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申请/专利权人：重庆交通大学

摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，首先对乘客的出发时间、起点、讫点进行条件筛选，确定出由多个不同出发起点、讫点共同构成的起讫点集扩大定制公交的覆盖范围增加潜在客户数量；乘客数满足定制公交开行条件时，进行起、讫点集内部的最优路径规划节省开行成本；由于起讫点集间长距离行车过程不停靠，可实时规划行驶路径避免交通拥堵做到快速出行。而现有的定制公交单起讫点开行覆盖范围小乘客数少，难以达到线路开行最低人数，且因沿路设有接客点使行驶线路固定。本发明通过扩大起讫点覆盖范围增加潜在客户数提高定制公交开行成功率，增大行驶途中线路灵活性有效避堵节约出行时间。

主权项：1.一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，其特征在于，所述基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法包括：首先利用互联网创建起讫点集定制公交平台，利用平台采集乘客发布的出行需求：出行时间、出行起点、出行讫点；采取基于客户群的相邻起点集到相邻讫点集的定制公交开行方式，扩大定制公交的覆盖范围增加潜在乘客的数量，同一线路出行乘客数增多，使乘客数更易达到定制公交的开行条件，并且利用重心法将乘客发布在起讫点集定制公交平台上的多条出发时间、出行起点、出行讫点相近的出行需求整合为一条能同时满足多位乘客需求的定制公交线路；然后对基于互联网和车路协同的的起讫点集定制公交的起点集内部和讫点集内部分别进行接、送乘客的最优路径规划；最后在出行起点集与讫点集之间的长距离不停靠的行车过程中，利用路网实时交通信息和车路协同系统进行的动态路径规划，灵活选择行驶线路；所述灵活选择行驶线路中，起讫点集定制公交的起点和讫点根据出行者通过发布在定制公交平台的出行信息，进行筛选，确定出的由多个不同的出行相邻起点和出行相邻讫点构成的起讫点集；模型的构建方法包括：确定起讫点集客户群：首先，取各个值的平均值，根据实际的情况，以最接近的一个整数值作为重心值；根据定制公交运行时间的限制，得到其能变化的最大半径；以最大的半径为起点逐步压缩，就得到最佳的半径，确定潜在的客户；根据定制公交的开行条件，首先根据乘客的申请出发时间进行第一轮筛选；首先取某一时间段乘客的申请出发时间数据，取其平均值，得到了重心，删除掉距离重心较远的特殊点值，重新求平均值，得到新的重心；根据乘客等车时间的满意度，进行交通调查确定乘客出发时间的可变动幅度a；则在时间幅度上，可变化的范围为0，a；以重心为圆心，从0开始，以一定步长逐渐增加半径，直到找到满足开行定制公交人数限制的半径为止，记该半径为b；以b值或最大半径a值作为时间范围内的初始值；从时间上进行了筛选后，再从空间位置上进行筛选，根据每一乘客起点的经纬度，求出空间重心坐标；为保持定制公交吸引力，定制公交在起点区域接乘客的时间存在一个极限值，通过交通调查获得，该时间限制对应一个以重心为圆心，所能够达到的最大半径；首先判断最大半径内的人数是否达到开行条件，未达到，则结束，若达到了，则进入下一环节；将经过压缩后的乘客集在终点运用同样的方法进行筛选，同样也存在一个最大的半径；若不符合开行条件则停止，若符合，就确定；若人数超过了车辆准载人数；则调整时间半径或者起点空间半径，使乘客人数达到规定的范围；所述灵活选择行驶线路中，在行车途中根据道路路网交通信息实时规划调整行车线路，避开交通拥堵路段，节省出行时间，模型的构建方法还包括：起点集与讫点集客户群间的长距离动态路径优化：诱导模型动态路径诱导过程中，客户群间的最优出行路径一直在不断变化；最优路径与时间的关系表示： 1式中，为t时刻OD对rs间最优路径的出行时间；Qt为t时刻所有路段的交通流集合；引入时间变量建立动态路径诱导模型如式： 2式中，为t时刻OD对rs间第k条路径的出行时间，可通过： 计算求得；3式中，cat为t时刻路段a的行程时间；表示路段与路径相关变量，即0-1变量，如果路段a在连接OD对rs间第k条路径上，则否则Krs表示OD对rs间所有可行路径的集合且k∈Krs。

全文数据：基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法技术领域[0001]本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法。背景技术[0002]近年来，电子信息和通信技术的快速发展为建立高效的智能交通运输系统提供了技术支持。车路协同系统作为智能交通运输系统的子系统，使智能交通系统中多种交通服务与管理目的成为现实。[0003]目前，北京、青岛及昆明等城市已经开行了单起讫点定制公交，其运行模式为：乘客在线填写信息、出行需求等表格一一公交集团设计最优线路一一在定制公交平台上招募乘客一一人数达标后开行定制公交。由于现有的定制公交为单起点至单讫点的运行模式，起点和讫点覆盖的出行范围各为300米，覆盖范围小、潜在乘客数量较少，提出单条定制公交出行需求的乘客数难以满足定制公交的最低发车乘客数条件，导致定制公交开行成功率低，即使开行成功后由于覆盖范围小的原因导致上座率通常低于定制公交的盈利点上座率一一80%，车票收入难以抵消成本致使运营定制公交盈利困难。此外，现有定制公交的行驶线路通常由公交集团提前设计，部分定制线路中途设有停靠站点，使定制公交在行驶途中按照固定线路运行，不能根据路网实际交通状况选择行驶最佳路径，定制公交线路行驶灵活性差。如:在预测到前方路段有交通拥堵情况后，由于前方路段乘客接送点以及公司规定的限制，司机无法灵活选择更佳线路，只能在交通拥堵路段等待通行，大量消耗了乘客的出行时间，降低了定制公交的准时性、可靠性、整体服务质量。[0004]本发明在现有单起讫点定制公交的基础上进行了优化，在创建互联网定制公交平台的基础上，首先采取由多个不同出行相邻起点、相邻讫点共同构成起点集、讫点集的方式扩大定制公交起点和终点的覆盖面积，增加潜在乘客数的运行方法，使多个出行起讫点的乘客数量得到整合，增大了同一定制公交线路的出行乘客数量，使单条定制公交出行乘客人数更易达到定制公交的最低人数开行要求，即提高了定制公交线路开行成功率和定制公交上座率，改善了公交公司开行定制公交的收益情况;其次，在定制公交起点集内部、讫点集内部的进行最佳接送乘客路径规划，减小定制公交接客途中不必要绕行造成的燃油费、人工费及折旧费等，节约定制公交公司的运行成本，增加收益;最后，由于在起点集与讫点集间的长距离运输过程未设置接送乘客的停靠点，中间路段行驶线路灵活，可根据路网情况实时动态规划最优行驶路径，预测到下一路段有交通拥堵事件后及时选择其他路线行驶，有效避免行驶至交通拥堵路段等待通行、增加不必要的出行时间的情况，节约乘客的出行时间，提高定制公交的准时性、可靠性、整体服务质量。[0005]综上所述，现有技术存在的问题是：[0006]定制公交单起讫点的覆盖范围小、潜在乘客数量较少，提出单条定制公交出行需求的乘客数难以满足定制公交的最低发车乘客数条件，导致定制公交开行成功率低，即使开行成功后由于覆盖范围小的原因导致上座率通常低于定制公交的盈利点上座率一一80%，车票收入难以抵消成本致使运营定制公交盈利困难。此外，现有定制公交的行驶线路通常由公交集团提前设计，部分定制线路中途设有停靠站点，使定制公交在行驶途中按照固定线路运行，不能根据路网实际交通状况选择行驶最佳路径，定制公交线路行驶灵活性差。如:在预测到前方路段有交通拥堵情况后，由于前方路段乘客接送点以及公司规定的限制，司机无法灵活选择更佳线路，只能在交通拥堵路段等待通行，大量消耗了乘客的出行时间，降低了定制公交的准时性、可靠性、整体服务质量。发明内容[0007]针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行方法。[0008]本发明是这样实现的，一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行方法，所述基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行方法包括：[0009]首先利用互联网创建起讫点集定制公交平台，在创建互联网定制公交平台的基础上，采取由多个不同出行相邻起点、相邻讫点共同构成起点集、讫点集的方式扩大定制公交起点和终点的覆盖面积，增加潜在乘客数的运行方法，使多个出行起讫点的乘客数量得到整合，增大了同一定制公交线路的出行乘客数量，使单条定制公交出行乘客人数更易达到定制公交的最低人数开行要求，即提高了定制公交线路开行成功率和定制公交上座率，改善了公交公司开行定制公交的收益情况;其次，在定制公交起点集内部、讫点集内部的进行最佳接送乘客路径规划，减小定制公交接客途中不必要绕行造成的燃油费、人工费及折旧费等，节约定制公交公司的运行成本，增加收益;最后，由于在起点集与讫点集间的长距离运输过程未设置接送乘客的停靠点，中间路段行驶线路灵活，可根据路网情况实时动态规划最优行驶路径，预测到下一路段有交通拥堵事件后及时选择其他路线行驶，有效避免行驶至交通拥堵路段等待通行、增加不必要的出行时间的情况，节约乘客的出行时间，提高定制公交的准时性、可靠性、整体服务质量。[0010]具体包括：[0011]首先利用互联网创建起讫点集定制公交平台，利用平台采集用户发布的出行需求：出行时间、出行起点、出行讫点；采取基于客户群的相邻起点集到相邻讫点集的定制公交开行方式，扩大定制公交的覆盖范围增加潜在客户的数量，使出行人数更易达到定制公交的开行条件，并且利用重心法将乘客发布在起讫点集定制公交平台上的多条出发时间、出行起点、出行讫点相近的出行需求整合为一条能同时满足多位乘客需求的定制公交线路；[0012]然后对基于互联网和车路协同的的起讫点集定制公交的起点集内部和讫点集内部分别进行接、送乘客的最优路径规划；[0013]最后在出行起点集与讫点集之间的长距离不停靠的行车过程中，利用路网实时交通信息和车路协同系统进行的动态路径规划，灵活选择行驶线路。[0014]进一步，起讫点集定制公交的起点和讫点不同于以往由单一的起点和讫点构成，而是根据出行者通过发布在定制公交平台的出行信息，进行筛选，确定出的由多个不同的出行相邻起点和出行相邻讫点构成的起讫点集；[0015]模型的构建方法包括：[0016]确定起讫点客户群：[0017]在该模型中，使用重心法模型。首先，取各个值的平均值（即得到了重心），考虑实际的情况，可以以最接近的一个整数值作为重心。根据实际情况的限制，可以得到其能变化的最大半径。以最大的半径为起点逐步压缩，就得到最佳的半径，到此就确定了潜在的客户。[0018]确定起讫点集客户群的实质就是乘客的筛选。根据定制公交的开行条件，首先根据乘客的申请出发时间进行第一轮筛选。首先取某一时间段乘客的申请出发时间数据，取其平均值，得到了重心如果要求精度的话，可以删除掉距离重心较远的值，即特殊点，然后重新求平均值，得到新的重心）；根据乘客等车时间的满意度，进行交通调查是可以确定乘客出发时间的可变动幅度为a。这在时间幅度上，其可变化的范围为0，a。以重心为圆心，从〇开始，以一定步长逐渐增加半径，直到找到满足开行定制公交人数限制的半径为止。记该半径为b。以b值作为时间范围内的初始值也可从最大半径a开始）。在从时间上进行了筛选后，从空间位置上进行筛选，根据每一乘客起点的经炜度（由于区域较小，区域内不同点的经炜度差距不大，可自行建立坐标系，提高精度），求出空间重心坐标。处于保持定制公交吸引力的角度出发，定制公交在起点区域接乘客的时间具有一定的限制，也可通过交通调查获得，该时间限制必然对应一个以重心为圆心，所能够达到的最大半径。首先判断最大半径内的人数是否达到开行条件，未达到，则结束，若达到了，则进入下一环节。将经过压缩后的乘客集在终点运用同样的方法进行筛选，同样也存在一个最大的半径。若不符合开行条件则停止，若符合，就确定。若人数超过了车辆准载人数。这调整时间半径或者起点空间半径，使乘客人数达到规定的范围。[0019]进一步，确定起讫点集客户群后规划最优路径接送出行需求发布者，[0020]模型的构建方法还包括：[0021]起、讫点集客户群内部的路径优化：[0022]采用启发式算法中的“最远插入法”进行接送乘客的路线选择，其结合最邻近法与节省法的观念，依次将出行起点或者出行讫点点插入路径中以构建最优路径。该方法首先选取出行起讫点集客户群间的最小距离点为两个初始点，在出行起点集客户群和出行讫点客户群中分别选取离初始点最远的需求点作为线路的种子点，再根据最邻近点插入法的概念，以插入值最小者作为下一个插入点，最后再用一般化节省值公式，以其中节省值最大者来决定插入的位置，重复进行选取与插入的步骤，直到起点集客户群、讫点集客户群的所有出行需求点都被完全覆盖，分别得到起点集客户群和讫点集客户群内部的路径优化。[0023]进一步，在行车途中根据道路路网交通信息实时调整行车线路，有效避免行驶至交通拥堵路段等待通行、增加不必要的出行时间的情况，节省出行时间，模型的构建方法还包括：[0024]讫点集与讫点集客户群间的长距离动态路径优化：[0025]诱导模型动态路径诱导过程中，客户群间的最优出行路径一直在不断变化；[0026]最优路径与时间的关系表示：[0027]1[0028]1式中为t时刻OD对rs间最优路径的出行时间；Qt为t时刻所有路段的交通流集合；[0029]引入时间变量建立动态路径诱导模型如式：[0030][0031]⑵式中，,_为七时刻OD对rs间第k条路径的出行时间，可通过：[0032][0033]计算求得。[0034]3式中，Qt为t时刻路段a的行程时间；表示路段与路径相关变量，即0-1变量，如果路段a在连接OD对rs间第k条路径上，则；Krs表示OD对rs间所有可行路径的集合且keKrs。[0035]本发明另一目的在于提供一种利用上述基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法的基于互联网和车路协同的定制公交开行优化系统。[0036]本发明的优点及积极效果为：[0037]本发明提出的基于“互联网+”和车路协同的起讫点集定制公交开行优化组织，在利用“互联网+”和车路协同的条件下，可以：[0038]1采用对多个出行者发布的不同出行起讫点进行整合，克服了原有定制公交单一起讫点出行、覆盖范围小、开行成功率低的缺点，扩大定制公交出行讫点、出行讫点的覆盖范围，增加有出行需求的客户数量，使出行乘客人数更易达到定制公交的最低人数开行要求。经计算得出，若定制公交以40kmh的行驶速度，在起讫点集中各增加5分钟的行驶时间，定制公交起讫点集的覆盖范围可扩大1.23倍，即在城市中通常情况定制公交开行成功率将增加23%;[0039]2在起点集与讫点集间的长距离行驶途中，没有以往的定制公交在中途设置接送乘客的停靠点、公司提前设计好行驶路线等限制，起讫点集定制公交起讫点集的中间路段行驶线路灵活，可根据路网实时交通信息动态规划最优行驶路径，预测到下一路段有交通拥堵事件后选择其他路线行驶，有效避免行驶至交通拥堵路段等待通行的情况，据调查交通拥堵路段的平均时速约为20kmh，原有定制公交按照规定路线行驶遇到交通拥堵路段后30分钟大约可行驶10km，但是基于互联网的起讫点集定制公交在同样的时间内可以保持原来40kmh的车速行驶20km，行驶距离是原有定制公交的2倍及以上。[0040]3相对于出租车来说，定制公交是一种集约型的交通工具。以45人的出行需求为例，如果采用出租车或私家车，至少需要20多辆车占用道路资源，20多台发动机排放尾气，20多个司机提供服务;而选用定制公交出行，只需要1辆大巴和1位司机;假设把1辆大巴的排放量折算成6辆小车，占用道路面积折算成4辆小车，显而易见定制公交相对于小出租车在节能减排、节约成本和治堵方面都具有明显优势。[0041]可以预见定制公交的发展前景良好，而本发明通过分析优化定制公交的开行组织，提供高品质、差异化的集体交通运输出行服务品种，提高服务质量和出行效率，进而引导更多的自驾车人士和有公共交通出行需求的人群，使用大容量交通工具集体运输出行的方式，更大力度的让需求者选择定制公交，并且一定程度上可以激发潜在需求，本发明对缓解交通拥堵问题具有参考意义。[0042]本发明基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行方法，搜集多个不同出发起点、讫点的乘客共同组成出行起讫点集，扩大定制公交的覆盖范围增加潜在客户数量，使出行人数更易达到定制公交的开行条件，提高定制公交的开行成功率、上座率;在起点集内部、讫点集内部的最优路径规划，减小定制公交接客途中不必要绕行造成的燃油费、人工费及折旧费，节省出行成本;起点集与讫点集间的长距离运输过程不停靠，可动态规划最优行驶路径，有效避免行驶至交通拥堵路段等待通行的情况，节约乘客的出行时间；整体提高定制公交的服务质量。附图说明[0043]图1是本发明实施例提供的基于互联网和车路协同的起讫点定制公交开行优化方法流程图。[0044]图2是本发明实施例提供的基于客户群的“相邻起点集到相邻讫点集”定制公交开行线路规划图。[0045]图3是本发明实施例提供的插入法流程图。具体实施方式[0046]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0047]目前，定制公交单起讫点的覆盖范围小、潜在乘客数量较少，提出单条定制公交出行需求的乘客数难以满足定制公交的最低发车乘客数条件，导致定制公交开行成功率低，即使开行成功后由于覆盖范围小的原因导致上座率通常低于定制公交的盈利点上座率一一80%，车票收入难以抵消成本致使运营定制公交盈利困难。此外，现有定制公交的行驶线路通常由公交集团提前设计，部分定制线路中途设有停靠站点，使定制公交在行驶途中按照固定线路运行，不能根据路网实际交通状况选择行驶最佳路径，定制公交线路行驶灵活性差。如:在预测到前方路段有交通拥堵情况后，由于前方路段乘客接送点以及公司规定的限制，司机无法灵活选择更佳线路，只能在交通拥堵路段等待通行，大量消耗了乘客的出行时间，降低了定制公交的准时性、可靠性、整体服务质量。[0048]下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。[0049]如图1所示，本发明实施例提供的基于互联网和车路协同的定制公交开行优化方法；[0050]首先利用“互联网+”创建起讫点集定制公交平台，采取基于客户群的“相邻起点集到相邻讫点集”的定制公交运行方式，将乘客发布在定制公交平台上的多条相近出发时间、出行起点、出行讫点的线路在符合一定条件时整合为一条线路，将车辆位置信息加入运行并结合车路协同系统动态规划最佳行车路线，构建相应的优化模型，根据不同乘客的需求、乘车人数确定定制公交的车型，为乘客提供了更好的服务质量，提高了定制公交的整体利用效率。[0051]基于客户群的“相邻起点集到相邻讫点集”定制公交开行线路规划如图2,其关键为三部分:一是起讫点客户群A、B的确定;二是客户群内部的最优路径规划;三是客户群至客户群间的长距离运行的动态路径规划，即mn间的行车动态规划。[0052]下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。[0053]图2是本发明实施例提供的基于客户群的“相邻起点集到相邻讫点集”定制公交开行线路规划图。[0054]图3是本发明实施例提供的插入法流程图。[0055]本发明实施例提供的基于互联网和车路协同的定制公交开行优化方法中，[0056]1模型的构建：[0057]确定起讫点客户群：[0058]在该模型中，使用重心法模型。首先，取各个值的平均值（即得到了重心），考虑实际的情况，可以以最接近的一个整数值作为重心。根据实际情况的限制，可以得到其能变化的最大半径。以最大的半径为起点逐步压缩，就得到最佳的半径，到此就确定了潜在的客户。[0059]确定起讫点集客户群的实质就是乘客的筛选。根据定制公交的开行条件，首先根据乘客的申请出发时间进行第一轮筛选。首先取某一时间段乘客的申请出发时间数据，取其平均值，得到了重心如果要求精度的话，可以删除掉距离重心较远的值，即特殊点，然后重新求平均值，得到新的重心）；根据乘客等车时间的满意度，进行交通调查是可以确定乘客出发时间的可变动幅度为a。这在时间幅度上，其可变化的范围为0，a。以重心为圆心，从〇开始，以一定步长逐渐增加半径，直到找到满足开行定制公交人数限制的半径为止。