CN106652530B - 一种调度时刻表生成方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能交通领域,尤其涉及一种调度时刻表生成方法及装置,该方法为,确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表,这样,考虑了乘客舒适度和乘客换乘等待时间两方面的乘客利益,实现了对乘客舒适度的量化,并建立了双层规划模型,在保证了乘客利益的前提下,提高了公交调度的资源优化,降低了运行成本。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通领域,尤其涉及一种调度时刻表生成方法及装置。
背景技术
公交时刻表编制是公交日常营运的核心任务之一,对于公交车辆的调度管理非常重要,目前,我国公交车的调度管理形式主要以单线调度为主,实行定时、定线、定站的调度方式。例如,典型的营运组织形式为,总公司主要负责协同各分公司之间的关系,分公司主要负责审批各线路(车队)制定的营运计划,线路调度的具体实施则以线路为营运组织调度实体,以线路为单位编制营运计划,在首末站均设调度员,实行两头调度。
现有技术中,在目前的调度管理形式中,公交时刻表也以线路为核心进行编制,各条线路的营运计划相互独立。
但是,现有技术下的这种公交时刻表的编制方法,营运调度管理是以线路调度为重点,人员车辆按照所在的路线固定配属,配车以路线的最大客流量确定,调度员在线路首、末站实行两头调度,造成管理人员、驾驶员、车辆偏多,造成运力浪费。并且,线路之间协同性差,导致运营效率低,运作成本高,乘客的换乘等待时间长。
发明内容
本发明实施例提供一种调度时刻表生成方法及装置,以提高公交调度的资源优化,降低运行成本,提升用户的利益。
本发明实施例提供的具体技术方案如下:
一种调度时刻表生成方法,包括:
确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;
根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;
根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表。
较佳的,建立乘客舒适度模型,具体包括:
根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi,计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki;
根据所述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在所述公交线路的乘客不舒适度βk;
根据所述βk、公交线路的发车次数m,计算所述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β;
根据所述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,建立乘客换乘等待时间模型,具体包括:
根据目标区域中公交线路的数目、目标区域中换乘站点的数目、各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数。
根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,计算符合所述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,进一步包括:
根据预设的控制参数,确定所述最优解符合所述控制参数。
一种调度时刻表生成装置,包括:
第一确定单元,用于确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;
建立单元,用于根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;
计算单元,用于根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表。
较佳的,建立乘客舒适度模型时,建立单元具体用于:
根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi,计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki;
根据所述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在所述公交线路的乘客不舒适度βk;
根据所述βk、公交线路的发车次数m,计算所述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β;
根据所述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,建立乘客换乘等待时间模型时,建立单元具体用于:
根据目标区域中公交线路的数目、目标区域中换乘站点的数目、各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数。
根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,计算符合所述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,进一步包括:
第二确定单元,用于根据预设的控制参数,确定所述最优解符合所述控制参数。
本发明实施例中,确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表,这样,本发明实施例中,考虑了乘客舒适度和乘客换乘等待时间两方面的乘客利益,并建立了双层规划模型,实现了对乘客舒适度的量化,在保证了乘客利益的前提下,提高了公交调度的资源优化,降低了运行成本,具有较强的实用性。
附图说明
图1为本发明实施例中,调度时刻表生成方法流程图;
图2为本发明实施例中,调度时刻表生成方法的思想描述示意图;
图3为本发明实施例中,调度时刻表生成装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,并不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了提高公交调度的资源优化,降低运行成本,提升用户的利益,本发明实施例中,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型,并根据预设的禁忌搜索,计算符合该双层规划模型的最优解,生成调度时刻表。
