留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

温冬 张萌萌

温冬, 张萌萌. 考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(4): 143-150. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.04.018
引用本文: 温冬, 张萌萌. 考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型[J]. 交通信息与安全, 2021, 39(4): 143-150. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.04.018
WEN Dong, ZHANG Mengmeng. A Hierarchical Spatiotemporal Optimization Model of Customized Bus Routes Considering Time Windows[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2021, 39(4): 143-150. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.04.018
Citation: WEN Dong, ZHANG Mengmeng. A Hierarchical Spatiotemporal Optimization Model of Customized Bus Routes Considering Time Windows[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2021, 39(4): 143-150. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.04.018

考虑时间窗的定制公交线路时空分层优化模型

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2021.04.018
基金项目: 

国家自然科学基金项目 ZR2017MF011

山东省社会科学规划研究项目 20CSDJ39

详细信息
    作者简介:

    温冬(1996—), 硕士研究生.研究方向: 智能交通.E-mail: 1264129609@qq.com

    通讯作者:

    张萌萌(1981—), 博士, 教授.研究方向: 智能交通、交通大数据分析.E-mail: 573275197@qq.com

  • 中图分类号: U491.1

A Hierarchical Spatiotemporal Optimization Model of Customized Bus Routes Considering Time Windows

  • 摘要: 研究定制公交线网布局及调度优化对增强公交系统吸引力, 提高乘客出行效率具有重要意义。针对定制公交乘客需求点在时间和空间上分布离散的特点, 构建了考虑时间窗的定制公交时空分层优化模型, 并设计遗传算法对模型进行求解。通过渔网与核密度分析对需求点在时间和空间上进行了热点识别, 并实现热点区域聚类分析以及合乘站点分类。基于合乘站点集合, 综合考虑公交容量、线路长度、乘客出行距离构建了线路空间优化模型, 以乘客的时间花费最小作为优化目标构建了线路时间优化模型。以济南市城区定制公交为例对模型的性能进行评估, 案例结果表明: 模型优化后的线路方案, 乘客平均服务覆盖率可达96%, 服务区域内每个时段的单个乘客的平均节省时间为15 min, 公交的平均满载率为90%。

     

  • 图  1  算法流程

    Figure  1.  Algorithm flow

    图  2  需求点核密度

    Figure  2.  Kernel density of demand points

    图  3  上车需求渔网图

    Figure  3.  Hot spot map of boarding demand

    图  4  下车需求渔网图

    Figure  4.  Hot spot map of alighting demand

    图  5  站点分布图

    Figure  5.  Site distribution

    表  1  定制公交需求数据

    Table  1.   Demand data of customized buses

    序号 云账户 上车点 下车点 上车时间 下车时间 返程时间 上车高德经度/(°) 上车高德纬度/(°) 下车高德经度/(°) 下车高德纬度/(°)
    5575 account-180801 龙湖.春江郦城2期 达内济南万达中心 08:20 08:55 18:00 118.051 462 24.584 578 117.131 095 36.686 382
    2905 account-274990 响泉路 山东和美华农牧科技股份有限公司 07:00 07:50 17:00 113.075 114 27.779 672 117.323 408 36.707 568
    753 account-55545 加州小区24栋 龙奥公交枢纽(公交站) 07:15 08:15 115.568 31 28.842 056 117.137 306 36.654 095
    5453 account-235766 文旅城(公交站) 济南水务集团有限公司(顺河东街) 07:30 08:15 106.349 068 29.634 964 117.008 424 36.665 363
    3983 account-37676 翡翠华庭二期停车场(入口) 第四人民医院 07:00 07:30 17:15 106.511 279 29.643 769 116.978 9 36.694 529
    845 account-32791 春江郦城 火车站(公交站) 07:44 17:55 121.582 684 29.984 336 116.992 531 36.667 751
    3956 account-405 杭州市滨江区南环路1656号 杭州市江干区12号大街12~大街16号 08:30 18:30 120.200 954 30.177 261 120.388 441 30.289 529
    下载: 导出CSV

