CN111445048A - 一种响应型接驳公交分时段协调优化方法 - Google Patents

一种响应型接驳公交分时段协调优化方法 Download PDF

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CN111445048A CN202010241679.9A CN202010241679A CN111445048A CN 111445048 A CN111445048 A CN 111445048A CN 202010241679 A CN202010241679 A CN 202010241679A CN 111445048 A CN111445048 A CN 111445048A
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王正武
田奇
郝威
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Abstract

本发明公开了本发明提供一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，包括如下步骤：一、通过需求预约管理平台收集预约乘客分布信息和出行参数；二、根据客流时间分布特性，采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段；三、分析各时段乘客空间分布情况，采用改进的K‑means聚类算法初步确定停靠点的服务范围和位置；四、采用重心位置法，结合乘客出行参数确定停靠点的位置；五、对多车辆多车型的多时段发车间隔、发出车型以及停靠点进行一体化协调优化。本发明从实际出发，充分考虑了乘客出行量的时间变化，在尽量满足乘客需求的同时避免发车间隔的多变；根据乘客需求点的空间变化，在避免乘客步行时间过长的同时尽量减少车辆绕行距离。

Description

一种响应型接驳公交分时段协调优化方法
技术领域
本发明涉及交通领域，具体涉及一种响应型接驳公交分时段协调优化方法。
背景技术
响应型接驳公交(Responsive feeder Transit，RFT)是一种典型的需求响应型公交(Demand Responsive Transit，DRT),是根据乘客预约申请(乘客在车辆从换乘站发出前提出申请)或实时申请(乘客在车辆运行途中提出申请)，确定车辆发出车型及发出时间、到达乘客需求点的时间、车辆运行路径的。响应型接驳公交具有机动灵活、服务便捷、社会经济效益好的特点，比较适用于城市新区、郊区等低密度公交出行区域与大运量干线公交换乘站的接驳服务，是居民出行“最后一公里”难题的一种有效解决措施。
随着通讯技术和计算机技术的发展，为响应型接驳公交的实现提供了发展平台。响应型接驳公交是根据乘客出行需求进行车辆调度和路径优化的，因乘客的出行需求具有随机性和时变性，故在接驳系统的运营过程中，需充分乘客出行需求的时空变化特性：在时间上应根据乘客出行需求量的波动进行时段划分，各时段内采用一致的发车间隔；在空间上应根据乘客需求点的分布合理确定公交停靠点的位置。在此基础上，针对各时段，进行发车间隔、发出车型和车辆路径的协调优化，尽量降低车辆运营成本、提高乘客出行效率和服务质量。
对比文件：CN109615112A公开了一种响应型社区公交行车调度优化方法，包括第一阶段静态调度优化和第二阶段动态调度优化两个阶段。第一阶段针对发车前已收到的出行需求，通过求解优化模型，确定本班次车辆需要响应的需求和行车路线；第二阶段在第一阶段的基础上针对本班次发车后收到的需求，通过求解优化模型，确定本班次需要响应的动态需求并调整行车路线。本对比文件涉及的优化模型较为简单，且考虑的因素也较为欠缺，没有根据乘客出行需求点分布来确定车辆停靠点，没有根据乘客出行需求的时间分布分时段进行发车间隔优化没有考虑多车型问题，也没有考虑车辆成本以及乘客成本等影响因素。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种能根据乘客出行需求量的时间变化进行时段划分，根据乘客需求点的空间变化合理布设停靠点，根据各时段的乘客出行需求，同时优化确定发车间隔、发出车型和车辆路径的响应型接驳公交分时段协调优化方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，包括如下步骤：
一、通过需求预约管理平台收集预约乘客分布信息和出行参数；
二、根据客流时间分布特性，采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段；
三、分析各时段乘客空间分布情况，采用改进的K-means聚类算法初步确定停靠点的服务范围和位置，包括以下步骤：
b1、输入公交车服务范围半径，k时段内乘客需求点集合为 Qk＝{q1,q2,q3,...,qn}；
b2、运用Canopy聚类算法，将时段k内的乘客需求按步行距离小于阈值初始聚类，确定聚类簇数，并基于K-mediods算法确定中心点；
