CN112466122B - 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置 - Google Patents

一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112466122B
CN112466122B CN202110115017.1A CN202110115017A CN112466122B CN 112466122 B CN112466122 B CN 112466122B CN 202110115017 A CN202110115017 A CN 202110115017A CN 112466122 B CN112466122 B CN 112466122B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
network
determining
line
road section
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110115017.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112466122A (zh
Inventor
张晓春
邢锦江
陈振武
刘维怡
朱远祺
王卓
傅寒珺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd filed Critical Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Priority to CN202110115017.1A priority Critical patent/CN112466122B/zh
Publication of CN112466122A publication Critical patent/CN112466122A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112466122B publication Critical patent/CN112466122B/zh
Priority to PCT/CN2022/070995 priority patent/WO2022161144A1/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • G08G1/0129Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096877Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the input to the navigation device is provided by a suitable I/O arrangement
    • G08G1/096888Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the input to the navigation device is provided by a suitable I/O arrangement where input information is obtained using learning systems, e.g. history databases

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Small-Scale Networks (AREA)

Abstract

本发明提供了一种公交线网的备选线路集生成、超载优化方法及装置,涉及智能交通技术领域,包括:获取原始公交线网拓扑网络;根据原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络;根据历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据备选站点集在全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路;根据多条新增公交线路更新原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率;当优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条新增公交线路为备选线路集。本发明通过历史路段公交车辆满载率确定超载路段并确定新增公交线路,缓解超载路段的超载情况。

Description

一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域,具体而言,涉及一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置。
背景技术
随着我国社会和经济的高速发展,人们生活水平不断提高,城市居民的出行日益增多,但与此同时,我国许多大中城市目前都存在着交通事故频发、交通拥堵等交通问题,而这些问题不仅严重影响了城市居民的正常出行和日常生活,也制约了城市经济的快速发展。
在我国,常见的公共交通工具包括公共汽车、出租车、地铁等,而公共汽车仍然是人们生活中最常乘坐的交通工具。因而一个高质量的公交线网规划对提高公交公司服务质量以及减少运营成本至关重要。对现有公交线网进行合理的线路规划,可以在有限的资源条件下,充分地发挥出公共交通自身的潜能、改善公共交通的服务水平并且提高公交运营效率。
公交车辆满载率是计算公共交通通行能力、评价公交服务质量的基本指标之一,较高的满载率水平意味着线路服务乘客数量较多,但过高的满载率意味着乘客乘坐公交车辆出行时较为拥挤,极大降低乘客的出行体验,造成公交出行方式的竞争力降低。公交运营公司衡量公交线路运营状况时常使用线路满载率作为满载率参考指标,但满载率在各个路段分布的不均衡性难以清晰地通过单一线路满载率指标体现。现有技术中,考虑公交满载率优化或以单一线路为研究对象优化发车间隔提高全线路满载率,或以满载率作为优化模型约束考虑,限定最低满载率阈值以实现线路较高满载率,均没有考虑到出行需求在各个站点分布的不均衡导致的满载率在各路段的不均衡性,且容易忽视乘客的公交出行体验,对长期公交出行市场的竞争力提升有所阻碍。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题,为达上述目的,第一方面,本发明提供了一种公交线网的备选线路集生成方法,其包括:
获取原始公交线网拓扑网络;
根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接;
根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据所述备选站点集在所述全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路;
根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率;
当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。
进一步地,所述根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率包括:
根据所述原始公交线网拓扑网络确定每条公交线路所包含的路段;
根据每条所述公交线路在每个所述路段的公交车辆满载率、乘客数量和所述公交线路在设定优化时间区段的发车间隔确定所述历史路段公交车辆满载率。
进一步地,所述根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络包括:
确定所述原始公交线网拓扑网络中的所有公交站点;
将所有所述公交站点中的任意两个所述公交站点之间选择最短路径进行连接,生成所述全连接公交线网拓扑网络。
进一步地,所述根据所述历史路段公交车辆满载率和所述全连接公交线网拓扑网络生成多条新增公交线路包括:
根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和与其对应的公交站点;
确定所述对应的公交站点及其上一站和/或下一站的公交站点为所述备选站点集;
根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重;
根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路。
进一步地,所述优化目标包括使得所述新增公交线路包含满足预设条件的超载路段。
进一步地,所述根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重包括:
当所述备选站点集中各公交站点间的连接边存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,根据所述历史路段公交车辆满载率确定所述连接边权重;
当所述备选站点集中各公交站点间的连接边不存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,将所述连接边权重确定为预设数值。
进一步地,所述根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路包括:
根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,采用启发式算法生成多条公交线路;
将多条所述公交线路中满足预设约束条件的公交线路确定为所述新增公交线路。
进一步地,所述根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率包括:
将多条所述新增公交线路加入所述原始公交线网拓扑网络,确定更新后的公交线网;
将公交出行需求在所述更新后的公交线网中重新分配,并确定所述优化路段公交车辆满载率。
为达上述目的,第二方面,本发明提供了一种公交线网的备选线路集生成装置,其包括:
获取模块,用于获取原始公交线网拓扑网络;
处理模块,用于根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接;还用于根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据所述备选站点集在所述全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路;还用于根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率;
生成模块,用于当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。
使用本发明的公交线网的备选线路集生成方法或装置,通过历史路段公交车辆满载率确定现有公交线网中部分路段公交车辆超载情况,并基于现有公交线网生成全连接公交线网拓扑网络,根据历史路段公交车辆满载率确定超载路段和对应站点,生成备选站点集,并根据备选站点集在全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路,并将新增公交线路加入原有公交线网后,重新确定优化路段公交车辆满载率,并据此评估对超载路段的优化程度,可有效生成多条备选新增公交线路用于对超载路段的乘客进行分流,相较于现有技术对整条线路进行优化可更有效地缓解超载路段的超载情况。
为达上述目的,本发明第三方面的实施例提供了一种公交线网的超载优化方法,其包括:
确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如上所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定;
将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标;
将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标;
当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。
进一步地,还包括:
当所述更新后的线网满载率指标不满足优化条件时,确定所述新增线路可服务的公交出行需求;
从总公交出行需求池中删除所述可服务的公交出行需求后,重新确定所述公交线网的所述备选线路集。
为达上述目的,本发明第四方面的实施例提供了一种公交线网的超载优化装置,其包括:
确定模块,用于确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如上所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定;
优化模块,用于将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标;还用于将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标;还用于当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。
使用本发明的公交线网的超载优化方法或装置,通过上述公交线网的备选线路集生成方法生成备选线路集,结合增加公交线路后进行评价,分阶段考虑不同公交出行参与者:第一阶段以公交乘客角度考虑优化出行体验,生成满足降低现有公交线网超载现象的备选线路集;第二阶段以公交运营者角度考虑,评价生成线路的效益,筛选效益较好线路保留。通过两个阶段迭代,最终生成符合降低公交线网超载的合理新增线路,有效提高对公交线网进行超载优化的可靠性。本发明以公交线网作为考虑范围,使用增加新线同时优化线网中若干个不同线路在不同路段的超载优化,区分于现有技术中以一条线路作为研究对象,通过优化发车间隔、车辆容量等角度优化超载,既可优化原有公交线网超载路段满载率,也可保证增加新线的运营收益。
为达上述目的,第五方面,本发明提供了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现根据本发明第一方面所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面所述的公交线网的超载优化方法。
为达上述目的,第六方面,本发明提供了一种计算设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现根据本发明第一方面所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面所述的公交线网的超载优化方法。
根据本发明的非临时性计算机可读存储介质和计算设备,具有与根据本发明第一方面的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面的公交线网的超载优化方法具有类似的有益效果,在此不再赘述。
附图说明
图1为根据本发明实施例的公交线网的备选线路集生成方法的流程示意图;
图2为根据本发明实施例的确定历史路段公交车辆满载率的流程示意图;
图3为根据本发明实施例的公交站点示意图;
图4为根据本发明实施例的生成全连接公交线网拓扑网络的流程示意图;
图5为根据本发明实施例的生成多条新增公交线路的流程示意图;
图6为根据本发明实施例的确定连接边权重的流程示意图;
图7为根据本发明实施例的优化生成新增线路的流程示意图;
图8为根据本发明实施例的确定优化路段公交车辆满载率的流程示意图;
图9为根据本发明实施例的公交线网的备选线路集生成装置的结构示意图;
图10为根据本发明实施例的公交线网的超载优化方法的流程示意图;
图11为根据本发明实施例的公交线网的超载优化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图详细描述根据本发明的实施例,描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同附图标记表示相同或相似的要素。要说明的是,以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表本发明的所有实施方式。它们仅是与如权利要求书中所详述的、本发明公开的一些方面相一致的装置和方法的例子,本发明的范围并不局限于此。在不矛盾的前提下,本发明各个实施例中的特征可以相互组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