下面通过具体实施例对本发明方案进行详细描述,当然,本发明并不限于以下实施例。
参阅图1所示,本发明实施例中,调度时刻表生成方法的具体流程如下:
步骤100:确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息。
实际中,乘客使用公交车来出行时,经常面临换乘的问题,如果需要换乘的不同公交线路的两辆公交车不能在同时到达同一个换乘站点,乘客有时需要等待较长时间,影响了乘客利益,并且,如果公交车中的载客量超过标准值,车厢内拥挤度增加,乘客舒适度下降,也影响了乘客利益,本发明实施例中,综合考虑上述乘客换乘等待时间和乘客舒适度这两点的乘客利益,生成公交车的调度时刻表。
本发明实施例中,实现目标区域中的协同调度,一开始需要确定目标区域和生成调度时刻表的时间段,可以根据实际需要来进行设定。
其中,公交线路的信息至少包括公交线路的线路长度、目标区域中公交线路的数目等;各个公交线路中站点的信息至少包括站间距离、公交线路中站点的数目、换乘站点的数目等;公交车的运营信息至少包括载客量的最大值、载客量的标准值、最大运营成本、最小收入、最小发车时间间隔、最大发车时间间隔、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间等;具体包括的信息并不进行限制,可以根据实际需要来进行设置,其中有些信息可以是根据实际经验统计出的规律得知的。
例如,需要生成北京某区域的7:00-9:00的公交车的调度时刻表,则输入时间段7:00-9:00,并获取该区域、该时间段中的公交线路的信息、站点的信息、公交车的运营信息。
步骤110:根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型。
其中,乘客舒适度模型描述乘客在公交车上的拥挤程度,乘客换乘等待时间描述乘客在换乘站点的等待时间。
执行步骤110时,可以分为以下两个部分:
第一部分:建立乘客舒适度模型,具体包括:
首先,根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi(Tk,t),计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki。
本发明实施例中,当乘客所乘的公交车上的人数不超过载客量的标准值时,乘客被认为是舒适的,其不舒适度为0,若超过载客量的标准值,则乘客被认为是不舒适的。
例如,βki的计算方式为:
其中,n为公交线路中站点的数目。即βki为当前的载客量与载客量的标准值的差值、和载客量的最大值与载客量的标准值的差值的比值,描述每一趟公交车在不同站间的乘客不舒适度,当然,βki也可以有其它的计算方式,只有可以达到本发明实施例的目的,本发明实施例中并不进行限制。
然后,根据上述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在上述公交线路的乘客不舒适度βk。
例如,βk的计算方式为:
也就是说,βk为每一趟公交车在一条公交线路中所有站点之间的不舒适度的平均值,当然,βk也可以有其它的计算方式,本发明实施例中并不进行限制,例如,βk可以直接为每一趟公交车在一条公交线路中各个站点之间的不舒适度之和。
然后,根据上述βk、上述公交线路的发车次数m,计算上述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β。
例如,β的计算方式为:
也就是说,β为一条公交线路中所有公交车在所有站点之间的不舒适度的和的平均值,当然,β也可以有其它的计算方式,本发明实施例中并不进行限制,例如,β可以直接为一条公交线路中所有公交车在所有站点之间的不舒适度之和。
最后,根据上述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的最大运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立上述目标函数的约束条件。
本发明实施例中,在保证公交公司利益的基础上,尽可能地使乘客舒适度达到最大化,是上层模型的目标。因此,设定的约束条件中包括公交公司的利益,在公交公司利益的约束下,使得乘客乘车舒适度最大化,即乘客不舒适度最小。
例如,目标函数为:
约束条件为:
其中,λk为第k趟公交车的车票收入、λmin为预设的第k趟公交车的最小收入、ck为第k趟公交车的运营成本、cmax为预设的第k趟公交车的最大运营成本、Lmin为预设的第i站到第i+1站之间的最小站间距离。
第二部分:建立乘客换乘等待时间模型,具体包括:
首先,根据目标区域中公交线路的数目S、目标区域中换乘站点的数目各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数。
实际中,公交公司在编制调度时刻表时,都会考虑乘客的等待时间,例如,保证平峰时乘客的等待时间不超过t1,高峰时乘客的等待时间不超过t2,本发明实施例中,为了减少乘客换乘等待时间,乘客换乘的公交车与搭乘的公交车须同时到达换乘站点,满足乘客换乘等待时间最小化,因此,换乘站点同步公交车数目最大化,是下层模型的目标。
然后,根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立上述目标函数的约束条件。
例如,目标函数为:
约束条件为:
其中,S为目标区域中公交线路的数目;
为目标区域中换乘站点的数目;
mr为公交线路r的发车次数;
mq为公交线路q的发车次数;
Zpr为公交线路r第p次发车的时间、Zjq为公交线路q第j次发车的时间;
Tri为公交线路r的起点至换乘站点i的行驶时间、Tqi为公交线路q的起点至换乘站点i的行驶时间;
为公交线路r上相邻公交车的最大发车时间间隔;
为公交线路r上相邻公交车的最小发车时间间隔;
T为预设的时间段;
Xprjqi为0-1变量,表示换乘站点是否同时有公交车到达的一个二维变量,当公交线路r第p次发车的公交车与公交线路q第j次发车的公交车在换乘站点i相遇时,这个变量为1,否则为0,其极大值表示目标区域内各条公交线路的发车可以从整体上保证所有乘客的换乘时间总和最短。
步骤120:根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表。
其中,由于本发明实施例中,建立的为包括上下两层模型的双层规划模型,这样,在使用禁忌搜索算法进行计算时,实际为一种嵌套式禁忌搜索算法(Nesting TabooSearch,NTS)。
