本發(fā)明屬于公共交通，具體是一種考慮站點(diǎn)位置和乘坐舒適度的公共交通線網(wǎng)優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、公共交通機(jī)構(gòu)的目標(biāo)是提供高效的交通網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)，以最大限度地提高服務(wù)水平和降低成本。鑒于軌道交通線路構(gòu)建與運(yùn)營(yíng)所涉成本高昂，實(shí)現(xiàn)城市軌道交通服務(wù)全面覆蓋至城市每一角落，在現(xiàn)實(shí)中并不可行。城市公交網(wǎng)絡(luò)是軌道交通服務(wù)的重要補(bǔ)充。公交服務(wù)的固有特性使公共交通機(jī)構(gòu)能夠在預(yù)算有限的情況下，通過引入新線路或擴(kuò)展現(xiàn)有線路來(lái)吸引潛在乘客，從而提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效。

2、“公交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展問題(btndp)”的目的是為目標(biāo)服務(wù)區(qū)找到最優(yōu)公交網(wǎng)絡(luò)配置。優(yōu)化一般是通過最小化用戶成本和運(yùn)營(yíng)商成本等各種成本的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)的。在此過程中，將確定不同類型的變量，如服務(wù)頻率、站點(diǎn)位置、線路布局、公交需求等。

3、在交通規(guī)劃過程中，現(xiàn)有的公交優(yōu)化方法主要分為以下幾大類：

4、線路設(shè)計(jì)和服務(wù)頻率優(yōu)化：這類方法主要集中在設(shè)計(jì)公交線路和確定服務(wù)頻率，以最小化總行程時(shí)間和運(yùn)營(yíng)成本。例如，szeto和wu提出了在固定公交需求下優(yōu)化公交線路布局和服務(wù)頻率的模型，目標(biāo)是最大限度地減少總行程時(shí)間和換乘次數(shù)。這類方法通常涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和算法，用于在各種限制條件下找到最優(yōu)解。

5、站點(diǎn)位置優(yōu)化：此類方法側(cè)重于確定公交站點(diǎn)的最佳位置，以提高公交系統(tǒng)的可達(dá)性和服務(wù)效率。chien和yang開發(fā)了一種方案，用于計(jì)算異構(gòu)分布需求的站點(diǎn)接入成本，而fan和machemehl則提出了一個(gè)分布節(jié)點(diǎn)的概念來(lái)預(yù)先確定公交站點(diǎn)。站點(diǎn)位置優(yōu)化需要考慮多個(gè)因素，如乘客的步行距離、站點(diǎn)的覆蓋范圍以及站點(diǎn)之間的連接性。

6、交通分配模型(tam)：這類方法用于模擬和分析公交用戶的出行選擇行為，包括共線問題和換乘問題。arbex等人的模型采用多項(xiàng)式logit(mnl)模型來(lái)考慮不同線路之間的換乘，chriqui和robillar的研究指出，乘客的上車行為是基于最小化總行程時(shí)間的目的。tam需要處理大量的數(shù)據(jù)和參數(shù)，以準(zhǔn)確模擬乘客的行為和系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。

7、彈性需求和車內(nèi)擁擠考慮：一些研究將彈性需求和車內(nèi)擁擠納入公交優(yōu)化模型中，以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)公交需求和優(yōu)化公交服務(wù)。huang和liu提出了一個(gè)兩階段多項(xiàng)式logit-proportional模型(mnl-pm)，解決接駁公交網(wǎng)絡(luò)問題，并考慮了步行、汽車和公交車三種出行模式。這類模型需要考慮乘客對(duì)服務(wù)質(zhì)量的敏感度以及不同出行模式之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。

8、綜合優(yōu)化方法：除了上述幾類方法，還有一些研究嘗試綜合考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)和約束條件。比如，將線路設(shè)計(jì)、服務(wù)頻率、站點(diǎn)位置和需求彈性等因素結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建更加復(fù)雜和全面的優(yōu)化模型。這類研究通常需要結(jié)合先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)和優(yōu)化算法，以應(yīng)對(duì)高維度和復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。