随着人民生活水平的不断提高,城市居民的出行量日益增多,我国机动车保有量也在迅速增加,由此引发的交通问题给许多城市的发展带来了困扰,并且严重影响了城市居民的工作生活。在我国,许多大中城市都面临着道路阻塞、交通拥挤等问题和由这些问题带来的交通事故频发、空气污染加重等问题。究其原因,除了城市交通基础设施落后不能满足日益增长的交通需求以外,公交线网规划不合理也是一个重要的原因。但是重新规划一个公交线网容易造成极大的资源耗费,也会对居民的出行造成困扰。因此,针对现有的公交线网进行优化具有重要意义。
现有技术中,公交运营公司衡量公交线路运营状况时常使用线路满载率(
Figure DEST_PATH_IMAGE001
)作为满载率参考指标,但满载率在各个路段分布的不均衡性难以清晰地通过单一线路满载率指标体现。现有的考虑公交满载率优化或以单一线路为研究对象优化发车间隔提高全线路满载率,或以满载率作为优化模型约束考虑,限定最低满载率阈值以实现线路较高满载率。若以整条线路为对象角度出发优化满载率,使用优化全线发车间隔等方法,没有考虑到出行需求在各个站点分布的不均衡导致的满载率在各路段的不均衡性,统一提高或降低全线发车间隔容易在部分路段造成运力分配的过剩或不足;若将满载率作为硬约束条件,仅考虑满载率最低值以获得线路较高的运营收益,容易忽视乘客的公交出行体验,对长期公交出行市场的竞争力提升有所阻碍。
本发明考虑现阶段公交满载优化集中于针对单线发车间隔等优化,以及满载优化多从公交运营角度出发,基于收益增大而提升线路满载率,很少以用户舒适出行角度出发进行考量,基于现有全公交线网,以考虑乘客公交出行体验为出发点,以公交线路高峰客流拥挤路段超载优化为目标,通过生成公交新线均衡拥挤客流,对公交线网进行有效优化。
可以理解的是,本发明实施例基于以下假设进行描述:
1)选择公交出行乘客仅按照出行成本最小化进行乘坐公交线路、换乘等的选择。
2)在实际公交运营中,受实际道路路网实时交通状况的影响,公交车在两个车站间到达的间隔时间分布不均匀,即公交车辆在线路分布不均匀。在本发明实施例中,以规划线路的中长期决策角度出发可以不考虑因交通状态带来的车辆在线路上实时空间分布不均匀问题,假设公交车辆在线路上空间均匀分布,即同一条线路站点间路段经过的公交车辆数量相同。
3)在针对现有公交线网的优化过程中,暂不考虑因新增线路带来的新公交出行需求,即假设在线路规划中公交线网中的总出行需求数量、OD点均不改变。
图1所示为根据本发明实施例的公交线网的备选线路集生成方法的流程示意图,包括步骤S1至S5。
在步骤S1中,获取原始公交线网拓扑网络。在本发明实施例中,可从例如交通数据库或其他服务器中获取到待优化公交线网的基础路网数据,包括例如其中所包含的所有公交站点、所有路段、公交出行需求量及OD信息等。建立以公交站点为节点、公交行驶路线为连接边的抽象公交线网拓扑网络作为原始公交线网拓扑网络。可以理解的是,原始公交线网拓扑网络仅连接存在公交线路的两个节点,对于实际没有公交线路通行的节点不进行连接。
在步骤S2中,根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接。图2所示为根据本发明实施例的确定历史路段公交车辆满载率的流程示意图,包括步骤S21至S22。
在步骤S21中,根据所述原始公交线网拓扑网络确定每条公交线路所包含的路段。在本发明实施例中,根据上述原始公交线网拓扑网络可以确定经过每个公交站点的路径,以及每条公交线路所包含的所有路段。
在步骤S22中,根据每条所述公交线路在每个所述路段的公交车辆满载率、乘客数量和所述公交线路在设定优化时间区段的发车间隔确定所述历史路段公交车辆满载率。可以理解的是,在本发明实施例中,针对例如早晚高峰时间段设定为优化分析时间区段生成备选线路集,即可有效缓解在某些时间段内公交载客量过大的问题,也可避免在其他时段增加不必要的行驶车辆,有效节约资源。
在本发明实施例中,在原始公交线网拓扑网络中根据出行的时间距离成本分配公交出行需求,确定每条公交线路在每个路段的公交车辆满载率和乘客数量等数据。具体地,根据现有的最短路算法(例如Astar或Dijkstra算法)可计算出原始公交线网拓扑网络中任意两个节点之间的最短路径。因此,将公交出行需求(即乘客)的起终点匹配至最近的网络节点上,在公交线网上进行导航,可以得到乘客出行时间最短的线路。假设乘客总是选择出行时间最短的方案,则将导航的路径作为乘客真实出行的路径,因此可以将乘客(一个乘客需求量为1)加载到其出行路径上。对一个时段内的所有乘客进行导航,则可以得到原始公交线网拓扑网络中每一条边(即一条线上相邻两个公交站点间的路段)的总乘客数量。
在本发明实施例中,根据下式计算历史路段公交车辆满载率:
Figure 18063DEST_PATH_IMAGE002
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示原始公交线网拓扑网络中编号为
Figure 249717DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路在编号为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
的路段上的公交车辆满载率,
Figure 91771DEST_PATH_IMAGE006
表示设定优化时间区段内原始公交线网拓扑网络中编号为
Figure 221401DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路在编号为
Figure 566932DEST_PATH_IMAGE005
的路段上的乘客数量,
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示原始公交线网拓扑网络中编号为
Figure 671286DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路上运行的公交车的额定载客量,
Figure 469477DEST_PATH_IMAGE008
表示原始公交线网拓扑网络中编号为
Figure 465115DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路在设定优化时间区段的发车间隔,单位为(辆/小时),
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示设定优化时间区段,单位为(小时)。
可以理解的是,在本发明实施例中分配公交出行需求所用的节点并非物理公交站点,而是逻辑公交站点。图3所示为根据本发明实施例的公交站点示意图。如图3所示,若有两条公交线路L1和L2同时经过A站点和B站点,则原始公交线网拓扑网络中有四个节点:A1、A2和B1、B2。其中,A1B1、A2B2间边的权重都是车辆运行时间,A1A2、B1B2间的权重是两点之间的步行时间(取步行直线距离作为步行距离,取行人步行平均值作为步行速度)与线路发车间隔之和,以A1A2为例,代表乘客从L1线路的A站点(即A1),要先步行到L2线路的A站点(即A2),再经历等车时间,才能乘坐L2线路。
图4所示为根据本发明实施例的生成全连接公交线网拓扑网络的流程示意图,包括步骤S23至S24。
在步骤S23中,确定所述原始公交线网拓扑网络中的所有公交站点。在本发明实施例中,根据上述原始公交线网拓扑网络可确定其中包含的所有公交站点的相关信息。
在步骤S24中,将所有所述公交站点中的任意两个所述公交站点之间选择最短路径进行连接,生成所述全连接公交线网拓扑网络。在本发明实施例中,根据实际路网考虑,在新增线路时不受到原有连接边限制,任何两个公交站点间均可新增连接边,以生成新的全连接公交线网拓扑网络。可以理解的是,全连接公交线网拓扑网络是对实际路网的抽象简化,任意两个公交站点之间只使用最短的一条路径连接,而实际公交线网两公交站点间有许多可行路径。
