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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119180525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411639888.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法是由赖元文;梁健鸿;饶寅升;王书易;黄海南;连培昆设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法。获取高峰时段所研究地铁站点各列车到离站时间、地铁站点周边公交线路运行信息、地铁自动售检票系统数据、公交刷卡数据、手机信令数据、公交运营GPS数据，分析地铁站点周边公交线路几何布局，筛选有效换乘线路并统计有效换乘乘客数；通过聚类划分研究时段，综合考虑车辆到达规律、换乘乘客走行时间、公交站点容量和公交车辆满载率，建立基于最大换乘次数的公交线路时刻表优化模型；利用改进灰狼算法求解模型，获取公交线路时刻表优化方案。本发明能够优化公交运行效率，有效减少乘客换乘等待时间，改善乘客公交出行体验。

本发明授权一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取地铁站点列车离站时间表、地铁站点周边公交线路运行信息、地铁自动售检票系统数据、公交刷卡数据、手机信令数据、公交运营GPS数据；步骤S2：分析所研究地铁站点周边公交线路几何布局，筛除公交线路下游与地铁线路为平行关系的公交线路；步骤S3：通过聚类划分研究时段；步骤S4：分析乘客换乘步行规律、公交线路公交满载率、客流到达规律、车辆到达规律，进行乘客数据匹配，计算有效换乘线路换乘乘客数；步骤S5：基于乘客从地铁换乘公交、公交换乘地铁、公交换乘公交的换乘模式，建立最大同步换乘公交时刻表优化模型；步骤S6：优化传统灰狼算法，求解最大同步换乘公交时刻表优化模型，以模型决策变量的近似最优解作为最大同步换乘方案的公交发车时刻表，从而完成考虑客流约束的最大同步换乘公交时刻表优化方法；所述步骤S5具体包括以下步骤：步骤S51：针对所研究地铁站点，将其与周边公交换乘站点和线路定义为一个拓扑结构；步骤S52：构建研究时段内地铁车次集合M={1,2,3,…,m}，m表示地铁车次，公交站点集合R={1,2,3,…,r}，r表示公交站点，公交线路集合L={1,2,3,…,l}，l表示公交线路；经过公交站点集合R中任意公交站点r的线路集合Lr={1,2,…,lr}，lr表示经过公交站点集合R中任意公交站点r的线路，所有线路所有公交班次集合U=Al,Bb,…,Li,Sj，公交线路l的公交车次集合Li=1,2,…,fl，fl为研究时段内公交线路l最后一个班次，li为线路l班次i的索引，其他公交线路的班次表达形式同理可得；步骤S53：设定公交车次发车时间与判断同步变量两个决策变量，以最大化同步换乘次数为目标函数maxZ，计算公式如下： 式中，为地铁换乘公交的同步决策变量；为不同公交线路之间换乘的同步决策变量；为公交换乘地铁的同步决策变量；和为比例系数，用以量化地铁与公交之间换乘的差异性，比例系数越大同步的权重越大，说明该线路与地铁实现同步的价值越高；步骤S54：设定发车间隔约束，计算公式如下： 式中，yli和yli-1为公交线路l相邻两个班次i和i-1发车时刻；为研究时段各条常规公交线路的第1班车的发车时刻；和分别为公交线路l的最大发车间隔和最小发车间隔；T为研究时段，表示研究时段内公交线路l的最后一班公交发车时刻；步骤S55：设定同步判定约束，计算公式如下： 式中，为公交线路l的车辆从场站至公交站点r的平均行程时间；为地铁车次m的到站时刻；为乘客从地铁站厅至公交站点的步行时间；为一任意大而非无穷大的正数；为地铁换乘公交的时间窗长度；为公交线路s的班次j的发车时刻，，且；为公交线路s的车辆从场站至公交站点r的平均行程时间；为公交线路l的车辆从场站至公交站点r与公交线路s的车辆从场站至公交站点r的时间差；为在同一公交站点r从一条公交线路换乘另一公交的时间窗长度；为乘客从公交站点至地铁站厅的步行时间；为公交换乘地铁的时间窗长度；步骤S56：设定同步判定变量取值范围，计算公式如下： 步骤S57：换乘乘客数约束，计算公式如下： 式中，为可替代公交线路的折减系数；为公交站点r所能容纳的最大乘客数；为地铁站点m下车将在公交站点r换乘公交的等待乘客数；为修正后的公交站点r能容纳的最大乘客数；步骤S58：设定乘客满载率约束，计算公式如下： 式中，为抵达公交站点r时的公交车辆载客率；为公交车辆满载率；所述步骤S6的实现步骤如下：步骤S61：引入基于余弦规律的变化收敛因子a，计算公式为： 式中：amin和amax分别为收敛因子的上下限，灰狼算法amin取0，amax取2，d与dmax分别为算法当前迭代次数与最大迭代次数；步骤S62：更新优化位置，计算公式为： 式中：w1、w2、w3分别为α、β和δ狼在更新下代狼群位置的动态权重系数，fα、fβ、fδ分别为α、β和δ狼的适应度；分别表示传统灰狼算法中适应度最优的α狼即潜在最优解、β狼、δ狼的位置向量；t表示代数；表示下一代灰狼个体的位置；其位置的动态更新公式则变形为： 步骤S63：增加模拟退火操作，计算公式为： 式中：为新生成解对模型的适应度，表示当前解的适应度，Tp为当前的温度。

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