CN112101751A - 一种公共交通优化方法、***、装置及存储介质 - Google Patents

一种公共交通优化方法、***、装置及存储介质 Download PDF

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CN112101751A CN202010897960.8A CN202010897960A CN112101751A CN 112101751 A CN112101751 A CN 112101751A CN 202010897960 A CN202010897960 A CN 202010897960A CN 112101751 A CN112101751 A CN 112101751A
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裴明阳
林培群
陈泽沐
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Abstract

本发明公开了一种公共交通优化方法、***、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整。本发明能够通过灵活地调整车辆容量，有效减少乘客等待时间，降低公交运营成本，克服了乘客需求较低时维持传统固定公交服务效率低下、资源浪费的问题，具有实际推广价值，可广泛应用于智能交通技术领域。

Description

一种公共交通优化方法、***、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种公共交通优化方法、***、装置及存储介质。
背景技术
大多数现有的公共交通***依靠固定容量的车辆，无法适应交通出行需求的时空变化。车辆容量与乘客出行需求之间的这种不匹配，会导致乘客等待时间过长，公交服务质量下降，以及出现满载率过低和空驶的现象，造成较大的运营成本，浪费了大量的资源。
名词解释：
胶囊式车厢：各车厢可独立运行，也可以根据客流的实际需求情况进行增减，当多个胶囊式车厢拼接成一个整体时，其运行将同步，运行能耗较多个单个车厢独立行驶更低，道路占用更小。
胶囊式公交车辆：根据需求，可增加或减少胶囊式车厢的公交车辆。
发明内容
为了解决上述技术问题之一，本发明的目的是提供一种基于胶囊式车厢的灵活公共交通服务优化方法、***、装置及存储介质，根据实际的乘客出行需求，灵活调整车辆容量和发车频率，降低乘客的出行时间，节约公交运营成本。
本发明所采用的技术方案是：
一种公共交通优化方法，包括以下步骤：
获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；
根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；
根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整；
其中，运行车辆为胶囊式公交车辆，所述胶囊式公交车辆的车厢数量可调，所述最优调度策略为实现公交***的***总成本最小的调度策略。
进一步，所述获取预设时间段内乘客的公交出行需求，包括：
针对需要进行优化的时间段，整合获得所述时间段内各站点之间乘客的出行交通量，以获得乘客的公交出行需求。
进一步，所述根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，包括：
根据所述公交出行需求确定所述***总成本，所述***总成本包括***运行成本和乘客出行时间成本，所述乘客出行时间成本包括等待时间、乘车时间和上下车时间；
确定每个路段上所述运行车辆总运力不小于出行需求量的约束条件；
确定车厢数量守恒的约束条件；
确定所有乘客的所述公交出行需求都被服务到的约束条件；
确定每个路段只存在一类所述运行车辆，且每个路段的所述运行车辆的车厢数不超过容量限制的约束条件；
根据所述***总成本和所有的约束条件获取最优调度策略。
进一步，所述***总成本的计算公式为：
Figure BDA0002659066760000021
其中，FMTS表示***总成本；
Figure BDA0002659066760000022
表示站点集合,
Figure BDA0002659066760000023
i,j,k，l表示站点，i,j,k,
Figure BDA0002659066760000024
Figure BDA00026590667600000210
表示车厢数集合，
Figure BDA0002659066760000025
s表示车厢数
Figure BDA0002659066760000026
Cs表示采用车厢数为s的胶囊式公交时单位距离的营运成本；xkls为连续变量，表示车厢数为s的胶囊式公交车辆从站点k到站点l的开行车辆数；dkl表示站点k到站点l之间的距离；Ct表示乘客单位小时的时间成本；yijkl为连续变量，表示从出发站点i到到达站点j的乘客，乘坐了从站点k开往站点l的胶囊式公交车辆的人数；v表示胶囊式公交车辆的运行速度；β表示单个乘客单次换乘的成本。
