CN111160686B - 一种行车计划生成模型的设计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种行车计划生成模型的设计方法及装置，包括如下步骤：步骤1，获取历史客流规律，步骤2，生成发车时刻表，步骤3，生成行车计划；通过实际客流预测，结合历史客流规律大数据，以最小化公交公司成本和乘客等车成本为目标，能确定出最优发车间隔，再结合路准预测可生成时刻表，且可通过调整目标权重系数控制班次数量，提高了时刻表的实用性。最后利用排班算法（0‑1规划求解模型）可快速给出合理路牌，可通过增加约束条件控制司机工时，确保合理休息时长，极大的提高了路牌的可行性。

Description

一种行车计划生成模型的设计方法及装置

技术领域

本发明涉及智能交通研究领域，尤其是公交智能排班领域，具体涉及一种行车计划生成模型的设计方法及装置。

背景技术

伴随我国社会迅速发展，人民生活水平日益提高，城区规模也不断扩大，公共交通也随之大力发展，城市交通工具有多种形式，其中常规公交是各大城市公共交通系统最常见的交通工具，一方面，目前大多数城市公交发车时刻表的生成都是依据人工经验，手动形成发车时刻表，导致公众出行等车时间长，“串车”和“大间隔”现象明显，高峰时段公交拥堵严重，平峰时段公交空载现象普遍存在；因此生成贴合客流规律的发车时刻表尤为重要；另一方面，公交公司对行车时刻表进行人为制定配人、配车计划，经常导致部分司机超负荷工作、部分司机相对空闲，无法顾及司机吃饭、休息时间，因此科学合理的行车计划的生成更为重要。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本公开实施例提供了一种行车计划生成模型的设计方法及装置，以最小化路牌数量为目标，增加实际应用中必须考虑的合理条件约束，利用0-1规划求解模型，智能得到最优排班结果，实际应用中为了保证模型的普适性，可通过参数调整达到最理想的效果。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种行车计划生成模型的设计方法，所述方法包括：

步骤1，获取历史客流规律

步骤2，生成发车时刻表

步骤3，生成行车计划

需要说明的是，在本领域技术术语中，每辆公交车每天要执行的上下行班次时刻表为路牌，生成行车计划即是确定每个路牌，路牌数对应需要的公交车数量。

根据步骤2生成的发车时刻表，对其进行配车，设计行车计划生成模型，通过最小化路牌数来得到最优路牌，即最优路牌目标函数：

其中，N表示所有班次数；

若需要生成一个完整的路牌还需要保证班次链是按照时间顺序有序排列的，且有首末班，所以还需要加上首末班约束，即

其中，

M_i表示i班次的前驱班次，N_i表示i班次的后继班次；

通过最优路牌目标函数及其条件，对发车时刻表进行求解，得到最优路牌，即生成行车计划。

在本公开实施例中，以最小化路牌数量为目标，通过

条件的限制，保证班次链是按照时间顺序有序排列的，且有首末班，利用0-1规划求解模型，智能得到最优排班结果。最优路牌目标函数可以确定出某个班次链的首班和末班，即确定了路牌。本模型使用中，如果人车是绑定的，即确定车辆后人员也相应固定；

在一个可能的实现方式中，步骤1和步骤2具体内容如下：

步骤1，获取历史客流规律，具体为：根据历史客流规律的客流量分布情况，把全天运营时间划分成I个时间段，使每个时间段的客流量的波动或方差最小；比如根据客流量大小把公交全天运营时间分为低、平、高、平、高、平、低七个时间段，当然这里也可以根据具体的线路客流情况划分不同的时间段。

步骤2，生成发车时刻表，具体为：根据步骤1划分成的I个时间段，寻找每个时间段的最佳发车间隔Δt_i，以同时最小化公司运营成本和乘客等车时间为目标，进而得到最优时刻表；

