CN105913653A - 一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，包括智能行车计划排班系统、智能公交一体化终端、安装在公交站台的用于对公交站台进行唯一标识的站台交通要素标识标签以及安装在公交车辆上的用于对公交车辆进行唯一标识的交通要素标识标签，智能公交一体化终端分别与车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签采用无线方式连接，智能公交一体化终端与智能行车计划排班系统采用无线方式连接。本发明既会解决大量的客流转移对城市交通造成的压力，减少全社会的能源消耗，同时也会增加公交公司的营运收入。

Description

一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统及方法

技术领域

本发明涉及一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统及方法，属于公共交通实时动态公共交通调度技术领域。

背景技术

随着云计算、物联网及通信技术的快速发展，智能公交行车计划排班与新技术的融合进入了一个新的阶段。基于信息分布式处理存储与汽车移动物联网的智能交通系统，将在大范围内实现实时、准确、高效的综合交通运输管理，能够实现有效的缓解交通拥堵，降低能源消耗，减少环境污染。基于云计算技术的智能公交产品与应用将在未来逐步走入普通大众的生活，城市交通将进入“云交通”时代。

相比于传统的服务器技术，面对海量的公交实时信息处理方面需要构建相对独立的处理平台，如面向公交的实时数据获取和处理、面向用户的信息服务处理以及面向决策层的数据统计和处理等，由于其数据的格式和算法的处理本质不同，难以在相同的架构上实现整合，在网络完全等方面无法实现数据和应用的隔离，使得平台在效用比和安全性上难以实现有效的平衡。云计算利用虚拟化技术，以其在自动部署和资源快速启动方面可以有效的解决上述问题，使得服务、数据和接口可以有效的整合到一个平台内，并按照服务的压力和需求进行资源的调配，使得平台的效用比最优化，同时由于云计算在资源的隔离和数据高可用性上具备灵活的解决方案，如多点冗余存储、计算资源的弹性调度、数据的快照等，可保证面向公交的高可用性计算和稳定的数据服务。综上所述，公共交通行车计划排班系统是构建在一个高可用的云计算平台，使得其可以具备在线的计算能力扩展、高效的资源效用比以及稳定的运行性能，改变原有的公共交通信息服务平台，实现高效、弹性和绿色的通用计算平台。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，同时提供一种基于此系统的公共交通智能行车计划排班方法。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下。

一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，包括智能行车计划排班系统、智能公交一体化终端、安装在公交站台的用于对公交站台进行唯一标识的站台交通要素标识标签以及安装在公交车辆上的用于对公交车辆进行唯一标识的交通要素标识标签，智能公交一体化终端分别与车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签采用无线方式连接，智能公交一体化终端与智能行车计划排班系统采用无线方式连接；所述智能行车计划排班系统由云端控制主机、公交基础信息数据库、公交车辆动态信息数据库、行车计划排班信息数据库、客流信息数据库以及公交到站预测信息数据库组成；所述车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签均采用低功耗蓝牙标签，所述低功耗蓝牙标签包括低功耗蓝牙通信模块、锂电池、防拆电路、按键模块以及天线，所述低功耗蓝牙通信模块分别与锂电池、防拆电路、按键模块、天线以及智能公交一体化终端。

进一步地，智能行车计划排班系统用于与智能公交一体化终端进行数据交互后获得车辆的实时位置数据、行车排班计划数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据，进而根据该实时位置数获取对应的调度服务推送信息并推送到智能公交一体化终端。

进一步地，智能公交一体化终端用于采集用户周围的站台交通要素标识标签信号和车辆交通要素标识标签信号，并与智能行车计划排班系统进行数据交互后将车辆的实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据反馈到智能行车计划排班系统，进而接收智能行车计划排班系统根据该实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据返回的调度服务推送信息。

一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，步骤如下：

S1、实现行车计划参数的管理，包括线路运营参数、车辆运营参数以及司机人员管理参数的设定。这些参数用于指导生成行车计划表，同时也作为行车计划表是否满足实际运营需求的评定标准；

S2、根据线路运营时间参数、线路客流分布规律参数、线路运营车辆资源等条件生成线路行车计划。线路行车计划按照车辆资源，将车位编号，生成线路车位行车计划线路车位行车计划包括各车位运营的时间、任务计划；

S3、每天将车辆分配给线路，车辆排班表中规定了在该线路行驶的各班次公共汽车到达和开出各站的时间，行车间隔及换班或用餐时间等。车辆排班管理功能将生成线路车辆排班表；

