CN113095649A - 一种智慧交通动态公交仿真方法和存储设备 - Google Patents

一种智慧交通动态公交仿真方法和存储设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种智慧交通动态公交仿真方法和存储设备。所述一种智慧交通动态公交仿真方法，包括步骤：在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。以上所有操作均在可视化界面上操作，对于任意人员，均可输入自己想要的待分析数据，在可视化界面上直观的获得分析结果。根据所述分析结果即可获得最佳的公交调度算法及调度策略，帮助公交公司进行科学决策。

Description

一种智慧交通动态公交仿真方法和存储设备
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种智慧交通动态公交仿真方法和存储设备。
背景技术
随着社会的发展，交通工具的普及，城市交通拥堵已经成为相关部门亟待解决的问题。其中，公交、BRT、地铁等大型城市客运服务已成为舒缓城市交通的重要手段。
其中在公交运营过程中，为了保证公交服务质量以及公交车的工作效率，现有技术中虽然有通过传统公交与动态公交结合的方式来对公交进行调度，然而如何制定出合理的调度方案，并将不同调度方案所带来的运营结果以直观的方式展现给公交公司，供公交公司根据自己的需要进行决策，仍然是待解决的技术问题。
发明内容
为此，需要提供一种智慧交通动态公交仿真方法，用以解决现有公交调度，无法制定合理方案及无法直观展示的技术问题。具体技术方案如下：
一种智慧交通动态公交仿真方法，包括步骤：
在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；
在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。
进一步的，还包括步骤：
根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。
进一步的，所述“在可视化界面上显示分析结果”，具体还包括步骤：
判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。
进一步的，所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：
响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；
所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：
增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。
进一步的，所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
为解决上述技术问题，还提供了一种存储设备，具体技术方案如下：
一种存储设备，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；
在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。
进一步的，所述指令集还用于执行：
根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。
进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上显示分析结果”，具体还包括步骤：
判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。
进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：
响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；
所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：
增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。
进一步的，所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
本发明的有益效果是：通过在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。以上所有操作均在可视化界面上操作，对于任意人员，均可输入自己想要的待分析数据，在可视化界面上直观的获得分析结果。根据所述分析结果即可获得最佳的公交调度算法及调度策略，帮助公交公司进行科学决策，大大节约公交公司的出车成本，提高公交公司的受益，提高车辆运营效率，且同时最大程度减少乘客出行所需时间。
附图说明
图1为具体实施方式所述一种智慧交通动态公交仿真方法的流程图；
图2为具体实施方式所述一种存储设备的模块示意图；
图3为具体实施方式所述一种智慧交通动态公交仿真的示意图。
附图标记说明：
200、存储设备。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅图1及图3，在本实施方式中，一种智慧交通动态公交仿真方法可应用在一种存储设备上，所述存储设备包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端等。具体实施方式如下：
步骤S101：在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用。
步骤S102：在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析。
步骤S103：在可视化界面上显示分析结果。
