本發明(ming)實(shi)施例涉(she)及公共交通(tong)車輛(liang)智能調(diao)度(du)(du)，尤(you)其涉(she)及一種公共交通(tong)車輛(liang)調(diao)度(du)(du)方法、裝置、電子設備及存儲(chu)介(jie)質。

背景技術：

1、隨著(zhu)城市化進程的快速發展(zhan)，公(gong)共(gong)交(jiao)通(tong)系統在(zai)城市交(jiao)通(tong)中(zhong)扮演(yan)著(zhu)越來越重(zhong)要的角色。然而，傳(chuan)統的公(gong)共(gong)交(jiao)通(tong)車輛調度往(wang)往(wang)基于固(gu)定的時間表和路線，缺乏靈活性和實時性，導(dao)致(zhi)在(zai)客流(liu)高(gao)峰時段車輛擁擠，非(fei)客流(liu)高(gao)峰時段車輛空駛率高(gao)，運(yun)營(ying)效率低下。

2、目前，已有(you)一些(xie)技術應用(yong)于公(gong)共交(jiao)通車(che)輛調度領(ling)域，如(ru)gps定位(wei)技術用(yong)于實(shi)(shi)時(shi)追(zhui)蹤車(che)輛位(wei)置(zhi)，大數(shu)據(ju)分析技術用(yong)于處理和(he)分析公(gong)交(jiao)運營數(shu)據(ju)，以及人工(gong)智能和(he)機器(qi)學習技術用(yong)于預(yu)測客流和(he)交(jiao)通狀況(kuang)。然而，這些(xie)技術在實(shi)(shi)際應用(yong)中仍存在一些(xie)問題，如(ru)數(shu)據(ju)準確性(xing)和(he)實(shi)(shi)時(shi)性(xing)得不到保證，調度算法(fa)的(de)效率和(he)準確性(xing)較(jiao)低等。因(yin)此，如(ru)何(he)實(shi)(shi)時(shi)、高效、準確的(de)進行公(gong)共交(jiao)通車(che)輛調度成為亟待解決(jue)的(de)問題。

技術實現思路

1、鑒于此，為解決上(shang)述技術問(wen)題或部分技術問(wen)題，本發(fa)明(ming)實施例提供一種公共交(jiao)通車輛(liang)調(diao)度方(fang)法、裝置、電子設備及存儲介質(zhi)。

2、第一方(fang)面，本發(fa)明實施(shi)例提供一種公共(gong)交通車輛調度方(fang)法(fa)，包括：

3、實(shi)時(shi)采集(ji)目標路段的當(dang)前交通數據(ju)并獲(huo)取同時(shi)間段所(suo)述目標路段的歷史交通數據(ju)；

4、基于所述(shu)當前交(jiao)通數據(ju)和歷史交(jiao)通數據(ju)預測所述(shu)目(mu)標路段未(wei)來的(de)交(jiao)通狀況、乘客需求(qiu)和車(che)輛(liang)需求(qiu)；

5、基于所(suo)述(shu)未來的交(jiao)通(tong)狀況、乘客需(xu)求和車輛需(xu)求通(tong)過(guo)粒子群優化算(suan)法計(ji)算(suan)得(de)到公共交(jiao)通(tong)車輛的最優調度方案；

6、基(ji)于所(suo)述最(zui)優調度(du)方(fang)案對(dui)所(suo)述公共交通車輛進行調度(du)。

7、在一個可能的實施(shi)方式中，所述方法還包括：

8、實(shi)時采(cai)集在當前(qian)站點(dian)的(de)上下車乘客(ke)數量(liang)和未來各(ge)個站點(dian)的(de)等待(dai)上車乘客(ke)數量(liang)，分析(xi)得到(dao)乘客(ke)的(de)實(shi)時乘車數據；

9、實時采集目標路段(duan)的(de)交通(tong)流量、擁堵情況(kuang)和事故情況(kuang)，分析得(de)到實時交通(tong)狀況(kuang)；

