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申请/专利权人：西北大学

摘要：本申请公开了一种基于Q‑learning算法的公交线网优化方法及装置，该方法包括：获取公交运行数据；其中，公交运行数据包括公交轨迹数据集、刷卡数据集与公交站点数据集；根据公交运行数据获取客流量；其中，客流量包括各公交站点的上客量与下客量；根据客流量与公交站点数据集得到待优化线路结果集；通过Q‑learning算法对待优化线路结果集进行优化得到优化公交线网。解决了现有技术中的公交线网优化方法未结合线路具体情况，投入成本较大且可行性较低的问题。能够节约经济成本，提高方案的可行性，平衡公交运力，缩短市民的出行适应期。

主权项：1.一种基于Q-learning算法的公交线网优化方法，其特征在于，包括：获取公交运行数据；其中，所述公交运行数据包括公交轨迹数据集、刷卡数据集与公交站点数据集；根据所述公交运行数据获取客流量；其中，所述客流量包括各所述公交站点的上客量与下客量；根据所述客流量与所述公交站点数据集得到待优化线路结果集，具体如下：对当前公交线网进行初始化，并设置最大种群规模与预设迭代次数；根据所述最大种群规模与所述预设迭代次数生成随机公交线路集合；迭代执行优化步骤，直至迭代次数达到所述预设迭代次数，得到所述待优化线路结果集；所述优化步骤，包括：确定所述随机公交线路集合中公交线路的目标函数；根据所述目标函数的目标函数值确定公交线路的非支配等级与拥挤度；根据所述非支配等级与所述拥挤度选择公交线路，并将其构建为第一线路集合；对所述第一线路集合进行交叉操作生成新公交线路；对所述随机公交线路集合进行遗传变异操作以引入新的变化；将引入新的变化的所述随机公交线路集合与所述新公交线路合并得到新生公交线路集合，并将所述迭代次数加一；将所述新生公交线路集合作为所述随机公交线路集合，执行所述优化步骤；通过Q-learning算法对所述待优化线路结果集进行优化得到优化公交线网，如下：将所述待优化线路结果集、当前公交线网与所述客流量输入Q-learning算法，并初始化Q值存储表；迭代执行优化求解步骤直至达到最大迭代次数停止迭代，得到所述优化公交线网；所述优化求解步骤，包括：根据当前策略与当前Q值选择初始公交线路，并执行所述初始公交线路得到即时奖励与下一个状态；根据所述即时奖励与所述下一个状态更新所述当前Q值；其中，所述即时奖励的奖励函数，如下： ；式中，R表示所述即时奖励，i表示最大迭代次数，m表示第m次迭代，表示起点，与分别表示从起点到下游公交站点j与下游公交站点j到起点的总上客量，表示从起点到下游公交站点j的线路长度，表示当前算法搜索出的公交线路非直线系数，表示经过下游站点到起点的公交线路条数，表示经过起点到下游站点的公交线路条数，与分别表示当前位置到下一个公交站点的距离的最小值与最大值，表示当前位置到下一个公交站点的距离，表示非直线系数，与分别表示生成的公交线路的长度的最大值和最小值。

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