记该半径为b。以b值作为时间范围内的初始值也可从最大半径a开始）。在从时间上进行了筛选后，从空间位置上进行筛选，根据每一乘客起点的经炜度（由于区域较小，区域内不同点的经炜度差距不大，可自行建立坐标系，提高精度），求出空间重心坐标。处于保持定制公交吸引力的角度出发，定制公交在起点区域接乘客的时间具有一定的限制，也可通过交通调查获得，该时间限制必然对应一个以重心为圆心，所能够达到的最大半径。首先判断最大半径内的人数是否达到开行条件，未达到，则结束，若达到了，则进入下一环节。将经过压缩后的乘客集在终点运用同样的方法进行筛选，同样也存在一个最大的半径。若不符合开行条件则停止，若符合，就确定。若人数超过了车辆准载人数。这调整时间半径或者起点空间半径，使乘客人数达到规定的范围。[0060]2客户群内的路径优化：[0061]采用启发式算法中的“最远插入法”进行接送乘客的路线选择，其结合最邻近法与节省法的观念，依次将出行起点或者出行讫点点插入路径中以构建最优路径。该方法首先选取出行起讫点集客户群间的最小距离点为两个初始点，在出行起点集客户群和出行讫点客户群中分别选取离初始点最远的需求点作为线路的种子点，再根据最邻近点插入法的概念，以插入值最小者作为下一个插入点，最后再用一般化节省值公式，以其中节省值最大者来决定插入的位置，重复进行选取与插入的步骤，直到起点集客户群、讫点集客户群的所有出行需求点都被完全覆盖，分别得到起点集客户群和讫点集客户群内部的路径优化，其主要流程如图3:[0062]Lj-接送客点j的里程系数;R-组成循环回路的接送客点数;f-接送客点总数;i、j_接送客点序号。[0063]3客户群间的动态路径优化：[0064]诱导模型动态路径诱导过程中，客户群间的最优出行路径一直在不断变化。[0065]最优路径与时间的关系表示：[0066]1[0067]1式中，时刻OD对rs间最优路径的出行时间；QtSt时刻所有路段的交通流集合；[0068]引入时间变量建立动态路径诱导模型如式：[0069][0070]2式中，CC6ftsi为t时刻OD对rs间第k条路径的出行时间，可通过：[0071][0072]计算求得。[0073]⑶式中，Cat为t时刻路段a的行程时间；0=表示路段与路径相关变量，S卩0-1变量，如果路段a在连接OD对rs间第k条路径上，则=：!，否则=0;Krs表示OD对rs间所有可行路径的集合且keKrs。[0074]4案例分析：[0075]根据微信公众号后台数据显示，某区域有申请出发时间间隔不超过X1,5个任意两点间行驶距离不超过M的交通出行小区，这5个交通出行小区的总客流量为60。以该5个交通出行小区为起点申请开通的定制公交的6条线路有4个讫点相邻，假设公交车额定载客量为50，基本出行数据如表1所示：[0076]表1基本出行数据[0077][0078]按照现有的定制公交开行方式，maxqi=max{8,11,9,8,7,5}=11〈50*75%，客流量最大线路的乘客数都未达到定制公交开行条件的最低要求，无线路开行定制公交成功；[0079]按照本发明所提的基于客户群的“相邻起点集到相邻讫点集”的定制公交优化组织，客流量达到定制公交的开行条件，定制公交开行成功。与原有定制公交相比，提高了定制公交的开行率和满座率，减少了乘客的步行距离，改善了公共交通的服务质量，有利于吸引小汽车通勤者转换公共交通，并在一定程度上缓解了交通拥堵问题。[0080]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求：1.一种基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，其特征在于，所述基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法包括：首先利用互联网创建起讫点集定制公交平台，利用平台采集乘客发布的出行需求：出行时间、出行起点、出行讫点;采取基于客户群的相邻起点集到相邻讫点集的定制公交开行方式，扩大定制公交的覆盖范围增加潜在乘客的数量，同一线路出行乘客数增多，使乘客数更易达到定制公交的开行条件，并且利用重心法将乘客发布在起讫点集定制公交平台上的多条出发时间、出行起点、出行讫点相近的出行需求整合为一条能同时满足多位乘客需求的定制公交线路；然后对基于互联网和车路协同的的起讫点集定制公交的起点集内部和讫点集内部分别进行接、送乘客的最优路径规划；最后在出行起点集与讫点集之间的长距离不停靠的行车过程中，利用路网实时交通信息和车路协同系统进行的动态路径规划，灵活选择行驶线路。