一种公交发车频率仿真调度系统的制作方法

1.本发明涉及交通运输技术领域，特别涉及一种公交发车频率仿真调度系统。


背景技术：

2.公交发车频率的调度指的是依据道路状况和各站点客流量，动态确定各时段一条公交线路的发车频率，以达到合理控制公交系统运行的目的，提高公交系统的运营效率。
3.目前已有的寻找最优公交发车频率算法大多是以最小化公交运营成本和乘客出行成本为目标，使用遗传算法求解。在得到最优发车频率后，已有的调度策略例如根据行车作业计划编制流程开发公交调度系统，利用公交信号优先的策略预测公交运行的未来状态。然而，实际调度中考虑到乘客的需求差异性大、实时变化性大等问题，目前也存在考虑乘客动态需求的公交调度模型和支持即时响应式的公交调度模型。
4.元胞自动机可以描述为任意有限维的离散网格，每格均处于一种有限状态。且每格于t时的状态由t
‑
1时其邻域格的状态决定。nasch模型使用初等元胞自动机的第184规则对交通流进行模拟。在nasch模型中，时间、空间以及速度都被离散化，道路被划分为离散的格子(元胞)。每个元胞或者是空的，或者被一辆车占据，每辆车的速度取值可以为1,2,...,v
max
。在时间步增加过程中，模型按照如下规则进行演化：
5.step1.加速：v
→
min(v 1,v
max
)，表示在不超过最大速度的情况下速度加1，反应了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。
6.step2.减速：v
→
min(v,d)，d为车辆与前车的距离，以确保车辆不会与前车发生碰撞。
7.step3.随机慢化：以随机概率p令v
→
max(v
‑
1,0)，由于驾驶人的驾驶技术、道路条件等不确定因素导致车辆减速，减速的极端条件是车辆静止。
8.step4.位置更新：x
→
x v，车辆按照更新后的速度继续向前移动。
9.在综合考虑乘客需求和公交运营成本的基础上，使用nasch模型能够很好地模拟车辆的运行状态、路况以及各类突发事件，便于过程的展示。
10.综上所述，nasch模型在公交调度中具有优势，除此之外，如何基于nasch模型进一步提高公交系统运营效率也是公交运营公司需要解决的问题。


技术实现要素：

11.为解决现有技术中提到的问题，本发明提供一种公交发车频率仿真调度系统，在动态和可操控的前提下对实际公交运行过程进行模拟，能够提出有效提升公交系统运营效率的调度策略。
12.本发明提供的一种公交发车频率仿真调度系统，包括以下模块：
13.运算模块，获取公交线路信息，基于nasch模型执行公交运行的模拟和仿真；
14.可视化模块，接受运算模块的数据，生成道路网格的可视化界面；
15.可操控模块，获取公交运行过程中可变参数的变更信息并进行控制，将控制变量
数据发送至运算模块进行运算；
16.其中，运算模块的执行方法包括：
17.l1、在nasch模型基础上执行以下规则，
18.第一改进规则：公交车拥有唯一且确定的始发站和终点站，在向道路中添加公交车时，总是判断公交路线始发站所在网格能否容纳新的公交车，若能则添加车辆；当车辆经过终点站时则将该车释放，公交路线终点站网格对应位置改为none；
19.第二改进规则：指定特定网格为固定站点，对于未经过该站点的公交车，若车辆当前所在位置与车辆当前速度相加大于站点所在位置，则表示公交车可以进站，更改车辆速度使之在站点停靠；
20.第三改进规则：公交车经过站点所在的网格时，进行乘客上下车的过程，采用不同参数的泊松分布生成乘客；
21.l2、定义可靠性指标衡量道路状况，作为动态调度公交发车频率的标准；
22.l3、基于构建的可靠性指标体系制定公交发车频率调整策略；
23.l4、基于公交发车频率调整策略对道路拥堵和乘客突增进行模拟。
24.进一步地，l2中所述的可靠性指标包括以下：
25.路线可靠性，衡量公交运营路线是否保持畅通，具体表现为当前道路中出现直接拥堵和间接拥堵的次数；直接拥堵表现为两辆相同线路的公交车出现在相邻网格，间接拥堵表现为两辆相同线路的公交车之间空出一个网格；出现拥堵的次数越多表明路线可靠性越低；
26.时间可靠性，衡量公交是否能在合适时间内搭载乘客，具体表现为每个站点等待的乘客数，乘客数量越多表明时间可靠性越低；
27.安全可靠性，衡量公交运营过程中是否发生意外或交通事故，具体表现为平均每年公交路线发生上述事故的次数与每年公交发车次数的比值，安全可靠性越低表明应当适当减少发车；