9、總的來(lái)說，現(xiàn)有的公交優(yōu)化方法在不同方面有所側(cè)重，但很少有模型能夠同時(shí)考慮到線路設(shè)計(jì)、服務(wù)頻率、站點(diǎn)位置、彈性需求和車內(nèi)擁擠等多種因素。這些綜合考慮多種因素的模型對(duì)于提高公交系統(tǒng)的整體效率和服務(wù)水平具有重要意義。然而，由于問題的復(fù)雜性和多樣性，這些模型在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨許多挑戰(zhàn)和問題。例如，如何準(zhǔn)確獲取和處理大規(guī)模的出行數(shù)據(jù)，如何在動(dòng)態(tài)和不確定的環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，以及如何綜合考慮各種運(yùn)營(yíng)和管理目標(biāo)等，都是亟待解決的關(guān)鍵問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種新的btndp模型，從而盡量減少旅客和服務(wù)供應(yīng)商的總成本。

2、本發(fā)明提供了一種考慮站點(diǎn)位置和乘坐舒適度的公共交通線網(wǎng)優(yōu)化方法，采用如下方程(1)的btndp模型：

3、ctotal＝c1*ctraveler+c2*coperater?(1)。

4、出行者成本可以表示為：

5、ctraveler＝cwalk_only+cauto_only+cbus??(2)。

6、當(dāng)旅客選擇步行模式連接起點(diǎn)和終點(diǎn)時(shí)，步行的總成本為：

7、

8、當(dāng)旅客選擇汽車作為出行方式時(shí)，汽車的總成本為：

9、

10、對(duì)于選擇公交車作為出行方式的旅客，公交車的成本為：

11、

12、公式(5)中表示選擇公交作為出行方式的旅客從出發(fā)點(diǎn)質(zhì)心i到上車的公交站點(diǎn)r的步行接駁成本；表示從下車的公交站s到目的地質(zhì)心j的“最后一公里”步行接駁成本；公式(5)的第二部分表示旅客等待公交的成本，表示第一條公交線路的發(fā)車間隔時(shí)間；表示換乘公交線路的發(fā)車間隔時(shí)間(如果存在換乘)；第三部分中，行程l在站點(diǎn)r的上車人數(shù)與公交服務(wù)頻率成正比，表示選擇行程l的旅客數(shù)量的百分比；在行程l上連接公交車站r和s路線長(zhǎng)度可以表示為是預(yù)先確定的，可以根據(jù)給定的一條公交線路m獲得，對(duì)于連接站點(diǎn)r和s的每條行程，最大的換乘次數(shù)為一次，并且只能在不同的公交線路之間進(jìn)行換乘，所以對(duì)于任意一對(duì)給定的isl，都有

13、

14、運(yùn)營(yíng)成本可以表示為：

15、

16、運(yùn)營(yíng)成本是指在運(yùn)營(yíng)公交服務(wù)過程中產(chǎn)生的費(fèi)用，這些費(fèi)用來(lái)自車輛運(yùn)營(yíng)、維護(hù)和管理，在本模型中，所有與運(yùn)營(yíng)相關(guān)的成本都被匯總并以每輛車行駛的里程的來(lái)衡量，公交線路k的總往返行程時(shí)間為2γk/vbus，mkfk(2γk/vbus)表示在每小時(shí)內(nèi)線路k上所需的公交車總數(shù)。

17、所述模型的最終的目標(biāo)函數(shù)為：

18、

19、所述的方法，包括如下的公交站點(diǎn)建立的約束條件：

20、約束(8)確保對(duì)于給定的起點(diǎn)和目的地(o-d點(diǎn))，旅客在起點(diǎn)附近可選擇的出行公交車站點(diǎn)數(shù)為1：i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j(8)；

21、約束(9)意味著對(duì)于o-d，當(dāng)選擇上車的公交站點(diǎn)r時(shí)，在目的地j附近至少可以找到1個(gè)下車的公交站點(diǎn)s：i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j(9)；

22、約束(10)表示，如果在起點(diǎn)i附近沒有可供選擇的上車的公交站點(diǎn)，也就不會(huì)有下車時(shí)的公交站點(diǎn)：i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j(10)；