即构建最优发车间隔目标函数为：

其中，I是全天运营时间的分段数，α是公司运营成本权重系数，α取值范围[0,1]，即当α＝0时表示仅关心乘客利益；当α＝1时表示仅关注公司运营成本。P(Δt_i)是公司运营成本，P(Δt_i)计算方法为运营成本(包括油费、保养、维修等的综合成本)减去乘客乘车应付票款，p是单公里综合运营成本，L是线路里程，T_i是第i时间分段的时长，Δt_i是第i个时间分段的发车间隔，H_i是第i时间分段的客流量，C是票价；Q(Δt_i)是乘客等车成本，计算方法为乘客每分钟等车成本乘以平均等车时间，q是乘客每分钟等车成本。

根据最优发车间隔目标函数，可得出每个时间段的最佳发车间隔Δt_i，进而得到最佳的发车时刻表。

在本公开实施例中，本模型是以某一条线路为研究对象，以历史客流大数据的规律为基础，设计公交公司总成本和乘客等车成本最小化的多目标模型，可生成精确的发车时刻表，达到为公交公司降本增效的目的，同时提升公众出行的满意度；

在一个可能的实现方式中，在实际执行时，所述生成发车时刻表，需要充分考虑车辆的实载率，所述实载率为车内人数与车辆额定核载人数F的比值，即为

考虑到乘客的乘坐体验，实载率最大不能超过一定数值l_max，平均实载率也不能超过某一数值l_m，同时考虑到运营成本，平均实载率也不能太低，需要大于某一数值l_min；即：

(1)平均实载率约束条件：

(2)瞬时实载率约束条件：

其中，N^L是线路站点数，

是OD平均站数，F是车辆额定核载人数；l_m和l_max为常数，可以根据城市公交具体情况取不同的数值，OD为乘客在某站上车，又在某站下车。

在本公开实施例中，(1)是时段内平均实载率约束条件，控制时段内车内平均人数在合理范围，(2)是时段内车内最高实载率约束，控制时段内车内瞬时人数在一定范围，保证乘客都能上车。

在一个可能的实现方式中，所述生成发车时刻表，满足条件(3)的约束；为了确保所有车辆能正常周转，上下行班次数数量差需要保持在很小的范围内，为了保证车辆能有效周转，节约空驶成本，需要对上下行班次数差值进行约束，即需要满足条件(3)，右上角标1，2分别对应上行和下行，需要说明的是上下行的分段节点并不相同，即T_i ¹和T_i ²并不相同，

(3)上下行班次数差值约束条件：

在一个可能的实现方式中，所述生成发车时刻表，满足条件(4)的约束；条件(4)是确保发车间隔在合理范围内变动，目前手动排班很难避免大间隔和串车问题，即发车间隔过大或者过小，而本算法可以通过给出发车间隔的合理范围，完全避免大间隔和串车问题的出现；

(4)发车间隔约束：Δt_i∈[Δt_min,Δt_max]

在一个可能的实现方式中，所述生成发车时刻表，满足条件(5)的约束；条件(5)是控制相邻时段的发车间隔在合理范围，避免大间隔发车情形。(发车间隔虽然保持在合理范围，但相邻班次的发车间隔有时候跨度也会较大，所以通过控制相邻时段的发车间隔，可以避免大间隔现象；

(5)间隔差约束：Δt_i∈[Δt_i-1-min(Δt_i-1,Δt_i),Δt_i-1+min(Δt_i-1,Δt_i)]

在一个可能的实现方式中，所述生成发车时刻表，满足条件(6)的约束；条件(6)是限制总班次数在一定范围，保证目标函数在有效班次内取值；

(6)总班次数约束：

优选的，所述步骤3的行车计划生成模型仅能得到路牌数最小的路牌，而实际路牌需要综合考虑司机休息时长、用餐时间、全天工作时长。因此，增加以下约束条件：

在一个可能的实现方式中，所述步骤3的行车计划生成模型，需要满足条件①的约束，条件①是限制路牌的班次数量，通过变量m来保证每个路牌的班次数最少，m表示每个路牌的最大班次数。