28.换乘可靠性，衡量公交线路中的站点能够搭乘其他线路公交的数量，具体表现为构造换乘矩阵，以换乘比例为指标，为换乘行为赋值，进而得到一条线路的换乘可靠性，结果在0到1之间，越接近1表明换乘能力越强。
29.进一步地，l3中的公交发车频率调整策略包括：
30.a1、当公交线路的路线可靠性降低时，应提高发车频率；具体表现为当某时刻道路中出现直接拥堵，或该班次公交车数量多于某一阈值时，公交发车频率大幅提高；当某时刻道路中出现间接拥堵时，公交发车频率小幅提高(幅度为直接拥堵提升的一半)；当某时刻道路中无该班次的公交车拥堵时，回归初始发车频率；其中发车频率的减小幅度应参考换乘可靠性制定，换乘可靠性高的线路对应减小幅度低；
31.a2、当公交线路的时间可靠性降低时，若时间可靠性低于某一阈值，公交发车频率减为最低；否则发车频率的减小幅度为时间可靠性的单调函数，单调函数的参数应依据安全可靠性制定。
32.进一步地，为量化公交运营效率，当公交车驶入终点站时，意味着一趟运营工作结束，此时计算该公交车的单位里程客运量，表示为
[0033][0034]
其中p
i
为站点客运量，s为总里程数；该指标揭示了公交车的运营效率。
[0035]
进一步地，l4中所述的道路拥堵的模拟需执行，当出现道路拥堵时，规定所有速度大于1的车辆静止不动，速度恰为1的车辆可以正常行驶。
[0036]
进一步地，可操控模块与监控单元通讯连接；可变参数的控制包括站点乘客数的控制、起始发车频率的控制、以及道路状态的控制。
[0037]
本发明的有益效果是：本发明的公交发车频率仿真调度系统，可实现公交发车频率的动态调度，使用nasch模型模拟车辆在道路上的正常行驶。考虑到公交车的运行特点如站点停靠、乘客上下车等，在nasch模型的基础上增加一系列改进规则，实现多路公交车同时运行。对公交运行过程中的突发事件进行模拟，构建可靠性指标体系衡量公交车在某个特定发车频率下的运行效率，依据可靠性指标提出一系列动态调整发车频率的措施。该措施能够有效缓解公交车运行过程中遇到的各类问题，实现科学的动态调度，提高公交系统运营效率。
附图说明
[0038]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]
图1为公交发车频率仿真调度系统的用户操作界面；
[0040]
图2为实施例中使用的三条公交线路的车辆行驶轨迹和站点分布；
[0041]
图3为实施例中低峰期最优发车频率的仿真结果；
[0042]
图4为实施例中高峰期最优发车频率的仿真结果；
[0043]
图5为实施例中选择道路状态为道路通畅的仿真结果。
[0044]
图6为实施例中选择道路状态为乘客突增一的仿真结果；
[0045]
图7为实施例中选择道路状态为乘客突增二的仿真结果；
[0046]
图8为实施例中选择道路状态为道路拥堵一的仿真结果；
[0047]
图9为实施例中选择道路状态为道路拥堵二的仿真结果。
具体实施方式
[0048]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0049]
本发明提供的一种公交发车频率仿真调度系统，包括以下模块：
[0050]
运算模块，获取公交线路信息，基于nasch模型执行公交运行的模拟和仿真；
[0051]
可视化模块，接受运算模块的数据，生成道路网格的可视化界面；
[0052]
可操控模块，获取公交运行过程中可变参数的变更信息并进行控制，将控制变量数据发送至运算模块进行运算；
[0053]
其中，运算模块的执行方法包括，
[0054]
l1、在nasch模型基础上执行以下规则，
[0055]
第一改进规则：公交车拥有唯一且确定的始发站和终点站，在向道路中添加公交车时，总是判断公交路线始发站所在网格能否容纳新的公交车，若能则添加车辆；当车辆经过终点站时则将该车释放，公交路线终点站网格对应位置改为none；
[0056]
第二改进规则：指定特定网格为固定站点，对于未经过该站点的公交车，若车辆当前所在位置与车辆当前速度相加大于站点所在位置，则表示公交车可以进站，更改车辆速度使之在站点停靠；
[0057]
第三改进规则：公交车经过站点所在的网格时，进行乘客上下车的过程，采用不同参数的泊松分布生成乘客；
[0058]
l2、定义可靠性指标衡量道路状况，作为动态调度公交发车频率的标准；
[0059]
l3、基于构建的可靠性指标体系制定公交发车频率调整策略；
[0060]
l4、基于公交发车频率调整策略对道路拥堵和乘客突增进行模拟。
[0061]