b3、以每个中心点分别聚类簇；
b4、计算各需求点到各中心点的欧氏距离，各需求点归属于距中心点最近的簇中；
b5、所有需求点都归属到簇之后，计算各簇的新中心点；
b6、判断新中心点与原中心点的欧式距离之和小于某个给定的值，若成立则输出中心点、簇数、各簇的乘客需求情况和需求点位置，否则，返回步骤b3；
四、采用重心位置法，结合乘客出行参数确定停靠点的位置；
根据乘客的年龄、出行目的、支付意愿、时间窗以及需求点位置，应用重心位置法确定停靠点的坐标；
五、对多车辆多车型的多时段发车间隔、发出车型以及停靠点进行一体化协调优化，包括：
c1、构建一体化协调优化模型；
根据乘客的预约需求安排1列车队完成各时段的接或送任务，在满足车辆保有量、容量、行程时间等约束下，通过车队所有班次发车间隔、发出车型、停靠点的协调优化，使总成本最小；一体化协调优化模型包括乘客成本优化模型和车辆运营成本优化模型，且乘客总成本和车辆运营总成本遵守以下加权和的最小值约束公式：
minω1U+ω2F
其中：F为乘客总成本，U车辆运营总成本，w1、w2分别为权值；
c2、设计求解算法；
首先在初始的发车间隔下，根据停靠点位置，运用遗传算法协调优化该发车间隔下的发出车型和最佳路径；然后基于遗传算法的思路对发车间隔进行调整，以系统成本最低为目标，求解最佳发车间隔下，发出车型和途经停靠点的最优路径；反复迭代，获取最优解。
进一步的，所述步骤三采用的改进的K-means聚类算法具体如下：在K-means 聚类算法中利用Cannopy聚类算法确定聚类簇数，并采用K-mediods算法确定中心点。
进一步的，所述步骤二中采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段包括如下步骤：
a1、将预约乘客的申请时间归为统一有序的数据集X，{xi，i＝1,2,3,...,N}是 N个样本组成的样本集，设定聚类簇数n和加权指数b；初始化各个聚类中心 zmj (1)，
Figure BDA0002432749450000031
其中，聚类簇数n可根据历史需求情况确定，如以早高峰、午高峰以及晚高峰为界限，n可取值为7，加权指数一般可取值2，ZNj是第j个聚类Γj中的样本数目，置迭代步数Ω＝1；
a2、计算当前聚类中心zmj (Ω)的隶属度函数uj(xi)(Ω)，
Figure BDA0002432749450000032
a3、根据uj(xi)(Ω)更新各聚类中心zmj (Ω+1)，
Figure BDA0002432749450000041
a4、判断
Figure BDA0002432749450000042
是否成立，且υ为给定的较小值，若成立，则输出聚类中心、聚类数量等并结束，否则，令Ω＝Ω+1并返回步骤a2。
进一步的，所述步骤四中停靠点的坐标包括：
Figure BDA0002432749450000043
Figure BDA0002432749450000044
其中，
Figure BDA0002432749450000045
分别是乘客qi的需求点的横坐标和纵坐标，
Figure BDA0002432749450000046
分别是停靠点pi的横坐标和纵坐标，
Figure BDA0002432749450000047
βqi、
Figure BDA0002432749450000049
λqi分别为乘客qi的年龄权重、出行目的权重、支付意愿权重、预约上车时间相对于推荐上车时间的权重值。
进一步的，所述步骤c1中车辆运营成本优化模型为：
U＝U1+U2+U3+U4+U5；
其中U1、U2、U3、U4、U5分别为车辆启动成本、路段行驶成本、车辆停靠成本、车辆早到停靠点等待乘客的成本以及车辆晚到停靠点的惩罚成本；
具体的：
车辆启动成本U1通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000048
其中：n为发车间隔数；R为车辆总数量；Rl为线路l上的运营车辆数；εVr为车型vr的车辆数；ξVr为车型vr的启动成本；
Figure BDA0002432749450000051
为0或者1变量，若车型Vr在k时段被启动，则
Figure BDA0002432749450000052
否则
Figure BDA0002432749450000053
路段行驶成本U2通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000054
其中：Lk为k时段的班次数；ml为线路l上的停靠点数；
Figure BDA0002432749450000055
为线路l上停靠点pi和停靠点pj之间的距离；
Figure BDA0002432749450000056
为0或者1变量，若车辆r在线路l上行驶，则
Figure BDA0002432749450000057
否则
Figure BDA0002432749450000058
Υr为车辆r的单位运输成本；
车辆停靠成本U3通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000059