S4、指定线路车辆每天执行的运营计划，即运营车位，将实际车辆对应线路行车计划的车位上，同时线路车位计划包括车辆发车顺序以及车辆的营运时间、任务等运营计划要求；

S5、安排线路司机人员计划，即将司机人员对应线路车辆资源，执行车辆对应车位的计划；

S6、对指定线路指定日期的人员排班进行计划，计划指定日期内，指定线路的车辆的早班司机和晚班司机。人员排班表不能修改线路的车辆安排，只能指定线路的车辆的早班司机和晚班司机；

S7、即时行车计划管理主要根据线路运营车辆等情况实现线路即时行车计划表；主要当线路运营过程中发生车辆退出、车辆加入以及车辆短线快车时，能够自动生成即时行车计划表，并自动提示调度按照即时行车计划表执行调度任务，更好的实现线路自动优化调度调整；

S8、停场计划主要实现车辆出车、收车计划，包括出车地点、时间以及收车地点、时间。根据车辆的运营状况，制定车辆保养计划。

进一步，所述步骤S6与S7之间还包括：

智能公交一体化终端将接收的数据中心的计划排班信息实时地反馈到智能行车计划排班系统，智能行车计划排班系统接收数据中心的计划排班信息后推送到智能公交一体化终端进行实时显示与跟踪。

进一步，所述公交出行服务信息数据包括天气信息、路况信息、交通事故信息以及通知信息。

该发明的有益效果在于：本发明的智能行车计划排班系统，主要提供日常营运人员制定相应的运营计划，包括辅助营运调度员制定线路车辆行车计划和车辆停场计划；辅助派替人员生成车辆排班计划、人员排班及轮休班计划；辅助技术工程部制定车辆保养计划。其中系统需要实现排班计划参数管理、固定计划排班和即时调度排班；固定计划排班主要有人员排班计划、车辆排班计划、轮休班管理、行车计划；即时调度排班是指自动生成行车计划表，如当运营车辆退出、运营车辆加入及出现短线快车调整时，系统能够自动对行车计划表进行局部优化调整，并自动提示调度员按照新的行车计划发车，确保线路车辆均匀运行，为乘客提供更好的服务，用户体验好，智能化程度高，投入成本低，数据稳定性好且可靠性高。智能行车计划将指导各公交运输企业运营生产的全过程，为提高公共交通的整体服务水平提供了有力的依据，将大大提高对乘客的服务质量，使乘客对公共交通感到方便而且便捷，从而吸引更多的人乘坐公共交通，这既会解决大量的客流转移对城市交通造成的压力，减少全社会的能源消耗，同时也会增加公交公司的营运收入。

附图说明

图1是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的结构框图；

图2是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的行车计划结构框图；

图3是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的公交车辆动态调度策略原理图；

图4是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的低功耗蓝牙标签的结构框图；

图5是图4的天线的匹配电路图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式进行描述，以便更好的理解本发明。

参照图1，本实施例中的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，包括智能行车计划排班系统、智能公交一体化终端、安装在公交站台的用于对公交站台进行唯一标识的站台交通要素标识标签以及安装在公交车辆上的用于对公交车辆进行唯一标识的车辆交通要素标识标签，所述智能公交一体化终端分别与车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签无线连接，所述智能公交一体化终端与智能行车计划排班系统无线连接。

进一步作为优选的实施方式，所述智能行车计划排班系统用于与智能公交一体化终端进行数据交互后获得用户的实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据，进而根据该实时位置数据、行车排班计划数据、客流数据获取对应的调度服务推送信息并推送到智能公交一体化终端；

所述智能公交一体化终端用于采集用户周围的站台交通要素标识标签信号和/或车辆交通要素标识标签信号，并与智能行车计划排班系统进行数据交互后将用户的实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据反馈到智能行车计划排班系统，进而接收智能行车计划排班系统根据该实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据返回的出行服务推送信息并根据该出行服务推送信息对用户进行公交乘车指导。

进一步作为优选的实施方式，所述智能公交一体化终端，具体用于：

采集用户周围的站台交通要素标识标签信号或车辆交通要素标识标签信号，并通过本地数据解析后用户的实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据并反馈到智能行车计划排班系统，进而接收智能行车计划排班系统根据该实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据返回的出行服务推送信息并根据该出行服务推送信息对用户进行公交乘车指导。

进一步作为优选的实施方式，所述智能行车计划排班系统由云端控制主机、公交基础信息数据库、公交车辆动态信息数据库、行车计划排班信息数据库、客流信息数据库以及公交到站预测信息数据库组成。