可以理解的是,上述根据原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率和根据原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络的步骤并无严格的顺序限制,可先执行根据原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率的步骤,再执行根据原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络的步骤,或先执行根据原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络的步骤,再执行根据原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率的步骤,本发明对此不做限制。
在步骤S3中,根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据所述备选站点集在所述全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路。图5所示为根据本发明实施例的生成多条新增公交线路的流程示意图,包括步骤S31至S34。
在步骤S31中,根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和与其对应的公交站点。在本发明实施例中,将某线路上的公交车辆在相邻公交站间的历史路段公交车辆满载率出现大于1的情况称为超载。即在设定优化时间区段内某线路在相邻公交站点的路段内,若公交实际总载客量超过额定总载客量,则认为在设定优化时间区段内该线路在该路段存在超载情况。则根据上述历史路段公交车辆满载率可确定超载路段及其对应的公交站点。可以理解的是,确定超载路段和对应站点后再进行新增公交线路的确定和优化,可更有效地提高优化效率。
在步骤S32中,确定所述对应的公交站点及其上一站和/或下一站的公交站点为备选站点集。在本发明实施例中,选取根据历史路段公交车辆满载率确定的超载路段的对应公交站点和其上一站和/或下一站的公交站点作为备选站点集。可以理解的是,根据超载路段确定备选站点集来生成新增路线,对乘客进行均衡分流,可有效缓解超载路段的公交超载问题。
在步骤S33中,根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重。图6所示为根据本发明实施例的确定连接边权重的流程示意图,包括步骤S331至S332。
在步骤S331中,当所述备选站点集中各公交站点间的连接边存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,根据所述历史路段公交车辆满载率确定所述连接边权重。在本发明实施例中,若备选站点集中的公交站点间原本就存在公交线路,即在原始公交线网拓扑网络中该公交站点间就存在连接边(行驶线路),则将该连接边权重设置为与所述历史路段公交车辆满载率的倒数成正比例关系。可以理解的是,所述连接边权重根据实际需要,也可结合其他参数进行设置,本发明并不以此为限。
在步骤S332中,当所述备选站点集中各公交站点间的连接边不存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,将所述连接边权重确定为预设数值。在本发明实施例中,由于全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均有连接边进行连接,所以对于不存在于原始公交线网拓扑网络中的连接边(即原本没有公交线路通行的路段),则将该连接边权重设置为一个预设数值,所述预设数值可通过在该路段(连接边)的行驶时间按比例设定。可以理解的是,经过一次分配后,若新增连接边具有了历史路段公交车辆满载率数据,则在下次迭代中,将该连接边权重更新为与该历史路段公交车辆满载率倒数成正比例关系。
在步骤S34中,根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路。图7所示为根据本发明实施例的优化生成新增线路的流程示意图,包括步骤S341至S342。
在步骤S341中,根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,采用启发式算法生成多条公交线路。在本发明实施例中,所述优化目标包括使得所述新增公交线路包含满足预设条件的超载路段。具体地,可为使得新增公交线路包含满足尽可能多的超载路段。可以理解的是,根据上述确定的备选站点集和对应的连接边权重,可使用例如遗传算法或蚁群算法等生成多条新公交线路,本发明并不以此为限。
在本发明实施例中,使得新生成线路通过尽可能多的超载路段,可通过将优化目标函数确定为最大化服务需求和尽可能多的超载路段被新生成路线选择,所述优化目标函数如下所示:
Figure 399573DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示从公交站点m至公交站点n的乘客公交出行需求,
Figure 970101DEST_PATH_IMAGE012
表示编号为
Figure 458851DEST_PATH_IMAGE005
的路段被选为编号为
Figure 727021DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路中的一部分。
在步骤S342中,将多条所述公交线路中满足预设约束条件的公交线路确定为所述新增公交线路。在本发明实施例中,对上述生成的多条公交线路进行检验,删除不满足预设约束条件的线路,只保留满足预设约束条件的线路作为新增公交线路。其中,所述预设约束条件包括是否满足线路长度、非直线系数等约束,在本发明实施例中,预设约束条件设定为长度最大35公里、非直线系数最大为1.6。可以理解的是,上述预设约束条件可根据实际需求进行设置,本发明并不以此为限。
在步骤S4中,根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率。图8所示为根据本发明实施例的确定优化路段公交车辆满载率的流程示意图,包括步骤S41至S42。
在步骤S41中,将多条所述新增公交线路加入所述原始公交线网拓扑网络,确定更新后的公交线网。在本发明实施例中,根据加入新增公交线路后形成的新的公交线网中的公交车辆满载率来判断对超载路段的优化程度,可准确评估优化效果。
在步骤S42中,将公交出行需求在所述更新后的公交线网中重新分配,并确定所述优化路段公交车辆满载率。在本发明实施例中,在原有的原始公交线网拓扑网络中加入新增公交线路后,对公交出行需求进行重新导航,根据导航结果得到新的线路站间的乘客数量,即将公交出行需求在更新后的公交线网中重新分配,计算优化路段公交车辆满载率如下式所示:
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中,
Figure 329035DEST_PATH_IMAGE014
表示更新公交线网后,编号为
Figure 493300DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路在编号为
Figure 266084DEST_PATH_IMAGE005
的路段上的公交车辆满载率,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示更新公交线网后,编号为
Figure 869103DEST_PATH_IMAGE004
的公交线路在编号为
Figure 246995DEST_PATH_IMAGE005
的路段上的乘客数量。可以理解的是,对公交出行需求进行导航和确定公交车辆满载率的方法与上述步骤S2中所述的一致,在此不再赘述。
在步骤S5中,当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。在本发明实施例中,根据原公交线网中各超载线路路段满载率的平均下降值作为优化指标,当所述平均下降值大于预设阈值时,认为满足预设优化条件。其中,所述平均下降值根据如下公式进行计算:
Figure 365517DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示公交线网各超载线路路段满载率的平均下降值,
Figure 422335DEST_PATH_IMAGE018
表示原有公交线网的路段编号集合,
Figure DEST_PATH_IMAGE019
表示原有公交线网的线路编号集合。
可以理解的是,当该平均下降值满足设定优化下降阈值要求,例如大于预设阈值时,认为新增的公交线路满足预设优化条件,输出该多条新增公交线路确实为备选线路集。若该平均下降值不满足预设优化条件,则重新生成多条新增公交线路再进行评估,直至满足所述预设优化条件。
采用本发明实施例的公交线网的备选线路集生成方法,通过历史路段公交车辆满载率确定现有公交线网中部分路段公交车辆超载情况,并基于现有公交线网生成全连接公交线网拓扑网络,根据历史路段公交车辆满载率确定超载路段和对应站点,生成备选站点集,并根据备选站点集在全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路,并将新增公交线路加入原有公交线网后,重新确定优化路段公交车辆满载率,并据此评估对超载路段的优化程度,可有效生成多条备选新增公交线路用于对超载路段的乘客进行分流,相较于现有技术对整条线路进行优化可更有效地缓解超载路段的超载情况。本发明从用户出行体验角度出发,以降低公交车辆超载为优化目标,不同于现有技术中完全从运营者角度出发提高公交线路满载率以增加运营收益为目的,可有效提升乘客的出行体验。
本发明第二方面的实施例还提供了一种公交线网的备选线路集生成装置。图9所示为根据本发明实施例的公交线网的备选线路集生成装置900的结构示意图,包括获取模块901、处理模块902和生成模块903。
获取模块901用于获取原始公交线网拓扑网络。
处理模块902用于根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接;还用于根据所述历史路段公交车辆满载率和所述全连接公交线网拓扑网络生成多条新增公交线路;还用于根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率。
生成模块903用于当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。
在本发明实施例中,处理模块902还用于根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和对应的公交站点;确定所述对应的公交站点及其上一站和/或下一站的公交站点为备选站点集;根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重;根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路。
在本发明实施例中,处理模块902还用于将多条所述新增公交线路加入所述原始公交线网拓扑网络,确定更新后的公交线网;将公交出行需求在所述更新后的公交线网中重新分配,并确定所述优化路段公交车辆满载率
所述公交线网的备选线路集生成装置900的各个模块的更具体实现方式可以参见对于本发明的公交线网的备选线路集生成方法的描述,且具有与之相似的有益效果,在此不再赘述。
本发明第三方面的实施例还提出了一种公交线网的超载优化方法。图10所示为根据本发明实施例的公交线网的超载优化方法的流程示意图,包括步骤S011至S014。
在步骤S011中,确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如上所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定。在本发明实施例中,根据需优化的公交线网和优化时段,采用如上所述的公交线网的备选线路集生成方法生成多条新增公交线路作为备选线路集。
在步骤S012中,将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标。在本发明实施例中,上述备选线路集生成是基于降低线网中超载路段车辆满载率为目标,提高乘客公交出行体验。新增的公交线路没有考虑运营相关指标,故在生成备选线路集后,进一步从运营相关指标出发,评价及筛选运营指标较好的公交线路形成最终增线方案,有利于提高整体优化效果。其中,所述线路运营指标可包括例如服务客流量、线路乘客换乘率、线网乘客平均换乘率、线网乘客平均出行时间变化等,本发明并不以此为限。
在步骤S013中,将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标。在本发明实施例中,根据上述确定的线路运营指标,对新增线路进行排序,保留排名靠前的M条公交线路作为确定新增线路。可以理解的是,M为1时表示增加单条线路,大于1时表示增加多条线路,其具体数值可以根据业务场景指定或者根据运营公司的预算制定,本发明并不以此为限。
在本发明实施例中,将排名靠前的M条公交线路加入原有公交线网,计算更新后的线网满载率指标,例如超载路段数量、平均路段公交超载率等,本发明对此不做限制。
在步骤S014中,当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。在本发明实施例中,若线网满载率指标满足优化条件,例如达到优化目标阈值时,则停止迭代,在公交线网中加入新增线路,通过在预设优化时段内增加所述新增线路作为最终增线方案,对现有公交线网的超载路段进行优化。
在本发明实施例中,当所述更新后的线网满载率指标不满足优化条件时,确定所述新增线路可服务的公交出行需求;从总公交出行需求池中删除所述可服务的公交出行需求后,重新确定所述公交线网的所述备选线路集。可以理解的是,可根据如上所述的公交线网的备选线路集生成方法重新确定所述公交线网的所述备选线路集。在本发明实施例中,总公交出行需求池可以根据手机信令数据或者刷卡数据获取,一条公交出行数据代表一个用户,由出行起点与出行终点所表示。
可以理解的是,根据新增线路确定新增的M条线路的发车间隔及车辆载客容量,根据需求分配的结果提取出乘客的出行路径中包含新增的M条线路的乘客,得到M条线路可服务的公交出行需求
Figure 32308DEST_PATH_IMAGE020
。由于要生成新的备选线路集,而该部分需求已经可以被当前线路服务,所以从总公交出行需求池中删去
Figure 812176DEST_PATH_IMAGE020
,生成新的线路服务未被服务的出行需求。
在本发明实施例中,当确定最终增线方案后,在原公交线网加入新增的公交线路后,计算得到线网超载优化的总改进值:
Figure DEST_PATH_IMAGE021
所述总改进值可作为整体方案的评价指标,确定整体方案的优化程度。在本发明实施例中,增加一条新线情况下可使原公交线网超载路段公交满载率下降11%左右。
采用本发明实施例的公交线网的超载优化方法,通过上述公交线网的备选线路集生成方法生成备选线路集,评价新增线路运营相关指标,选择满足指标阈值的线路作为新增线路。若新增线路后线网超载改进未达到目标阈值,则在公交出行需求出行池中删去新增线路可满足的公交出行需求,返回生成备选线路部分,直至线网超载改善达到目标阈值。本发明分阶段考虑不同公交出行参与者:第一阶段以公交乘客角度考虑优化出行体验,生成满足降低现有公交线网超载现象的备选线路集;第二阶段以公交运营者角度考虑,评价生成线路的效益,筛选效益较好线路保留。通过两个阶段迭代,最终生成符合降低公交线网超载的合理新增线路,有效提高对公交线网进行超载优化的可靠性。本发明以公交线网作为考虑范围,使用增加新线同时优化线网中若干个不同线路在不同路段的超载优化,区分于现有技术中以一条线路作为研究对象,通过优化发车间隔、车辆容量等角度优化超载,既可优化原有公交线网超载路段满载率,也可保证增加新线的运营收益。
本发明第四方面的实施例还提供了一种公交线网的超载优化装置。图11所示为根据本发明实施例的公交线网的超载优化装置1100的结构示意图,包括确定模块1101和优化模块1102。