其中：ml为线路l上有m个停靠点；
Figure BDA00024327494500000510
为线路l上车辆r在停靠点pj的车辆停靠费用；
Figure BDA00024327494500000511
为0或者1变量，若线路l上的车辆r在停靠点pj停靠，则
Figure BDA00024327494500000512
否则
Figure BDA00024327494500000513
车辆早到停靠点等待乘客的成本U4通过如下公式计算得出：
Figure BDA00024327494500000514
其中：
Figure BDA00024327494500000515
为乘客qi的期望上车时间窗下限，
Figure BDA00024327494500000516
为k时段内线路l上车辆r达到停靠点pj的时间；θ为车辆在停靠点的等待时间费用系数；
Figure BDA00024327494500000517
为0、 1变量，若线路l上车辆r早于乘客到达停靠点pj，则
Figure BDA00024327494500000518
否则
Figure BDA00024327494500000519
车辆晚到停靠点的惩罚成本U5通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000061
其中：
Figure BDA0002432749450000062
为乘客qi的可容忍上车时间窗上限；
Figure BDA0002432749450000063
为0或者1变量，若线路l上车辆r迟于乘客到达停靠点pj，则
Figure BDA0002432749450000064
否则
Figure BDA0002432749450000065
φ为车辆晚到停靠点的惩罚时间费用系数。
进一步的，所述步骤c1中乘客成本优化模型为：
F＝F1+F2+F3；
其中F1、F2、F3分别为乘客步行到停靠点的成本、乘客在停靠点候车成本以及乘客在行驶车辆上的成本；
具体的：
乘客步行到停靠点的成本F1通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000066
其中：Qj为停靠点pj的服务乘客数；
Figure BDA0002432749450000067
为k时段内线路l上停靠点 pj和服务范围内乘客qi所在位置之间的距离；τ为乘客步行距离成本；
乘客在停靠点候车成本F2通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000068
其中：
Figure BDA0002432749450000069
为k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本；
乘客在行驶车辆上的成本F3通过如下公式计算得出：
Figure BDA0002432749450000071
其中：
Figure BDA0002432749450000072
为k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本。
进一步的，所述步骤c1中一体化协调优化模型还包括并满足：停靠点服务范围的乘客均被相应的约束公式、行驶车辆数的约束公式、线路上运营车辆容量的约束公式、时段k内各线路内车辆服务停靠点的约束公式、车辆行驶时间的约束公式、车辆单次运行线路长度的约束公式、车辆到达停靠点pj的时间的约束公式、k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本的约束公式以及k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本的约束公式，其中：
停靠点服务范围的乘客均被相应的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000073
其中：
Figure BDA0002432749450000074
为k时段内线路l上车辆r在停靠点pj的服务乘客数量；
行驶车辆数的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000075
Figure BDA0002432749450000076
其中：Pk为k时段内的乘客需求量；Dkr为k时段内车辆r的最大载客量；
线路上运营车辆容量的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000077
其中：Ckr为k时段发出车辆r的容量；
时段k内各线路内车辆服务停靠点的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000081
其中：Gk为k时段内停靠点总数；
车辆行驶时间的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000082
