CN112116241A - 一种公共交通智能调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种公共交通智能调度方法，包括以下处理步骤：A.建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价模型体系，对乘客个体选乘何种交通工具进行模型评价；B.依次对乘客个体选乘某一种交通方式时的评价模型体系求导，得到乘客个体选乘最佳交通方式的类型；C.计算目标调度交通方式在时刻t时的信息素，并依据信息素进行智能调度。本发明所述智能调度方法具有计算快捷、实时性好，并且抗干扰能力强的优点，可以实现精准智能调度，降低运营成本、提升乘坐体验的技术效果。

Description

一种公共交通智能调度方法
技术领域
本发明属于计算机智能计算领域，尤其涉及一种公共交通智能调度方法。
背景技术
随着技术的进步，目前具有中心端管理功能的车联网智能公共交通工具快速发展，例如：无人出租车、捷运系统、无人公交车等。高效的车辆调度对于节省运营成本，提升乘客的服务效率具有重要意义。
现有技术大多根据固定班期和热力图指示，粗犷式的调度车辆，在上下班高峰期，乘客经常挤不上车，而在空闲时，公共交通经常空车运行，进而浪费运营成本，降低了坐乘体验。
发明内容
本发明公开了一种公共交通的智能调度方法，目的是解决背景技术中指出的目前车联网智能公共交通工具存在的粗犷式调度车辆，不能有效利用车辆资源，以及提升乘坐体验的问题，以实现精准智能调度，降低运营成本、提升乘坐体验的技术效果。
本申请的技术方案如下：
一种公共交通智能调度方法，包括以下步骤：站点设备采集到各站点的拥挤程度信息后，实时上传中心端设备；公共交通车载设备采集到公共交通工具内拥挤程度信息后，也实时上传中心端设备，中心端设备采用公共交通智能调度方法计算后，生成调度信息，发送给各公共交通车载设备，公共交通车载设备接收到中心端设备传来的调度指令后，根据指令做出相应的运行；所述公共交通智能调度方法包括以下步骤：
B.建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价模型体系，对乘客个体选乘何种交通工具进行模型评价；
B.依次对乘客个体选乘某一种交通方式时的评价模型体系求导，得到乘客个体选乘最佳交通方式的类型；
C.计算目标调度交通方式在时刻t时的信息素，并依据信息素进行智能调度。
进一步，所述中心端设备，一方面用于接收各个站点设备和公共交通车载设备采集到的站点拥挤程度信息，另一方面其上运行所述的公共交通智能调度方法程序，可根据采集到的拥挤程度信息进行智能调度，并将调度信息发送给公共交通车载设备；所述站点设备，用于采集站点等待的人群图像，通过图像识别计数等待人数生成拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备；所述公共交通车载设备，用于采集公共交通工具内的拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备，另一方面，公共交通车载设备用于接收中心端设备发来的调度指令。
进一步，所述步骤A中建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价的模型体系，采用概率模型评价体系，记
Figure BDA0002684987470000021
为乘客n选择第i种交通方式的概率，
Figure BDA0002684987470000022
是乘客n选择第i种交通方式的效用函数，j是实际场景中各类交通方式的计数，Sn是乘客n可选择的公共交通方式的种类数，βk为各交通方式的热点系数，用来描述某种交通方式当前的选乘热度，
Figure BDA0002684987470000023
是乘客n选乘的第i种交通方式中的第k个特征变量；
基于特征变量的概率评价模型如下：
Figure BDA0002684987470000031
其中，
Figure BDA0002684987470000032
表示乘客n选乘第k种交通的拥挤程度等级；
Figure BDA0002684987470000033
表示乘客n选乘第w种交通的拥挤程度等级，1≤w≤g；g表示交通方式的种类数。
进一步，所述步骤B的具体方法为，对于乘客个体n，选乘交通方式i时，对所述概率评价模型求导：
Figure BDA0002684987470000034
令
Figure BDA0002684987470000035
可得评价模型取得区域性极值时的特征变量值，记为
Figure BDA0002684987470000036