23、約束(11)和(12)用以確保所有上車和最后下車的公交車站都在公交車站起點(diǎn)和目的地之間的最大步行距離γbwmax的閾值內(nèi)：

24、i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j；r∈ri?(11)

25、i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j；s∈si?(12)；

26、約束(13)確保如果同時(shí)選擇上車站點(diǎn)r和下車站點(diǎn)s，至少有一個(gè)可連接r和s的行程：i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j；r∈ri,s∈si?(13)；

27、約束(14)表示旅客可以選擇的最大行程數(shù)為lmax：i＝1,2,…,i；j＝1,2,…,j?(14)；

28、約束(15)表示所有選定路線始終小于總步行距離的車內(nèi)距離：for?l∈lrs,

29、約束(16)假設(shè)最終下車站點(diǎn)與目的地之間的步行距離小于上車站點(diǎn)與目的地之間的距離：

30、所述的方法，包括如下的路線和車隊(duì)約束條件：

31、約束(17)設(shè)置了當(dāng)路線k被包含在候選公交路線集合m中時(shí)必須滿足的長(zhǎng)度范圍，公交路線的繞行系數(shù)是公交線路長(zhǎng)度與起點(diǎn)和終點(diǎn)之間曼哈頓距離的比值：γmin≤γk≤γmax，k＝1,2,…,m?(17)；

32、約束(18)確保集合m中公交路線的繞行系數(shù)小于1.4：γk≤γ′k≤1.4，k＝1,2,…,m?(18)；

33、約束(19)確保線路總行程距離與i和j之間的直線距離(曼哈頓距離)的比值小于1.8：for?l∈lrs?(19)；

34、由于表示旅客從i到j(luò)至少選擇了線路k上的兩個(gè)站點(diǎn)，約束(20)確保在子集m中的任何一條線路上，旅客至少能選擇兩個(gè)公交站點(diǎn)：k∈mm(20)；

35、約束(21)限制了公交路線的總數(shù)量：

36、約束(22)是對(duì)車隊(duì)規(guī)?？捎眯缘南拗疲?/p>

37、在約束(23)中，表示每小時(shí)公交線路k在兩個(gè)方向上的總需求；c是公交車輛的載客量；fk是公交線路k上每小時(shí)的服務(wù)頻率，ρ是政策負(fù)荷系數(shù)，該不等式確保線路的運(yùn)力大于或等于需求：k∈mm(23)；

38、約束(24)是對(duì)本發(fā)明中公交服務(wù)頻率的約束：1≤fk≤12,k＝1,2,…,mm(24)。

39、該模型的求解算法是一種啟發(fā)式算法，它包含三個(gè)主要部分：初始準(zhǔn)備程序(ipp)、網(wǎng)絡(luò)特征確定程序(nfdp)和求解搜索程序(ssp)，決策變量包括公交線路選擇mk、服務(wù)頻率fk和公交站點(diǎn)/線路選擇相關(guān)變量，后三個(gè)變量直接由nfdp擬議的兩階段多項(xiàng)logit模型確定，在獲得所有網(wǎng)絡(luò)特征后，ssp將應(yīng)用遺傳算法(ga)優(yōu)化公交線路和服務(wù)頻率的組合，使乘客和服務(wù)提供商的總成本最小化，最終輸出結(jié)果是一組優(yōu)化的公交線路以及服務(wù)頻率和站點(diǎn)位置的特征。

40、在初始準(zhǔn)備程序步驟中，需要執(zhí)行兩個(gè)程序：確定候選公交站點(diǎn)集n和開發(fā)候選公交線路集m，考慮兩種節(jié)點(diǎn)作為候選公交站點(diǎn),包括交叉口節(jié)點(diǎn)和集散節(jié)點(diǎn)。

41、網(wǎng)絡(luò)特征確定程序采用兩階段多項(xiàng)式對(duì)數(shù)公交分配模型(2-stage?mnl?model)，該模型結(jié)合“吸引集”和隨機(jī)效用最大化(rum)兩種策略，該模型將交通分配問題分為質(zhì)心級(jí)和站點(diǎn)級(jí)兩個(gè)層次：