其中：T(k,l,r)为k时段内线路l上车辆r的单次行程时间，Tmax为车辆的单次最大行程时间；
车辆单次运行线路长度的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000083
其中：Lmax为车辆的单次运行线路长度；
车辆到达停靠点pj的时间的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000084
其中：
Figure BDA0002432749450000085
为k时段内线路l上车辆r到达停靠点Pi的时间；Vij为停靠点 pi到停靠点pj的行车速度；tf为每位乘客的服务时间；
Figure BDA0002432749450000086
为0或者1变量，若k时段内线路l上车辆r从停靠点Pi到停靠点Pj，则
Figure BDA0002432749450000087
否则，
Figure BDA0002432749450000088
k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本的约束公式以及k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本的约束公式为：
Figure BDA0002432749450000091
Figure 1
其中：LTqi为乘客qi的期望上车时间窗上限及可容忍上车时间窗下限；
Figure BDA0002432749450000093
为0或者1变量，乘客qi被线路l上车辆r服务，则
Figure BDA0002432749450000094
否则
Figure BDA0002432749450000095
h1和h2分别为车辆在乘客可容忍时间窗内和外到达时，乘客的候车时间成本系数，h3和h4分别为乘客的车上时间在可忍受范围内和外的时间成本系数；
Figure BDA0002432749450000096
为k时段内线路l上r车辆上乘客qi的实际在车上的时间；
Figure BDA0002432749450000097
和
Figure BDA0002432749450000098
分别为k时段内线路l上r车辆上乘客qi在车上的时间下限、上限。
本发明的有益效果在于：
(1)本发明从实际出发，充分考虑了乘客出行量的时间变化，基于C均值聚类方法进行时段划分，使得各时段内发车间隔能保持一致，在尽量满足乘客需求的同时避免发车间隔的多变。
(2)本发明从实际出发，根据乘客需求点的空间变化，基于改进的K-means 聚类方法和重心位置法合理确定各时段各停靠点的选址，在避免乘客步行时间过长的同时尽量减少车辆绕行距离。
(3)本发明考虑乘客时空分布的影响，同时优化各时段各班次的发车间隔、发出车型、停靠点，使系统总成本最小，即能保障服务水平也能节约成本，社会经济效益良好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的协调优化流程图。
图2是本发明实施例的模糊C均值聚类算法的时段划分流程图。
图3是本发明实施例的停靠点选址流程图。
图4是本发明实施例的遗传算法求解流程图。
图5是本发明实施例的遗传算法求解时染色体交叉操作示意图。
具体实施方式
为了更好地阐述该发明的内容，下面通过具体实施例对本发明进一步的验证。特在此说明，实施例只是为更直接地描述本发明，它们只是本发明的一部分，不能对本发明构成任何限制。
如图1所示，本发明实施例提供一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，包括如下步骤：
一、收集预约乘客分布信息和出行参数；
二、根据客流时间分布特性，采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段；
如图2所示，将预约乘客的申请时间归为统一有序的数据集X， {xi，i＝1,2,3,...,N}是N个样本组成的样本集，时段划分的模糊C均值聚类算法步骤如下：
a1、设定聚类簇数n和加权指数b；初始化各个聚类中心zmj (1)，
Figure BDA0002432749450000111
其中，ZNj是第j个聚类Γj中的样本数目，置Ω＝1；
a2、计算当前聚类中心zmj (Ω)的隶属度函数uj(xi)(Ω)，
Figure BDA0002432749450000112
a3、根据uj(xi)(Ω)更新各聚类中心zmj (Ω+1)，
Figure BDA0002432749450000113
a4、判断
Figure BDA0002432749450000114
是否成立，且υ为给定的较小值，若成立，则输出聚类中心、聚类数量等并结束，否则，令Ω＝Ω+1并返回步骤2。
三、分析各时段乘客空间分布情况，采用改进的K-means聚类算法初步确定停靠点的服务范围和位置；
四、采用重心位置法，结合乘客出行参数确定停靠点的位置；
如图3所示，确定停靠点的位置包括以下步骤：
b1、输入公交车服务范围半径，k时段内乘客需求点集合为 Qk＝{q1,q2,q3,...,qn}；