确定模块1101用于确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如上所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定。
优化模块1102用于将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标;还用于将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标;还用于当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。
所述公交线网的超载优化装置1100的各个模块的更具体实现方式可以参见对于本发明的公交线网的超载优化方法的描述,且具有与之相似的有益效果,在此不再赘述。
本发明第五方面的实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时,实现根据本发明第一方面所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面所述的公交线网的超载优化方法。
一般来说,用于实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质,除了临时性地传播中的信号本身。
计算机可读存储介质例如可以是,但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言,特别是可以使用适于神经网络计算的Python语言和基于TensorFlow、PyTorch等平台框架。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明第六方面的实施例提供了一种计算设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现根据本发明第一方面所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面所述的公交线网的超载优化方法。可以理解的是,本发明的计算设备可以是服务器,也可以有限算力的终端设备。
根据本发明第五、六方面的非临时性计算机可读存储介质和计算设备,可以参照根据本发明第一方面实施例具体描述的内容实现,并具有与根据本发明第一方面实施例的公交线网的备选线路集生成方法或根据本发明第三方面实施例的公交线网的超载优化方法具有类似的有益效果,在此不再赘述。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,应当理解的是,上述实施例是示例性的,不能解释为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (13)

1.一种公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,包括:
获取原始公交线网拓扑网络;
根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接;
根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据所述备选站点集在所述全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路,包括:
根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和与其对应的公交站点;
确定所述对应的公交站点及其上一站和/或下一站的公交站点为所述备选站点集;
根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重;
根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路;
根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率;
当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。
2.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率包括:
根据所述原始公交线网拓扑网络确定每条公交线路所包含的路段;
根据每条所述公交线路在每个所述路段的公交车辆满载率、乘客数量和所述公交线路在设定优化时间区段的发车间隔确定所述历史路段公交车辆满载率。
3.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络包括:
确定所述原始公交线网拓扑网络中的所有公交站点;
将所有所述公交站点中的任意两个所述公交站点之间选择最短路径进行连接,生成所述全连接公交线网拓扑网络。
4.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述优化目标包括使得所述新增公交线路包含满足预设条件的超载路段。
5.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重包括:
当所述备选站点集中各公交站点间的连接边存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,根据所述历史路段公交车辆满载率确定所述连接边权重;
当所述备选站点集中各公交站点间的连接边不存在于所述原始公交线网拓扑网络中时,将所述连接边权重确定为预设数值。
6.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路包括:
根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,采用启发式算法生成多条公交线路;
将多条所述公交线路中满足预设约束条件的公交线路确定为所述新增公交线路。
7.根据权利要求1所述的公交线网的备选线路集生成方法,其特征在于,所述根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率包括:
将多条所述新增公交线路加入所述原始公交线网拓扑网络,确定更新后的公交线网;
将公交出行需求在所述更新后的公交线网中重新分配,并确定所述优化路段公交车辆满载率。
8.一种公交线网的备选线路集生成装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取原始公交线网拓扑网络;
处理模块,用于根据所述原始公交线网拓扑网络确定历史路段公交车辆满载率,并根据所述原始公交线网拓扑网络生成全连接公交线网拓扑网络,其中,所述全连接公交线网拓扑网络中任意两个公交站点间均相互连接;还用于根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和其对应的备选站点集,根据所述备选站点集在所述全连接公交线网拓扑网络中生成多条新增公交线路,包括:根据所述历史路段公交车辆满载率确定超载路段和与其对应的公交站点;确定所述对应的公交站点及其上一站和/或下一站的公交站点为所述备选站点集;根据所述原始公交线网拓扑网络和所述全连接公交线网拓扑网络确定所述备选站点集中各公交站点间的连接边权重;根据所述连接边权重、所述备选站点集和优化目标,生成多条所述新增公交线路;还用于根据多条所述新增公交线路更新所述原始公交线网拓扑网络,重新确定优化路段公交车辆满载率;
生成模块,用于当所述优化路段公交车辆满载率满足预设优化条件时,确定多条所述新增公交线路为所述备选线路集。
9.一种公交线网的超载优化方法,其特征在于,包括:
确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如权利要求1-7中任一项所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定;
将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标;