具体实施时：运算模块采用python编程实现公交发车频率调度系统的运算。可视化模块利用matplotlib库实现最优发车频率下公交运行的可视化。可操控模块利用matplotlib库与tkinter库的交互实现gui及公交运行过程和道路状态的可操控。
[0062]
其中，运算模块，基于nasch模型执行公交运行的模拟和仿真。nasch模型常用于仿真车流，将道路离散化为网格。使用列表link存储道路网格，若某网格中无车辆，link对应位置存储为none；若某网格中有车辆，link对应位置存储车辆速度。对模型进行改进，使之符合公交车的运行特点。
[0063]
在nasch模型基础上执行的第一改进原则：公交车拥有唯一且确定的始发站和终点站。元胞自动机中车辆在道路上的初始位置是随机的，且车辆周期性行驶，驶离道路后会从起始位置重复行驶，因此不存在终点的概念。但在公交车的运行过程中，所有车辆的初始位置和最终位置必须是固定的。在向道路中添加公交车时，总是判断link始发站所在网格能否容纳新的公交车，若能则添加车辆。当车辆经过终点站时则将该车释放，link终点站网格对应位置改为none。
[0064]
在nasch模型基础上执行的第二改进原则：公交车必须经过固定站点。元胞自动机中车辆在道路上的更新位置是随机的。但在公交车的运行过程中，需要设置必须经过的站点。设置某些网格为站点，对于未经过该站点的公交车，若车辆当前所在位置与车辆当前速度相加大于站点所在位置，则表示公交车可以进站，更改车辆速度使之在站点停靠。
[0065]
在nasch模型基础上执行的第三改进原则：公交车经过站点所在的网格时，进行乘客上下车的过程。假设上车和下车的乘客数分别为车上和站点中乘客数的一半。每个时刻到达站点的乘客数量服从泊松分布。考虑到中间站点一般比两端站点的乘客数量更多，采用不同参数的泊松分布生成乘客。若初始站乘客到来的期望为λ，则剩余站到达乘客数的期望为
[0066][0067]
其中p为总站数。使用列表s_passenger存储站点的累积乘客数，使用列表b_passenger存储公交车的乘客数。使用new_passenger存储站点在某时刻新到来的乘客数，每次将其加入s_passenger中。车辆到达站点时，b_passenger中对应车辆的乘客数减半，表示乘客下车。在不超过最大载客人数的前提下，s_passenger中对应站的乘客数减半并将其加入b_passenger，表示乘客上车。
[0068]
l2、定义可靠性指标衡量道路状况，作为动态调度公交发车频率的标准。
[0069]
路线可靠性：衡量公交运营路线是否保持畅通。具体表现为当前道路中出现直接拥堵和间接拥堵的次数。直接拥堵表现为两辆相同线路的公交车出现在相邻网格，间接拥堵表现为两辆相同线路的公交车之间空出一个网格。出现拥堵的次数越多表明路线可靠性越低。
[0070]
时间可靠性：公交是否能在合适时间内搭载乘客。具体表现为每个站点等待的乘客数。乘客数量越多表明时间可靠性越低。
[0071]
安全可靠性：公交运营过程中是否发生意外或交通事故。可以表示为平均每年公交路线发生上述事故的次数与每年公交发车次数的比值。安全可靠性越低表明应当适当减少发车。
[0072]
换乘可靠性：公交线路中的站点能够搭乘其他线路公交的数量。构造换乘矩阵以换乘比例为指标为换乘行为赋值，进而得到一条线路的换乘可靠性，结果在0到1之间，越接近1表明换乘能力越强。
[0073]
l3、基于l2构建的可靠性指标体系制定制定公交发车频率调整策略，可以阐述为两个方面：
[0074]
a1、当路线可靠性降低时，应当提高发车频率。具体表现为当某时刻道路中出现直接拥堵，或该班次公交车数量多于m时，公交发车频率大幅提高，表示为x。当某时刻道路中出现间接拥堵时，公交发车频率小幅提高，表示为x/2。当某时刻道路中无该班次的公交车拥堵时，回归初始发车频率。其中发车频率的减小幅度应参考换乘可靠性h制定，换乘可靠性高的线路对应减小幅度低。因此，由路线可靠性导出的发车频率调整幅度为
[0075][0076]
a2、当时间可靠性t降低时，若时间可靠性低于某一阈值t1，公交发车频率减为最低。否则发车频率的减小幅度为时间可靠性的单调函数。函数的参数应依据安全可靠性a制定。因此，由时间可靠性导出的发车频率调整幅度为
[0077][0078]
其中x为站点乘客数，当乘客数小于b0时不需要调整，乘客数为b1时对应的时间可靠性为t1。将时间划分为离散的点，公交车的运行和发车频率的调整总是在时间点上进行。
每次将上一时刻公交车位置与速度相加即为下一时刻的公交车位置，每次调整发车频率时将上一时刻的发车频率与σ相加即为下一时刻的发车频率。