b2、运用Canopy聚类算法，将时段k内的乘客需求按步行距离小于阈值初始聚类，确定聚类簇数，并基于K-mediods算法确定中心点；
b3、以每个中心点分别聚类簇；
b4、计算各需求点到各中心点的欧氏距离，各需求点归属于距中心点最近的簇中；
b5、所有需求点都归属到簇之后，计算各簇的新中心点；
b6、判断新中心点与原中心点的欧式距离之和小于某个给定的值，若成立则输出中心点、簇数、各簇的乘客需求情况和需求点位置，否则，返回步骤b3；
b7、根据乘客的年龄、出行目的、支付意愿、时间窗以及需求点位置，应用重心位置法确定停靠点的坐标；
五、对多车辆多车型的多时段发车间隔、发出车型以及停靠点进行一体化协调优化，并设计求解算法。
如图4所示，本发明实施例选用求解速度较快、最优解可靠性较高、鲁棒性较强的遗传算法进行求解。
求解的过程中，首先在初始的发车间隔下，根据停靠点位置，运用遗传算法协调优化该发车间隔下的发出车型和停靠点；然后基于遗传算法的思路对发车间隔进行调整，以系统成本最低为目标，求解最佳发车间隔下，发出车型和途经停靠点的最优路径；反复迭代，获取最优解。
实施例1：如图5所示，遗传算法编码时，一条染色体链表示一条接驳信息链，链条的第一位储存车辆基因，第二位储存停靠点基因，第三位储存乘客基因。例如：20||151235|1678|1910111214，其中，车辆20经过停靠点15、16、 19，停靠点15接驳乘客1、2、3、5，停靠点16接驳乘客7、8，停靠点19接驳乘客10、11、12、14。染色体交叉时，交叉内容包括停靠点和乘客的交叉，交叉过程中需要满足乘客只能上一次车，停靠点只能被服务一次，不能同时被服务的约束。为提高服务质量和降低系统成本，染色体的部分基因片段进行交叉操作。
实施例2：现有一地铁站服务区，其服务半径是R＝4000m的圆形区域，接驳车辆的速度为30km/h，地铁站点的坐标设为(0,0)。
车型A数量为εA＝8辆、容量为CA＝15人/辆、ξA＝5元/辆、单位运输成本ΥA＝0.0015元/m；车型B数量为εB＝5辆、容量为CB＝20人/辆、ξB＝10元/辆、单位运输成本ΥB＝0.002元/m。
如表1所示，首先收集预约乘客分布信息和出行参数。且令θ＝0.5元/min， h1＝0.5元/min，h2＝0.8元/min，h3＝0.5元/min，h4＝1.0元/min，φ＝0.5元 /min，ψ＝5元，τ＝0.00001元/m，Tmax＝40min。
Figure DEST_PATH_IMAGE001
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure BDA0002432749450000151
Figure BDA0002432749450000161
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表1乘客需求分布情况
然后根据客流时间分布特性，采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段；本实施例中研究时段被分为7:00～7:20、7:20～7:50、7:50～8:30三个时段。
如表2所述，分析各时段乘客空间分布情况，先采用改进的K-means聚类算法初步确定停靠点的服务范围和位置，再采用重心位置法，结合乘客出行参数生成了50个停靠点的位置；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表2停靠点位置分布情况
如表3所示，对各时段的发车间隔、发出间隔和车辆路径等进行一体化协调优化。
Figure BDA0002432749450000182
表3分时段优化的发车时间、路径和成本情况
如表4所示，假设固定发车间隔各时段均为10min，然后对车辆路径和成本等进行一体化协调优化。
Figure BDA0002432749450000191
表4发车间隔固定为10min时的发车时间、路径和成本情况
如表5所示，假设固定发车间隔各时段均为15min，然后对车辆路径和成本等进行一体化协调优化。
Figure BDA0002432749450000192
表5发车间隔固定为15min时的发车时间、路径和成本情况
如表6所示，假设固定发出车型仅为A，然后对发车间隔、车辆路径和成本等进行一体化协调优化。
Figure BDA0002432749450000201
表6发出车型固定为车型A时的发车时间、路径和成本情况
如表7所示，假设固定发出车型仅为B，然后对发车间隔、车辆路径和成本等进行一体化协调优化。
Figure BDA0002432749450000202
表7发出车型固定为车型B时的发车时间、路径和成本情况
结论：
由表3-5可知：
在分时段优化的发车方式下，每位乘客的平均行驶距离506.2m/人、平均总成本3.349元/人，平均运输成本6.616元/m，车辆平均满载率95.5％；
在发车间隔固定为10min时，每位乘客的平均行驶距离为496.87m/人，平均总成本3.402元/人，平均运输成本6.861元/m，车辆平均满载率93.1％；