依次对乘客个体n选乘交通方式i的q种属性的特征变量的概率评价模型分别求导，并令导数为零，可得到q个评价模型取得区域性极值的特征变量值，所述q个特征变量值的集合记为
Figure BDA0002684987470000037
将Ji集合中的特征变量值代入概率评价模型，可得乘客个体n选乘交通方式i的概率，同理，对于有g种交通方式类型的场景，将得到乘客n选乘g种交通方式的概率集合，记为
Figure BDA0002684987470000038
取Max(Pn)，即得到乘客n最可能选乘的交通方式，也就是目标调度交通方式。
进一步，所述步骤C的具体方法为：
根据步骤B得到的目标调度交通方式，引入信息素理论作为智能调度的依据所述信息素是指顺序调度中，利用前车、目标车和后车三个对象之间的时间队列特性，生成一个可以反映目标车辆服务能力的信息值；
采用如下方法计算信息素：
Figure BDA0002684987470000041
ε为对乘客个体来说，目标车内拥挤度等级，
Figure BDA0002684987470000042
为t时刻目标车辆m在站点(i，j)处等待乘客上车的停留时间，
Figure BDA0002684987470000043
为t时刻车辆m等待上车的乘客人数，
Figure BDA0002684987470000044
为乘客h的等车时间，
Figure BDA0002684987470000045
为车辆m中在站点(i，j)处上车的乘客的乘车时间；
采用阈值调节法，当信息素τm(t)小于阈值时，中心设备将向公共交通车载设备发出立即出发或缩短班期指令。
本发明至少具有以下有益效果：
(1)本申请技术方案中采用的算法结构简单，决策实时性好。
(2)本申请技术方案中计算模型具有优秀的泛化性能，抗偶发性因素影响能力强，决策准确度高。
(3)本发明所述方法支持乘客临时换乘交通方式的情况，能够很好的应对在例如上下班高峰时，等待公交车的乘客临时换乘出租车等场景下的精准智能调度任务。
附图说明
图1本发明所述的具有中心端管理功能的智能公共交通的典型架构图；
图2本发明所述一种公共交通智能调度方法流程图。
具体实施方式
为了更好的说明本发明，下面将结合附图和具体实施例来做详细说明。
参照图1，具有中心端管理功能的智能公共交通的典型架构包括中心端设备10，若干站点设备20，若干公共交通车载设备30。
所述中心端设备10，一方面用于接收各个站点设备20和公共交通车载设备30采集到的站点拥挤程度信息，另一方面其上运行有本发明所述的公共交通智能调度方法程序，可根据采集到的拥挤程度信息进行智能调度，并将调度信息发送给公共交通车载设备30；
所述中心端设备10与站点设备20和公共交通车载设备30具有通信连接。
所述站点设备20，用于采集站点等待的人群图像，通过图像识别计数等待人数生成拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备10。本发明将拥挤程度分为四个等级：严重拥挤、拥挤、正常、畅通，对应于四个等级量化为a、b、c、d(a,b,c,d为实数)四个数值，拥挤程度的判定可根据实际拥挤程度划定。
作为本发明所述拥挤程度划定的一个实施例，对于一个可容纳30人的站点来说，当站点设备20采集到视野内人数在10人以下时，可划定为畅通，对应的量化数值为1；当站点设备20采集到视野内人数在11-20人时，可划定为正常，对应的量化数值为2；当站点设备20采集到视野内人数在20-25人，可划定为拥挤，对应量化数值为3；当站点设备20采集到视野内人数在26人以上，可划定为拥挤，对应量化数值为4。
所述公共交通车载设备30，用于采集公共交通工具内的拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备10，此处拥挤程度的等级量化过程同站点设备20。另一方面，公共交通车载设备30用于接收中心端设备10发来的调度指令。
站点设备20采集到各站点的拥挤程度信息后，实时上传中心端设备10；公共交通车载设备30采集到公共交通工具内拥挤程度信息后，也实时上传中心端设备10，中心端设备10采用本发明所述的智能调度方法计算后，生成调度信息，发送给各公共交通车载设备30，公共交通车载设备30接收到中心端设备传来的调度指令后，根据指令做出相应的运行。
本发明所述的智能调度方法，具体处理过程如下：
A.建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价模型体系，对乘客个体选乘何种交通工具进行模型评价。
建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价的模型体系，本发明采用概率模型评价体系。记
Figure BDA0002684987470000061
为乘客n选择第i种交通方式的概率，
Figure BDA0002684987470000062
是乘客n选择第i种交通方式的效用函数，j是实际场景中各类交通方式的计数，Sn是乘客n可选择的公共交通方式的种类数，βk为各交通方式的热点系数，用来描述某种交通方式当前的选乘热度，
Figure BDA0002684987470000063
是乘客n选乘的第i种交通方式中的第k个特征变量。所述交通方式的特征变量，是指能够明显影响到乘客选乘的属性。本发明采用拥挤程度、出行费用、车内时间、车外等待时间等属性作为特征变量。
基于特征变量的概率评价模型如下：
Figure BDA0002684987470000064
其中，
Figure BDA0002684987470000065
表示乘客n选乘第k种交通的拥挤程度等级；
Figure BDA0002684987470000066
表示乘客n选乘第w种交通的拥挤程度等级，1≤w≤g；g表示交通方式的种类数。
B.依次对乘客个体选乘某一种交通方式时的评价模型体系求导，得到乘客个体选乘最佳交通方式的类型。
对于乘客个体n来说，选乘交通方式i时，对所述概率评价模型求导：
Figure BDA0002684987470000067
令
Figure BDA0002684987470000071
可得评价模型取得区域性极值时的特征变量值，记为
Figure BDA0002684987470000072
依次对乘客个体n选乘交通方式i的q种属性的特征变量的概率评价模型分别求导，并令导数为零，可得到q个评价模型取得区域性极值的特征变量值，所述q个特征变量值的集合记为
Figure BDA0002684987470000073
将Ji集合中的特征变量值代入概率评价模型，可得乘客个体n选乘交通方式i的概率，同理，对于有g种交通方式类型的场景，将得到乘客n选乘g种交通方式的概率集合，记为
Figure BDA0002684987470000074
取Max(Pn)，即得到乘客n最可能选乘的交通方式，也就是目标调度交通方式。
C.计算目标调度交通方式在时刻t时的信息素，并依据信息素进行智能调度。
根据步骤B得到的目标调度交通方式，引入信息素理论来描述目标调度交通方式的实时服务能力，并作为智能调度的依据。所述信息素是指顺序调度中，利用前车、目标车和后车三个对象之间的时间队列特性，生成一个可以反映目标车辆服务能力的信息值。
在公共交通智能调度场景中，车内拥挤程度、车辆运行效率、乘客人数、候车时间等，均对车辆服务能力具有负相关的影响。本发明采用如下方法计算信息素：
Figure BDA0002684987470000075
ε为对乘客个体来说，目标车内拥挤度等级，
Figure BDA0002684987470000076
为t时刻目标车辆m在站点(i，j)处等待乘客上车的停留时间，
Figure BDA0002684987470000077
为t时刻车辆m等待上车的乘客人数，
Figure BDA0002684987470000078
为乘客h的等车时间
Figure BDA0002684987470000079
为车辆m中在站点(i，j)处上车的乘客的乘车时间。
计算得到目标车辆m在t时刻的信息素τm(t)越小，表明调度需求越大，下一班次应尽快出发，或缩短班期，本发明采用阈值调节法，当信息素τm(t)小于阈值时，中心设备10将向公共交通车载设备30发出立即出发或缩短班期指令。
综上，便实现了本发明所述的公共交通智能调度方法。可以理解的是，以上仅是本发明的较佳实施例，任何基于本发明的精神所做的改动均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种公共交通智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：站点设备(20)采集到各站点的拥挤程度信息后，实时上传中心端设备(10)；公共交通车载设备(30)采集到公共交通工具内拥挤程度信息后，也实时上传中心端设备(10)，中心端设备(10)采用智能调度方法计算后，生成调度信息，发送给各公共交通车载设备(30)，公共交通车载设备(30)接收到中心端设备传来的调度指令后，根据指令做出相应的运行；所述智能调度方法包括以下步骤：
A.建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价模型体系，对乘客个体选乘何种交通工具进行模型评价；
B.依次对乘客个体选乘某一种交通方式时的评价模型体系求导，得到乘客个体选乘最佳交通方式的类型；