进一步作为优选的实施方式，参照图4，所述车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签均采用采用低功耗蓝牙标签，包括低功耗蓝牙通信模块、锂电池、防拆电路、按键模块以及天线，所述低功耗蓝牙通信模块分别与锂电池、防拆电路、按键模块、天线以及智能终端连接。

进一步，所述低功耗蓝牙标签采用防水、防尘的工业级外壳封装。

按键模块用于切换标签工作模式，防拆电路用于检测标签的非正常拆卸、破坏，一旦非正常拆卸或破坏可采用巡检工具自动检测出来。天线用于与外部蓝牙设备例如智能终端进行通信，采用2.4G sniffer天线，具体匹配电路如图4所示。车辆电子标签和站台电子标签通过定时发射包含车辆编码或站台编码的信息，智能终端可以实时读取并识别到对应的车辆或站台。

低功耗蓝牙通信模块均是运行蓝牙4.0及以上版本的协议，更低功耗。

本实施例中的云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，包括：

S1、实现行车计划参数的管理，包括线路运营参数、车辆运营参数以及司机人员管理参数的设定。这些参数用于指导生成行车计划表，同时也作为行车计划表是否满足实际运营需求的评定标准；

S2、根据线路运营时间参数、线路客流分布规律参数、线路运营车辆资源等条件生成线路行车计划。线路行车计划按照车辆资源，将车位编号，生成线路车位行车计划线路车位行车计划包括各车位运营的时间、任务计划；

S3、每天将车辆分配给线路，车辆排班表中规定了在该线路行驶的各班次公共汽车到达和开出各站的时间，行车间隔及换班或用餐时间等。车辆排班管理功能将生成线路车辆排班表；

S4、指定线路车辆每天执行的运营计划，即运营车位，将实际车辆对应线路行车计划的车位上，同时线路车位计划包括车辆发车顺序以及车辆的营运时间、任务等运营计划要求；

S5、安排线路司机人员计划，即将司机人员对应线路车辆资源，执行车辆对应车位的计划；

S6、对指定线路指定日期的人员排班进行计划，计划指定日期内，指定线路的车辆的早班司机和晚班司机。人员排班表不能修改线路的车辆安排，只能指定线路的车辆的早班司机和晚班司机；

S7、即时行车计划管理主要根据线路运营车辆等情况实现线路即时行车计划表；主要当线路运营过程中发生车辆退出、车辆加入以及车辆短线快车时，能够自动生成即时行车计划表，并自动提示调度按照即时行车计划表执行调度任务，更好的实现线路自动优化调度调整；

S8、停场计划主要实现车辆出车、收车计划，包括出车地点、时间以及收车地点、时间。根据车辆的运营状况，制定车辆保养计划。

进一步作为优选的实施方式，所述公交出行服务信息数据包括天气信息、路况信息、交通事故信息以及通知信息。

以下结合具体实施例对本发明做详细说明。图1是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的结构框图；图2是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的行车计划结构框图；图3是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的公交车辆动态调度策略原理图；图4是本发明的一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统的低功耗蓝牙标签的结构框图；图5是图4的天线的匹配电路图。

实施例1

参照图1，本实施例中的云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，包括智能行车计划排班系统、智能公交一体化终端、无监督学习的公交客流出行、安装在公交站台的用于对公交站台进行唯一标识的站台交通要素标识标签以及安装在公交车辆上的用于对公交车辆进行唯一标识的车辆交通要素标识标签，所述智能公交一体化终端分别与车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签无线连接，所述智能公交一体化终端与智能行车计划排班系统无线连接。出行用户可以以智能公交一体化终端为中介，与智能行车计划排班系统、车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签进行信息交互，感知周边信息，结合简单的程序开发设置对应的便捷操作，则可方便出行用户获取所需的公交出行信息和服务。

智能行车计划排班系统由云端控制主机、公交基础信息数据库、行车计划排班信息数据库、公交客流信息数据库、公交车辆动态信息数据库以及公交到站预测信息数据库组成。

公交基础信息数据库为基于云服务的公交车辆数据、公交线路站台数据、公交站台数据的数据收集、处理与存储中心。云端控制主机可以根据智能公交一体化终端的用户请求推送公交静态信息。公交基础信息数据库可直接选用已有的数据库。