①控制各路牌班次数量：

在一个可能的实现方式中，所述步骤3的行车计划生成模型，需要满足条件②的约束，条件②是避免用餐时段内休息间隔较小的班次构成一条班次链，

②保证有用餐时间：

其中

是班次j_i的起始时间，t_s和t_e表示用餐时段的开始时间和结束时间，

是班次j_i和j_i+1的休息间隔，Δt_d是用餐时段的最小用餐时间。

在一个可能的实现方式中，所述步骤3的行车计划生成模型，需要满足条件③的约束，避免某些路牌设置多次用餐，保证只吃一次饭：

③避免设置多次用餐：

在一个可能的实现方式中，所述步骤3的行车计划生成模型，需要满足条件④和⑤的约束，为了限制在用餐时段上班的司机不安排吃饭时间。

④在用餐时段上班不留用餐时间：

⑤在用餐时段下班不留用餐时间：

在一个可能的实现方式中，所述步骤3的行车计划生成模型，需要满足条件⑥和⑦的约束，为了限制首末站休息时长,Δt_p和Δt_q分别是首站最小休息时长和末站最大休息时长。

⑥首站休息时长约束：a_ij＝0,P_i是首站,Δt_ij≥Δt_p

⑦末站休息时长约束：a_ij＝0,Q_i是末站,Δt_ij≤Δt_q。

在一个可能的实现方式中，步骤3中生成行车计划的过程中，经过条件限定后，会出现某些路牌的班次数量较少，即某些路牌的工时结构不合理的情况，为了保证能更好的找到合理的解，对发车时刻表中的每个时刻，增加灰色时刻来扩充解空间，所述灰色时刻为每个发车时刻前后Z分钟内的时刻，Z∈[1,7](比如当Z为2时，对发车时刻为06：00的班次增加的灰色时刻有05：58、05：59、06：01、06：02)，每个发车时刻和其灰色时刻形成集合S*，在步骤3中所述生成行车计划时，每个集合S*中的时刻取且只取一个。

第二方面，提供了一种行车计划生成模型的设计装置，包括获取单元、发车时刻表生成单元、行车计划生成单元，上述单元依次电连接；

所述获取单元，用于执行上述任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤1的步骤；

所述发车时刻表生成单元，用于执行上述任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤2的步骤；

所述行车计划生成单元，用于执行上述任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤3的步骤。

与现有技术相比，上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：通过以最小化路牌数量为目标，增加实际应用中必须考虑的合理条件约束：司机工时合理、保证吃饭时间等，利用0-1规划求解模型，得到最优排班结果，且为了保证模型的普适性，实际应用中可通过参数调整达到最理想的效果。

具体实施方式

为了阐明本发明的技术方案和工作原理，下面将对本公开实施方式做进一步的详细描述。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。

第一方面：本公开实施例提供了一种行车计划生成模型的设计方法：主要包括以下步骤：

步骤1，获取历史客流规律

根据历史客流规律的客流量分布情况，把全天运营时间划分成I个时间段，使每个时间段的客流量的波动或方差最小；比如根据客流量大小把公交全天运营时间分为低、平、高、平、高、平、低七个时间段，当然这里也可以根据具体的线路客流情况划分不同的时间段。

步骤2，生成发车时刻表

本模型是以某一条线路为研究对象，

根据步骤1划分成的I个时间段，寻找每个时间段的最佳发车间隔Δt_i，以同时最小化公司运营成本和乘客等车时间为目标，进而得到最优时刻表；

即构建目标函数为：

其中，I是全天运营时间的分段数，α是公司运营成本权重系数，取值范围[0,1]，即当α＝0时表示仅关心乘客利益；当α＝1时表示仅关注公司运营成本。P(Δt_i)是公司运营成本，P(Δt_i)计算方法为运营成本(包括油费、保养、维修等的综合成本)减去乘客乘车应付票款，p是单公里综合运营成本，L是线路里程，T_i是第i时间分段的时长，Δt_i是第i个时间分段的发车间隔，H_i是第i时间分段的客流量，C是票价；Q(Δt_i)是乘客等车成本，计算方法为乘客每分钟等车成本乘以平均等车时间，q是乘客每分钟等车成本。