将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标;
当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。
10.根据权利要求9所述的公交线网的超载优化方法,其特征在于,还包括:
当所述更新后的线网满载率指标不满足优化条件时,确定所述新增线路可服务的公交出行需求;
从总公交出行需求池中删除所述可服务的公交出行需求后,重新确定所述公交线网的所述备选线路集。
11.一种公交线网的超载优化装置,其特征在于,包括:
确定模块,用于确定公交线网的备选线路集,所述备选线路集根据如权利要求1-7中任一项所述的公交线网的备选线路集生成方法进行确定;
优化模块,用于将所述备选线路集中的新增线路加入所述公交线网,分配乘客需求后确定所述新增线路的线路运营指标;还用于将所述线路运营指标满足预设条件的所述新增线路加入所述公交线网,确定更新后的线网满载率指标;还用于当所述更新后的线网满载率指标满足优化条件时,在预设优化时段内增加所述新增线路。
12.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现根据权利要求1-7中任一项所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据权利要求9-10中任一项所述的公交线网的超载优化方法。
13.一种计算设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时,实现根据权利要求1-7中任一项所述的公交线网的备选线路集生成方法或根据权利要求9-10中任一项所述的公交线网的超载优化方法。
CN202110115017.1A 2021-01-28 2021-01-28 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置 Active CN112466122B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110115017.1A CN112466122B (zh) 2021-01-28 2021-01-28 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置
PCT/CN2022/070995 WO2022161144A1 (zh) 2021-01-28 2022-01-10 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110115017.1A CN112466122B (zh) 2021-01-28 2021-01-28 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112466122A CN112466122A (zh) 2021-03-09
CN112466122B true CN112466122B (zh) 2021-06-15

Family

ID=74802724

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110115017.1A Active CN112466122B (zh) 2021-01-28 2021-01-28 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112466122B (zh)
WO (1) WO2022161144A1 (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112466122B (zh) * 2021-01-28 2021-06-15 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置
CN113190637B (zh) * 2021-04-27 2022-01-25 北京交通发展研究院 公交线路新增方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113191622B (zh) * 2021-04-27 2022-09-27 北京交通发展研究院 公交干线走廊新增方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113792528B (zh) * 2021-08-26 2024-02-09 北京工业大学 一种公交站点可用性编码方法
CN113850996B (zh) * 2021-09-17 2022-06-14 广州市城市规划勘测设计研究院 路段公交线路重复系数数据计算方法、装置及存储介质
CN113988368A (zh) * 2021-09-18 2022-01-28 郑州天迈科技股份有限公司 一种考虑已有公交线网结构的公交线路优化方法
CN114897445B (zh) * 2022-07-12 2022-11-25 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 公交线网的停靠点调整优化方法、装置及可读存储介质
CN115222297B (zh) * 2022-09-15 2023-02-14 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 公交线路优化调整方案评估方法、电子设备及存储介质
CN115760520B (zh) * 2022-11-11 2024-01-26 交通运输部科学研究院 地铁新线开通阶段公交接驳优化方法及装置
CN116248577B (zh) * 2022-12-08 2024-05-17 中国联合网络通信集团有限公司 一种确定算力节点的方法及装置
CN116611554B (zh) * 2023-05-16 2024-04-30 清华大学 需求响应公交调度的优化方法、装置、电子设备及介质
CN116579667A (zh) * 2023-07-11 2023-08-11 北京大也智慧数据科技服务有限公司 公交站点的辐射人群的分析方法、装置、存储介质及设备
CN117407387B (zh) * 2023-12-13 2024-03-26 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种基于线路匹配和词聚类的公交站点数据清洗方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7394404B2 (en) * 2004-09-17 2008-07-01 Jae-ho Kim System and method for controlling public transportation
CN101807222A (zh) * 2010-02-09 2010-08-18 武汉大学 基于站点的城市公交线网优化配置方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN106485372A (zh) * 2016-11-28 2017-03-08 中兴软创科技股份有限公司 公交线路配车数量评估与优化方法与系统
CN107633318A (zh) * 2017-07-03 2018-01-26 中兴软创科技股份有限公司 一种基于时间最短线路的新增公交线路优化设计方法
CN109344529A (zh) * 2018-10-22 2019-02-15 北京航空航天大学 一种基于两阶段启发式算法的定制公交线路设计方法
CN109409599A (zh) * 2018-10-24 2019-03-01 天津市市政工程设计研究院 基于实时需求的定制公交线路开通优化方法
CN111063191A (zh) * 2019-12-12 2020-04-24 北京航空航天大学 用于公交线网设计的发车频率与线网结构联合优化方法