进一步，所述每个路段上所述运行车辆总运力不小于出行需求量的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000027
所述车厢数量守恒的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000028
其中，qij表示从站点i到站点j的乘客出行需求量。
进一步，所述所有乘客的所述公交出行需求都被服务到的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000029
Figure BDA0002659066760000031
Figure BDA0002659066760000032
其中，qij表示从站点i到站点j的乘客出行需求量。
进一步，所述每个路段的所述运行车辆的车厢数不超过容量限制的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000033
Figure BDA0002659066760000034
其中，ekls表示从站点k开往站点l的胶囊式公交的车厢数是否为s，Gkls表示路段kl上若采用车厢数为s的胶囊式公交时可开行的最大车列数量。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种公共交通优化***，包括：
数据获取模块，用于获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；
调度策略模块，用于根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；
根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整；
其中，运行车辆为胶囊式公交车辆，所述胶囊式公交车辆的车厢数量可调，所述最优调度策略为实现公交***的***总成本最小的调度策略。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种公共交通优化装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本发明的有益效果是：本发明基于胶囊式车厢，能够灵活地调整车辆容量，有效减少乘客等待时间，降低公交运营成本，克服了乘客需求较低时维持传统固定公交服务效率低下、资源浪费的问题，具有实际推广价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本方明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1是本发明实施例的一种基于胶囊式车厢的灵活公共交通服务优化模型运营模式示意图；
图2是本发明实施例的一种基于胶囊式车厢的灵活公共交通服务优化模型效果图；
图3是本发明实施例的公交站点分布情况示意图；
图4是本发明实施例的一种公共交通优化方法的流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
参见图1和图4，本实施例提供一种基于胶囊式车厢的灵活公共交通服务优化方法，该灵活公交服务优化方法可以通过灵活地调整胶囊车车厢的数量和发车频率，以满足不同客流量的出行需求。胶囊式公交车在公共交通***里按调度策略行驶，以***总成本最小为优化目标，根据模型求解结果，确定不同路段间选用的胶囊车种类、发车频率以及乘客的换乘策略等，该灵活公交的运作步骤，包括但不限于以下步骤：
S1、收集预定时段内乘客的公交出行需求(包括所有上下车站点的乘客数量等信息)。
该步骤中，乘客发起公交出行需求，包括起始站和终点站，针对要进行优化的具体时段，整合得到该时段内总出行需求，即各个站点之间乘客的出行交通量。
在本实施例中，选择了包含10个关键的公交站点的公共交通***，如图2和图3所示。通过收集每个站点的乘客出行需求数据，得到10个站点的小时交通出行需求OD，并结合高德地图、NEXT网站以及广州第三巴士集团等提供的实际参数数据进行模型求解。
S2、根据收集到的站点间的乘客出行需求数据，灵活公共交通服务优化模型确定不同路段胶囊式公交的运行车辆种类、发车频率与乘客换乘方案，给出最优调度策略，实现公交***的***总成本最小。
其中，步骤S2具体包括步骤S21-S25：
S21、根据乘客出行需求，确定目标是最小化***总成本，包括***运行成本和乘客出行时间成本，乘客的时间成本由三部分组成，分别为等待时间、乘车时间、上下车时间。
S22、确定每个路段胶囊式公交总运力不小于出行需求量的约束条件。
S23、确定车厢数量守恒的约束条件，即单位时间内离开某一站点的车厢数量等于单位时间内到达该站点的数量。
S24、确定所有乘客的需求都被服务到的约束条件。
S25、确定了每个路段只存在一类胶囊式公交，且每个路段的胶囊式公交车列数不超过容量限制的约束条件。
步骤S21中最小化***总成本的目标为：
Figure BDA0002659066760000051
步骤S22中每个路段胶囊式公交总运力不小于出行需求量的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000052
