基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，属于交通调度优化领域，所述方法包括建立公交排班调度数字模型和公交排班调度数字模型求解方法。能够通过管理者传入的参数调整路线排班情况，在满足规定的班工时下做到公交运行的车次最大化。该方法传入的基础数据全面真实，建立的约束条件丰富，更加符合现实情况和企业需求。该方法求解采用的是分支定界法和差分进化算法的有机结合，达到求得更快、更多的可行解的目的，由此实现公交司机调度的灵活。此实现公交司机调度的灵活。此实现公交司机调度的灵活。

【技术实现步骤摘要】
基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法


[0001]本专利技术属于交通调度优化
，具体而言，涉及一种基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法。

技术介绍

[0002]公交车是目前城市公共出行的关键工具之一。公交排班问题是指在保证公交运营效益和服务质量的前提下，合理安排车辆运行线路和班次，有效保障城市的基本出行和人员运输能力。在实际应用中，公交排班问题的复杂度较高，因为需要考虑到线路特性、交通拥堵情况、不同时间段的出行需求以及车辆和驾驶员的工作规律等多种因素。
[0003]现有的公交排班存在着两个主要问题。首先，过去的公交排班只考虑了少数因素，而实际的公交运营环境非常复杂，包括路况、峰段客流、驾驶员作息等各种因素，这导致排班计划缺乏合理性，往往不能用于实际的公交运营。其次，现有的公交排班存在着较大的人工干预，主要是由于数学模型过于简单，考虑的因素少，约束条件也较少。另外，路准信息更新不及时，导致排班计划过于单一，一旦发生意外情况，如天气、节日、季度等因素的变化，原来的排班计划很难适应变化的情况，需要大量的人工干预来调整排班计划。因此，现有的公交排班方案需要改进，以提高排班计划的合理性和适应性。
[0004]为了提高公交车的运行效率和服务水平，减少公交运营成本，需要对公交排班问题进行精细化调度和优化，尤其是基于算法实现动态的排班和系统直接计算属于行车计划表，对公交公司的经营管理和城市交通运输的发展都具有重要意义。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：本专利技术提供一种基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，本专利技术实现在给定车辆情况下最大化公交车运行趟次的计算，并考虑复杂公交运营环境提高排班计划合理性。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术提供的技术方案如下。
[0007]一种基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，包括以下步骤：
[0008]S1、采集公交运行的基本信息采集，包括公交车数量以及确定该线路的发车运行信息；
[0009]所述的运行信息包括将公交车的运行包括对于运行路线配车的考虑，划分有双班车、分班车和独班车；
[0010]S2、制定行车计划表，所述的行车计划表中包括确定主次干休规则下各车型数量，排列出以双分班交叉、上下对称为原则的行车计划表，基于步骤S1确定约束条件，并计算最大发车循次数；
[0011]所述的主次干休规则是指设定有两种不同优先级的调休规则；
[0012]所述的上下对称为原则是指公交上线路线和下行路线同时发车；
[0013]S3、建立公交排班调度数学模型，并且进行优化；
[0014]该数学模型的优化目标表示如下：
[0015][0016]其中，m为全部车辆数量，n为最大发车循次，元素a
ij
∈{0,1}表示第i辆车的第循次是否发车，j表示由行车计划表构建矩阵的列数；
[0017]S4、求解模型，对非线性约束条件进行McCormick线性化处理，然后基于分支定界和差分进化混合算法计算输出最优的排班计划。
[0018]进一步的，对于步骤S1，公交车数量的基本信息包括双班车数量和单班车数量；其中，所述的双班车是指配备有两位司机分时段驾驶的公交车；所述的单班车包括分班车和独班车，分班车是指该公交车设有一名司机，且该车辆存在休息时段，独班车是指该公交车配备有一名司机，且循环不间断运行；
[0019]进一步的，步骤S2所述的行车计划表算法执行过程如下：
[0020](2.1.1)初始化三个0
‑
1向量B、D、P，分别代表单双班指示向量、独班与非独班指示向量、主规则与次规则指示向量，长度均等于配车数量；
[0021](2.1.2)比较单双班车数量，设小的数量为x，大的数量为y；
[0022](2.1.3)初始化B为：前2x个元素为x组10交替序列,后y
‑
x个元素为剩余的1或0序列，1表示双班，0表示单班；
