[发明专利]一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法

说明书

本发明公开了一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法。本发明公交发车时间间隔优化是基于公交车载数据、公交线路站点数据以及乘客IC卡刷卡数据进行统计分析，通过对公交车载数据分析得出公交车相邻站点在每个时刻的平均速度，得到公交车行驶的时间速度分布规律，用以表征道路的路况信息。通过对乘客IC卡刷卡数据分析得出站点的站点客流量分布规律以及乘客出行规律，用以表征乘客的分布信息，通过路况信息和乘客分布信息，模拟仿真公交车的到达每一站的时间，上下车人数，利用蚁群算法对公交车发车时间间隔进行搜索求解。本发明通过找一组发车时间间隔序列，使得公交车到站时间间隔和公交车满载率均能达到最优的效果。

技术领域

本发明涉及的是一种公交发车时间间隔优化方法，具体涉及一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法。

背景技术

随着经济的迅速发展，人们生活水平不断提高，城市人口总量激增，导致私家车辆的数量急剧增加，城市的交通拥堵问题日益突出。为了倡导人们公交出行，缓解城市拥堵问题，提高公交服务质量和乘客满意度是解决问题的关键。公交运营中，乘客等车时间长是造成满意度低下的主要原因，因此公交公司如何在公交运营过程当中根据客流状况调度车辆来提高乘客满意度是一个重要的决策问题。

而公交发车时间间隔也是一个重要的评价标准， 综上所述，本发明设计了一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法，通过找一组发车时间间隔序列，使得公交车到站时间间隔和公交车满载率均能达到最优的效果。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于蚁群算法的公交发车时间间隔优化方法，包括以下步骤：

1、首先对公交车载数据、公交线路站点数据以及乘客IC卡刷卡数据进行统计分析，根据公交车载数据的GPS，车速，行驶时间，结合公交线路的站点数据，利用车辆航向角和班次方向一致的原则识别每个班次的开始时间和结束时间；计算相邻两站点的距离，借助高德地图OPENAPI技术获取相邻两个站点的GPS轨迹点，通过计算两个轨迹点的球面距离的积分得到站点间的距离，通过分析车辆到达每一个站点的时间计算车辆在站点间的运行时间，用于计算每个时刻车辆在站点间的速度分布；统计分析每个站点乘客的刷卡上车时间，得到每个时间段每个站点的客流量分布情况；

2、根据识别的班次，站点间信息结果以及站点间的不同时段的乘客分布，利用多线程技术模拟在给定发车时间间隔的基础上，对每个班次进行模拟，统计车辆的到站时间以及车辆的满载率指标；

3、通过调整发车时间间隔序列,使得到站时间间隔在合理区间的次数更多以及车辆的平均满载率越大,即通过求解合理的到站时间间隔次数最大和车辆的平均满载率越大的多目标优化模型。

4、最后通过蚁群算法对公交车发车时间间隔进行搜索求解，输出发车间隔序列，构建发车时刻表。

所述的步骤4的求解步骤为：

(1)根据客流出行规律,将一天分为平峰期、早高峰期、平峰期、晚高峰期、平峰期5个时间段，每个时间段内发车时间间隔相同,例如发车时间间隔序列[10,4,7,4,8,8]表示第1个平峰期每隔10分钟发一个班次，作为蚂蚁的初始位置；

(2)根据上述规则,初始化M个蚂蚁的位置，构成多条初始路径；

(3)对各条路径上的信息素进行初始化；

(4)蚂蚁在每个时段之间进行跳转，对于被选定的值加入到解的路径中；

(5)依次计算各个路径的目标函数值，选取最优的进入下轮迭代中；

(6)当迭代次数达到最大值或者目标函数值基本不再变化时，终止迭代，输出发车间隔序列。