执行步骤120时,具体包括:
1)生成可行解xNow,令禁忌表Y=Φ,
其中,一开始生成的可行解,可以根据现有技术中的算法进行生成,本发明实施例中并不进行限定,这里就不详细进行介绍了。
2)如果当J(f(x))满足设定的终止条件,或迭代次数G满足设定的终止条件时,算法终止,输出并生成调度时刻表,否则,转入下一步。
其中,f(x)为上述建立的目标函数,J(f(x))为设定的函数,可以根据实际需求进行设定,表示控制算法终止的条件,例如,想要以计算目标函数中出现的最优解的次数作为控制算法终止的条件,则可以将J(f(x))设置为统计最优解次数的函数。
3)对xNow实行邻域操作,获得满足禁忌要求的候选集合。
4)计算所有候选集合中可行解的目标函数的值,获得当前的最优解xBest。
5)将当前的可行解更改为上述获得的当前的最优解,即令xNow=xBest。
6)当确定评价函数时,则否则,不变。
7)更新禁忌表、J(f(x))、G,并返回到步骤2)。
进一步地,计算符合上述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,还可以包括:
根据预设的控制参数,确定上述最优解符合上述控制参数。
其中,这里的控制参数,例如可以为人员的需求值等,可以根据实际需要,将需要考虑的、但在上述双层规划模型中没有体现的因素,作为控制参数,再对计算出的最优解进行评估,得到最终的结果。
值得说明的是,本发明实施例中,公交车的调度时刻表的编制需要依据客流规律,为确保生成的调度时刻表的实施效果,有必要对公交客流规律进行合理的描述,对其进行量化分析。由于公交系统是一个复杂系统,实际中可获得的各种信息波动性很大,获取精确的针对公交客流规律的数量化关系具有很大的难度,因此在上述步骤110中建立双层规划模型建立时作出如下假设:
(1)不考虑实时道路交通条件对单程行驶时间的影响,各公交线路从起点到各站点的行驶时间已知;
(2)各公交线路的公交车全部采取“全程全站”的运行方式;
(3)各公交线路的公交车均严格按照调度时刻表运行,按时刻表准时进站和出站,不存在中途掉头和超车现象;
(4)在站点乘客车停即下,车到即上,只要在换乘站点换乘的公交车同时到站,乘客在不同公交线路之间即实现零时间换乘;
(5)必须在公交车进站停泊后,乘客才能上下车;
(6)以分钟作为最小的时间单位。
下面对上述实施例进行一个简单的描述,具体参阅图2所示,本发明实施例中,调度时刻表生成方法的思想简单描述流程具体如下:
首先,考虑乘客舒适度和乘客换乘等待时间两方面的乘客利益,并对乘客舒适度进行量化。
然后,基于上述两方面的乘客利益,建立双层规划模型。
其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型。
最后,使用预设的禁忌搜索算法,计算符合上述双层规划模型的最优解,并生成调度时刻表。
基于上述实施例,参阅图3所示,本发明实施例中,调度时刻表生成装置,具体包括:
第一确定单元30,用于确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;
建立单元31,用于根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;
计算单元32,用于根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表。
较佳的,建立乘客舒适度模型时,建立单元31具体用于:
根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi,计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki;
根据所述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在所述公交线路的乘客不舒适度βk;
根据所述βk、公交线路的发车次数m,计算所述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β;
根据所述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,建立乘客换乘等待时间模型时,建立单元31具体用于:
根据目标区域中公交线路的数目、目标区域中换乘站点的数目、各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数。
根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立所述目标函数的约束条件。
较佳的,计算符合所述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,进一步包括:
第二确定单元33,用于根据预设的控制参数,确定所述最优解符合所述控制参数。
综上所述,本发明实施例中,确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表,这样,本发明实施例中,考虑了乘客舒适度和乘客换乘等待时间两方面的乘客利益,并建立了双层规划模型,实现了对乘客舒适度的量化,在保证了乘客利益的前提下,提高了公交调度的资源优化,降低了运行成本,具有较强的实用性。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样,倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (6)
1.一种调度时刻表生成方法,其特征在于,包括:
确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;
根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;
根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表;
其中,建立乘客舒适度模型,具体包括:
根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi,计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki;
根据所述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在所述公交线路的乘客不舒适度βk;
根据所述βk、公交线路的发车次数m,计算所述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β;