在发车间隔固定为15min时，每位乘客的平均行驶距离为526.35m/人，平均总成本3.534元/人，平均运输成本6.713元/m，车辆平均满载率93.0％；
分时段优化的发车方式与发车间隔固定为10min、15min的相比，每位乘客的平均行驶距离变化不大，但平均总成本分别减少1.6％、5.5％，平均运输成本分别减少3.7％、1.7％，车辆平均满载率分别增加2.5％、2.4％，经济效益显著。
由表3、6-7可知：
在发出车型仅为车型A时，每位乘客的平均行驶距离498.9m/人、平均总成本3.393元/人，平均运输成本6.801元/m，车辆平均满载率95.2％；
在发出车型仅为车型B时，每位乘客的平均行驶距离455.7m/人、平均总成本3.386元/人，平均运输成本7.431元/m，车辆平均满载率90.9％；
在同时发出车型A和B时，系统响应每位乘客的平均行驶距离506.2m/人、平均总成本3.349元/人，平均运输成本6.616元/m，车辆平均满载率95.5％；
可同时发出车型A和B与仅为车型A、仅为车型B时相比较，每位乘客的平均行驶距离略有增加，平均总成本分别减少1.3％、1.1％，平均运输成本分别减少2.8％、12％，车辆平均满载率分别增加0.3％、4.6％，经济效益显著。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所述技术领域的技术人员可以所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (7)

1.一种响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
一、通过需求预约管理平台收集预约乘客分布信息和出行参数；
二、根据客流时间分布特性，采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段；
三、分析各时段乘客空间分布情况，采用改进的K-means聚类算法初步确定停靠站的服务范围和位置，包括以下步骤：
b1、输入公交车服务范围半径，k时段内乘客需求点集合为Qk＝{q1,q2,q3,...,qn}；
b2、运用Canopy聚类算法，将时段k内的乘客需求按步行距离小于阈值初始聚类，确定聚类簇数，并基于K-mediods算法确定中心点；
b3、以每个中心点分别聚类簇；
b4、计算各需求点到各中心点的欧氏距离，各需求点归属于距中心点最近的簇中；
b5、所有需求点都归属到簇之后，计算各簇的新中心点；
b6、判断新中心点与原中心点的欧式距离之和小于某个给定的值，若成立则输出中心点、簇数、各簇的乘客需求情况和需求点位置，否则，返回步骤b3；
四、采用重心位置法，结合乘客出行参数确定停靠站的位置；
根据乘客的年龄、出行目的、支付意愿、时间窗以及需求点位置，应用重心位置法确定停靠点的坐标；
五、对多车辆多车型的多时段发车间隔、发出车型以及停靠站进行一体化协调优化，包括：
c1、构建一体化协调优化模型；
根据乘客的预约需求安排1列车队完成各时段的接或送任务，在满足车辆保有量、容量、行程时间等约束下，通过车队所有班次发车间隔、发出车型、停靠点的协调优化，使总成本最小；一体化协调优化模型包括乘客成本优化模型和车辆运营成本优化模型，且乘客总成本和车辆运营总成本遵守以下加权和的最小值约束公式：
minω1U+ω2F
其中：F为乘客总成本，U车辆运营总成本，w1、w2分别为权值；
c2、设计求解算法；
首先在初始的发车间隔下，根据停靠点位置，运用遗传算法协调优化该发车间隔下的发出车型和停靠点；然后基于遗传算法的思路对发车间隔进行调整，以系统成本最低为目标，求解最佳发车间隔下，发出车型和途经停靠点的最优路径；反复迭代，获取最优解。
2.根据权利要求1所述的响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，所述步骤二中采用模糊C均值聚类算法合理划分出行时段包括以下步骤：
a1、将预约乘客的申请时间归为统一有序的数据集X，{xi，i＝1,2,3,...,N}是N个样本组成的样本集，设定聚类簇数n和加权指数b；初始化各个聚类中心zmj (1)，
Figure FDA0002432749440000021
其中，n为发车间隔数，ZNj是第j个聚类Γj中的样本数目，置迭代步数Ω＝1；
a2、计算当前聚类中心zmj (Ω)的隶属度函数uj(xi)(Ω)，
Figure FDA0002432749440000022
a3、根据uj(xi)(Ω)更新各聚类中心zmj (Ω+1)，
Figure FDA0002432749440000023
a4、判断
Figure FDA0002432749440000024
是否成立，若成立，则输出聚类中心、聚类数量等并结束，否则，令Ω＝Ω+1并返回步骤a2。
3.根据权利要求1所述的响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，所述步骤三采用的改进的K-means聚类算法具体如下：