步骤S23中车厢数量守恒的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000053
步骤S24中所有乘客需求都被服务的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000054
Figure BDA0002659066760000055
Figure BDA0002659066760000061
步骤S25中每个路段只存在一类胶囊式公交，且每个路段的胶囊式公交车列数不超过容量限制的约束条件为：
Figure BDA0002659066760000062
Figure BDA0002659066760000063
在上述系列计算式子中，相关参数定义：FMTS表示***成本；
Figure BDA0002659066760000064
表示站点集合,
Figure BDA0002659066760000065
i,j,k,l表示站点，i,j,k,
Figure BDA0002659066760000066
Figure BDA0002659066760000067
表示车厢数集合，
Figure BDA0002659066760000068
s表示车厢数
Figure BDA0002659066760000069
Cs表示采用车厢数为s的胶囊式公交时单位距离的营运成本；xkls为连续变量，表示车厢数为s的胶囊式公交从站点k到站点l的开行车辆数；dkl表示站点k到站点l之间的距离；Ct表示乘客单位小时的时间成本；yijkl为连续变量，表示从出发站点i到到达站点j的乘客，乘坐了从站点k开往站点l的胶囊式公交的人数；v表示胶囊式公交运行速度；β表示单个乘客单次换乘的成本；qii表示从站点i到站点j的乘客出行需求量；ekls表示从站点k开往站点l的胶囊式公交的车厢数是否为s；Gkls表示路段kl上若采用车厢数为s的胶囊式公交时可开行的最大车列数量。
S3、***将得到的最优调度策略，下达到胶囊式公交***。胶囊式公交车根据调度策略停靠公交站，乘客上车、下车，在每个站点根据调度指令，自行进行车厢的分离或重组，响应乘客出行需求。
本实施例的基于胶囊式车厢的灵活公共交通服务优化方式与传统的固定容量巴士***以及私人小汽车***相比，优势明显。其中，优化效果如下表1所示，显著降低了***的营运成本与乘客的时间成本。
表1实施例中几种营运***优化效果对比
Figure BDA00026590667600000610
Figure BDA0002659066760000071
其中，修正后的***成本扣除了固定的自由流的行驶时间(等于私人小汽车***的乘车时间成本)，该时间与最优决策无关。
综上所述，本实施例的交通优化方法相对于现有技术，具有如下有益效果：
(1)、与传统公交模式相比，本本实施例可以快速地重新组装并调整胶囊式公交车的车厢数量，从而调整车辆容量，来满足不同的乘客出行需求。通过灵活的车辆容量的调整，本发明可以有效减少乘客等待时间，降低公交运营成本，克服了乘客需求较低时维持传统固定公交服务效率低下，资源浪费的问题。
(2)、由于每个胶囊式车厢具有独立的动力***，本实施例与私人小汽车相比，同样具有较高的灵活性，当多个胶囊式车厢连接组成胶囊车队时，单节车厢平均运行成本将减少，且对路面占用率更低，更适合在城市拥堵区和高速公路拥堵区行驶，从而提高能源利用率，减少交通拥堵。
本实施例还提供了一种公共交通优化***，包括：
数据获取模块，用于获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；
调度策略模块，用于根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；
根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整；
其中，运行车辆为胶囊式公交车辆，所述胶囊式公交车辆的车厢数量可调，所述最优调度策略为实现公交***的***总成本最小的调度策略。
本实施例的一种公共交通优化***，可执行本发明方法实施例所提供的一种公共交通优化方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供了一种公共交通优化装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本实施例的一种公共交通优化装置，可执行本发明方法实施例所提供的一种公共交通优化方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本实施例还提供了一种存储介质，存储有可执行本发明方法实施例所提供的一种公共交通优化方法的指令或程序，当运行该指令或程序时，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
可以理解的是，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、***可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (10)