根据所述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立所述目标函数的约束条件。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,建立乘客换乘等待时间模型,具体包括:
根据目标区域中公交线路的数目、目标区域中换乘站点的数目、各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数;
根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立所述目标函数的约束条件。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,计算符合所述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,进一步包括:
根据预设的控制参数,确定所述最优解符合所述控制参数。
4.一种调度时刻表生成装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于确定预设的目标区域、预设的时间段中的公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、公交车的运营信息;
建立单元,用于根据所述公交线路的信息、各个公交线路中站点的信息、预设的公交车的运营信息,建立双层规划模型,其中,上层模型为乘客舒适度模型,下层模型为乘客换乘等待时间模型;
计算单元,用于根据预设的禁忌搜索算法,计算符合所述双层规划模型的最优解,并基于所述最优解,生成调度时刻表;
其中,建立乘客舒适度模型时,建立单元具体用于:
根据预设的载客量的最大值载客量的标准值B、第k趟公交车在第i站到第i+1站之间载客量Bi,计算第k趟公交车在第i站到第i+1站之间的乘客不舒适度βki;
根据所述βki、第i站到第i+1站之间的站间距离Li、公交线路的线路长度L、公交线路中站点的数目n,计算第k趟公交车在所述公交线路的乘客不舒适度βk;
根据所述βk、公交线路的发车次数m,计算所述公交线路中各趟公交车的总的乘客不舒适度β;
根据所述β,建立目标函数Minβ,并根据预设的第k趟公交车的运营成本、第k趟公交车的最小收入、第i站到第i+1站之间的最小站间距离Lmin,建立所述目标函数的约束条件。
5.如权利要求4所述的装置,其特征在于,建立乘客换乘等待时间模型时,建立单元具体用于:
根据目标区域中公交线路的数目、目标区域中换乘站点的数目、各个公交线路的发车次数、各个公交线路的起点至换乘站点的行驶时间,建立目标函数;
根据最小发车时间间隔、最大发车时间间隔,建立所述目标函数的约束条件。
6.如权利要求4或5所述的装置,其特征在于,计算符合所述双层规划模型的最优解之后,生成调度时刻表之前,进一步包括:
第二确定单元,用于根据预设的控制参数,确定所述最优解符合所述控制参数。
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CN110135755B (zh) * | 2019-05-23 | 2023-06-20 | 南京林业大学 | 一种综合优化片区城乡公交时刻表编制与车辆调度的方法 |
CN111127936B (zh) * | 2019-12-25 | 2021-04-20 | 大连理工大学 | 一种共享巴士的动态车辆调度和线路规划方法 |
JP7355698B2 (ja) * | 2020-04-02 | 2023-10-03 | トヨタ自動車株式会社 | 運行管理装置、運行管理方法、および、交通システム |
CN111882909B (zh) * | 2020-08-03 | 2022-05-24 | 上海理工大学 | 基于双层规划的应急救援调度与动态路径集成方法 |
CN111861279B (zh) * | 2020-08-04 | 2024-05-03 | 北京交通大学 | 一种考虑换乘的多目标高速收费站班车调度方法 |
CN114141044B (zh) * | 2021-11-22 | 2023-02-21 | 东南大学 | 考虑乘客选择行为的公交时刻表协调优化方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1253572A1 (de) * | 2001-04-24 | 2002-10-30 | Häni- Prolectron AG | Verfahren zur priorisierten Verarbeitung von Informationen |
CN102737129A (zh) * | 2012-06-20 | 2012-10-17 | 东南大学 | 一种公交车辆区域行车时刻表编制的方法 |
CN104504638A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-08 | 南京信息工程大学 | 一种公交车发车时刻表制定方法 |
-
2016
- 2016-11-02 CN CN201610952403.5A patent/CN106652530B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1253572A1 (de) * | 2001-04-24 | 2002-10-30 | Häni- Prolectron AG | Verfahren zur priorisierten Verarbeitung von Informationen |
CN102737129A (zh) * | 2012-06-20 | 2012-10-17 | 东南大学 | 一种公交车辆区域行车时刻表编制的方法 |
CN104504638A (zh) * | 2014-12-18 | 2015-04-08 | 南京信息工程大学 | 一种公交车发车时刻表制定方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法;晏烽;《兰州交通大学学报》;20081231;第27卷(第6期);第75页左栏第1段-第77页第4段 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106652530A (zh) | 2017-05-10 |
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