    表  2  需求分类统计

    Table  2.   Demand classification statistics

    ID 上车站点 下车站点 上车时间 下车时间 下车时间 上车区域编号 下车区域编号
    account-101566 1 14 06:15 07:30 07:35 2 1
    account-121734 1 2 06:30 08:00 08:05 2 3
    account-131791 1 4 06:30 07:40 07:45 2 3
    account-137716 1 2 07:40 08:40 08:45 2 3
    account-160457 1 8 07:30 08:30 08:35 2 1
    account-169021 1 5 07:00 07:50 07:55 2 1
    account-20811 1 2 07:00 08:00 08:05 2 3
    account-20920 1 4 07:00 07:44 07:49 2 3
    下载: 导出CSV

    表  3  区域间不同时段需求人数

    Table  3.   Number of people needed in different periods between regions

    时段 需求人数
    1 12
    2 44
    3 46
    4 14
    5 0
    下载: 导出CSV

    表  4  普通算法求解的定制公交线路

    Table  4.   Customized bus routes solved by the common algorithm

    编号 线路站点 线路里程/km 载客人数
    1 57-82-1-114-117-115 40.28 12
    2 57-1-82-114-117-119-122-115 63.08 39
    3 95-5-114-115 27.75 5
    4 5-1-95-97-114-117-115-122 44.36 46
    5 57-1-5-114-115 35.84 14
    下载: 导出CSV

    表  5  本文算法求解的定制公交线路

    Table  5.   Customized bus route solved by the algorithm proposed in the work

    时段 线路站点 线路里程/km 载客人数
    06:00—06:30 82-57-1-114-117-115 39.36 12
    06:30—07:00 1-114-117-119-122-115 30.68 37
    07:00—07:30 5-97-1-95-114-117-115-122 44.94 46
    07:30—08:00 57-1-5-114-115 35.16 14
    下载: 导出CSV

    表  6  定制公交线路方案

    Table  6.   Customized bus-route schemes

    时段 线路站点线路里程/km 车型 载客人数 发车时间
    06:00—06:30 82-57-1-114-117-115 39.36 小型 12 06:14
    06:30—07:00 1-114-117-119-122-115 30.68 中型 37 06:57
    07:00—07:30 95-1-5-97-114-117-115-122 35.24 大型 46 07:06
    07:30—08:00 57-1-5-114-115 35.16 小型 14 07:30
    下载: 导出CSV

    表  7  线路方案评价表

    Table  7.   Evaluation of route schemes

    时段 服务率/% 人均节省时间/min 满载率/%
    06:00—06:30 100 34 80
    06:30—07:00 84 7 93
    07:00—07:30 100 5 92
    07:30—08:00 100 16 93
    下载: 导出CSV
  • [1] HARMS S, TRUFFER B. The emergence of a nationwide carsharing coperative in Switzerland[R]. Holland: University of Twente, 1998.
    [2] TSUBOUCHI K, YAMATO H, HIEKATA K. Innovative on-demand bus system in Japan[J]. IET Intelligent Transport Systems, 2010, 4(4): 270-279. doi: 10.1049/iet-its.2009.0113
    [3] NEVEN A, BRAEKERS K, DECLERCQ K, et al. Assessing the impact of different policy decisions on the resource requirements of a demand responsive transport system for persons with Disabilities[J]. Transport Policy, 2015(44): 48-57. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0967070X15300305
    [4] FENG Q, LI W, JIAn Z. A dynamic station strategy to improve the performance of flex-route transit services[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2014, 48(12): 229-240. http://www.onacademic.com/detail/journal_1000036711989510_362a.html
    [5] CHANG S K, YU W J. Comparison of subsidized fixed and flexible-route bus systems[J]. Transportation Research Record, 1996(1557): 15-20.
    [6] 郭戎格. 基于IC卡数据的定制公交线路优化[D]. 北京: 北京交通大学, 2017.

    GUO Rongge. Optimal routing design of customized bus based on bus ic data[D]. Beijing: Beijing Jiao Tong University, 2017. (in Chinese).
    [7] 张鹤鹏. 基于GPS定位数据的出行行为研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2019.

    ZHANG Hepeng. Study on the travel behavior based on GPSdata[D]. Beijing: Beijing Jiao Tong University, 2019. (in Chinese).
    [8] 陈亚玲. 基于出租车GPS轨迹数据的公交路线优化[D]. 绵阳: 西南科技大学, 2019.

