买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京蔚行科技有限公司;交通运输部科学研究院

摘要：本发明公开了一种基于多阶段随机优化的公交跳停和专用道预留方法，首先，搭建道路与公交网络框架，然后采用一种将跳停策略与专用道预留结合的方法，构建多阶段随机优化问题，使用场景树和渐进式套期保值算法解决该问题；在每个场景内，利用双层规划解决一辆公交车的跳停与专用道预留策略问题，上层使用分支定界法解决一个层次优化问题，下层使用基于路径的交通分配算法和连续平均MSA方法解决一个多式联运网络均衡问题。本发明可以提高公交运行的效率，为公交控制的实际运营提供可靠的技术支撑。

主权项：1.一种基于多阶段随机优化的公交跳停和专用道预留方法，其特征在于，包括如下步骤：1搭建道路网络与公交网络框架；2选定一条公交线路，根据班次划分多阶段进行决策，每个阶段控制一辆车的跳停与专用道预留策略；使用场景树和渐进式套期保值算法解决该多阶段随机优化问题；3在每个场景内，利用双层规划解决一辆公交车的跳停与专用道预留决策问题；上层使用分支定界法解决一个层次优化问题，下层使用基于路径的交通分配算法和连续平均方法解决一个多式联运网络均衡问题；步骤1的具体过程为：图G＝N,A中，N代表道路节点，A代表有向边；由一队车辆组成的一条公交线路建立在G上；T＝{1,2…,T}代表该公交线路上的车辆集合，L＝{1,2,…,l}代表该公交线路上的停靠站集合，其中每辆车的每次调度之间的车头间距是预先确定的，用H表示；公交网络由一组公交线路和站点构成；公交网络中的节点代表公交站点；对于特定的公交线路，当要跳站的车站j站位置确定后，可根据实时交通状况在j站的入站j-1,j或出站j,j+1处设置专用公交专用道；步骤2的具体过程为：2.1提出多阶段决策问题：考虑总计T阶段的决策问题，其中每一阶段只处理一辆公交车的控制策略；阶段t，t＝1,…,T即处理公交车t的决策问题；在每个阶段，需要依次优化两组决策变量:是否跳过某个站点，以及如何为该站点设置公交专用道；多阶段随机优化的目标函数为： 约束为：G1x1,y1≤d12G2x1,x2,y1,y2≤d23……GTxT-1,xT,yT-1,yT≤dT4 其中，xt、yt为阶段t的跳停与专用道预留决策变量的向量；Gt·是阶段t对应约束的集合，dt是阶段t对应的资源参数，t＝1,…,T，S是场景树集合；2.2建立场景树：根据场景树，将多阶段随机优化问题松弛成以下问题： 并添加以下约束： 其中，为场景s下阶段t的跳停与专用道预留决策变量的向量，Hs、ls为场景s下阶段t的跳停与专用道预留的约束向量，ps是场景s的条件概率，和多阶段过程的时间结构有关；2.3利用渐进式套期保值算法解决多阶段随机优化问题：2.3.1令k＝0，ρ0＝1，ε＝0.001，其中ε为判断收敛的参数；对每一个场景s∈S，求解公式6中的子问题，获取最优解 其中，S′bs,t表示在阶段t在场景s下的情景序列的子集；利用公式8计算共识变量的值；计算乘子其中其中表示算法迭代过程中初始化的场景s下阶段t的跳停与专用道预留决策变量的向量，表示算法迭代过程中初始化的共识变量；2.3.2令k＝k+1；使用增广拉格朗日松弛来松弛预期约束，通过添加惩罚项来重新制定目标函数； 其中，是拉格朗日乘子，ρ是惩罚因子；对每一个场景s∈S，使用公式9中的目标函数，获取最优解利用公式8计算共识变量的值进行更新；利用以下公式更新拉格朗日乘子和惩罚因子ρk: 其中，ωD表示对偶步长，ωP表示原问题步长，ψDk-1表示第k-1步的对偶间隙值，ψDk-2表示第k-2步的对偶间隙值，ψPk-1表示第k-1步的原问题间隙值，ψPk-2表示第k-2步的原问题间隙值；2.3.3检查终止条件：如果终止条件成立，算法终止；如果不成立，继续进行步骤2.3.2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京蔚行科技有限公司 交通运输部科学研究院 一种基于多阶段随机优化的公交跳停和专用道预留方法