优选的，在实际执行时，所述发车时刻表的生成过程中，需要充分考虑车辆的实载率，所述实载率为车内人数与车辆额定核载人数F的比值，即为

考虑到乘客的乘坐体验，实载率最大不能超过一定数值l_max，平均实载率也不能超过某一数值l_m，同时考虑到运营成本，平均实载率也不能太低，需要大于某一数值l_min；即：

(1)

(平均实载率约束条件)

(2)

(瞬时实载率约束条件)

其中，N^L是线路站点数，

是od平均站数，F是车辆额定核载人数；(1)是时段内平均实载率约束条件，控制时段内车内平均人数在合理范围，(2)是时段内车内最高实载率约束，控制时段内车内瞬时人数在一定范围，保证乘客都能上车。

优选的，是为了确保所有车辆能正常周转，上下行班次数数量差需要保持在很小的范围内，为了保证车辆能有效周转，节约空驶成本，需要对上下行班次数差值进行约束，即需要满足条件(3)，右角标1，2分别对应上行和下行，需要说明的是上下行的分段节点并不相同，即T_i ¹和T_i ²并不相同。

(3)

(上下行班次数差值约束)

条件(4)是确保发车间隔在合理范围内变动，目前手动排班很难避免大间隔和串车问题，即发车间隔过大或者过小，而本算法可以通过给出发车间隔的合理范围，完全避免大间隔和串车问题的出现；

(4)Δt_i∈[Δt_min,Δt_max](发车间隔约束)

条件(5)是控制相邻时段的发车间隔在合理范围，避免大间隔发车情形。

(发车间隔虽然保持在合理范围，但相邻班次的发车间隔有时候跨度也会较大，所以通过控制相邻时段的发车间隔，可以避免大间隔现象；

(5)Δt_i∈[Δt_i-1-min(Δt_i-1,Δt_i),Δt_i-1+min(Δt_i-1,Δt_i)](间隔差约束)条件(6)是限制总班次数在一定范围，保证目标函数在有效班次内取值；

(6)

(总班次数约束)

步骤3，生成行车计划

首先定义每辆公交车每天要执行的上下行班次时刻表为路牌，生成行车计划即是确定每个路牌，路牌数对应需要的公交车数量。

根据步骤2生成的发车时刻表，对其进行配车，设计行车计划生成模型，通过最小化路牌数来得到最优路牌，即最优路牌目标函数：

其中，N表示所有班次数

若需要生成一个完整的路牌还需要保证班次链是按照时间顺序有序排列的，且有首末班，所以还需要加上首末班约束，即

其中，

M_i表示i班次的前驱班次，N_i表示i班次的后继班次。

通过上述条件限制，最优路牌目标函数可以确定出某个班次链的首班和末班，即确定了路牌。本模型使用中，如果人车是绑定的，即确定车辆后人员也相应固定；

优选的，所述步骤3的行车计划生成模型仅能得到路牌数最小的路牌，而实际路牌需要综合考虑司机休息时长、用餐时间、全天工作时长。因此，增加以下约束条件：

优选的，条件1是限制路牌的班次数量，通过变量m来保证每个路牌的最少，m表示每个路牌的最大班次数。

①

(控制各路牌班次数量)

条件2是避免用餐时段内休息间隔较小的班次构成一条班次链，其中

是班次j_i的起始时间，t_s和t_e表示用餐时段的开始时间和结束时间，

是班次j_i和j_i+1的休息间隔，Δt_d是用餐时段的最小用餐时间。

②

(保证有用餐时间)

条件③，避免某些路牌设置多次用餐。

③

(保证只吃一次饭)