公交车辆动态信息数据库为基于云服务的公交车辆动态数据的数据收集、处理与存储中心。公交车辆动态数据主要指公交的GPS数据、公交刷卡数据、进出站(报站)数据，以及结合智能公交一体化终端采集的站台交通要素标识标签信号和/或车辆交通要素标识标签信号，经融合处理后得到公交车辆动态位置数据。云端控制主机可以基于公交车辆动态信息数据库，根据智能公交一体化终端的用户请求推送公交运行动态信息。公交车辆动态信息数据库可直接选用已有的数据库。

行车计划排班信息数据库为基于云服务的行车计划信息的数据收集、处理与存储中心。将行车计划数据信息存储在行车计划排班信息数据库中。云端控制主机可以基于该数据库，根据智能公交一体化终端的用户请求推送行车计划信息数据。行车计划排班信息数据库可直接选用已有的数据库。

公交客流信息数据库为基于云服务的公交车辆数据、公交线路站台数据、公交站台数据、公交站台客流数据的数据收集、处理与存储中心。云端控制主机可以根据智能公交一体化终端的车辆调度请求推送公交调度静态信息。公交客流信息数据库可直接选用已有的数据库。

公交到站预测信息数据库为基于云服务的公交到站预测数据的数据收集、处理与存储中心。基于公交车辆动态位置数据和公交线路基础数据，可进行公交到站预测，公交到站预测信息存储在公交到站预测信息数据库中。云端控制主机可以基于该数据库，根据智能公交一体化终端的用户请求推送公交到站预测信息数据。公交到站预测信息数据库可直接选用已有的数据库。

智能公交一体化终端所采用的操作系统为Linux操作系统。

优选的，智能公交一体化终端包括公交车载信息中心(型号：BUSBIC01)、车载司机信息显示屏(型号：BIC-P1201)、定位扩展盒(型号：BIC-D1101)(可选)、司机键盘(型号：PGJP-SABN1)、交通要素标识标签(型号：DM-B1301)及配套线缆、安装支架等构成。公交车载信息中心：负责核心业务处理；提供设备和功能扩展；智能公交一体化终端是集公交调度、自动报站、信息服务、外设管理于一体的智能公交全业务终端，可为公交企业提供基于精准数据的公交调度、车辆运营、精细化管理等服务，也可为乘客提供基于本地或者互联网的信息服务。集成WIFI、蓝牙、GPRS、4G、GPS于一体的多模终端，同时满足近场感知、短程通信和远程通信要求。

本实施例的云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，主要提供日常营运人员制定相应的运营计划，包括辅助营运调度员制定线路车辆行车计划和车辆停场计划；辅助派替人员生成车辆排班计划、人员排班及轮休班计划；辅助技术工程部制定车辆保养计划。其中系统需要实现排班计划参数管理、固定计划排班和即时调度排班；固定计划排班主要有人员排班计划、车辆排班计划、轮休班管理、行车计划；即时调度排班是指自动生成行车计划表，如当运营车辆退出、运营车辆加入及出现短线快车调整时，系统能够自动对行车计划表进行局部优化调整，并自动提示调度员按照新的行车计划发车，确保线路车辆均匀运行，为乘客提供更好的服务。

实施例2

本实施例中的云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，包括：

S1、实现行车计划参数的管理，包括线路运营参数、车辆运营参数以及司机人员管理参数的设定。这些参数用于指导生成行车计划表，同时也作为行车计划表是否满足实际运营需求的评定标准；

S2、根据线路运营时间参数、线路客流分布规律参数、线路运营车辆资源等条件生成线路行车计划。线路行车计划按照车辆资源，将车位编号，生成线路车位行车计划线路车位行车计划包括各车位运营的时间、任务计划；

S3、每天将车辆分配给线路，车辆排班表中规定了在该线路行驶的各班次公共汽车到达和开出各站的时间，行车间隔及换班或用餐时间等。车辆排班管理功能将生成线路车辆排班表；

S4、指定线路车辆每天执行的运营计划，即运营车位，将实际车辆对应线路行车计划的车位上，同时线路车位计划包括车辆发车顺序以及车辆的营运时间、任务等运营计划要求；

S5、安排线路司机人员计划，即将司机人员对应线路车辆资源，执行车辆对应车位的计划；

S6、对指定线路指定日期的人员排班进行计划，计划指定日期内，指定线路的车辆的早班司机和晚班司机。人员排班表不能修改线路的车辆安排，只能指定线路的车辆的早班司机和晚班司机；