如图3所示，本申请的核心思想在于通过软件设计，以可视化界面的方式进行展示，使用者可在可视化界面上直接输入待分析数据，待分析数据可根据实际场景而有所不同。当在可视化界面上点击开始分析相关的按钮时，会自动调用预先设定好的现有的不同公交调度算法对待分析数据进行分析，进而直接在可视化界面上展示分析结果，使得使用者可直观地获知分析结果。
而后该分析结果可用于辅助公交公司做出公交调度决策。
本申请进一步的，为了获得最佳的公交调度算法和调度策略，还包括步骤：根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。具体可如下：可调整动态公交车辆数量、座位数、定价策略等参数，比对得到最佳的动态公交调度算法及策略。具体方法为：设置公交车辆数量范围为(1,x1),座位数为不同车型的单辆固定座位数量*车的数量之和，定价策略为固定票价以及按里程计算等。通过程序算法遍历，自动计算每个条件下的最终收益值，从而确定最优解。
举例如下：公交车类型数量：A1、A2、A3……An，各车型单台座位数：B1、B2、B3……Bn，定价策略：Str1、Str2、Str3……Strn；
Figure BDA0003004000520000051
Figure BDA0003004000520000052
Figure BDA0003004000520000061
总收益＝Revenuel-Cost；
给定公交车数量A1+A2+A3+……+An的取值范围，在范围内，通过算法自动计算每一种组合的总收益，求得最佳解，所述最佳解对应的是该算法的最佳解，重复以上步骤获得不同算法的最佳解，对不同算法的最佳解进行比较，选出最佳的那个，作为最终的调度策略，而该最终的调度策略对应的公交调度算法则作为最终的最佳公交调度算法。
通过在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。以上所有操作均在可视化界面上操作，对于任意人员，均可输入自己想要的待分析数据，在可视化界面上直观的获得分析结果。根据所述分析结果即可获得最佳的公交调度算法及调度策略，帮助公交公司进行科学决策，大大节约公交公司的出车成本，提高公交公司的受益，提高车辆运营效率，且同时最大程度减少乘客出行所需时间。
为确保可及时跟进市面上优的公交调度算法，所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。如此可确保及时获得更优的公交调度算法。
在本实施方式中，所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据(根据历史客流量仿真不同时间段不同地点的乘客乘车需求)；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
在本实施方式中，步骤S103还包括步骤：判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。具体可如下：根据算法，生成乘客订单，及动态公交的运营排班结果。对线路的车辆运营费用Cost＝票价收入-运营成本<costMax的才进行保留，否则剔除。其中，票价收入＝起步价Price1+每公里单价Price2*(总公里数-起步里程数Mile1)，公里数由系统模拟乘客起点与终点路线运动轨迹获得。
请参阅图2至图3，在本实施方式中，一种存储设备200的具体实施方式如下：
一种存储设备200，其中存储有指令集，所述指令集用于执行：
在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；
在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。
如图3所示，本申请的核心思想在于在存储设备200上安装一设计好的软件，以可视化界面的方式进行展示，使用者可在可视化界面上直接输入待分析数据，待分析数据可根据实际场景而有所不同。当在可视化界面上点击开始分析相关的按钮时，会自动调用预先设定好的现有的不同公交调度算法对待分析数据进行分析，进而直接在可视化界面上展示分析结果，使得使用者可直观地获知分析结果。
而后该分析结果可用于辅助公交公司做出公交调度决策。
本申请进一步的，为了获得最佳的公交调度算法和调度策略，进一步的，所述指令集还用于执行：
根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。具体可如下：可调整动态公交车辆数量、座位数、定价策略等参数，比对得到最佳的动态公交调度算法及策略。具体方法为：设置公交车辆数量范围为(1,x1),座位数为不同车型的单辆固定座位数量*车的数量之和，定价策略为固定票价以及按里程计算等。通过程序算法遍历，自动计算每个条件下的最终收益值，从而确定最优解。
举例如下：公交车类型数量：A1、A2、A3……An，各车型单台座位数：B1、B2、B3……Bn，定价策略：Str1、Str2、Str3……Strn；
Figure BDA0003004000520000081
Figure BDA0003004000520000082
总收益＝Revenuel-Cost；
给定公交车数量A1+A2+A3+……+An的取值范围，在范围内，通过算法自动计算每一种组合的总收益，求得最佳解，所述最佳解对应的是该算法的最佳解，重复以上步骤获得不同算法的最佳解，对不同算法的最佳解进行比较，选出最佳的那个，作为最终的调度策略，而该最终的调度策略对应的公交调度算法则作为最终的最佳公交调度算法。
通过在存储设备200的可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。以上所有操作均在可视化界面上操作，对于任意人员，均可输入自己想要的待分析数据，在可视化界面上直观的获得分析结果。根据所述分析结果即可获得最佳的公交调度算法及调度策略，帮助公交公司进行科学决策，大大节约公交公司的出车成本，提高公交公司的受益，提高车辆运营效率，且同时最大程度减少乘客出行所需时间。