条件④和条件⑤则是为了限制在用餐时段上班的司机不安排吃饭时间。

④

(在用餐时段上班不留用餐时间)

⑤

(在用餐时段下班不留用餐时间)

条件⑥和条件⑦是为了限制首末站休息时长,Δt_p和Δt_q分别是首站最小休息时长和末站最大休息时长。

⑥a_ij＝0,P_i是首站,Δt_ij≥Δt_p(首站休息时长约束)

⑦a_ij＝0,Q_i是末站,Δt_ij≤Δt_q(末站休息时长约束)

优选的，行车计划实际生成的过程中，经过条件限定后，会出现某些路牌的班次数量较少，即某些路牌的工时结构不合理的情况，为了保证能更好的找到合理的解，对发车时刻表中的每个时刻，增加灰色时刻来扩充解空间，所述灰色时刻为每个发车时刻前后Z分钟内的时刻，Z∈[1,7]，比如当Z为2时，对发车时刻为06：00的班次增加的灰色时刻有05：58、05：59、06：01、06：02，每个发车时刻和其灰色时刻形成集合S*，在步骤3中所述生成行车计划时，每个集合S*中的时刻取且只取一个。

上述通过实际客流预测，结合历史客流规律大数据，以最小化公交公司成本和乘客等车成本为目标，能确定出最优发车间隔，再结合路准预测可生成时刻表，且可通过调整目标权重系数控制班次数量，提高了时刻表的实用性。最后利用排班算法(0-1规划求解模型)可快速给出合理路牌，可通过增加约束条件控制司机工时，确保合理休息时长，极大的提高了路牌的可行性。

第二方面，本公开实施例提供了一种行车计划生成模型的设计装置

基于相同的技术构思，该装置具体包括获取单元、发车时刻表生成单元、行车计划生成单元，上述单元依次电连接；

所述获取单元，用于执行上述实施例中任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤1的步骤；

所述发车时刻表生成单元，用于执行上述实施例中任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤2的步骤；

所述行车计划生成单元，用于执行上述实施例中任一项所述一种行车计划生成模型的设计方法的步骤3的步骤。

需要说明的是，上述实施例提供的一种行车计划生成模型的设计装置在一种行车计划生成模型的设计方法时，仅以上述各功能单元的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外上述实施例提供的一种行车计划生成模型的设计装置与一种行车计划生成模型的设计方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

以上对本发明进行了示例性描述，显然，本发明具体实现并不受上述方式的限制，凡是采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进；或者未经改进、等同替换，将本发明的上述构思和技术方案直接应用于其他场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种行车计划生成模型的设计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，获取历史客流规律

具体为：根据历史客流规律的客流量分布情况，把全天运营时间划分成I个时间段，使每个时间段的客流量的方差最小；

步骤2，生成发车时刻表

具体为：根据步骤1划分成的I个时间段，寻找每个时间段的最佳发车间隔Δt_i，以同时最小化公司运营成本和乘客等车成本为目标，进而得到最佳的发车时刻表；

即构建最优发车间隔目标函数为：

其中，I是全天运营时间的分段数，α是公司运营成本权重系数，α取值范围[0，1]，P(Δt_i)是公司运营成本，p是单公里综合运营成本，L是线路里程，T_i是第i时间分段的时长，Δt_i是第i个时间分段的发车间隔，H_i是第i时间分段的客流量，C是票价；Q(Δt_i)是乘客等车成本，q是乘客每分钟等车成本；