S7、即时行车计划管理主要根据线路运营车辆等情况实现线路即时行车计划表；主要当线路运营过程中发生车辆退出、车辆加入以及车辆短线快车时，能够自动生成即时行车计划表，并自动提示调度按照即时行车计划表执行调度任务，更好的实现线路自动优化调度调整；

S8、停场计划主要实现车辆出车、收车计划，包括出车地点、时间以及收车地点、时间。根据车辆的运营状况，制定车辆保养计划。

优选的，步骤S1，包括：

S9、通过智能公交一体化终端采集周围的公交站台交通要素标识标签信号，如果稳定采集到某个具体站台交通要素标识标签信号，则精确确定用户当前在该站台位置附近；

S10、如果没有采集到站台交通要素标识标签信号，则通过智能公交一体化终端采集自身的定位信息，大概确定用户的当前位置；

S11、在车辆移动行驶过程中，智能公交一体化终端实时采集周围的站台交通要素标识标签信号，结合自身的定位信息和站台交通要素标识标签信号，综合确定车辆的当前位置，实现精准定位和智能行车计划排班。

优选的，步骤S11，包括：

1、模型设定

(1)线路上运营的车辆都被认为是全程车，即公共交通车辆只从起点站发车，经过各站后到达终点站；

(2)任一时刻到达各个站台的人数之间是相互独立的；

(3)单位时间内到某一车站上、下车的人数是随机的，并服从平均分布或泊松分布；

(4)每位乘客上、下车的时间己记入公共交通车辆的营运时间(不再单独考虑各站乘客的上、下车所需时间)；

(5)不考虑公共交通车辆在运营过程中所遇到的红、绿灯，交通阻塞等意外情况。

2、基本数据

(1)车站标记：S_i i＝1,2,…,n

(2)站间距离(公里)：L_i i＝1,2,…,n，L₁＝0，从第i-1站到第i站站间距离；

(3)站间行驶速度(公里/分钟)：V_i i＝1,2,…,n，v₁＝0

(4)从第i-1站到第i站站间行驶的平均速度；

(5)统计时段间隔(分钟)：τ，总时段数:Q

(6)一个典型工作日各时段各站台上、下车乘客的数量统计:

U_iq——第i站第q时段上车人数，q＝1，2，…，Q，

D_iq——第i站第q时段下车人数：q＝1，2，…，Q；

(7)每辆公共交通车标准载客容量(人数):B，上限:

(8)乘客最长候车时间:——时段，——时段。

3、乘客上、下车模型

(1)站间行车时间(分钟)：，τ₁＝0，i＝2,…,n

第i-1站到第i站站间行车时间(包括在第i站的停车时间)；

(2)首站发车时间表：T＝(T₀,T₁…,T_k…,T_m)

其中:T0：第一辆车到达起点站S1的时间，

Tk：第k辆车驶离起点站S1的时间，k＝1,2…m

Tm：最后一辆车离开起点站S1的时间，

Tki：第k辆车离开第i站的时间，

全天第i站的有效侯车时间为：[T₀+τ_i,T_m+τ_i],i＝1,…,n,

公共交通车辆线路运营的工作时间为:[T₀,T_m+τ_n]，

全天共发行车辆总数为m。

(3)上、下车人数分布

假设乘客每一站每一时段上、下车人数服从等概率分布，

则：U_i(t)——为t时刻之前到第i站要上车总人数之和函数，

$U_i\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\frac{U_{i1}}{\mathrm{\τ}-{\mathrm{\τ}}_i}\×(t-{\mathrm{\τ}}_i)\\ U_{i1}+\frac{U_{i2}}{\mathrm{\τ}}\×(t-{\mathrm{\τ}}_i)\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ U_{i1}+U_{i2}+...+U_{i(Q-2)}+\frac{U_{i(Q-1)}}{\mathrm{\τ}}\×(t-(Q-2\left)\mathrm{\τ}\right)\\ U_{i1}+...+U_{i(Q-1)}+\frac{U_{iQ}}{\mathrm{\τ}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_j+{\mathrm{\τ}}_i}\×(t-(Q-1\left)\mathrm{\τ}\right)\end{array}\right.$

τ_i≤t≤τ

τ＜t≤2τ

(Q-2)τ＜t≤(Q-1)2τ

$(Q-1)\mathrm{\&tau;}<t\&le;Q_{\mathrm{\&tau;}}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_j+{\mathrm{\&tau;}}_i$

