CN111540225B - 基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法及***，包括：获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息；以公交运行准点性为最重要目标，基于获取到的信息求解满足公交运行准时性的最优解集；以公交运行燃油经济性为次重要目标，在所述最优解集的基础上，求解公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行。本发明将公交运行目标根据重要性分为准点性和燃油经济性两个层级，并利用公交到站准时性区域判断模型对公交运行中的速度‑时间‑位置特性进行判断，通过多目标优化模型得出公交运行区间速度优化建议。

Description

基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法及***

技术领域

本发明涉及城市公交车优化运行技术领域，尤其涉及一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法及***。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

公共交通被公认为是一种运量大、便捷度高的城市交通出行方式，但是由于地面公交运行受诸多因素的影响，整体运行效率、可靠性和舒适性难以与高品质的公共交通服务需求相符，其中存在尚需解决的运营和管理问题。提高公交运营水平对于改善城市交通安全、顺畅水平以及增加公交吸引力均有显著意义。然而，道路交通***是一个由人-车-路-环境等因素组成的复杂***，公交驾驶员在驾驶过程中需要认知和处理复杂的城市道路环境信息，易发生认知、处理、操作错误。因此，保障公交运营服务需要提供必要的驾驶辅助和运行控制。

公交调度通过调整公交发车间隔、驻站时间及停靠站点等手段，缓解或避免公交车辆接连或大间隔到达车站，可分为基于时刻表和车头时距的调度方法。早在上世纪70年代，现有技术以最小化乘员平均等待时间为目标建立了驻站控制模型。随后，大量研究致力于开发或改进驻站控制方法。比如：现有技术根据实时车辆位置信息寻找效果最佳的驻站控制设置，证明了实时信息对实施效果的影响取决于控制算法的选择。现有技术建立非线性整数规划模型，以最小化运营者和乘员总成本为目标设计调度算法，***明运行时间方差过小或过大的公交线路不宜使用跳站控制。现有技术基于时刻表调度提出了最佳驻站延缓时间模型，分析显示增加延缓时间可使延误时间分布收敛。现有技术给出了一种基于实时车头时距信息的自适应驻站控制方法，较传统基于时刻表的方法减少了站点停靠时间和延误。

在多种控制策略的综合控制方面，现有技术在一路一线直行式公交模式构想下，提出了一种车速及发车时间集成优化方法，可有效降低停车次数和延误，保证合理的车辆间隔。传统驻站控制可能造成车车间隔过大无法弥补，现有技术基于公交自适应巡航设计了一种协调控制策略，可平衡车头时距并提高平均车速。现有技术通过解析模型构建公交车速、驻站时间和信号配时之间的关系，以最小化交叉口车辆延误及公交停车次数为目标，构建了综合控制算法。

现有研究成果为公交动态运行控制设计和评价提供了大量的模型和理论基础。但是，发明人发现，现有研究多以公交效率为优化指标，较少考虑公交车辆能耗影响。并且，目前运行控制方法多以提高单一类型运行指标为目标，较少考虑通过调节行驶速度等控制变量以提高公交运营效率和燃油经济性。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法及***，深入挖掘公交运行过程中车辆与运行指标的动态关系，为在公交运行控制中兼顾运行效率和燃油经济性，提出基于多目标优化的公交运行控制方法，运用仿真实现并评价控制方法，为城市公交运营管理提供新思路和理论依据。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，包括：

获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息；

以公交运行准点性为最重要目标，基于获取到的信息求解满足公交运行准时性的最优解集；

以公交运行燃油经济性为次重要目标，在所述最优解集的基础上，求解公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制***，包括：

用于获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息的装置；

用于以公交运行准点性为最重要目标，基于获取到的信息求解满足公交运行准时性的最优解集的装置；

用于以公交运行燃油经济性为次重要目标，在所述最优解集的基础上，求解公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行的装置。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明将公交运行目标根据重要性分为准点性和燃油经济性两个层级，并利用公交到站准时性区域判断模型对公交运行中的速度-时间-位置特性进行判断，通过多目标优化模型得出公交运行区间速度优化建议。

