【技术实现步骤摘要】
城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及城际客运规划
，具体而言，涉及一种城际定制客运的协同优化方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]目前，传统的城际客运服务模式单一，选择乘坐城际客运出行的乘客往往需要多次换乘后到达目的地，出行效率难以保障，不能够满足绝大多数乘客的乘车需求。城际客运的乘客之间的出行存在较大差异，传统城际客运存在运力资源分配不均的问题，以及供给与需求的时空匹配度不高的问题。
[0003]作为连接城际间高频、小批量、多批次的运输工具，定制客运的出现有效缓解了交通出行压力，有利于提高城际间客流运输效率。城际定制客运与城内的定制公交虽有相似之处但不完全相同。不同之处在于定制公交全程在城内运行，无需考虑城际间高速路口的一系列约束。
[0004]相比于城内的定制公交，城际定制客运的距离长，运输范围广，乘客对于乘车的体验感要求更高。同时企业的盈利也不容忽视，在满足各项开行约束的前提下，如何平衡企业和乘客的双方利益，制定出灵活、方便快捷的城际定制服称为
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，包含：基于站点、线路、时刻表和乘客数量，构建以最大化运营公司总收益为目标以最小化乘客的出行成本和满足开行条件为约束的线路及排班优化模型；获取网约车的历史订单数据；根据所述历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合；根据所述备选站点集合和所述线路及排班优化模型，用贪心算法进行求解，获取所述线路及排班优化模型的初始解；其中，所述贪心算法的目标位客服务人数最大；初始化变邻域搜索算法的初始参数，然后随机选择扰动算子对当前解进行扰动，获取局部最优解；其中，第一次扰动时以所述初始解作为当前解；根据所述线路及排班优化模型的目标函数判断局部最优解是否优于当前解；若局部最优解优于当前解则接受局部最优解，否则以模拟退火概率接受所述新解，从而更新当前解；判断迭代次数是否达到最大迭代次数；若迭代次数达到最大迭代次数则停止迭代并输出更新后的当前解，否则继续迭代；其中，输出的当前解包含线路及排班方案。2.根据权利要求1所述的城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，所述线路及排班优化模型包括目标函数和约束条件；所述目标函数为：式中，表示最大化运营公司总收益、为线路数量、为线路编号、为出发日期的总数量、为出发日期、为发车时刻的总数量、为发车时刻、表示上行线路在时刻的发车情况、表示上行线路中出发时刻出发日期的可上车人数、为票价；所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：所述约束条件为：
式中，为线路数量、为线路编号、表示站点是否作为上行线路的站点、为起始城市的上车站点集合、为终点城市的下车站点集合、表示站点是否作为上行线路的站点、表示上行线路的上车站点总数、表示线路是否从点到点经过、和表示上行线路在起始城市的第个和第个站点编号、和表示上行线路在终点城市的第个和第个站点编号、表示上行线路在起始城市的最后一个站点编号、表示高速路出口点的编号、表示高速路入口点的编号、表示上行线路在终点城市的第一个站点编号、为上行线路集合、表示城市的最大上车站点数量、表示城市的最大下车站点数量、表示点到点之间的行驶时间、表示上行线路在起始城市的第1个站点编号、表示上行线路在时刻可发车、
表示在上行线路中出发时刻出发日期的可上车人数、表示乘客可容忍出行时间差、表示城市的最大时间限制、表示城市的最大时间限制、为上行线路的上车绕行系数、为城市的最大上车绕行系数、为上行线路的下车绕行系数、为城市B的最大下车绕行系数、为最早发车时刻、为上行线路的第班次的发车时刻、为最晚发车时刻、为发车时刻集合、为发车时刻、为上行线路的班次数、为满足定制客运开行最低满载率、为上行线路中以为出发时刻的日均满载率、为定制客运车辆的最大载客数、为上车需求点的出行时间差、为乘客上车点集合、为上车需求点的上车步行距离、为上车站点的服务距离、为下车需求点的下车步行距离、为下车站点的服务距离、为乘客下车点集合。3.根据权利要求1所述的城际定制客运的协同优化方法，其特征在于，根据所述历史订单数据，进行上车备选站点和下车备选站点的时空聚类，获取备选站点集合，具体包括：根据所述历史订单数据，获取每个订单的出发时间、上车点经纬度信息和下车站点经纬度信息；根据所述每个订单的上车点经纬度信息和下车站点经纬度信息，使用综合层次聚类算法Birch将满足空间距离阈值内的订单归为一类，获取上车站点空间聚合集和下车站点空间聚合集；根据所述上车站点空间聚合集和所述下车站点空间聚合集，计算集合内的所有订单的经纬度信息的均值，获取上车临时点和下车临时点；根据所述上车临时点和下车临时点，...
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