在K-means聚类算法中利用Cannopy聚类算法确定聚类簇数，并采用K-mediods算法确定中心点。
4.根据权利要求1所述的基于时空聚类的公交车路径调度的协调优化方法，其特征在于，所述步骤四中停靠点的坐标包括：
Figure FDA0002432749440000031
Figure FDA0002432749440000032
其中，
Figure FDA0002432749440000033
分别是乘客qi的需求点的横坐标和纵坐标，
Figure FDA0002432749440000034
分别是停靠点pi的横坐标和纵坐标，
Figure FDA0002432749440000035
βqi、lqi、λqi分别为乘客qi的年龄权重、出行目的权重、支付意愿权重、预约上车时间相对于推荐上车时间的权重值。
5.根据权利要求1所述的响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，所述步骤c1中车辆运营成本优化模型为：
U＝U1+U2+U3+U4+U5；
其中U1、U2、U3、U4、U5分别为车辆启动成本、路段行驶成本、车辆停靠成本、车辆早到停靠点等待乘客的成本以及车辆晚到停靠点的惩罚成本；
具体的：
车辆启动成本U1通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000036
其中：n为发车间隔数；R为车辆总数量；Rl为线路l上的运营车辆数；εVr为车型vr的车辆数；ξVr为车型vr的启动成本；
Figure FDA0002432749440000037
为0或者1变量，若车型Vr在k时段被启动，则
Figure FDA0002432749440000038
否则
Figure FDA0002432749440000039
路段行驶成本U2通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000041
其中：Lk为k时段的班次数；ml为线路l上的停靠点数；
Figure FDA0002432749440000042
为线路l上停靠点pi和停靠点pj之间的距离；
Figure FDA0002432749440000043
为0或者1变量，若车辆r在线路l上行驶，则
Figure FDA0002432749440000044
否则
Figure FDA0002432749440000045
Υr为车辆r的单位运输成本；
车辆停靠成本U3通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000046
其中：ml为线路l上有m个停靠点；
Figure FDA0002432749440000047
为线路l上车辆r在停靠点pj的车辆停靠费用；
Figure FDA0002432749440000048
为0或者1变量，若线路l上的车辆r在停靠点pj停靠，则
Figure FDA0002432749440000049
否则
Figure FDA00024327494400000410
车辆早到停靠点等待乘客的成本U4通过如下公式计算得出：
Figure FDA00024327494400000411
其中：
Figure FDA00024327494400000412
为乘客qi的期望上车时间窗下限，
Figure FDA00024327494400000413
为k时段内线路l上车辆r达到停靠点pj的时间；θ为车辆在停靠点的等待时间费用系数；
Figure FDA00024327494400000414
为0、1变量，若线路l上车辆r早于乘客到达停靠点pj，则
Figure FDA00024327494400000415
否则
Figure FDA00024327494400000416
车辆晚到停靠点的惩罚成本U5通过如下公式计算得出：
Figure FDA00024327494400000417
其中：
Figure FDA0002432749440000051
为乘客qi的可容忍上车时间窗上限；
Figure FDA0002432749440000052
为0或者1变量，若线路l上车辆r迟于乘客到达停靠点pj，则
Figure FDA0002432749440000053
否则
Figure FDA0002432749440000054
φ为车辆晚到停靠点的惩罚时间费用系数。
6.根据权利要求1所述的响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，所述步骤c1中乘客成本优化模型为：
F＝F1+F2+F3；
其中F1、F2、F3分别为乘客步行到停靠点的成本、乘客在停靠点候车成本以及乘客在行驶车辆上的成本；
具体的：
乘客步行到停靠点的成本F1通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000055
其中：Qj为停靠点pj的服务乘客数；