CN111950777A (zh) * 2020-07-28 2020-11-17 深圳北斗应用技术研究院有限公司 定制公交线路设计方法及装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110301997A1 (en) * 2010-06-04 2011-12-08 Ecology & Environment, Inc. System and method for managing fleet vehicles or employee owned vehicles
PL2637148T3 (pl) * 2012-03-08 2022-11-07 Ltg Rastatt Gmbh System obliczania i wyświetlania czasu przyjazdu i odjazdu systemu transportowego
CN103208179A (zh) * 2013-02-18 2013-07-17 李庆昌 一种建成智能公共交通网络的方法和设备
CN104484514B (zh) * 2014-12-03 2017-06-27 宁波大学 一种规避拥堵路段的弹性公交线路设计方法
CN109447340B (zh) * 2018-10-24 2021-11-30 天津市市政工程设计研究院 一种可靠性最短路的定制公交线路优化方法
CN110378573A (zh) * 2019-06-27 2019-10-25 厦门理工学院 一种城市轨道交通路网供需分布评价方法
CN110570656B (zh) * 2019-09-20 2022-03-25 深圳市综合交通运行指挥中心 定制公共交通线路方法及装置
CN111667114A (zh) * 2020-06-05 2020-09-15 鲁东大学 一种基于时空大数据融合的智能路线规划推荐方法
CN111897868B (zh) * 2020-07-31 2022-06-10 浙江大学 用于分析与规划公交线路的可视分析方法和系统
CN112183904A (zh) * 2020-11-19 2021-01-05 北京清研宏达信息科技有限公司 一种基于居民出行od的公交线路优化方法
CN112466122B (zh) * 2021-01-28 2021-06-15 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7394404B2 (en) * 2004-09-17 2008-07-01 Jae-ho Kim System and method for controlling public transportation
CN101807222A (zh) * 2010-02-09 2010-08-18 武汉大学 基于站点的城市公交线网优化配置方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN106485372A (zh) * 2016-11-28 2017-03-08 中兴软创科技股份有限公司 公交线路配车数量评估与优化方法与系统
CN107633318A (zh) * 2017-07-03 2018-01-26 中兴软创科技股份有限公司 一种基于时间最短线路的新增公交线路优化设计方法
CN109344529A (zh) * 2018-10-22 2019-02-15 北京航空航天大学 一种基于两阶段启发式算法的定制公交线路设计方法
CN109409599A (zh) * 2018-10-24 2019-03-01 天津市市政工程设计研究院 基于实时需求的定制公交线路开通优化方法
CN111063191A (zh) * 2019-12-12 2020-04-24 北京航空航天大学 用于公交线网设计的发车频率与线网结构联合优化方法
CN111950777A (zh) * 2020-07-28 2020-11-17 深圳北斗应用技术研究院有限公司 定制公交线路设计方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
北京市地面公交线网调整方案的效果分析;李强 等;《交通运输系统工程与信息》;20080430;第8卷(第2期);第27-33页 *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022161144A1 (zh) 2022-08-04
CN112466122A (zh) 2021-03-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112466122B (zh) 一种公交线网的备选线路集生成、线路规划方法及装置
CN110428096B (zh) 基于票务信息的城市轨道交通多交路运输组织优化方法
Fu et al. A hierarchical line planning approach for a large-scale high speed rail network: the China case
Chen et al. Customized bus route design with pickup and delivery and time windows: Model, case study and comparative analysis
CN107527137A (zh) 城市轨道交通网络成熟度确定方法
CN108492558B (zh) 一种高速公路预约出行方法、存储介质及终端
CN115048754B (zh) 基于交通仿真的公交线网优化方法、电子设备及存储介质
CN106228275A (zh) 基于蚁群算法定制公交线路的方法
CN113919650A (zh) 一种列车运行方案优化编制方法及系统
CN116720997A (zh) 一种基于大数据分析的公交线路评价体系及优化方法
WO2024174566A1 (zh) 一种用于智能公交系统的多车型时刻表设计方法及系统
CN112418514A (zh) 一种运用蚁群系统优化校园公交线路规划的方法
CN115423168A (zh) 一种考虑服务稳定性的定制公交路网优化方法及系统
CN114912659A (zh) 铁路客运中转换乘方案计算方法及系统、设备和存储介质
CN115829286A (zh) 一种考虑出行者个性需求偏好的动态停车推荐方法
CN114462898A (zh) 基于地理信息的公路规划管理方法及系统
CN113919529A (zh) 一种网约车出行的环境影响评价方法
CN114897445B (zh) 公交线网的停靠点调整优化方法、装置及可读存储介质
CN115186969A (zh) 带变邻域搜索的多引导解粒子群多目标拼车问题优化方法
Xie et al. Research on Dynamic Takeout Delivery Vehicle Routing Problem under Time-Varying Subdivision Road Network
CN112434844B (zh) 基于凸包计算和遗传算法排序线网的新开及延长方法
Hu et al. An ant colony optimization based approach to adjust public transportation network
Lu et al. The Impact of Dedicated Lanes on On-Demand Multimodal Transit Systems
Fielbaum et al. New sources of economies and diseconomies of scale in on-demand ridepooling systems and comparison with public transport
Lu et al. Integrated Optimization of Train Diagrams and Rolling Stock Circulation with Full-Length and Short-Turn Routes of Virtual Coupling Trains in Urban Rail Transit

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant