(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210986532.1 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 深圳市城市交通 规划设计 研究中心 股份有限公司 地址 518131 广东省深圳市龙华区民治街 道龙塘社区星河传奇花园三期商厦1 栋C座1210 (72)发明人 张晓春　王卓　陈振武　周勇　 吴若乾　黎旭成　刘星　杨一帆　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市伟晨专利代理事务 所(普通合伙) 23209 专利代理师 李冬爽 (51)Int.Cl. G06F 30/18(2020.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 基于交通仿真的公交线网优化方法、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本发明基于交通仿真的公交线网优化方法、 电子设备及存储介质， 属于公交线网优化技术领 域。 包括以下步骤： S1.构建多模式公共交通网 络； S2.公共交通流量分配； S3.基于分配结果统 计线网指标， 识别问题线路， 统计线路客流指标， 首末步行距离、 线路绕行系数等指标， 基于指标 阈值识别问题线路； S4.基于启发式算法优化公 交线网。 解决现有技术中存在的无法对部分线路 进行优化、 服务水平低、 预测线路客流流量不精 准的技术问题。 本发明缩短迭代优化算法时间、 提升乘客出行体验， 同时可减少优化算法生成线 路的绕行、 缩短乘客出 行时间。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115048754 A 2022.09.13 CN 115048754 A 1.基于交通仿真的公交线网优化方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.构建多模式公共交通网络； S2.公共交通 流量分配， 包括以下步骤： S21.基于线路排班 表生成线路断面 容量数据字典； S22.将个体需求按OD及15分钟时间片聚类进行集计统计； S23.将OD按照首次到站时间片进行排序； S24.将排序好的OD交通 量按照预设的迭代总次数ns， 均匀的分成ns份； S25.在每一次迭代过程n中， 获取每份OD路径数据， 通过多进程并行处理， 筛选路径方 案， 统计出行方案广义出行成本， 并考虑线路断面满载率， 若 可达路径方案断面容量均大于 容量约束， 则向后推迟一个时间片， 并增加候车时间成本， 然后利用logit模型将每一份OD 交通量分配到公共交通网络中， 每次迭代都会将OD之间的交通量分配到 OD之间的出行成本 最小的路径上； S26.根据交通量的分布情况， 进行交通流量加载， 得到各线路断面的满载率， 更新各线 路路段的出 行成本； S27.在下一次迭代过程n+1中， 继续分配新的一份OD交通量， 根据更新后的线路路段出 行成本利用logit模型生成选择概率及选择路径方案的交通需求量， 并根据选择路径交通 量进行交通的分配； S28.循环迭代直到迭代次数达 到最大迭代次数ns， 所有交通 量完成了路径分配； S3.基于分配结果统计线网指标， 识别问题线路； S4.基于启发式算法优化公交线网。 2.根据权利要求1所述的基于交通仿真的公交线网优化方法， 其特征在于， S3所述基于 分配结果统计线网指标， 识别问题线路的方法是： 包括以下步骤： S31.统计线路百公里客 流指标 ， 若 <150， 判定为问题线路； S32.统计线路的运营效益指标 ， 若运营效益< ‑15%， 判定为问题线路； S33.统计线路非直线系数R， 若非直线系数 >1.6， 判定为问题线路； S34.基于分配结果统计首末步行距离大于1 公里的OD需求， 判定为受影响OD； S35.将问题线路从线网中删除， 再进行一次流量分配， 统计无可达路径的OD需求， 判定 为受影响OD； S36.统计换乘次数 >2的OD需求， 判定为受影响OD； S37.统计首末步行距离大于1 公里的OD需求， 判定为受影响OD。 3.根据权利要求2所述的基于交通仿真的公交线网优化方法， 其特征在于， S4所述基于 启发式算法优化公交线网方法是： 包括以下步骤 S41.基于最近邻搜索算法搜索受影响OD附近的公交站点集合， 作为乘客乘坐公交线路 的上下车站点pd点； S42.基于A*算法计算起点O至上车点p集合的步行距离， 下车点d至终点D的步行距离， 筛选步行距离小于70 0米的pd站点作为乘客潜在备选上 下车站点； S43.基于A*算法遍历计算乘客潜在备选上车p点集合至备选下车d点集合的自驾最短 路径， 保留路径行程时间最短的pd对， 作为乘车 上下车站点， 即新线路开 通需途径的站点；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115048754 A 2S44.构建目标函数： 目标函数=乘客出 行成本+运营成本 乘客出行成本： 其中， 表示已服 务成本， ， 表示从 到 乘坐公交的在途时间， 表示从 到 的需求量； 表示单位时间价值， 公表示交出行价值系数,   表示公交拥堵在途时间， 表示公交非拥堵在途时间； 表示未服 务出行需求时间成本， ， 表示从 到 自驾在途时间， 表示从 到 的需求量， 表示单位时间价值， 表示 小汽车出行价值系数,   表示小汽车拥堵在途时间， 表示小汽车公交非拥堵在途时 间； 表示已服务的出行需求的在途时间成本系数； 表示未服务出行需求的点到点时 间成本； 表示每个订单包 含的pd_demand； 运营成本： 其中， 表示线路 的发车频率， 表示线路 的服务时间， 表示公交车使用成 本， 表示小汽车使用成本， ， 表示公交及小汽车线路长度； S45.设置约束条件 线路数约束： <= 线路非直线系数约束： /D<=1.5 线路长度约束： >=5000， <=10000 其中， 表示新线路数量， 表示问题线路数量； 表示线路长度， D表示线 路起终点球面距离； 表示线路长度； S46.基于启发式算法的线网优化 基于受影响的PD数据， 识别出的问题线路为初始解， 利用启发式算法进行迭代优化， 移权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115048754 A 3