42、在質(zhì)心層面，位于質(zhì)心i并前往中質(zhì)心j的旅客有三種可供選擇的出行方式：步行、汽車和公共汽車，他們首先要做出出行方式選擇的決定，質(zhì)心出行方式選擇基于多項(xiàng)式logit模型(mnl)，假定旅客在質(zhì)心選擇出行方式的決策過程中，總是將其附近公交效用最大的可行路線成本作為公交方式的預(yù)期成本，在r?bwmax區(qū)域內(nèi)，出發(fā)地質(zhì)心附近的所有公交站點(diǎn)均被視為候選上車公交站點(diǎn)；在r?bwmax區(qū)域內(nèi)，目的地質(zhì)心附近的所有公交站點(diǎn)也均被視為候選終點(diǎn)下車公交站點(diǎn)；

43、任何連接候選上車點(diǎn)和最終下車點(diǎn)的路線都是可行的路線，此外，假設(shè)在中心點(diǎn)層面，中心點(diǎn)的乘客不知道任何公交車的車內(nèi)擁擠情況，這意味著在此階段不考慮車內(nèi)擁擠情況，假定步行和汽車模式的路徑相同，并根據(jù)出發(fā)地和目的地的曼哈頓距離確定，這些備選方案的效用函數(shù)可表述如下：

44、

45、虛擬變量表示從質(zhì)心i到j(luò)的旅客是否選擇了站點(diǎn)r，如果選擇了r，該虛擬變量的值為1，否則為0，由于在質(zhì)心級(jí)別使用的mnl模型中的公交服務(wù)效用是基于效用值最大的可行行程，因此從質(zhì)心i出發(fā)的旅客的第一個(gè)上車站的位置可以通過確定，其中是包括所有i-j對(duì)的可行公交行程的效用集，如果從i到j(luò)的o-d對(duì)需求為qij，則選擇不同出行方式的旅客人數(shù)可由以下方程確定：

46、

47、在確定了不同出行方式的旅客人數(shù)和上車站位置之后，應(yīng)用mnl模型的第二階段：在站點(diǎn)層面，為了解決公共線路問題，假設(shè)公交用戶可以從安裝在站點(diǎn)的lcd屏幕上獲取公交到站信息，因此，感知的候車時(shí)間是確定的，可以估算每個(gè)行程的效用，吸引集是基于在第一個(gè)上車站候車時(shí)間最短的前l(fā)max條行程確定的，如果存在換乘，假設(shè)公交用戶無(wú)法預(yù)知在換乘站的預(yù)計(jì)候車時(shí)間，由于吸引集中的行程的車內(nèi)時(shí)間(ivt)可能不同，因此公交用戶在這些行程中的份額不再與其服務(wù)頻率成正比，相反，應(yīng)用mnl模型的第二階段，根據(jù)行程的效用來(lái)確定其旅客在不同模式下的出行人數(shù)；

48、為了在提出的mnl模型第二階段中納入車內(nèi)擁擠懲罰，在方程(31)中開發(fā)了一個(gè)一步非線性時(shí)間倍增函數(shù)f(ρ)：

49、

50、因此，在第二階段中使用的公交效用函數(shù)可以表示為：

51、

52、在mnl模型中納入車內(nèi)擁擠效應(yīng)會(huì)影響公交行程的選擇，同樣，公交行程的選擇也會(huì)再次影響車內(nèi)的擁擠程度，形成了一個(gè)反饋循環(huán)，每次迭代后，評(píng)估每個(gè)站點(diǎn)的公交行程選擇的差異，如果兩次迭代之間的行程選擇最大差異小于一個(gè)閾值，則接受這些行程選擇。

53、本發(fā)明的有益效果如下：本發(fā)明的一種考慮站點(diǎn)位置和乘坐舒適度的公共交通線網(wǎng)優(yōu)化方法，能夠同時(shí)考慮到線路設(shè)計(jì)、服務(wù)頻率、站點(diǎn)位置、彈性需求和車內(nèi)擁擠等多種因素，能夠在網(wǎng)格化街道網(wǎng)絡(luò)和多對(duì)多需求異構(gòu)分布的需求模式下，同時(shí)優(yōu)化公交線路布局、服務(wù)頻率、站點(diǎn)位置，可以最大限度地降低用戶和公交運(yùn)營(yíng)商的總成本。