10、實(shi)(shi)時采集目標路段的(de)公共交(jiao)通車輛的(de)實(shi)(shi)時運行狀態。

11、在一個可能的實施方式中，所述方法還(huan)包(bao)括：

12、所述目標路段(duan)的歷史交通數據包(bao)括乘客的歷史乘車(che)數據、歷史交通狀(zhuang)況和公共交通車(che)輛的歷史運行(xing)狀(zhuang)態；

13、基(ji)于所述(shu)歷史交通(tong)(tong)狀(zhuang)況和所述(shu)實時交通(tong)(tong)狀(zhuang)況分析預測(ce)未來的交通(tong)(tong)狀(zhuang)況；

14、基于所(suo)述歷史乘(cheng)車(che)數據(ju)和所(suo)述實時乘(cheng)車(che)數據(ju)分析(xi)預(yu)測未來的乘(cheng)客需求；

15、基于所(suo)述(shu)(shu)公共交(jiao)通車(che)輛(liang)的歷史運行狀態(tai)和所(suo)述(shu)(shu)實時運行狀態(tai)分析預測未(wei)來的車(che)輛(liang)需求(qiu)。

16、在(zai)一個可能的(de)實施方式中，所述方法還包括(kuo)：

17、初始化粒子群(qun)優化算法的粒子群(qun)大小、每(mei)個粒子的位(wei)置和速度(du)、多個參數，并定(ding)義適(shi)應(ying)度(du)函數；

18、基于第一(yi)公式(shi)更(geng)新每個粒子(zi)的位置和速(su)度，所述第一(yi)公式(shi)為(wei)：

19、vi，j(t+1)＝w·vi，j(t)+c1·r1·(pbesti，j-xi，j(t))+c2·r2·(gbestj-xi，j(t))

20、xi,j(t+1)＝xi，j(t)+vi，j(t+1)；

21、其中，vi，j(t)是(shi)粒子i在(zai)第(di)(di)j個(ge)維(wei)度(du)上的(de)(de)(de)速度(du)，χi，j(t)是(shi)粒子i在(zai)第(di)(di)j個(ge)維(wei)度(du)上的(de)(de)(de)位置(zhi)，pbesti，j是(shi)粒子i在(zai)第(di)(di)j個(ge)維(wei)度(du)上的(de)(de)(de)歷(li)史(shi)最(zui)優(you)位置(zhi)，gbestj是(shi)整(zheng)個(ge)粒子群在(zai)第(di)(di)j個(ge)維(wei)度(du)上的(de)(de)(de)最(zui)優(you)位置(zhi)，r1和r2是(shi)[0,1]之(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)隨機數，c1和c2是(shi)學習因子，w是(shi)慣性權重(zhong)；

22、當(dang)更新(xin)每個粒子的(de)(de)位置和速度的(de)(de)迭代過程(cheng)中出現滿足終(zhong)止迭代的(de)(de)條件時，得(de)到(dao)全(quan)局最(zui)優解，所述全(quan)局最(zui)優解為公共交(jiao)通(tong)車輛的(de)(de)最(zui)優調度方(fang)案。

23、在一個可能的實施方(fang)式(shi)中，所述方(fang)法還包括：

24、在更新每個(ge)(ge)粒(li)(li)子(zi)(zi)的位置和速度的迭代過程中，計算(suan)每個(ge)(ge)粒(li)(li)子(zi)(zi)的適應度值(zhi)；

25、將所述每(mei)個粒(li)子的適應度值與對應粒(li)子的歷(li)史最(zui)優(you)解進行比較，得到(dao)全局最(zui)優(you)解。

26、在(zai)一個(ge)可能的實施(shi)方(fang)式中，所述方(fang)法還包括：

27、若迭(die)代(dai)次數達(da)(da)到(dao)(dao)預(yu)設的迭(die)代(dai)次數閾值，或者，某(mou)個粒子(zi)的適應度值達(da)(da)到(dao)(dao)預(yu)設閾值時，則終止(zhi)迭(die)代(dai)，得到(dao)(dao)全局最優(you)解。

28、在一個可能的實施方式(shi)中，所述方法還包括：

29、所(suo)述全局最優解為所(suo)述公共交通車輛的最優調度方案；

30、將所述(shu)最優(you)調度方(fang)案(an)下發到所述(shu)目標路段的每個(ge)公共(gong)交(jiao)(jiao)通(tong)車輛(liang)端，以(yi)使每個(ge)公共(gong)交(jiao)(jiao)通(tong)車輛(liang)基于所述(shu)最優(you)調度方(fang)案(an)進行運行。