本发明深入挖掘公交运行过程中车辆与运行指标的动态关系，为在公交运行控制中兼顾运行效率和燃油经济性，提出基于多目标优化的公交运行控制方法，运用仿真实现并评价控制方法，为城市公交运营管理提供新思路和理论依据。

附图说明

图1(a)-(b)分别为本发明实施例中公交运行时间-距离示意图；

图2是本发明实施例中公交车辆运行时间-速度关系示意图；

图3是本发明实施例中实测车辆运行时间-距离图；

图4是本发明实施例中仿真优化控制与实际运行速度；

图5(a)-(c)分别为不同场景下速度控制策略效果。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本发明使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

在一个或多个实施方式中，公开了一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，包括如下过程：

(1)获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息；

(2)分别以公交运行准点性为最重要目标，以公交运行燃油经济性为次重要目标，建立公交到站准时性区域判断模型和燃油经济优化模型；

(3)求解公交到站准时性区域判断模型，得到满足公交运行准时性的最优解集；

(4)在所述最优解集的基础上，求解燃油经济优化模型，得到公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行。

本实施例将公交运行目标分为准点性和燃油经济性，并设定准点性目标是最重要目标，燃油经济性是次重要目标，针对最重要目标(即准点性)求出最优解集，在最优解集的基础上再对次重要目标(即燃油经济性)求最优解。

具体实现程序为：首先，根据公交车辆上配备的车载单元采集到的实时位置数据及当前时间，结合公交到站准时性区域判断模型确定当前公交车辆是否可准时到达车站：若其位于准点区域，则在优先满足准点性要求的基础上,根据燃油经济性优化公交运行速度，得到最优公交运行建议速度值；若其位于早点或晚点区域，则在优先保证到站偏差时间最小的基础上，通过燃油经济性进行优化，得到公交运行建议速度。

具体步骤如下：

步骤1：获取车辆实时位置及速度信息，与线路沿线公交站点和交叉口位置匹配，确定下游站点位置、交叉口位置信息；

步骤2：根据当前时间和车辆实时位置，结合公交到站准时性区域判断模型，确定当前公交车辆位于准时区域、早点区域或晚点区域；

步骤3：根据准时性速度控制以及燃油经济优化模型，确定当前公交车辆区间建议运行速度。

公交到站准时性区域判断模型具体包括：

假设当前时刻t_c公交车辆位于位置L_c，由当前车辆位置及车辆速度限制区间(即最大允许行驶速度v_max及最小允许行驶速度v_min)可以得到当前位置L_c可准时到达站点的时间区间，判断当前车辆是否可准时到站。

若其可以在t_s时刻到达站点L_s处，则其位于准时区域；若其到达站点L_s时一定早于t_s，则其位于早点区域；若其到达站点L_s时一定晚于t_s，则其位于晚点区域。

即准时区间上限为t_ub，区间下限为t_lb，若t_c∈[t_lb,t_ub]，车辆可准时；若t_c∈(-∞,t_lb)，车辆必早点；若t_c∈(t_ub,+∞)，车辆必晚点。

需要注意的是，t_s的取值可以根据公交车时刻表选取，也可以结合前车到站时间和理想车头间距选取；本实施例定义t_s为时刻，在其他应用中也可定义为准点到站时间区域。

图1(a)-(b)为公交车辆运行时间-距离示意图。若当前位置L_c与站点L_s之间不存在交叉口，或由最大允许行驶速度v_max及最小允许行驶速度v_min确定的准点区间上下限位于交叉口绿灯时间内时，当前位置准点区域[t_lb,t_ub]如图1(a)所示。

若当前位置L_c与站点L_s之间存在交叉口，且由最小允许行驶速度v_min确定的准点下限位于交叉口红灯时间内，或由最大允许行驶速度v_max确定的准点下限位于交叉口红灯时间内时，当前位置的准点区域[t_lb,t_ub]应在由车辆行驶限速确定的准点区间上做如下修正(见图1(b))。