2.如权利要求1所述的基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，其特征在于，起讫点集定制公交的起点和讫点根据出行者通过发布在定制公交平台的出行信息，进行筛选，确定出的由多个不同的出行相邻起点和出行相邻讫点构成的起讫点集；模型的构建方法包括：确定起讫点集客户群：首先，取各个值的平均值，根据实际的情况，以最接近的一个整数值作为重心值;根据定制公交运行时间的限制，得到其能变化的最大半径；以最大的半径为起点逐步压缩，就得到最佳的半径，确定潜在的客户；根据定制公交的开行条件，首先根据乘客的申请出发时间进行第一轮筛选;首先取某一时间段乘客的申请出发时间数据，取其平均值，得到了重心，删除掉距离重心较远的特殊点值，重新求平均值，得到新的重心;根据乘客等车时间的满意度，进行交通调查确定乘客出发时间的可变动幅度a;则在时间幅度上，可变化的范围为0，a;以重心为圆心，从O开始，以一定步长逐渐增加半径，直到找到满足开行定制公交人数限制的半径为止，记该半径为b;以b值或最大半径a值作为时间范围内的初始值;从时间上进行了筛选后，再从空间位置上进行筛选，根据每一乘客起点的经炜度，求出空间重心坐标;为保持定制公交吸引力，定制公交在起点区域接乘客的时间存在一个极限值，通过交通调查获得，该时间限制对应一个以重心为圆心，所能够达到的最大半径；首先判断最大半径内的人数是否达到开行条件，未达到，则结束，若达到了，则进入下一环节;将经过压缩后的乘客集在终点运用同样的方法进行筛选，同样也存在一个最大的半径;若不符合开行条件则停止，若符合，就确定;若人数超过了车辆准载人数;则调整时间半径或者起点空间半径，使乘客人数达到规定的范围。3.如权利要求1所述的基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，其特征在于，确定起讫点集客户群后规划最优路径接送出行需求发布者，模型的构建方法包括：采用启发式算法中的最远插入法进行接送乘客的路线选择，首先选取出行起讫点集客户群间的最小距离点为两个初始点，在出行起点集客户群和出行讫点客户群中分别选取离初始点最远的需求点作为线路的种子点，再根据最邻近点插入法的概念，以插入值最小者作为下一个插入点，最后再用一般化节省值公式，以其中节省值最大者来决定插入的位置，重复进行选取与插入的步骤，直到起点集客户群、讫点集客户群的所有出行需求点都被完全覆盖，分别得到起点集客户群和讫点集客户群内部的路径优化。4.如权利要求1所述的基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法，其特征在于，在行车途中根据道路路网交通信息实时规划调整行车线路，避开交通拥堵路段，节省出行时间，模型的构建方法还包括：起点集与讫点集客户群间的长距离动态路径优化：诱导模型动态路径诱导过程中，客户群间的最优出行路径一直在不断变化；最优路径与时间的关系表不：1式中，，为t时刻OD对rs间最优路径的出行时间；Qt为t时刻所有路段的交通流集合；引入时间变量建立动态路径诱导模型如式：⑵式中，为t时刻OD对rs间第k条路径的出行时间，可通过：计算求得；3式中，Qt为t时刻路段a的行程时间；表示路段与路径相关变量，即0-1变量，如果路段a在连接OD对rs间第k条路径上，；:Krs表示OD对rs间所有可行路径的集合且kGKrs。5.—种利用权利要求1所述基于互联网和车路协同的起讫点集定制公交开行优化方法的基于互联网和车路协同的定制公交开行优化系统。

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