【技术实现步骤摘要】
一种应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法及系统
[0001]本专利技术涉及公交调度
,尤其是涉及一种应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法及系统。
技术介绍
[0002]由于一天内公交客流量存在较大的变化,发车间隔均等的公交排班不能很好地满足乘客出行的需求,容易造成运力与需求不匹配的问题。非均匀发车算法可以依据客流需求的变化规律,调整发车间隔的大小,使公交排班更为适应客流的变化,运力分配更合理。在此基础上,当实时客流与历史客流规律不匹配时,需要及时调整之前确定的发车间隔,使之符合当前的客流情况,从而优化乘客的出行体验。
[0003]目前,现有的公交企业行车计划中车辆班次的编排方法较为单一,多为规律性的平均车隔排列方式,即按固定的一个时间间隔,安排车辆从始发站发出。班次时间固定,每次调班都需要人工去计算调整,这种排班调度模式不符合日益多变的客流规律变化,也对公交运力造成浪费或不足。因此,解决上述不足是我们亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]鉴于以上现有技术的不足,本专利技术提供了一种应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法及系统,不仅减少了乘客等车的时间,优化了乘客的出行体验,而且从运营管理来说,在保障运力的同时,降低了运营成本,提高了调度应变的能力。
[0005]为了实现上述目的及其他相关目的,本专利技术提供的技术方案如下:
[0006]一种应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法,包括以下步骤:
[0007]T1:依据历史客流数据,以天为周期对乘客到达规律 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法,其特征在于,包括以下步骤:T1:依据历史客流数据,以天为周期对乘客到达规律进行分析,将一天内单位小时线路上的最大端面客流量,按时间顺序组成一组有序样品{p1,p2,...,p
n
},其中n可通过设置公交运营时间得到,p
i
为第i小时最大断面客流量;T2:基于有序样品{p1,p2,...,p
n
},建立有序样品聚类的Fisher模型划分特征时段,分别计算每个时段内的发车班次数n
f
;T3:按照以下函数计算得到总发车次数:其中,f表示特征时段的编号,F表示特征时段总数,f∈[1,F],n
f
为f时段内的发车班次,p
mf
为f时段内的公交线路高断面高峰小时客流量,α为f时段车辆的满载率,分高峰和平峰,N为公交车辆额定载客量,T
f
为f特征时段的时间跨度,n为线路配车数;T4:基于乘客等待时间最少和运营收益最大为目标,并设置最小发车间隔约束,以所有班次发车时刻序列为决策变量,利用遗传算法求解基本发车时刻表,使之符合历史客流规律,得出运营收益最大目标函数:其中,其中r
k,f
表示第f个特征时段在第k站的乘客到达率,T
f
表示f特征时段的时间跨度,P表示统一的票价,C为车辆运营的单位成本,L为线路总的长度,n为发车班次数,与此同时,得出乘客等待时间最小的目标函数:其中,λ
n,k
为在k站台的第n个班次上车的乘客人数,w
n,k
为在k站台的第n个班次上车的乘客最大等待时间,分别对两个目标函数进行统一化处理,处理公式为:其中f为目标函数值,f
max
为目标函数的最大可能取值,f
min
为目标函数的最小可能取值,f`为归一化后的目标函数值;T5:基于归一化后的目标处理公式f、,针对f1和f2,得到目标优化函数:minf=w2f
′2‑
w1f1′
,其中,w1,w2为加权系数,两者的比值表示两个优化目标的比重。2.根据权利要求1所述的应用于公交调度中始发站非均匀发车的方法,其特征在于:在步骤T2中,还包括以下步骤:T21:计算类直径,计算有序的样品的均值从而得出样品类直径T22:分类的损失函数,b(n,k)表示将n个有序样品分为k类的一种分法,常记b(n,k)为其中分点为:1=i1<i2<
…
<
i
k
<n,分类法的损失函数为:记p(n,k)是使L[b(n,k)]达极小的分类法;T23:建立最小分类损失函数表,计算最小分类损失函数{L[p(l,k),3≤l≤n,2≤k≤n
‑
1]},分别计算将l个样品分类时,最优分割的损失函数的所有结果;T24:求最优分类,利用fisher算法得到上下...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡文,骆嫚,余宏伟,
申请(专利权)人:东风悦享科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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