D_i(t)——为t时刻之前在第i站下车总人数之和函数，

$D_i\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\frac{D_{i1}}{\mathrm{\&tau;}-{\mathrm{\&tau;}}_i}\&times;(t-{\mathrm{\&tau;}}_i)\\ D_{i1}+\frac{D_{i2}}{\mathrm{\&tau;}}\&times;(t-\mathrm{\&tau;})\\ \begin{array}{c}.\\ .\\ .\end{array}\\ D_{i1}+D_{i2}+...+D_{i(Q-2)}+\frac{D_{i(Q-1)}}{\mathrm{\&tau;}}\&times;(t-(Q-2\left)\mathrm{\&tau;}\right)\\ D_{i1}+...+D_{i(Q-1)}+\frac{D_{iQ}}{\mathrm{\&tau;}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_j+{\mathrm{\&tau;}}_i}\&times;(t-(Q-1\left)\mathrm{\&tau;}\right)\end{array}\right.$

τ_i≤t≤τ

τ＜t≤2τ

(Q-2)τ＜t≤(Q-1)2τ

$(Q-1)\mathrm{\&tau;}<t\&le;Q_{\mathrm{\&tau;}}-\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&tau;}}_j+{\mathrm{\&tau;}}_i$

PU_i(T_k,t)——第K辆车离开第i站后，间隔t分钟在第i站要上车的人数，

PU_i(T_k,t)＝U_i(T_k+τ_i+t)-U_i(T_k+τ_i)，

PD_i(T_k,t)——第K辆车离开第i站后，间隔t分钟在第i站要下车的人数，

PD_i(T_k,t)＝D_i(T_k+τ_i+t)-D_i(T_k+τ_i)

B_i(T_k,t)——第K辆车发出后，间隔t分钟从始发站所发的第i+1辆车离开第i站时，车上所要载客的人数

$B_i(T_k,t)=\underset{j=1}{\overset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left({\mathrm{PU}}_j\right(T_k,t)-{\mathrm{PD}}_j(T_k,t\left)\right)$

4、公交运输企业利益模型

由于公交运输企业的利益主要表现在每辆参与营运的车辆上，所以，主要分析所发出的每趟车的效益，而每趟车的效益又具体表现在以下几方面：

第K趟车的载客总人数Nk——各站上车人数之和，

$N_k=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{PU}}_i(T_k,t),$

每辆车的客运能力:

$W=\underset{i=1}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}B\&times;L_{i+1}$

第K趟车的客运量Wk——离开各站后，车上乘客人数乘以到下一站之间的距离之和。

$W_k=\underset{i=1}{\overset{n-1}{\&Sigma;}}(T_k,t)\&times;L_{i+1}$

第K趟车的满载率α_k——第K趟车的客运量除以每辆车的客运能力，

${\mathrm{\&alpha;}}_k=\frac{W_k}{W},$

第K趟车离开第i站时的载客率α_ki——为离开第i时车上人数除以标准载客人数:

${\mathrm{\&alpha;}}_{ki}=\frac{B_k(T_k,t)}{B}$

第K趟车的车票收入λ_k(元)

(1)、按人头收费——载客总人数乘以票价η(元/人)

λ_k＝N_k×η

(2)、按里程收费——客运量乘以票价μ(元/人，里)

5、乘客的利益模型

乘客的利益主要体现在两方面：

候车时间：如果公交运输企业承诺：平峰时乘客的等待时间不超过高峰时乘客的等待时间不超过乘客的候车时间若在此范围之内，则乘客被认为是满意的。公交运输企业为了实现自已的承诺，在制定发车时间表时，是可以做到的。若公交车在行驶的过程中，因外界因素造成乘客的候车时间过长，则乘客不被认为对公交运输企业不满意。

乘客乘车的舒适度：当乘客所乘的车辆上的人数不超过标准载客人数时，乘客被认为是舒适的，其不舒适度为0。若第K趟车离开第i站到第i+1站之间运行时，车上的人数超过标准载客人数，则被认为是不舒适的，其不舒适度β_ki：为超载人数除以载客上限与标准载客量的差再乘以％。

则：

${\mathrm{\&beta;}}_{ki}=\left\{\begin{array}{cc}\frac{B_i\left(T_k,t\right)-B}{\stackrel{\&OverBar;}{B}-B}\&times;\%& B_i\left(T_k,t\right)-B>0\\ 0& B_i\left(T_k,t\right)-B\&le;0\end{array}\right.,i=1,2,...,n-1$

第K趟车的不舒适度为β_k：

${\mathrm{\&beta;}}_K=\frac{\underset{I=1}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_{KI}\&times;L_{I+1}}{L}\&times;\%,$