[0023](2.1.4)以第x个元素与第x+1个元素的中间为轴，依次将后y
‑
x个元素先删除后插入到以轴为中心的前后与最近的1相邻的位置，完成单双班排序；
[0024](2.1.5)独班/非独班指示向量D的处理流程如下：由于独班车一定是单班车，故B中元素为1的位置上D的对应元素设为0，B中元素为0的位置中前m
D
个对应元素设为1，其他对应元素设为0；
[0025](2.1.6)主次规则指示向量P的处理流程如下：B中元素为1的位置上前主规则双班数量个元素设为1，B中元素为0且D中元素为0的位置上前主规则分班数量个元素设为1，D中元素为1的位置上前主规则独班数量个元素设为1，其余元素均设为0。
[0026]步骤S2确定的约束条件是上下行各峰段发车时刻、上下行路准、上下行最小和最大停站时间和主副站运行时间约束，数学表述如下：
[0027]1)一个循次的上下行全跑或全不跑，其约束表达式如下所示：
[0028][0029]2)一辆车一天交接班一次，独班不交接，其约束表达式如下所示：
[0030][0031]其中，D是独班指示向量，元素d
i
＝1表示第i辆车为独班，d
i
＝0表示第i辆车为非独班；j是交接班指示向量，元素j
ij
∈{0,1}表示第i辆车的第循次是否交接班；
[0032]3)只能在主站交接，不能异地交接班，其约束表达式如下所示：
[0033][0034]4)非独班交接时需要留出交接班时间，其约束表达式如下所示：
[0035][0036]其中，元素x
ij
∈Z
+
表示第i辆车的第循次的发车时刻；J指的是交接班时间；
[0037]5)单双班交接班分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下所示：
[0038][0039][0040][0041]其中，T_S1、T_S2、T_D1分别是双班交接班最早时间、最晚时间和单班交接班最早时间；
[0042]6)司机午餐和晚餐分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下：
[0043][0044][0045]其中，元素表示第i辆车的第循次是否吃午饭、元素表示第i辆车的第循次是否吃晚饭；f
s
指中午吃饭时长、f
x
指下午吃饭时长；F_S1、F_S2、F_X1分别是上午最早吃饭时刻、上午最晚吃饭时刻和下午最早吃饭时刻；
[0046]7)预留出吃饭时间，其约束表达式如下：
[0047][0048][0049]其中，t_s_cost
k
指上一个发车时刻x
i(j
‑
1)
对应的上行路准；
[0050]8)限制上下行停站时间范围，其约束表达式如下所示：
[0051][0052][0053]其中，t_x_本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集公交运行的基本信息采集，包括公交车数量以及确定该线路的发车运行信息；所述的运行信息包括将公交车的运行包括对于运行路线配车的考虑，划分有双班车、分班车和独班车；S2、制定行车计划表，所述的行车计划表中包括确定主次干休规则下各车型数量，排列出以双分班交叉、上下对称为原则的行车计划表，基于步骤S1确定约束条件，并计算最大发车循次数；所述的主次干休规则是指设定有两种不同优先级的调休规则；所述的上下对称为原则是指公交上线路线和下行路线同时发车；S3、建立公交排班调度数学模型，并且进行优化；该数学模型的优化目标表示如下：其中，m为全部车辆数量，n为最大发车循次，元素a
ij
∈{0,1}表示第i辆车的第循次是否发车，j表示由行车计划表构建矩阵的列数；S4、求解模型，对非线性约束条件进行McCormick线性化处理，然后基于分支定界和差分进化混合算法计算输出最优的排班计划。2.根据权利要求1所述的基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，其特征在于，对于步骤S1，公交车数量的基本信息包括双班车数量和单班车数量；所述的双班车是指配备有两位司机分时段驾驶的公交车；所述的单班车包括分班车和独班车，分班车是指该公交车设有一名司机，且该车辆存在休息时段，独班车是指该公交车配备有一名司机，且循环不间断运行。3.根据权利要求1所述的基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，其特征在于，步骤S2所述的行车计划表算法执行过程如下：(2.1.1)初始化三个0
‑
1向量B、D、P，分别代表单双班指示向量、独班与非独班指示向量、主规则与次规则指示向量，长度均等于配车数量；(2.1.2)比较单双班车数量，设小的数量为x，大的数量为y；(2.1.3)初始化B为：前2x个元素为x组10交替序列,后y
‑
x个元素为剩余的1或0序列，1表示双班，0表示单班；(2.1.4)以第x个元素与第x+1个元素的中间为轴，依次将后y
‑