为确保可及时跟进市面上优的公交调度算法，进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：
响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；
所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：
增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。如此可确保及时获得更优的公交调度算法。
在本实施方式中，所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据(根据历史客流量仿真不同时间段不同地点的乘客乘车需求)；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
在本实施方式中，进一步的，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上显示分析结果”，具体还包括步骤：
判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。具体可如下：根据算法，生成乘客订单，及动态公交的运营排班结果。对线路的车辆运营费用Cost＝票价收入-运营成本<costMax的才进行保留，否则剔除。其中，票价收入＝起步价Price1+每公里单价Price2*(总公里数-起步里程数Mile1)，公里数由系统模拟乘客起点与终点路线运动轨迹获得。
需要说明的是，尽管在本文中已经对上述各实施例进行了描述，但并非因此限制本发明的专利保护范围。因此，基于本发明的创新理念，对本文所述实施例进行的变更和修改，或利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，直接或间接地将以上技术方案运用在其他相关的技术领域，均包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智慧交通动态公交仿真方法，其特征在于，包括步骤：
在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；
在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。
2.根据权利要求1所述的一种智慧交通动态公交仿真方法，其特征在于，还包括步骤：
根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。
3.根据权利要求1所述的一种智慧交通动态公交仿真方法，其特征在于，所述“在可视化界面上显示分析结果”，具体还包括步骤：
判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。
4.根据权利要求1所述的一种智慧交通动态公交仿真方法，其特征在于，所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：
响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；
所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：
增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。
5.根据权利要求1至4任一所述的一种智慧交通动态公交仿真方法，其特征在于，
所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
6.一种存储设备，其中存储有指令集，其特征在于，所述指令集用于执行：
在可视化界面上响应数据输入指令，获得待分析数据，所述待分析数据包括但不限于：待分析区域内的基础公交数据、固定公交的公交数据、动态公交的仿真数据、车辆运营相关费用；
在可视化界面上响应数据分析指令，调用不同的预先设定好的公交调度算法对所述待分析数据进行分析，在可视化界面上显示分析结果。
7.根据权利要求6所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
根据所述分析结果，动态调整所述待分析数据直至得到最佳的公交调度算法和调度策略。
8.根据权利要求6所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上显示分析结果”，具体还包括步骤：
判断生成的车辆运营费用是否小于预设限制费用，若小于，则对应保留生成该结果的公交调度算法。
9.根据权利要求6所述的一种存储设备，其特征在于，所述指令集还用于执行：
所述“在可视化界面上响应数据分析指令”前，还包括步骤：
响应公交调度算法更新指令，对所述公交调度算法进行更新；
所述“对所述公交调度算法进行更新”，具体还包括步骤：
增加新的公交调度算法，或删减公交调度算法，或对原有的公交调度算法进行升级。
10.根据权利要求6至9任一所述的一种存储设备，其特征在于，
所述基础公交数据包括但不限于：实体站台名称、实体站台地理位置、虚拟站台名称、虚拟站台地理位置；
所述固定公交的公交数据包括但不限于：公交路线名称、路线方向、运营排班信息、车票价格、车辆运营成本Cost1(元/公里)；
所述动态公交的仿真数据包括但不限于：车辆数量及车型(座位数)、每个停靠站的换乘时间Time、乘客样本数据；
所述车辆运营相关费用包括但不限于：车辆运营成本费用cost2(元/公里)、运营费用限制costMax(元/班次)、动态公交定价策略；
所述分析结果包括但不限于：固定公交与动态公交能满足的乘客出行率、出行人数、平均等待时间、平均出行时间、最大等待时间、最大出行时间；以及车辆出车次数、总运营里程、总运营成本的对比数据。
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