(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211206611.2 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 广东工业大 学 地址 510062 广东省广州市越秀区东 风东 路729号 (72)发明人 罗佳佳　傅惠　姚奕鹏　 (74)专利代理 机构 广东广信君达律师事务所 44329 专利代理师 廖朗皓 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/02(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/12(2006.01) (54)发明名称 联合宏微观需求响应式车辆调度方法 (57)摘要 本发明公开了一种联合宏微观需求响应式 车辆调度方法， 包括： 建立需求响应式车辆的宏 观/微观调度优化模型对需求响应式车辆进行调 度； 宏观调度优化模型根据确定好的乘客编号序 列和乘客的预约出行信息， 对需求响应式车辆进 行协调调度以及人车匹配， 得到需求响应式车辆 的运行方案； 微观调度优化模型考虑在交通流的 影响下， 优化调整需求响应式车辆的运行方案： 根据宏观调度优化模型求解得到的每个需求响 应式车辆的预约需求点序列放入微观仿真系统 中， 以乘客等待时间最小为优化目标， 通过仿真 软件得到实际接送过程中需求响应式车辆到乘 客需求点的时间， 然后通过遗传算法求解微观调 度优化模型， 得到考虑实际交通流的车辆的最优 运行方案 。 权利要求书4页 说明书11页 附图1页 CN 115271276 A 2022.11.01 CN 115271276 A 1.一种联合宏微观需求响应式车辆调度方法， 其特 征在于， 包括： 乘客根据当前实际需求设定换乘点， 选取有多条公交线路同时经过的公交站点作为换 乘点， 同时也是需求响应式车辆的终点或是起点； 接着获取乘客的预约出行信息， 并获取需 求响应式车辆信息， 对乘客的预约出行信息进行 处理， 将乘 客分为上车乘客和下车乘客， 对 上车乘客/下车乘客预约上需求响应式车辆时间做排序， 得到一个按照预约上需求响应式 车辆时间排序的乘客编号序列； 建立需求响应式车辆的宏观/微观调度优化模型对需求响应式车辆进行调度， 其中： 宏观调度优化模型根据确定好的乘客编 号序列和乘客的预约出行信 息， 对需求响应式 车辆进行协调调度以及人车匹配： 以车辆最大行驶距离和载客容量作为约束条件， 根据乘 客的预约出行信息， 生成车辆行驶路径； 需求响应式车辆从预约需求点出发， 当预约需求点 为换乘点时， 将从换乘点产生的下车乘客运送至其对应的乘客 目的地； 当预约需求点为乘 客出行起点时， 将乘客出行起点的上车乘客运送至换乘点； 通过遗传算法优化求解宏观调 度优化模型得到需求响应式车辆按顺序服务不同乘客的预约需求点序列， 即为每辆需求响 应式车辆的运行 方案； 微观调度优化模型考虑在交通流的影响下， 优化调整需求响应式车辆的运行方案： 根 据宏观调度优化模型求解得到的每个需求响应式车辆的预约需求点序列放入微观仿真系 统中， 以乘客等待时间最小为优化目标， 通过SUMO微观仿真软件得到实际接送过程中需求 响应式车辆到乘客需求点的时间， 然后通过遗传算法求解微观调度优化模型， 得到考虑实 际交通流的需求响应式车辆服 务乘客的最优预约需求 点序列， 即车辆的最优运行 方案。 2.根据权利要求1所述的联合宏微观需求响应式车辆调度方法， 其特征在于， 按照乘客 预约需求 点的不同， 乘客的预约出 行信息为： 如乘客当前处于公交车上， 需要在换乘点乘坐需求响应式车辆到达目的地， 那么预约 出行信息包括乘客编号、 换乘点编号、 换乘点名称、 乘客目的地、 乘客预约上需求响应式车 辆时间； 如乘客当前处于出行起始位置， 需要在 当前位置乘坐预约响应式车辆前往换乘点乘坐 公交车， 那么预约出行信息包括乘 客编号、 换乘点编号、 乘客出行起点、 换乘 点名称、 乘 客预 约上需求响应式车辆时间。 3.根据权利要求1所述的联合宏微观需求响应式车辆调度方法， 其特征在于， 所述宏观 调度优化模型的目标函数为： 其中，minZ表示最小化目标函数Z；  k为需求响应式车辆的编号， K为车辆总数， ； λ表示乘客总的预约需求点数量， 亦表示乘客的数量； i，j为有顺序的预 约需求点， 表示先接送预约需求点 i的乘客， 再接送预约需求点 j的乘客；Li,j表示车辆从预 约需求点 i到预约需求点 j的需求响应式车辆行驶距离， 表示需求响应式车辆每行驶一 公里的成本， 表示需求响应式车辆 k的发车成本； 为0‑1变量， 当需求响应式车辆 k权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115271276 A 2先接送预约需求 点i的乘客， 再接送预约需求 点j的乘客时， 取值为1， 否则为0； 约束条件： 其中， 表示车辆 k的预约需求点序列 ， 为车辆k需要服务 的预约需求点的个数；   为0‑1辅助变量， 若车辆 k行驶顺序必须服从从预约需求点 i行 驶到预约需求点 j时， 取值为1， 否则为0； M为任意一个无穷大的数； 、 表示车辆 k服 务乘客需求点序列中有先后顺序的乘客预约需求点； 表示车辆 k先接送预约需 求点 的乘客， 再接送预约需求点 的乘客时， 的取值为1， 否则为0； 为车辆k的最大载客量； 为车辆单次最大运行距离 。 4.根据权利要求3所述的联合宏微观需求响应式车辆调度方法， 其特征在于， 所述宏观 调度优化模型的求 解过程为： 通过遗传算法进行求解， 算法输入目标函数、 约束条件， 乘客预约需求点总数为λ， 乘客权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115271276 A 3