为站间的不舒适度乘以站间距离除以线路里程再乘以％。

整条线路的不舒适度β：为各趟车的不舒适度之平均值

$\mathrm{\&beta;}=\frac{\underset{k=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_k}{m}.$

6、线路上站点设置

公交线路上最优的站点设置有两种情况:

第一、公交线路上只设有起点站和终点站，公交车的发车只取决于起点站的人数是否达到标准载客人数。

第二、公交线路上虽然设置了多个站点，但是，公交车在起点站发车时，车上人数就已达到标准载客人数，随后各站的上、下车人数完全相等，终点站全部下车，此两种情况，公交公司都可以保证利用最小的配置获取最理想的收益。若车上人数出现超载，尽管当时收入增加，但乘客感觉拥挤，降低了乘客乘坐公交车的信心，对公交公司的长期利益陨害比较大，不认为是公交公司最理想的收益。事实上，上述两种理想的站点设置，在城市运营的公交线路上几乎不可能实现。这样对线路上站点的设置就要进行合理性评估。

一般情况下，城市里运营的公交线路上都设置有许多站点，这些站点大致可分为三类第一类上车人数绝对大于下车人数的站点第二类上车人数和下车人数基本接近的站点；第三类，上车人数绝对小于下车人数的站点。各类站点之间应相互紧邻，且第一类站点应集中在起点站附近，第三类站点应集中在终点站附近，第二类站点应分散在中间各站。

第i站的净上、下车人数为UD_i：

${\mathrm{UD}}_i=\left\{\begin{array}{cc}{U}_i=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(U_{iq}-D_{iq}\right)& \underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(U_{iq}-D_{iq}\right)>0\\ D_i=\underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(D_{iq}-U_{iq}\right)& \underset{q=1}{\overset{Q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(U_{iq}-D_{iq}\right)<0\end{array}\right.$

起点站的合理性——起点站的上车人数除以各站净上车人数之和再乘以％，

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\&gamma;}}_1=\frac{\underset{q=1}{\overset{Q}{\&Sigma;}}{U}_{1q}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{U}_i}& U_i\&GreaterEqual;0\end{array}$

终点站的合理性——终点站的下车人数除以各站净下车人数之和再乘以％，

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\&gamma;}}_n=\frac{\underset{q=1}{\overset{Q}{\&Sigma;}}{D}_{nq}}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{D}_i}& D_i\&GreaterEqual;0\end{array}$

其它各站的合理性:

${\mathrm{\&gamma;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}(1-\frac{U_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{U}_i})\&times;\frac{(n+1)-i}{n}& U_i>0\\ 1& U_i=0\\ (1-\frac{D_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{D}_i})\&times;\frac{i}{n}& D_i>0\end{array}\right.,i=2,3,...,n-1$

整条线路站点设置的合理性一为各站点设置的合理性这平均值

${\mathrm{\&gamma;}}_n=\frac{I}{n}\&times;\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&gamma;}}_i.$

公共交通线路运营过程的动态行为，公共交通车辆在首站按发车时刻表发车，自始发站乘客上车，经区间运行，中途各站乘客上下车，直至终点站乘客全部下车，公共交通车辆将乘客运送到各自的目的地。在各车站，乘客不断地随机到达，等待上车；当公共交通车辆到站时，乘客上下车。根据客流量的时间分布，在不同时段可采用不同的发车间隔，由此可使客流量较大的时段其车流密度也较大。如此公共交通车辆按设定方案发车运行，乘客在不同时段以不同的客流密度随机到站乘车，便形成了实时的动态的公共交通车辆运营的全过程。采用遗传算法来解决行车计划排班的关键问题，具体如下：

公共交通行车计划排班的目的是确定最优或近似最优的运营车辆的发车时间表，公交运输企业的车队按照该时间表发车能够达到最高的运营效率和服务水平，为了便于验证比较，选广州市公交555线路运营车队作为排班对象，不失一般性，只考虑下行线路，即要优化555线路车始发站的发车时刻表。设首班车发车时刻为早上6点整，末班车发车时刻为11点整，所有运营车都在整分钟时刻发车，一天之内的总班次为M，总时间为17小时，即1020分钟。