Figure FDA0002432749440000056
为k时段内线路l上停靠点pj和服务范围内乘客qi所在位置之间的距离；τ为乘客步行距离成本；
乘客在停靠点候车成本F2通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000057
其中：
Figure FDA0002432749440000058
为k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本；
乘客在行驶车辆上的成本F3通过如下公式计算得出：
Figure FDA0002432749440000059
其中：
Figure FDA0002432749440000061
为k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本。
7.根据权利要求1所述的响应型接驳公交分时段协调优化方法，其特征在于，所述步骤c1中一体化协调优化模型还包括并满足：停靠点服务范围的乘客均被相应的约束公式、行驶车辆数的约束公式、线路上运营车辆容量的约束公式、时段k内各线路内车辆服务停靠点的约束公式、车辆行驶时间的约束公式、车辆单次运行线路长度的约束公式、车辆到达停靠点pj的时间的约束公式、k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本的约束公式以及k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本的约束公式，其中：
停靠点服务范围的乘客均被相应的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000062
其中：
Figure FDA0002432749440000063
为k时段内线路l上车辆r在停靠点pj的服务乘客数量；
行驶车辆数的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000064
Figure FDA0002432749440000065
其中：Pk为k时段内的乘客需求量；Dkr为k时段内车辆r的最大载客量；
线路上运营车辆容量的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000066
其中：Ckr为k时段发出车辆r的容量；
时段k内各线路内车辆服务停靠点的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000071
其中：Gk为k时段内停靠点总数；
车辆行驶时间的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000072
其中：T(k,l,r)为k时段内线路l上车辆r的单次行程时间，Tmax为车辆的单次最大行程时间；
车辆单次运行线路长度的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000073
其中：Lmax为车辆的单次运行线路长度；
车辆到达停靠点pj的时间的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000074
其中：
Figure FDA0002432749440000075
为k时段内线路l上车辆r到达停靠点Pi的时间；Vij为停靠点pi到停靠点pj的行车速度；tf为每位乘客的服务时间；
Figure FDA0002432749440000076
为0或者1变量，若k时段内线路l上车辆r从停靠点Pi到停靠点Pj，则
Figure FDA0002432749440000077
否则，
Figure FDA0002432749440000078
k时段内线路l上停靠点pj服务范围内乘客qi的候车时间成本的约束公式以及k时段内线路l上停靠点pj上车的乘客qi在车辆上的时间成本的约束公式为：
Figure FDA0002432749440000081
Figure 3
其中：LTqi为乘客qi的期望上车时间窗上限及可容忍上车时间窗下限；
Figure FDA0002432749440000083
为0或者1变量，乘客qi被线路l上车辆r服务，则
Figure FDA0002432749440000084
否则
Figure FDA0002432749440000085
h1和h2分别为车辆在乘客可容忍时间窗内和外到达时，乘客的候车时间成本系数，h3和h4分别为乘客的车上时间在可忍受范围内和外的时间成本系数；
Figure FDA0002432749440000086
为k时段内线路l上r车辆上乘客qi的实际在车上的时间；
Figure FDA0002432749440000087
和
Figure FDA0002432749440000088
分别为k时段内线路l上r车辆上乘客qi在车上的时间下限、上限。
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