[发明专利]基于站点的城市公交线网优化配置方法

摘要

一种基于公交站点优化布局的城市公交线网优化方法，包括约束条件下公交站点的优化布局、公交站点出行发生量的计算、基于公交站点发生量和线路约束条件的候选线路生成、基于遗传算法的公交线路优选及其指标评价。本方法可以基于现有线路搜索新线路，特别是在快速公交存在下实现常规公交线网优化布局。它既可以基于城市土地利用和人口分布直接估算公交站点的生成量，又可以直接利用实地公交调查获得的生成量和起终点数据。本系统可用于大城市常规公交线网的空间布局优化，提高公交线网调整、布设的效率。

主权项

一种基于站点的城市公交线网优化配置方法，其特征为：步骤1，优化公交站点，确定公交首末站：将现状公交站点和道路交叉口作为网络结点，网络结点之间的道路段作为网络边，构成基础道路网络；应用随机行走算法获得各网络结点的拓扑潜力值；在基础道路网络中，以现状公交站点为基础，运用空间覆盖集模型寻找满足空间最大覆盖的其它结点作为新公交站点；根据结点拓扑潜力值和空间位置，结合现状公交首末站分布，确定新的公交首末站；步骤2，获取公交站点的出行发生量和吸引量：对于现有公交站点，利用装载于公交车的自动乘客计数装置获得各公交站点上、下车乘客数量，公交站点数据经汇总并按时间分类后，提取高峰时段上车乘客数量作为公交站点的发生量，下车乘客数量作为公交站点的吸引量；对于新增公交站点，运用基于空间可达性模型的公交站点出行需求预测方法，预测公交站点的出行发生量和吸引量；步骤3，求解候选线路：对步骤1中的公交首末站进行两两配对，构成公交首末站点对；在基础道路网络中，运用通用的K-最短路算法，结合公交线路约束条件，寻找每个公交首末站点对之间的K条候选公交线路，K的取值介于3和20之间；由于存在约束条件，每个公交首末站点对之间实际可以获得的候选公交线路条数N≤K；步骤4，在步骤3生成的候选公交线路中，利用保留高适应值个体的遗传算法筛选公交候选线路，构成优化公交线网：在每对公交首末站的N条候选线路中，任意选出一条，构成一套初始线路网，该套线路即为遗传算法的一个个体，40个个体构成遗传算法的种群；利用遗传算法针对该种群进行优选，即用遗传算法的竞争选择、遗传、变异操作获得新一代个体，根据适应函数计算其适应值；新一代种群中的最优个体适应值应高于或等于上一代，若不满足，则直接将上一代的最优个体替换本代的最差个体；每一代为一个循环，循环计算600-800代，选取适应值最大的个体做为最终的优化线路集。