[0079]
为量化公交运营效率，当公交车驶入终点站时，意味着一趟运营工作结束。此时计算该公交车的单位里程客运量，表示为
[0080][0081]
其中p
i
为站点客运量，s为总里程数。该指标揭示了公交车的运营效率。
[0082]
l4、基于l2的制定公交发车频率调整策略，对两类突发事件：道路拥堵和乘客突增进行模拟。当出现道路拥堵时，规定所有速度大于1的车辆静止不动，速度恰为1的车辆可以正常行驶。乘客突增主要出现在客流量大的站点。
[0083]
本发明基于上述思路构建公交发车频率调度系统。生成道路网格，实现公交运行过程的可视化，以及常规情况下公交车按照最优发车频率行驶的仿真结果。实现gui及公交运行过程和道路状态的可操控。可操控主要表现在站点乘客数的控制，起始发车频率的控制，以及道路状态的控制。道路状态分为道路畅通、道路拥堵和乘客突增。其中乘客突增的站点和突增数量可控制。
[0084]
基于本发明的公交发车频率调度系统，以杭州市7路车等三路公交车为例，构建图2所示的车辆行驶轨迹和站点分布图。由图2可见，包括有1、2、3三条公交线路。
[0085]
如图3所示低峰期的公交运行仿真结果，以最优发车频率为起始发车频率。低峰期时人流量较小，未出现乘客在站点拥堵的现象。公交车运行通畅，未发生拥堵现象。三条公交线路均按照最优发车频率发车。此时每辆公交车上的人数适中，与最大载客量差距很大，乘客具有舒适的乘车体验。由于乘客较少，公交车的单位运营里程维持在较低的正常范围内。
[0086]
如图4所示高峰期的公交运行仿真结果，以最优发车频率为起始发车频率。高峰期时人流量较大，后方经过公交车数量少的站点例如station 7、station 9开始出现乘客拥挤的现象。此时公交发车频率降低，希望通过更快发车的方式尽量减少在站点等待的乘客数。同时，由于发车过快，可能出现轻微的拥堵现象。由于乘客数较多，公交车的单位里程客运量提高，公交运营效率提高但乘客的乘车舒适度有所下降。
[0087]
如图1所示为公交发车频率调度系统的用户操作界面。按提示输入站点乘客数的期望和最优发车频率，点击开始生成道路网格和初始车辆。选择道路状态时，选择道路通畅表示车辆正常运行，即按照图3或图4的仿真结果运行一个时间段。选择道路拥堵表示在station 1
‑
station 3范围内公交车的速度不超过1，运行一个时间段。选择乘客突增时，需要首先指定突增站点和突增乘客数，在发生乘客突增后运行一个时间段。
[0088]
如图5所示，输入低峰期时站点乘客的期望和最优发车频率，选择道路通畅后的仿真结果。三条线路的公交车均前进一个时间段。
[0089]
实际公交运行过程中，可能出现各类突发事件例如：车祸、恶劣天气、乘客突然增多等。此时需要依据实际情况对公交发车频率进行快速调整，以使公交系统能够正常运转。即需要为公交系统赋予一定抵御未知风险的能力。
[0090]
其中以将通过大规模拥堵和乘客突增两种突发事件考量公交调度系统的实际效
率。乘客突增的现象往往出现在乘车高峰期。某个站点乘客突增要求相应公交线路快速减小发车频率，同时不能因此造成其他公交线路的拥堵。
[0091]
如图6所示，为在station 3增加100人的仿真结果。可以发现，由于station 3乘客突然增多，三条线路的发车频率均有大幅下降，蓝色、红色线路的发车频率几乎变为1。得益于尽快发车，在不发生拥堵的情况下，该突发事件很快得到缓解。且经历乘客拥堵现象的公交车单位里程客运量明显提高。
[0092]
如图7所示，为在station 7在增加100人的仿真结果。可以发现，由于station 7乘客突然增多，蓝色线路的发车频率变为1，其他线路发车频率由于乘客增多也出现下降。该事件由于线路的快速发车得以缓解。
[0093]
如图8所示，为选择道路状态为道路拥堵的仿真结果。可以发现，此时出现了紫色公交车的直接拥堵和蓝色公交车间接拥堵的现象。在出现堵车的情况下，蓝色和紫色公交的发车频率上升，减少发车数量。同时，在存在直接拥堵的情况下相应公交线路不发车，以避免造成更大规模拥堵。由于前半段道路拥堵，导致后半段道路公交车数量变少，乘客开始堆积。因此在缓解拥堵后，应当迅速增加发车数量以搭乘更多乘客。
[0094]
如图9所示，缓解拥堵后某些公交线路会减少发车频率以适应乘客增多的现象。当乘客数量恢复正常后，发车频率恢复为最优发车频率，此时可以看作完成一次发生道路拥堵的调度。
[0095]
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。