根据最优发车间隔目标函数，可得出每个时间段的最佳发车间隔Δt_i，进而得到最佳的发车时刻表；

步骤3，生成行车计划

每辆公交车每天要执行的上下行班次时刻表为路牌，生成行车计划即是确定每个路牌，路牌数对应需要的公交车数量；

根据步骤2生成的发车时刻表，对其进行配车，设计行车计划生成模型，通过最小化路牌数来得到最优路牌，即最优路牌目标函数：

其中，N表示所有班次数；

同时满足

其中，

M_i表示i班次的前驱班次，N_i表示i班次的后继班次

步骤3的行车计划生成模型，需要满足①-⑦的约束条件：

①控制各路牌班次数量：

其中m表示每个路牌的最大班次数；

②保证有用餐时间，避免用餐时段内休息间隔较小的班次构成一条班次链：

其中

是班次j_i的起始时间，t_s和t_e表示用餐时段的开始时间和结束时间，

是班次j_i和j_i+1的休息间隔，Δt_d是用餐时段的最小用餐时间；

③避免设置多次用餐，避免某些路牌设置多次用餐，保证只吃一次饭：

④在用餐时段上班不留用餐时间：

⑤在用餐时段下班不留用餐时间：

⑥首站休息时长约束：a_ij＝0，p_i是首站，Δt_ij≥Δt_p

⑦末站休息时长约束：a_ij＝0，q_i是末站，Δt_ij≤Δt_q；

条件⑥和⑦的约束，为了限制首末站休息时长，Δt_p和Δt_q分别是首站最小休息时长和末站最大休息时长；

通过最优路牌目标函数及其约束条件，对发车时刻表进行求解，得到最优路牌，即生成行车计划；在生成行车计划的过程中，对发车时刻表中的每个时刻，增加灰色时刻来扩充解空间，所述灰色时刻为每个发车时刻前后Z分钟内的时刻，Z∈[1，7]，每个发车时刻和其灰色时刻形成集合S*，在步骤3中所述生成行车计划时，每个集合S*中的时刻取且只取一个。

2.根据权利要求1所述的一种行车计划生成模型的设计方法，其特征在于，所述步骤2的生成发车时刻表，满足条件(1)和(2)的约束，即车辆的实载率需要满足一定的范围，所述实载率为车内人数与车辆额定核载人数F的比值，即为

实载率范围为：

(1)平均实载率约束条件：

(2)瞬时实载率约束条件：

其中，N^L是线路站点数，

是OD平均站数，F是车辆额定核载人数；l_m、l_min和l_max为常数，OD为乘客在某站上车，又在某站下车。

3.根据权利要求1所述的一种行车计划生成模型的设计方法，其特征在于，所述步骤2的生成发车时刻表，满足条件(3)的约束，确保所有车辆能正常周转，即：

(3)上下行班次数差值约束条件：

其中右上角标1，2分别对应上行和下行。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种行车计划生成模型的设计方法，其特征在于，所述步骤2的生成发车时刻表，满足条件(4)和条件(5)的约束：

(4)发车间隔约束：Δt_i∈[Δt_min，Δt_max]，其中Δt_min为最小发车间隔，Δt_max为最大发车间隔；(5)间隔差约束：Δt_i∈[Δt_i-1-min(Δt_i-1，Δt_i)，Δt_i-1+min(Δt_i-1，Δt_i)]

条件(4)是确保发车间隔在合理范围内变动，条件(5)是控制相邻时段的发车间隔在合理范围，避免大间隔发车情形。

5.根据权利要求4所述的一种行车计划生成模型的设计方法，其特征在于，所述步骤2的生成发车时刻表，满足条件(6)的约束：

(6)总班次数约束：

通过条件(6)，限制总班次数在一定范围，其中S_min为最小总班次数，S_max为最大总班次数。

6.一种行车计划生成模型的设计装置，其特征在于，所述装置包括获取单元、发车时刻表生成单元、行车计划生成单元，上述单元依次电连接；

所述获取单元用于执行权利要求1-5任一项所述的一种行车计划生成模型的设计方法的步骤1的步骤；

所述发车时刻表生成单元，用于执行权利要求1-5任一项所述的一种行车计划生成模型的设计方法的步骤2的步骤；

所述行车计划生成单元，用于执行权利要求1-5任一项所述的一种行车计划生成模型的设计方法的步骤3的步骤。