31、第二方面，本發明實施例提供一種公共(gong)交通車輛調度裝(zhuang)置，包括：

32、采(cai)集模塊，用(yong)于實時(shi)采(cai)集目標(biao)路段的(de)當前交(jiao)通數據并獲取同時(shi)間段所述(shu)目標(biao)路段的(de)歷(li)史交(jiao)通數據；

33、預測(ce)模(mo)塊，用于(yu)基(ji)于(yu)所述(shu)當前交(jiao)(jiao)通數據(ju)和(he)歷史交(jiao)(jiao)通數據(ju)預測(ce)所述(shu)目標路段未來的交(jiao)(jiao)通狀況、乘(cheng)客(ke)需(xu)求和(he)車輛(liang)需(xu)求；

34、計(ji)算模(mo)塊，用于基于所述未來的(de)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)狀(zhuang)況、乘客需(xu)求(qiu)和車輛需(xu)求(qiu)通(tong)(tong)過(guo)粒子(zi)群優化算法計(ji)算得到公共(gong)交(jiao)(jiao)通(tong)(tong)車輛的(de)最優調度方案；

35、調(diao)度模塊，用于基于所述最優調(diao)度方案對所述公(gong)共交通車輛進行(xing)調(diao)度。

36、第三方面(mian)，本發明實(shi)施例提供一種電子設備(bei)，包括：處理器(qi)和(he)存儲器(qi)，所述(shu)(shu)(shu)處理器(qi)用于執行所述(shu)(shu)(shu)存儲器(qi)中存儲的公共交(jiao)通車輛調度程序，以實(shi)現上述(shu)(shu)(shu)第一方面(mian)中所述(shu)(shu)(shu)的公共交(jiao)通車輛調度方法。

37、第(di)四方(fang)面(mian)，本發明實施例(li)提供一(yi)種(zhong)存(cun)儲介質(zhi)，包括：所(suo)(suo)述(shu)存(cun)儲介質(zhi)存(cun)儲有一(yi)個(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)程(cheng)(cheng)序(xu)，所(suo)(suo)述(shu)一(yi)個(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)程(cheng)(cheng)序(xu)可(ke)被一(yi)個(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)處理器(qi)執行，以(yi)實現上(shang)述(shu)第(di)一(yi)方(fang)面(mian)中所(suo)(suo)述(shu)的公(gong)共交通車輛調度方(fang)法。

38、本發明(ming)實(shi)施例提供的(de)(de)公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)方(fang)(fang)案(an)(an)，通(tong)(tong)(tong)過(guo)實(shi)時(shi)采(cai)集目(mu)標(biao)路段的(de)(de)當前交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)并獲取同時(shi)間段所(suo)述目(mu)標(biao)路段的(de)(de)歷(li)史交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)；基于(yu)所(suo)述當前交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)和(he)歷(li)史交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)預(yu)測所(suo)述目(mu)標(biao)路段未(wei)來(lai)的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)狀況(kuang)、乘(cheng)客(ke)需求(qiu)(qiu)和(he)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)需求(qiu)(qiu)；基于(yu)所(suo)述未(wei)來(lai)的(de)(de)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)狀況(kuang)、乘(cheng)客(ke)需求(qiu)(qiu)和(he)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)需求(qiu)(qiu)通(tong)(tong)(tong)過(guo)粒子群優化算法(fa)計算得到公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)的(de)(de)最優調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)方(fang)(fang)案(an)(an)；基于(yu)所(suo)述最優調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)方(fang)(fang)案(an)(an)對(dui)所(suo)述公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)進行調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)。相比于(yu)現有的(de)(de)公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)技(ji)術在數(shu)據(ju)(ju)(ju)準(zhun)確性(xing)和(he)實(shi)時(shi)性(xing)方(fang)(fang)面得不(bu)到保證，調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)算法(fa)的(de)(de)效率和(he)準(zhun)確性(xing)較低等問題。由本方(fang)(fang)案(an)(an)，通(tong)(tong)(tong)過(guo)實(shi)時(shi)收集并分(fen)析交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)、乘(cheng)客(ke)流量以及車輛(liang)(liang)(liang)(liang)運行狀態，能(neng)(neng)夠智能(neng)(neng)地(di)(di)生成和(he)調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)整車輛(liang)(liang)(liang)(liang)調(diao)(diao)(diao)(diao)(diao)度(du)(du)計劃(hua)，這不(bu)僅有助于(yu)公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)管理(li)公(gong)司高效地(di)(di)管理(li)車隊，減少不(bu)必要的(de)(de)空駛和(he)等待(dai)時(shi)間，從而降(jiang)低運營(ying)成本；還能(neng)(neng)確保公(gong)共(gong)交(jiao)(jiao)(jiao)(jiao)通(tong)(tong)(tong)車輛(liang)(liang)(liang)(liang)在高峰時(shi)段和(he)非高峰時(shi)段都能(neng)(neng)更合理(li)地(di)(di)分(fen)配資源，滿足(zu)乘(cheng)客(ke)的(de)(de)出(chu)行需求(qiu)(qiu)。