(1)假设交叉口准点区域下限为公交车在第i周期到达，可求得当前位置的准时下限为：

式中，t_g,i为第i周期的绿灯启亮时间，t_r,i为第i周期的红灯启亮时间；t_g,i+1为第i+1周期的绿灯启亮时间；L_int为交叉口位置。

(2)假设交叉口准点区域上限为公交车在第j周期到达，可求得当前位置的准时上限为：

式中，t_g,j为第j周期的绿灯启亮时间，t_r,j为第j周期的红灯启亮时间；t_g,j+1为第j+1周期的绿灯启亮时间。

公交燃油经济性优化模型具体为：

从公交运行实际出发，以公交运行油耗控制为目标，建立公交车辆运行燃油经济性模型。模型实现公交车运行油耗最小，其目标函数为：

其中,FC_p为p阶段车辆油耗，

ER_q为公交瞬时油耗率，ER_q＝ER₀×NER_q＝1.69NER_q；ER_q为VSP区间单元在q时的平均油耗率，单位mL/s；ER₀为VSP区间单元在零时的平均油耗率，对于公交车辆ER₀＝1.69mL/s；NER_q为VSP区间单元在q时的标准化油耗率，计算公式如下：

现有研究结合中国公交车车辆实际参数和行驶环境，建立了公交车辆比功率计算公式^[20]：

VSP＝1.1av+0.09199v+0.000168v³ (5)

其中，VSP为机动车比功率，单位kW/t；a为机动车加速度，单位m/s²；v为机动车行驶速度，单位m/s。

在公交车运行过程中，公交车辆匀速行驶时运行速度需满足如下约束条件：

v_min≤v_i≤v_max (6)

基于上述的公交到站准时性区域判断模型和公交燃油经济性优化模型，对公交车辆运行速度进行优化，具体包括：

假设公交车由当前位置L_c通过交叉口L_int到达公交站点L_s的运行过程中，公交车速度变化满足匀加速直线运动过程，且加/减速过程应用固定的加/减速度。公交车辆速度曲线随其目标车速的不同而不同，以下通过其中一种速度曲线解释车辆运动过程。

车辆在当前位置初始速度为v₀，经t₁时间变化(加速或减速)到v₁，匀速行驶t₂时间后，再经t₃时间减速到v₂＝0到达交叉口。然后车辆在交叉口停靠等待t₄时间后，绿灯通过交叉口。车辆从车速v₂＝0经t₅加速到v₃。随后经t₆时间的匀速运动后，减速到达公交站点，最后车速为v₄＝0。

车辆运行速度、时间与通过距离关系示意图如图2所示。公交车辆运行过程中行驶距离可通过匀加/减速公式求得，行驶距离受交叉口L_int与当前位置L_c的距离及公交站点L_s交叉口L_int之间的距离约束，行驶时间受信号灯配时及准点时刻t_s约束，在下一部分中将速度-时间-距离的关系代入燃油经济性优化模型求得最优速度。

根据上述公交到站准时性区域的判断，确定公交车辆区间运行速度控制方案如下：

(1)若当前车辆位于准时区域内，在保证车辆准时到站的基础上，通过优化目标函数，即燃油经济性模型，优化未知变量v₁,v₃；

(2)若当前车辆位于早点区域内，车辆首先应尽量采用最小允许速度运行以保证公交车辆的准点性能。

若以最小允许速度v_min运行可在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆可取最小值v_min，即若

若车辆以最小允许速度v_min运行将在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最小值v_min，通过优化燃油经济性模型确定v₁，即若

通过

优化v₁，并且v₃＝v_min。

(3)若当前车辆位于晚点区域内，车辆首先应尽量采用最大允许速度运行以减少延误时间，保证公交车辆的准点性能。

若以最大允许速度v_max运行可在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆可取最大值，以保证延误时间最小，即若