用表示第辆运营车发车时刻距首发时刻的时间，以分钟为单位，则决策变量可表示：X＝[x1，x2，…，xn]T，根据其物理意义可知，优化问题的约束条件如下：

满足上述约束条件的X的集合记为R。通过寻优找到了最优或近似最优解X，可以得到公交车队的发车时刻表。

遗传算法应用于行车计划排班具有很好的效果，能够在计划排班优化问题的巨大搜索空间中可靠地找到近似最优解。在具体运算过程中，对客流出行时间分布的设置具有很大的假定性，同时，认为公交车辆匀速行驶也不符合实际情况。但是，从遗传算法的演算过程中可以看出，算法的收敛性并不依赖于乘客的分布形式或者道路的通行状况。因此在实际应用过程中，只要客流出行分布和道路情况能够准确地提供，通过遗传算法的实现，就能够得出结果。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，其特征在于：包括智能行车计划排班系统、智能公交一体化终端、安装在公交站台的用于对公交站台进行唯一标识的站台交通要素标识标签以及安装在公交车辆上的用于对公交车辆进行唯一标识的交通要素标识标签，智能公交一体化终端分别与车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签采用无线方式连接，智能公交一体化终端与智能行车计划排班系统采用无线方式连接；所述智能行车计划排班系统由云端控制主机、公交基础信息数据库、公交车辆动态信息数据库、行车计划排班信息数据库、客流信息数据库以及公交到站预测信息数据库组成；所述车辆交通要素标识标签和站台交通要素标识标签均采用低功耗蓝牙标签，所述低功耗蓝牙标签包括低功耗蓝牙通信模块、锂电池、防拆电路、按键模块以及天线，所述低功耗蓝牙通信模块分别与锂电池、防拆电路、按键模块、天线以及智能公交一体化终端。

2.根据权利要求1所述的云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，其特征在于：所述智能行车计划排班系统用于与智能公交一体化终端进行数据交互后获得车辆的实时位置数据、行车排班计划数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据，进而根据该实时位置数获取对应的调度服务推送信息并推送到智能公交一体化终端。

3.根据权利要求1所述的云平台环境下公共交通智能行车计划排班系统，其特征在于：所述智能公交一体化终端用于采集用户周围的站台交通要素标识标签信号和车辆交通要素标识标签信号，并与智能行车计划排班系统进行数据交互后将车辆的实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据反馈到智能行车计划排班系统，进而接收智能行车计划排班系统根据该实时位置数据、行车排班计划数据和公交站台客流数据返回的调度服务推送信息。

4.一种云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，其特征在于：步骤如下：

S1、实现行车计划参数的管理，包括线路运营参数、车辆运营参数以及司机人员管理参数的设定；这些参数用于指导生成行车计划表，同时也作为行车计划表是否满足实际运营需求的评定标准；

S2、根据线路运营时间参数、线路客流分布规律参数、线路运营车辆资源条件生成线路行车计划；线路行车计划按照车辆资源，将车位编号，生成线路车位行车计划线路车位行车计划包括各车位运营的时间、任务计划；

S3、每天将车辆分配给线路，车辆排班表中规定了在该线路行驶的各班次公共汽车到达和开出各站的时间，行车间隔及换班或用餐时间；车辆排班管理功能将生成线路车辆排班表；

S4、指定线路车辆每天执行的运营计划，即运营车位，将实际车辆对应线路行车计划的车位上，同时线路车位计划包括车辆发车顺序以及车辆的营运时间、任务运营计划要求；

S5、安排线路司机人员计划，即将司机人员对应线路车辆资源，执行车辆对应车位的计划；

S6、对指定线路指定日期的人员排班进行计划，计划指定日期内，指定线路的车辆的早班司机和晚班司机；人员排班表不能修改线路的车辆安排，只能指定线路的车辆的早班司机和晚班司机；

S7、即时行车计划管理主要根据线路运营车辆情况实现线路即时行车计划表；主要当线路运营过程中发生车辆退出、车辆加入以及车辆短线快车时，能够自动生成即时行车计划表，并自动提示调度按照即时行车计划表执行调度任务，更好的实现线路自动优化调度调整；

S8、停场计划主要实现车辆出车、收车计划，包括出车地点、时间以及收车地点、时间；根据车辆的运营状况，制定车辆保养计划。

5.根据权利要求4所述的云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，其特征在于：所述步骤S6与S7之间还包括：智能公交一体化终端将接收的数据中心的计划排班信息实时地反馈到智能行车计划排班系统，智能行车计划排班系统接收数据中心的计划排班信息后推送到智能公交一体化终端进行实时显示与跟踪。

6.根据权利要求4所述的云平台环境下公共交通智能行车计划排班方法，其特征在于：所述公交出行服务信息数据包括天气信息、路况信息、交通事故信息以及通知信息。