1.一种公共交通优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；
根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；
根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整；
其中，运行车辆为胶囊式公交车辆，所述胶囊式公交车辆的车厢数量可调，所述最优调度策略为实现公交***的***总成本最小的调度策略。
2.根据权利要求1所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述获取预设时间段内乘客的公交出行需求，包括：
针对需要进行优化的时间段，整合获得所述时间段内各站点之间乘客的出行交通量，以获得乘客的公交出行需求。
3.根据权利要求1所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，包括：
根据所述公交出行需求确定所述***总成本，所述***总成本包括***运行成本和乘客出行时间成本，所述乘客出行时间成本包括等待时间、乘车时间和上下车时间；
确定每个路段上所述运行车辆总运力不小于出行需求量的约束条件；
确定车厢数量守恒的约束条件；
确定所有乘客的所述公交出行需求都被服务到的约束条件；
确定每个路段只存在一类所述运行车辆，且每个路段的所述运行车辆的车厢数不超过容量限制的约束条件；
根据所述***总成本和所有的约束条件获取最优调度策略。
4.根据权利要求3所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述***总成本的计算公式为：
Figure FDA0002659066750000011
其中，FMTS表示***总成本；
Figure FDA0002659066750000017
表示站点集合,
Figure FDA0002659066750000012
i,j,k,l表示站点，
Figure FDA0002659066750000013
Figure FDA0002659066750000014
表示车厢数集合，
Figure FDA0002659066750000015
s表示车厢数
Figure FDA0002659066750000016
Cs表示采用车厢数为s的胶囊式公交时单位距离的营运成本；xkls为连续变量，表示车厢数为s的胶囊式公交车辆从站点k到站点l的开行车辆数；dkl表示站点k到站点l之间的距离；Ct表示乘客单位小时的时间成本；yijkl为连续变量，表示从出发站点i到到达站点j的乘客，乘坐了从站点k开往站点l的胶囊式公交车辆的人数；v表示胶囊式公交车辆的运行速度；β表示单个乘客单次换乘的成本。
5.根据权利要求4所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述每个路段上所述运行车辆总运力不小于出行需求量的约束条件为：
Figure FDA0002659066750000021
所述车厢数量守恒的约束条件为：
Figure FDA0002659066750000022
其中，qij表示从站点i到站点j的乘客出行需求量。
6.根据权利要求4所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述所有乘客的所述公交出行需求都被服务到的约束条件为：
Figure FDA0002659066750000023
Figure FDA0002659066750000024
Figure FDA0002659066750000025
其中，qij表示从站点i到站点j的乘客出行需求量。
7.根据权利要求4所述的一种公共交通优化方法，其特征在于，所述每个路段的所述运行车辆的车厢数不超过容量限制的约束条件为：
Figure FDA0002659066750000026
Figure FDA0002659066750000027
其中，ekls表示从站点k开往站点l的胶囊式公交的车厢数是否为s，Gkls表示路段kl上若采用车厢数为s的胶囊式公交时可开行的最大车列数量。
8.一种公共交通优化***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取预设时间段内乘客的公交出行需求，所述公交出行需求包括上车站点、下车站点和乘客数量；
调度策略模块，用于根据收集的所述公交出行需求获取最优调度策略，所述最优调度策略包括不同路段的运行车辆种类、发车频率以及乘客换乘方案；
根据所述最优调度策略对所述运行车辆的车厢在不同路段进行重组调整；
其中，运行车辆为胶囊式公交车辆，所述胶囊式公交车辆的车厢数量可调，所述最优调度策略为实现公交***的***总成本最小的调度策略。
9.一种公共交通优化装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现权利要求1-7任一项所述的一种公共交通优化方法。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112907071A (zh) * 2021-02-20 2021-06-04 华南理工大学 基于支付意愿的公交调度方法、***、装置及存储介质
CN113284361A (zh) * 2021-04-09 2021-08-20 中国二十冶集团有限公司 一种模块化组合公交运输***
CN117217397A (zh) * 2023-10-26 2023-12-12 淮阴工学院 一种云数据胶囊式公车-地铁智慧交互装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102831767A (zh) * 2012-08-13 2012-12-19 东南大学 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法
CN106875723A (zh) * 2017-04-12 2017-06-20 中南大学 一种智能公共交通的调度控制方法及***
CN109017885A (zh) * 2018-08-17 2018-12-18 湖南大学 一种动态自动重组车列方法和***
CN110264698A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 重庆长安汽车股份有限公司 列队行驶分离与重组方法
CN111063209A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 北京航空航天大学 配合区间车的自动驾驶公交组合调度优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102831767A (zh) * 2012-08-13 2012-12-19 东南大学 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法
CN106875723A (zh) * 2017-04-12 2017-06-20 中南大学 一种智能公共交通的调度控制方法及***
CN109017885A (zh) * 2018-08-17 2018-12-18 湖南大学 一种动态自动重组车列方法和***
CN110264698A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 重庆长安汽车股份有限公司 列队行驶分离与重组方法
CN111063209A (zh) * 2019-12-23 2020-04-24 北京航空航天大学 配合区间车的自动驾驶公交组合调度优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
代壮等: "半自动驾驶公交车辆编组与调度优化", 北京航空航天大学学报, vol. 46, no. 12, 9 March 2020 (2020-03-09), pages 2284 - 2292 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112907071A (zh) * 2021-02-20 2021-06-04 华南理工大学 基于支付意愿的公交调度方法、***、装置及存储介质
CN113284361A (zh) * 2021-04-09 2021-08-20 中国二十冶集团有限公司 一种模块化组合公交运输***
CN117217397A (zh) * 2023-10-26 2023-12-12 淮阴工学院 一种云数据胶囊式公车-地铁智慧交互装置

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