技術領域

本發明屬于城市智能公共交通系統技術領域，具體涉及一種用于公交系統的自適應調度方法。

背景技術

公交車輛調度，即公交車輛線路日常營運的調度，其主要任務是依照行車作業計劃的規定并結合具體情況對公交車輛進行實時調度。

公共交通是城市的重要基礎設施。同時，交通系統是一個具有隨機性、模糊性和不確定性的復雜系統。隨著中國經濟與社會的飛速發展，交通需求和交通供給的矛盾日益突出，直接加劇交通擁擠。常規緩解交通擁擠的角度主要是從城市規劃與土地利用，基礎設施調整與完善，交通結構三個方面出發。從交通結構角度出發，優化公共交通和鼓勵公交出行，能提高交通利用率，且在緩解交通擁擠方面具有重大作用。由于現有的公交調度系統并未進一步考慮到交通擁擠的因素，導致車輛使用率低，車輛調度不合理等情況。因此，常規公共交通在緩解交通擁擠、提高出行便捷等方面，受到一定限制。比如：乘客流量大且交通擁擠不堪時，一味縮短發車間隔是無效的，相反會增加公交公司運營成本和加劇交通擁擠的情況。如果將發車間隔控制在一定時間上，能綜合到乘客、公交公司、交通路況的三方利益。

遺傳算法在公交調度上受到普遍關注，而相對于當前復雜的交通環境，標準的遺傳算法很難真正起到解決問題的作用。標準的遺傳算法通常只有一個種群，且交叉率和變異率這兩個參數是固定的，導致其存在早熟以及收斂速度慢的不足，造成了公交調度中的車輛使用率低。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有的公交調度存在的上述問題，提供一種用于公交系統的自適應調度方法。

本發明的技術方案：一種用于公交系統的自適應調度方法，包括以下步驟：

S1、根據統計的歷史路線乘客流量預測乘客流量；

S2、根據統計的歷史發車間隔預測發車時間間隔；

S3、根據統計的歷史路線行車時間預測路線行車時間；

S4、獲取乘客到達率、交通擁擠率的值；

S5、獲取最終發車時間間隔的值；

S6、根據步驟S5預測到的發車時間間隔并獲取當天的乘客流量及當天的路線行車時間對第二天的發車時間間隔進行預測。

進一步的，步驟S1具體包括如下分步驟：

S11、將歷史路線乘客流量表示為矩陣P，P矩陣為M*N的二維矩陣，其中，行向量為同時間段不同站點客流量，列向量為相同站點不同時間段的乘客到達率，M為各時間段，N為各站點，將P矩陣轉化為二進制編碼的初始種群P₀，并選取種群規模Scope和遺傳代數Gen；

S12、計算初始種群P₀的適應值函數f^α(p)：

fα(p)=(Σi=1n*Npmi)α]]>

其中，α為預先設定的選擇算子指數，Pmi為初始種群中P₀第m行第i列元素，n為矩陣P元素對應的二進制位數；

S13、根據步驟S12獲得的適應值函數f^α(p)計算選擇概率：