    CHEN Yaling. bus route optimization based on taxi gps trajectory data[D]. Mianyang: Southwest University of Science and Technology, 2019. (in Chinese).
    [9] 曾勋. 基于IC卡和GPS数据的公交服务能力评估[D]. 西安: 长安大学, 2019.

    ZENG Xun. Bus service capacity assessm entbased on IC card and GPS data[D]. Xi'an: Chang'an University, 2019. (in Chinese).
    [10] 杨敬锋, 张南峰, 杨骥, 等. 基于公交站群的定制公交出行需求热力图分析模型[C]. 第5届中国卫星导航与位置服务年会暨展览会, 成都: 中国卫星导航定位协会, 2016. YANG Jingfeng, ZHANG Nanfeng, Yang Ji, et al. Thermal graph analysis model of customized bus travel demand based on bus station group[C]. 5thGNSS and LBS Annual Conference & amp; Exhibition, Chengdu: GNSS & amp; LBS Association of China, 2016. (in Chinese).
    [11] 李莎. 定制公交线网的建模与智能优化算法研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2017.

    LI Sha. A Dissertation submithed for the degree of master[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2017. (in Chinese).
    [12] 靳文舟, 韩博文, 郝小妮, 等. 基于小波神经网络的定制公交目标乘客出行意愿预测[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2018, 37(8): 81-87. doi: 10.3969/j.issn.1674-0696.2018.08.14

    JIN Wenzhou, HAN Bowen, HAO Xiaoni, et al. Prediction of target passenger'travel intention of customized public transport based on wavelet neural network[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2018, 37(8): 81-87. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1674-0696.2018.08.14
    [13] LI Wenyong, YU Ziwei, WEI Shuo, et al. Custom bus optimization of docking stations based on partition path selection[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2017, 9(10): 1-6. http://www.onacademic.com/detail/journal_1000040145143610_11c2.html
    [14] 雷永巍, 林培群, 姚凯斌. 互联网定制公交的网络调度模型及其求解算法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2017, 17(1): 157-163. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXT201701024.htm

    LEI Yongwei, LIN Peiqun, YAO Kaibin. The network scheduling model and its solution algorithm of internet customized shuttle bus[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2017, 17(1): 157-163. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXT201701024.htm
    [15] 李颖. 定制公交的决策与算法研究[D]. 南京: 南京林业大学, 2017.

    LI Ying. Research on custom public transport decision and algorithm[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2017. (in Chinese).
    [16] 陶浪, 马昌喜, 朱昌锋, 等. 基于遗传算法的定制公交路线多目标优化[J]. 兰州交通大学学报, 2018, 37(2): 31-37. doi: 10.3969/j.issn.1001-4373.2018.02.006

    TAO Lang, MA Changxi, ZHU Changfeng, et al. Multiobjective optimization of customized bus routes based on genetic algorithm[J]. Journal of Lanzhou Jiaotong University, 2018, 37(2): 31-37. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1001-4373.2018.02.006
    [17] 王健, 曹阳, 王运豪. 考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法[J]. 中国公路学报, 2018, 31(5): 143-150. doi: 10.3969/j.issn.1001-7372.2018.05.017

    WANG Jian, CAO Yang, WANG Yunhao. Customized bus route vehicle schedule method considering travel time windows[J]. China Journal of Highway and Transport, 2018, 31(5): 143-150. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1001-7372.2018.05.017
    [18] 张宇宁, 武建平. 面向通勤需求的定制公交线路规划研究[J]. 黑龙江交通科技, 2019, 42(12): 147-148. doi: 10.3969/j.issn.1008-3383.2019.12.078

    ZHANG Yuning, WU Jianping. Research on customized bus route planning for commuting demand[J]. Communications Science and Technology Heilongjiang, 2019, 42(12): 147-148. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1008-3383.2019.12.078
    [19] 陈汐, 王印海, 刘剑锋, 等. 多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(4): 166-172+186. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXT202004024.htm

    CHEN Xi, WANG Yinhai, Liu Jianfeng, et al. Multi-region commuting bus route design model and solution method[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2020, 20(4): 166-172+186. (in Chinese). https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YSXT202004024.htm
  • 加载中
图(5) / 表(7)
计量
  • 文章访问数:  460
  • HTML全文浏览量:  239
  • PDF下载量:  18
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-02-04

目录

    /

    返回文章
    返回