x个元素先删除后插入到以轴为中心的前后与最近的1相邻的位置，完成单双班排序；(2.1.5)独班/非独班指示向量D的处理流程如下：由于独班车一定是单班车，故B中元素为1的位置上D的对应元素设为0，B中元素为0的位置中前m
D
个对应元素设为1，其他对应元素设为0；(2.1.6)主次规则指示向量P的处理流程如下：B中元素为1的位置上前主规则双班数量个元素设为1，B中元素为0且D中元素为0的位置上前主规则分班数量个元素设为1，D中元素
为1的位置上前主规则独班数量个元素设为1，其余元素均设为0。4.根据权利要求1所述的基于分支定界法和差分进化混合算法的公交排班调度方法，其特征在于，步骤S2确定的约束条件是上下行各峰段发车时刻、上下行路准、上下行最小和最大停站时间和主副站运行时间约束，数学表述如下：1)一个循次的上下行全跑或全不跑，其约束表达式如下所示：2)一辆车一天交接班一次，独班不交接，其约束表达式如下所示：其中，D是独班指示向量，元素d
i
＝1表示第i辆车为独班，d
i
＝0表示第i辆车为非独班；j是交接班指示向量，元素j
ij
∈{0,1}表示第i辆车的第循次是否交接班；3)只能在主站交接，不能异地交接班，其约束表达式如下所示：4)非独班交接时需要留出交接班时间，其约束表达式如下所示：其中，元素x
ij
∈Z
+
表示第i辆车的第循次的发车时刻；J指的是交接班时间；5)单双班交接班分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下所示：5)单双班交接班分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下所示：5)单双班交接班分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下所示：其中，T_S1、T_S2、T_D1分别是双班交接班最早时间、最晚时间和单班交接班最早时间；6)司机午餐和晚餐分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下：6)司机午餐和晚餐分别限制在不同范围时间段内，其约束表达式如下：其中，元素表示第i辆车的第循次是否吃午饭、元素表示第i辆车的第循次是否吃晚饭；f
s
指中午吃饭时长、f
x
指下午吃饭时长；F_S1、F_S2、F_X1分别是上午最早吃饭时刻、上午最晚吃饭时刻和下午最早吃饭时刻；7)预留出吃饭时间，其约束表达式如下：
其中，t_s_cost
k
指上一个发车时刻x
i(j
‑
1)
对应的上行路准；8)限制上下行停站时间范围，其约束表达式如下所示：(a
ij
＝1)∧(t_x_stop_min
k
≤x
i(j+1)
‑
x
ij
‑
t_x_cost
k
≤t_x_stop_max
k
)(a
ij
×
a
i(j+1)
＝1)∧(t_s_stop_min
k
≤x
i(j+1)
‑
x
ij
‑
t_s_cost
k
≤t_s_stop_max
k
)其中，t_z_cost
k
指上一个发车时刻x
ij
对应的下行路准；t_x_stop_min
k
、t_x_stop_max
k
分别对应上一个发车时刻x
ij
的最小下行停站时间和最大下行停站时间；9)主次规则所有车辆班工时之和在规定范围内，其约束表达式如下所示：9)主次规则所有车辆班工时之和在规定范围内，其约束表达式如下所示：其中，b是单双班指示向量，元素b
i
＝1表示第i辆车为双班，b
i
＝0表示第i辆车是单班；p是主次干休规则指示向量，元素p
i
＝1表示第i辆车是主干休规则，p
i
＝0表示第i辆车是次干休规则；q是次干休规则干五休二指示变量，元素q
i
＝1表示第i辆车是次干休规则且为干五休二，q
i
＝0表示第i辆车非干五休二；t_cost
k
指前一发车时刻x
ij
对应的路准信息；L
s
、L
x
、T
c
、T
j
都是一些固定的时间信息，分别指早例保时间、晚例保时间、出场工时和进场工时，一般都是根据路线实际情况而定；T
min
和T
max
分别指规定的最小月度平均班工时时间和最大月
度平均班工时时间；10)上下班时间约束，其中所有车辆都有的是上午上班时间和下午下班时间，而分班车辆还有上午下班时间限制，其约束表达式如下所示：(a
ij
＝1∧b
i
＝0)∧(x
ij
‑
L
s
‑
T
c
≥t
ssmin
)(a
ij
＝1∧b
i
＝1)∧(x
ij
‑
L
s
‑
T
c
≥min(Time_start
z
,Time_start
f
))(a
ij
＝1∧b
i
＝0)∧(x
ij
+L
x
+T
j
+t_cost
k
≤t
xxmax
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晟，
申请(专利权)人：南京智慧交通信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：