公交线路r的运行长度，f
r,o
为公交线路r是否经过疫情爆发点的状态，S
r

【专利技术属性】
技术研发人员：黄岩，李宗志，周备，张生瑞，王剑坡，廖国美，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：