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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明涉及一种BRT多服务模式优化方法及系统，首先以每个线路中车辆的跳站方案、发车频率以及车辆核载人数为优化的决策变量，以发车间隔、满载率和车容量为约束，以乘客在站等车时间最小、乘客乘车时间最小和公交运营成本最小为优化目标函数，构建多目标非线性整数优化模型，然后利用遗传算法求解所述多目标非线性整数优化模型，从而优化多服务模式下的线路、停靠站、发车频率以及车型，有效提高了BRT的服务质量，解决乘客挤不上车或者乘客等车时间长等问题。

主权项：1.一种BRT多服务模式优化方法，其特征在于，所述方法包括：以每个线路中车辆的跳站方案、发车频率以及车辆核载人数为优化的决策变量，以发车间隔、满载率和车容量为约束，以乘客在站等车时间最小、乘客乘车时间最小和公交运营成本最小为优化目标函数，构建多目标非线性整数优化模型；利用遗传算法求解所述多目标非线性整数优化模型：生成初始种群；所述初始种群包括跳站方案和发车频率；根据所述跳站方案和所述发车频率进行OD客流分配，得到若干种客流分配方案；每种所述客流分配方案为一个染色体；计算每种客流分配方案对应的目标函数值；根据车辆荷载人数为每种所述客流分配方案分配车辆，当所述车辆荷载人数无法满足所述客流分配方案时，对染色体添加惩罚项；根据所述目标函数值和惩罚项计算染色体的适应度；根据所述染色体的适应度获取最优染色体；判断是否达到预设迭代次数；若是，则输出所述最优染色体对应的客流分配方案；若否，则返回“根据车辆荷载人数为每种所述客流分配方案分配车辆”步骤；所述多目标非线性整数优化模型为： 其中，ZG1和ZG2分别为双Y型共线运行模式下的区域I和区域II的目标函数，pv为人均小时工资，β为乘客的时间成本与人均小时工资之间倍数关系，u表示第u条支线，和分别为在支线lu和干线l5上等车时间，和分别为在支线lu和干线l5上乘车时间，和分别为在支线lu、区域I和区域II的干线上最小化车辆运行成本，为n类型车辆在支线lu上的发车频率，分别为n类型车辆在支线lu上的最小和最大发车频率，和分别为支线lu和干线l5上的n类型车辆的最大断面客流量，为支线lu上n类型车辆的核载人数，μ为满载率，C1,C2,…,Cr为可供选择的第r辆车的车辆核载人数，表示线路lu上的车在i站是否停靠。

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权利要求：

百度查询： 华侨大学 一种BRT多服务模式优化方法及系统