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龍圖騰網(wǎng)恭喜福州大學(xué)申請(qǐng)的專利一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119180525B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411639888.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法是由賴元文;梁健鴻;饒寅升;王書易;黃海南;連培昆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法。獲取高峰時(shí)段所研究地鐵站點(diǎn)各列車到離站時(shí)間、地鐵站點(diǎn)周邊公交線路運(yùn)行信息、地鐵自動(dòng)售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、公交運(yùn)營(yíng)GPS數(shù)據(jù)，分析地鐵站點(diǎn)周邊公交線路幾何布局，篩選有效換乘線路并統(tǒng)計(jì)有效換乘乘客數(shù)；通過聚類劃分研究時(shí)段，綜合考慮車輛到達(dá)規(guī)律、換乘乘客走行時(shí)間、公交站點(diǎn)容量和公交車輛滿載率，建立基于最大換乘次數(shù)的公交線路時(shí)刻表優(yōu)化模型；利用改進(jìn)灰狼算法求解模型，獲取公交線路時(shí)刻表優(yōu)化方案。本發(fā)明能夠優(yōu)化公交運(yùn)行效率，有效減少乘客換乘等待時(shí)間，改善乘客公交出行體驗(yàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：獲取地鐵站點(diǎn)列車離站時(shí)間表、地鐵站點(diǎn)周邊公交線路運(yùn)行信息、地鐵自動(dòng)售檢票系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公交刷卡數(shù)據(jù)、手機(jī)信令數(shù)據(jù)、公交運(yùn)營(yíng)GPS數(shù)據(jù)；步驟S2：分析所研究地鐵站點(diǎn)周邊公交線路幾何布局，篩除公交線路下游與地鐵線路為平行關(guān)系的公交線路；步驟S3：通過聚類劃分研究時(shí)段；步驟S4：分析乘客換乘步行規(guī)律、公交線路公交滿載率、客流到達(dá)規(guī)律、車輛到達(dá)規(guī)律，進(jìn)行乘客數(shù)據(jù)匹配，計(jì)算有效換乘線路換乘乘客數(shù)；步驟S5：基于乘客從地鐵換乘公交、公交換乘地鐵、公交換乘公交的換乘模式，建立最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化模型；步驟S6：優(yōu)化傳統(tǒng)灰狼算法，求解最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化模型，以模型決策變量的近似最優(yōu)解作為最大同步換乘方案的公交發(fā)車時(shí)刻表，從而完成考慮客流約束的最大同步換乘公交時(shí)刻表優(yōu)化方法；所述步驟S5具體包括以下步驟：步驟S51：針對(duì)所研究地鐵站點(diǎn)，將其與周邊公交換乘站點(diǎn)和線路定義為一個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；步驟S52：構(gòu)建研究時(shí)段內(nèi)地鐵車次集合M={1,2,3,…,m}，m表示地鐵車次，公交站點(diǎn)集合R={1,2,3,…,r}，r表示公交站點(diǎn)，公交線路集合L={1,2,3,…,l}，l表示公交線路；經(jīng)過公交站點(diǎn)集合R中任意公交站點(diǎn)r的線路集合Lr={1,2,…,lr}，lr表示經(jīng)過公交站點(diǎn)集合R中任意公交站點(diǎn)r的線路，所有線路所有公交班次集合U=Al,Bb,…,Li,Sj，公交線路l的公交車次集合Li=1,2,…,fl，fl為研究時(shí)段內(nèi)公交線路l最后一個(gè)班次，li為線路l班次i的索引，其他公交線路的班次表達(dá)形式同理可得；步驟S53：設(shè)定公交車次發(fā)車時(shí)間與判斷同步變量?jī)蓚€(gè)決策變量，以最大化同步換乘次數(shù)為目標(biāo)函數(shù)maxZ，計(jì)算公式如下： 式中，為地鐵換乘公交的同步?jīng)Q策變量；為不同公交線路之間換乘的同步?jīng)Q策變量；為公交換乘地鐵的同步?jīng)Q策變量；和為比例系數(shù)，用以量化地鐵與公交之間換乘的差異性，比例系數(shù)越大同步的權(quán)重越大，說明該線路與地鐵實(shí)現(xiàn)同步的價(jià)值越高；步驟S54：設(shè)定發(fā)車間隔約束，計(jì)算公式如下： 式中，yli和yli-1為公交線路l相鄰兩個(gè)班次i和i-1發(fā)車時(shí)刻；為研究時(shí)段各條常規(guī)公交線路的第1班車的發(fā)車時(shí)刻；和分別為公交線路l的最大發(fā)車間隔和最小發(fā)車間隔；T為研究時(shí)段，表示研究時(shí)段內(nèi)公交線路l的最后一班公交發(fā)車時(shí)刻；步驟S55：設(shè)定同步判定約束，計(jì)算公式如下： 式中，為公交線路l的車輛從場(chǎng)站至公交站點(diǎn)r的平均行程時(shí)間；為地鐵車次m的到站時(shí)刻；為乘客從地鐵站廳至公交站點(diǎn)的步行時(shí)間；為一任意大而非無窮大的正數(shù)；為地鐵換乘公交的時(shí)間窗長(zhǎng)度；為公交線路s的班次j的發(fā)車時(shí)刻，，且；為公交線路s的車輛從場(chǎng)站至公交站點(diǎn)r的平均行程時(shí)間；為公交線路l的車輛從場(chǎng)站至公交站點(diǎn)r與公交線路s的車輛從場(chǎng)站至公交站點(diǎn)r的時(shí)間差；為在同一公交站點(diǎn)r從一條公交線路換乘另一公交的時(shí)間窗長(zhǎng)度；為乘客從公交站點(diǎn)至地鐵站廳的步行時(shí)間；為公交換乘地鐵的時(shí)間窗長(zhǎng)度；步驟S56：設(shè)定同步判定變量取值范圍，計(jì)算公式如下： 步驟S57：換乘乘客數(shù)約束，計(jì)算公式如下： 式中，為可替代公交線路的折減系數(shù)；為公交站點(diǎn)r所能容納的最大乘客數(shù)；為地鐵站點(diǎn)m下車將在公交站點(diǎn)r換乘公交的等待乘客數(shù)；為修正后的公交站點(diǎn)r能容納的最大乘客數(shù)；步驟S58：設(shè)定乘客滿載率約束，計(jì)算公式如下： 式中，為抵達(dá)公交站點(diǎn)r時(shí)的公交車輛載客率；為公交車輛滿載率；所述步驟S6的實(shí)現(xiàn)步驟如下：步驟S61：引入基于余弦規(guī)律的變化收斂因子a，計(jì)算公式為： 式中：amin和amax分別為收斂因子的上下限，灰狼算法amin取0，amax取2，d與dmax分別為算法當(dāng)前迭代次數(shù)與最大迭代次數(shù)；步驟S62：更新優(yōu)化位置，計(jì)算公式為： 式中：w1、w2、w3分別為α、β和δ狼在更新下代狼群位置的動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，fα、fβ、fδ分別為α、β和δ狼的適應(yīng)度；分別表示傳統(tǒng)灰狼算法中適應(yīng)度最優(yōu)的α狼即潛在最優(yōu)解、β狼、δ狼的位置向量；t表示代數(shù)；表示下一代灰狼個(gè)體的位置；其位置的動(dòng)態(tài)更新公式則變形為： 步驟S63：增加模擬退火操作，計(jì)算公式為： 式中：為新生成解對(duì)模型的適應(yīng)度，表示當(dāng)前解的適應(yīng)度，Tp為當(dāng)前的溫度。

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