若车辆以最大允许速度v_max运行将在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最大值，通过区间油耗最小的目标函数确定v₁，即若

通过

优化v₁，并且v₃＝v_max。

为验证本实施例提出的控制模型策略的有效性，本实施例选取济南市BRT1号线路为实验对象。BRT1号线西起济南西站公交枢纽，东至全福立交桥。采用跟车调查法对BRT1号线车辆运行状况进行调查，用手持GPS定位设备及录像设备对全线站点及交叉口位置进行采集。结合车辆仪表盘数据变化记录，确定公交车辆瞬时运行速度。通过人工调查，确定交叉口信号配时，结合跟车采集数据，明确站点和交叉口停车时间。为减少其他社会车辆对公交车辆运行的干扰，调查在平峰时段进行，记录15：00-17：00期间公交车辆运行状态，得到7200组车辆秒级速度数据，通过车辆瞬时速度计算得出车辆瞬时加速度。对所得数据进行分析可知，百分之八十五分位减速度为-0.95m/s²，百分之八十五分位加速度为0.73m/s²，最大速度12.5m/s，最小速度5.5m/s。根据采集数据确定模型中参数值。

选用BRT1号线从无影山路站到无影山东路站路段，该路段与无影山路交叉口为信号交叉口，信号周期为150s，每个周期包括绿灯63s、黄灯3s及红灯84s，无公交优先信号设置。将BRT1号线起点黄岗路站设为位置0m，无影山路站位置为1843m，无影山东路站位置为2273m。图3展示了其中一辆公交车的时间-距离图。图4显示该车于15:08:07时刻由无影山路站出发，15:09:27时刻准时到达无影山东路站，本实施例提出的优化控制策略建议的速度曲线与实际速度曲线吻合，从而证明控制策略有效且合理，可保证公交车辆运行准时性和燃油经济性。另外，仿真实验通过变化参数数值创建多种场景，根据优化控制策略给出秒级速度建议值，进一步展示本控制策略效果。

图5(a)为仅改变车站位置的控制场景。实际状况下，下游公交车站位置位于2273m处；仿真实验选取车站位置变化区间为1963m到2473m，变化步长为10m。

图5(b)为仅改变当前时间的控制场景。实际状况下，当前时间为15:08:07；仿真实验选取当前时间变化区间为15:04:47到15:11:27，变化步长为10s。

图5(c)为仅改变当前位置的控制场景。实际状况下，当前车辆位置位于1843m处；仿真实验选取当前车辆位置变化区间为1643m到1913m，变化步长为10m。

结果证明本实施例提出的控制策略在多种参数组合的不同场景中均可给出可靠速度建议。

实施例二

在一个或多个实施方式中，公开了一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制***，包括：

用于获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息的装置；

用于分别以公交运行准点性为最重要目标，以公交运行燃油经济性为次重要目标，建立公交到站准时性区域判断模型和燃油经济优化模型的装置；

用于求解公交到站准时性区域判断模型，得到满足公交运行准时性的最优解集的装置；

用于在所述最优解集的基础上，求解燃油经济优化模型，得到公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行的装置。

需要说明的是，上述装置的具体工作过程或者实现方式均采用实施例一中的方法实现，不再赘述。

实施例三

在一个或多个实施方式中，公开了一种终端设备，包括服务器，所述服务器包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例一中的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法。为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

实施例一中的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (9)

1.基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，包括：

获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息；

以公交运行准点性为最重要目标，基于获取到的信息求解满足公交运行准时性的最优解集；

求解满足公交运行准时性的最优解集；具体包括：

假设v₁为车辆到达交叉口之前的匀速行驶速度；v₃为车辆离开交叉口后的匀速行驶速度；

若当前车辆位于准时区域内，在保证车辆准时到站的基础上，通过求解燃油经济性模型，优化公交车辆在当前区域的运行速度；

若当前车辆位于早点区域内，且以最小允许速度运行时，在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆取最小允许速度；

