【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于路径规划，尤其涉及智能公交系统多目标路径规划方法。
技术介绍
1、随着车辆智能化和车联网行业的快速发展，近年来旅客对出行体验的需求不断提高，提供更舒适、更便捷的智能交通服务变得更加重要。为了实现这一目标，有效率且科学地安排符合需求的路线成为关键因素。然而，实际的交通环境存在着各种限制，使得车辆路线规划变得更加复杂。传统的路线规划方法是基于历史经验并遵循贪婪法则来规划路线。然而，对于公交运营商来说，降低公交运营成本并同时改善乘客的乘车体验至关重要。因此亟需提出智能公交系统多目标路径规划方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了智能公交系统多目标路径规划方法，能够在确保高载客率的同时，最小化乘客的等待时间，从而提高公交车系统的整体效率和乘客的出行体验。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了智能公交系统多目标路径规划方法，包括：
3、通过基于交通网络拓扑和公交车可行驶路径的分析，生成连接各车站的最短路径网络拓扑；
4、根据乘客的等待时间和道路长度，动态且平均地分配公交车的行驶路线，以最优的方式将公交车分配到不同的行程；
5、通过综合考虑平均乘客行驶(占用)距离和乘客体验，确定最佳的公交车路径配置。
6、可选的，给定特定的行程s，站点按照遍历的先后顺序逐步相加，确定特定行程s的总路径长度τ(s)包括：
7、
8、
9、其中，i和j表示相邻的公交车站，d(i，j)
10、可选的，在某行程s中的乘客总数，表示为p(s)，通过将每个站点的乘客数量相加得到包括：
11、其中，c(b)i，j(s)表示公交车b在i站时乘载的乘客数量。
12、可选的，公交车载客人数的变化，能够根据每个公交车站的载客人数来决定，其更新过程包括：
13、
14、其中，c(b)i，j(s)表示公交车b最初到达i站时的乘客数量，b(b)i，j(s)表示在车站i上车的乘客数量，a(b)i(s)表示在车站i下车的乘客。
15、可选的，获取乘客平均等待时间包括：
16、首先，将等待时间分为两个时间段，并分别计算每个时间段的加权平均等待时间；第一项是平常时间段的等待时间wtr，每个wtr乘以相应的权重ωr，然后对i从1到k1进行求和；第二项表示特定时间段内的等待时间wts，每个wts乘以权重ωs，然后对j从1到k2进行求和；最后，将这两个时间段的加权平均等待时间相加，并除以k1+k2得到乘客的平均等待时间wtavg。
17、可选的，获取拥挤度包括：
18、
19、
20、其中，
21、cd(s)为拥挤度，ct(s)为阀值(根据业者想提供的乘车体验进行设置，通常可以设置为0.9)。
22、c(b)i，j为在终点为j的行程s中，公交车b首次到达i站时的乘客人数；s为行程s的集合的元素；β(b)为公交车b的最大容量。
23、可选的，平均地分配公交车的行驶路线包括：
24、步骤1、选择具有最小成本值的公交车，所述公交车在选择站点时具有最高优先级；
25、步骤2、具有最高选择权的公交车bp从相邻站点中选择具有最小站点评估指标λ的站点，并将其添加到集合中；
26、步骤3、更新公交车的成本值
27、步骤4、当所有站点都已分配完毕时，如果仍有行程尚未到达目的地，则直接将目的地站点添加到这些行程中，前往步骤5；否则返回步骤1；
28、步骤5、的初始值从0开始，每次递增0.02直到达到1；同时，的初始值从1开始，每次递减0.02直到达到0；最后，将最优结果作为最终的路径规划结果，即完成整个行程分配程序；如果尚未达到1，尚未达到0，记录当前最优的行程结果，并返回步骤1；否则，从所有纪录的结果中选择最优行程作为输出。
29、可选的，确定最佳的公交车路径配置包括：
30、步骤1、当某个站点突然收到乘客的请求q时，系统将判断该站点是否被遍历过，如果未被遍历过则离开动态路径规划策略，由行程分配程序进行分配；若该站点已经被遍历过，则初始化s＝0与tag＝0，其中变量s为行程，变量tag标示一个请求是否有分配给某个行程s，若该请求已被分配给某个行程，则tag＝1；反之为0，进入步骤2；
31、步骤2、考虑所有行程，判定q是否为约车请求，如果是约车请求则进入步骤3，如果是取消约车，则从行程s中，删去该请求q；
32、步骤3、计算当成公交车所在站点至请求站点的平均乘客行驶(占用)距离和乘车体验，判断是否满足约束条件，如果满足约束条件则将结果记录下来，并将tag设为1即代表该请求q符合被加入行程s的条件；否则不纪录，进入步骤4；
33、步骤4、判断所有行程是否都被考虑过后，若否则返回第2步，若是则继续判断tag是否为1，若tag为1则最终将请求q指派给最优的行程s；否则拒绝请求q，此时须加派车辆。
34、本专利技术技术效果：
35、(1)设计了一种适用于多目标优化的路径规划算法busnav，旨在应用于灵活公交车场景。该算法能够高效地调度公交车，以满足不同的运营成本和乘客体验的需求。
36、(2)busnav算法的路径提取程序和行程分配程序相互配合，能够满足各种条件限制，并动态地分配公交车的行驶路线。这种动态调度的特性使得公交车能够更加灵活地适应实时的乘客需求和道路状况。
37、(3)通过与传统的人工调度方法贪心法(greedy)和快速随机搜索树(rrt)的方法进行对比较实验，发现busnav算法在平均乘客行驶距离和乘车体验方面表现优异。这表明busnav算法能够降低运营成本，并显着提升乘客的乘车体验。
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1.智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
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7.如权利要求1所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
8.如权利要求1所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的智能公交系统多目标路径规划方法，其特征在于，
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【专利技术属性】
技术研发人员：苏亮，蔡荣贵，林宝星，许诚涛，柯志达，黄志明，余一聪，林成竹，李鸿海，陈小兰，林琳，
申请(专利权)人：厦门金龙联合汽车工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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