C.计算目标调度交通方式在时刻t时的信息素，并依据信息素进行智能调度。
2.如权利要求1所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，
所述中心端设备(10)，一方面用于接收各个站点设备(20)和公共交通车载设备(30)采集到的站点拥挤程度信息，另一方面其上运行所述的公共交通智能调度方法程序，可根据采集到的拥挤程度信息进行智能调度，并将调度信息发送给公共交通车载设备(30)；所述站点设备(20)，用于采集站点等待的人群图像，通过图像识别计数等待人数生成拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备(10)；所述公共交通车载设备(30)，用于采集公共交通工具内的拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备(10)，另一方面，公共交通车载设备(30)用于接收中心端设备(10)发来的调度指令。
3.如权利要求1所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述智能调度方法的步骤A中建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价的模型体系，采用概率模型评价体系，记
Figure FDA0002684987460000021
为乘客n选择第i种交通方式的概率，
Figure FDA0002684987460000022
是乘客n选择第i种交通方式的效用函数，j是实际场景中各类交通方式的计数，Sn是乘客n可选择的公共交通方式的种类数，βk为各交通方式的热点系数，用来描述某种交通方式当前的选乘热度，
Figure FDA0002684987460000023
是乘客n选乘的第i种交通方式中的第k个特征变量；基于特征变量的概率评价模型如下：
Figure FDA0002684987460000024
其中，
Figure FDA0002684987460000025
表示乘客n选乘第k种交通的拥挤程度等级；
Figure FDA0002684987460000026
表示乘客n选乘第w种交通的拥挤程度等级，1≤w≤g；g表示交通方式的种类数。
4.如权利要求3所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述步骤B的具体方法为，对于乘客个体n，选乘交通方式i时，对所述概率评价模型求导：
Figure FDA0002684987460000027
令
Figure FDA0002684987460000028
可得评价模型取得区域性极值时的特征变量值，记为
Figure FDA0002684987460000029
依次对乘客个体n选乘交通方式i的q种属性的特征变量的概率评价模型分别求导，并令导数为零，可得到q个评价模型取得区域性极值的特征变量值，所述q个特征变量值的集合记为
Figure FDA00026849874600000210
将Ji集合中的特征变量值代入概率评价模型，可得乘客个体n选乘交通方式i的概率，同理，对于有g种交通方式类型的场景，将得到乘客n选乘g种交通方式的概率集合，记为
Figure FDA00026849874600000211
取Max(Pn)，即得到乘客n最可能选乘的交通方式，也就是目标调度交通方式。
5.如权利要求4所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述步骤C的具体方法为：
根据步骤B得到的目标调度交通方式，引入信息素理论作为智能调度的依据所述信息素是指顺序调度中，利用前车、目标车和后车三个对象之间的时间队列特性，生成一个可以反映目标车辆服务能力的信息值；
采用如下方法计算信息素：
Figure FDA0002684987460000031
ε为对乘客个体来说，目标车内拥挤度等级，
Figure FDA0002684987460000032
为t时刻目标车辆m在站点(i，j)处等待乘客上车的停留时间，
Figure FDA0002684987460000033
为t时刻车辆m等待上车的乘客人数，
Figure FDA0002684987460000034
为乘客h的等车时间，
Figure FDA0002684987460000035
为车辆m中在站点(i，j)处上车的乘客的乘车时间；
采用阈值调节法，当信息素τm(t)小于阈值时，中心设备(10)将向公共交通车载设备(30)发出立即出发或缩短班期指令。
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