若当前车辆位于早点区域内，且以最小允许速度运行时，在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最小允许速度，通过求解燃油经济性模型确定v₁；

若当前车辆位于晚点区域内，且以最大允许速度运行时，在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆取最大允许速度；

若当前车辆位于晚点区域内，且以最大允许速度运行时，在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最大允许速度，通过求解燃油经济性模型确定v₁；

以公交运行燃油经济性为次重要目标，在所述最优解集的基础上，求解公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行。

2.如权利要求1所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，以公交运行准点性为最重要目标，建立公交到站准时性区域判断模型，所述公交到站准时性区域判断模型包括：

假设当前时刻t_c公交车辆位于位置L_c，由当前车辆位置及车辆速度限制区间得到当前位置L_c可准时到达站点的准时时间区间，判断当前车辆是否可准时到站；

若当前车辆到站时间位于准时时间区间，则其位于准时区域；若当前车辆到站时间早于所述准时时间区间，则其位于早点区域；若当前车辆到站时间晚于所述准时时间区间，则其位于晚点区域。

3.如权利要求2所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，若当前位置L_c与站点L_s之间存在交叉口，且由最小允许行驶速度确定的准点下限位于交叉口红灯时间内，或由最大允许行驶速度确定的准点下限位于交叉口红灯时间内时，则对当前位置的准时时间区间进行修正。

4.如权利要求3所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，所述对当前位置的准时时间区间进行修正的方法包括：

假设交叉口准点区域下限为公交车在第i周期到达，求得当前位置的准时时间下限为：

其中，t_g,i为第i周期的绿灯启亮时间，t_r,i为第i周期的红灯启亮时间；t_g,i+1为第i+1周期的绿灯启亮时间；L_int为交叉口位置。

5.如权利要求3所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，所述对当前位置的准时时间区间进行修正的方法包括：

假设交叉口准点区域上限为公交车在第j周期到达，求得当前位置的准时时间上限为：

其中，t_g,j为第j周期的绿灯启亮时间，t_r,j为第j周期的红灯启亮时间；t_g,j+1为第j+1周期的绿灯启亮时间。

6.如权利要求1所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法，其特征在于，以公交运行燃油经济性为次重要目标，建立燃油经济优化模型，所述燃油经济优化模型包括：

以公交运行油耗控制为目标，建立公交车辆运行燃油经济性模型，实现公交车运行油耗最小，目标函数为：

其中，FC_p为p阶段车辆油耗，

ER_q为公交瞬时油耗率。

7.一种基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制***，其特征在于，包括：

用于获取车辆实时位置、速度信息、下游站点位置以及交叉口位置信息的装置；

用于以公交运行准点性为最重要目标，基于获取到的信息求解满足公交运行准时性的最优解集的装置；

求解满足公交运行准时性的最优解集；具体包括：

假设v₁为车辆到达交叉口之前的匀速行驶速度；v₃为车辆离开交叉口后的匀速行驶速度；

若当前车辆位于准时区域内，在保证车辆准时到站的基础上，通过求解燃油经济性模型，优化公交车辆在当前区域的运行速度；

若当前车辆位于早点区域内，且以最小允许速度运行时，在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆取最小允许速度；

若当前车辆位于早点区域内，且以最小允许速度运行时，在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最小允许速度，通过求解燃油经济性模型确定v₁；

若当前车辆位于晚点区域内，且以最大允许速度运行时，在绿灯时间内到达交叉口，则v₁、v₃皆取最大允许速度；

若当前车辆位于晚点区域内，且以最大允许速度运行时，在红灯时间内到达交叉口，则v₃取最大允许速度，通过求解燃油经济性模型确定v₁；用于以公交运行燃油经济性为次重要目标，在所述最优解集的基础上，求解公交运行的最优速度，指导公交车辆的运行的装置。

8.一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的基于多目标优化的公交运行区间速度优化控制方法。

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