一种城市公交发车时刻表优化方法

摘要

本发明公开了一种城市公交发车时刻表优化方法。所述方法利用公交车车载AFC刷卡系统采集的历史刷卡数据，提取公交线路沿线的客流需求及沿线交通状况，并以此为基础，将公交时刻表优化抽象为非线性优化问题，采用遗传算法对公交时刻表进行优化。本发明仅依靠公交车车载AFC刷卡系统的刷卡数据即可实现对公交线路沿线的客流需求及沿线交通状况的提取，并采用遗传算法对公交发车时刻表进行优化，极大减少了人的参与，有效降低人力和时间的浪费，同时也有助于公交运行效率和服务水平的提高。

主权项

一种城市公交发车时刻表优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在所属线路所有公交车上安装AFC刷卡系统；通过AFC刷卡系统汇聚所有公交车辆刷卡数据；其中，一辆公交车一次停靠站点产生的上车和下车刷卡数据为一条刷卡数据；每条所述刷卡数据包含车辆、站点、时间、刷卡人数四个主要信息；2)根据步骤1)得到的刷卡数据计算得到在不同时段公交车辆经过各个站点之间路段的路段旅行速度以及在不同时段各个站点的旅客平均到达率；3)构建公交发车时刻表优化模型，确定优化目标，其中本方法的优化目标为乘客总等待时间：第i个班次经过站点k时所有该站点上车乘客的总等待时间WT_i,k为：${\mathrm{WT}}_{i,k}=\frac{1}{2}{P}_{i,k}{(t_{i,k}-t_{i-1,k})}^2$其中，1≤i≤n，1≤k≤K，n为公交线路优化发车时刻表总的发车班次数量，K为公交线路的站点数量；P_i,k为第i个班次到达站点k时所处时段，该站点的平均旅客到达率；t_i,k为第i个班次到达站点k的时间；t_i‑1,k为第i‑1个班次到达站点k的时间；根据步骤2)中获得的不同时段各个路段的路段旅行速度得到；则乘客总等待时间为：$f\left(T\right)={\Sigma }_{i=1}^n{\Sigma }_{k=1}^K{\mathrm{WT}}_{i,k}$即公交发车时刻表优化模型为：min f(T)$s.t.\left\{\begin{array}{c}n\le N\\ t_1=t_{earliest}^o\\ t_n=t_{last}^o\end{array}\right.$其中：T＝[t₁,t₂,t₃,...,t_n]^T∈Eⁿ，为所有可行解，为所有可能的时刻表各班次的发车时刻；n为公交线路优化后时刻表总的发车班次数量；N为优化前公交线路时刻表总的发车班次数量；t₁为公交线路优化后时刻表首班发车时刻；为优化前公交线路时刻表首班发车时刻；t_n为公交线路优化后时刻表末班发车时刻；为优化前公交线路时刻表末班发车时刻；4)以首班公交车的发车时刻为0，其后各班次落后首发班次的时间为其各自的发车时间，按顺序排列构成长度为L的基础时刻表Timetable；5)令各发车时间均为0构建全0数组；利用遗传算法求解步骤3)中公交发车时刻表优化模型最优解；6)根据步骤5)中遗传算法求得的最优解计算各站到站时间；并得到最终的优化时刻表。