1.一種(zhong)公(gong)共交通車輛調度方法，其特征在于，包括：

2.根(gen)據權利要求1所述(shu)的方法，其特(te)征在于，所述(shu)實時采集目標路段(duan)的當前(qian)交通(tong)數據，包括：

3.根(gen)據權利要求(qiu)2所(suo)述(shu)的(de)方法(fa)，其特(te)征在于，所(suo)述(shu)目(mu)標路(lu)段的(de)歷史(shi)交通(tong)數據包括乘(cheng)客的(de)歷史(shi)乘(cheng)車數據、歷史(shi)交通(tong)狀(zhuang)況和公共交通(tong)車輛的(de)歷史(shi)運(yun)行狀(zhuang)態(tai)；

4.根(gen)據權利要求3所述(shu)的方法，其特(te)征在于(yu)，所述(shu)基于(yu)所述(shu)未來(lai)的交通(tong)狀況、乘客(ke)需求和車輛需求通(tong)過粒子群優(you)化算(suan)法計算(suan)得(de)到公(gong)共交通(tong)車輛的最優(you)調(diao)度方案(an)，包括：

5.根(gen)據權(quan)利要求4所(suo)述(shu)的(de)方法，其特征在于(yu)，所(suo)述(shu)當更(geng)新每個粒子的(de)位置和(he)速(su)度的(de)迭代(dai)過(guo)程中出現滿足終止迭代(dai)的(de)條件時，得到全局最優解，包括：

6.根(gen)據權(quan)利要(yao)求5所述的方(fang)法(fa)，其特征在(zai)于，所述方(fang)法(fa)還包括：

7.根據權(quan)利要求5或6所述的方法，其(qi)特征在(zai)于，所述全(quan)局最優(you)解為(wei)所述公共交(jiao)通車輛的最優(you)調度方案；

8.一(yi)種公(gong)共交(jiao)通(tong)車(che)輛(liang)調度裝置(zhi)，其特征在于，包括：

9.一種電子設備，其特(te)征在于(yu)，包(bao)括：處理器(qi)(qi)(qi)和存儲(chu)器(qi)(qi)(qi)，所述處理器(qi)(qi)(qi)用于(yu)執行所述存儲(chu)器(qi)(qi)(qi)中(zhong)存儲(chu)的公共(gong)(gong)交通車輛調度程(cheng)序，以實現權利要求1～7中(zhong)任一項所述的公共(gong)(gong)交通車輛調度方(fang)法(fa)。

10.一(yi)(yi)種存(cun)儲(chu)介質，其特征在(zai)于，所述(shu)存(cun)儲(chu)介質存(cun)儲(chu)有一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)(ge)(ge)程序，所述(shu)一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)(ge)(ge)程序可被一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)或(huo)者(zhe)多(duo)個(ge)(ge)(ge)處(chu)理器執(zhi)行(xing)，以實(shi)現權利要求1～7中任(ren)一(yi)(yi)項所述(shu)的(de)公共(gong)交通車輛(liang)調度方法(fa)。