英语原文共 5 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

设计用于需求响应式运输系统中最优路线选择的算法

Razi Iqbal1, Husnain Sherazi2, Sharif Arif3, Alper K. Demir4 1,2,3Lahore Leads University, Pakistan. 4Adana Science and Technology University, Turkey.

摘要：本文的主要目的是为需要响应的交通系统设计一种最佳路线，以减少包括乘客在公共汽车站的等待时间和乘车时间在内的总乘车时间。使公共汽车线路灵活化，不仅可以减少乘客在公共汽车站的等待时间，还可以减少乘客在公共汽车上的乘车时间，减少乘客的等待时间和乘坐时间是具有重要意义的，同时，保持系统的整体成本最小化也是至关重要的。因此，本文将重点介绍一种减少乘客在公共汽车上乘坐时间的算法设计，该种算法能够同时保证乘客在公共汽车站上的等待时间以及整体系统成本最小化。

关键词：需求响应过渡，智能交通系统，车载自组织网络，灵活公共汽车系统，无线技术

介绍：

在当今的世界上，创新和变革是科学技术的两个重要方面，它们通过改进完成各种生产活动和任务的方法，在生活的各个领域发挥着重要的作用。交通运输是人类每天都要进行的主要活动之一。随着人口的不断增加，行驶在道路上的车辆数也大幅增加。科学技术在提高交通标准的方面发挥着至关重要的作用。世界各地正在开发智能高效的交通运输系统，以提高驾驶员驾驶车辆在道路上的安全性和舒适性。这种系统称为智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，简称ITS）。智能交通系统的主要部门之一是涉及公共交通系统的需求响应式运输（Demand Responsive Transits，简称DRT）。在需求响应式运输系统中公共交通工具根据乘客的需求进行运行，所以需求响应式运输系统中的车辆没有任何固定的路线或时间表。

本文涉及一种特殊类型的需求响应式运输系统称为灵活公共交通系统（Flexible Bus Systems，简称FBS），其中公共汽车路线不是预先安排的，因此，公共汽车路线可以根据乘客的需求进行实时改变。在灵活公共交通系统中，使用被称为智能公共交通车站的专用公共交通车站。这些智能公共交通车站具有使用短距离无线技术标准ZigBee（IEEE 802.15.4）与公交车辆进行通信的能力。

图1：灵活公共交通系统模型

图1示出了灵活公共交通系统的模型。如上图所示，在灵活公共交通系统中，所有公共汽车站（智能公共交通车站）通过有线或无线互联网的方式连接到被称为控制中心的中心枢纽。一旦乘客到达公共汽车站，乘客输入他的目的地，乘客的需求信息被传送到控制中心，然后控制中心请求公共汽车站将公共汽车站上的可用乘客信息传送到公共汽车。每辆公共汽车通过ZigBee连接到系统中的各个公共汽车站。每当公共汽车到达智能公共汽车站的范围时，从控制中心收到的所有信息都将传输到公共汽车。这使公共汽车站和公共汽车站能够获知到所有在公共汽车站上有需求的乘客的信息。

灵活公共交通系统旨在减少乘客在公共汽车站上的等待时间和乘客在公共汽车上的乘车时间，通过减少这些时间来提高系统的工作效率。虽然通常的做法是可以通过增加整个系统中的公共汽车数量来减少乘客的等待时间和乘车时间，但过多的增加车辆数会大大增加系统的整体成本，这对发展中国家来说是无法承受的。

本文的目标是在减少系统中乘客的乘车时间的同时，仍然保持系统的总体成本最小化，这样将使得发展中国家也能负担得起相应的成本。

本文的其余部分组织如下：第2节概述了相关工作。 第3节讨论了所提出的系统模型，确定了问题场景的详细设计，和提出的算法的实现。第4节中在此基础上详细阐述了评估参数，仿真结果和讨论，最后在第5节中进行了总结论述。

相关工作

大量的研究人员已经研究并且涉及到了需求响应式运输（DRT）的各种不同范围，讨论了灵活公共交通系统（FBS）的多个相互影响，相互依赖的参数，这严重影响了算法的性能。这里我们将讨论范围内最核心的一些方面。

ZigBee是目前需求响应式运输系统中通信标准运用最广泛的技术之一。 Razi ^[1]已经引入了把ZigBee作为连接到控制中心的公交车辆和公共汽车站之间的通信技术。作为信息集中实体的控制中心是整个系统的大脑。 实验结果表明，ZigBee作为通信技术的使用在很大程度上降低了整个系统的成本。

公共汽车在需求响应式运输系统中的调度也是需要极度谨慎处理的重要方面之一。 Dessouky ^[2]的研究强调了需求响应运输车辆的实时调度规则。他们提出了一个新的启发式实时调度的系统，这种调度系统是基于当前最新的技术领域和交通领域现有的技术，旨在最大限度地提供优质的服务。他们最后使用了从洛杉矶的转机服务提供商获得的数据来评估他们的尝试，表现了出更好的结果。

需求响应式运输系统运营时的实际的生产力也是重要的研究领域之一。 Quadrifoglio ^[3]的研究为需求响应式运输系统运营商所广泛采用的具体操作和实际的生产力方面做出了重要贡献。他们注意到分区与非分区策略和时间窗口设置对不同性能车辆的影响，如总行程里程，空车行驶里程和车队大小。他们根据特定地区的需求响应式运输系统数据，构建了需求响应式运输系统运营商的运营模拟模型。他们的研究结果探讨了操作实践与绩效评估之间存在着的线性关系。

总出行时间也是评价需求响应式运输系统的重要参数之一。Uehara ^[4]提出了一种新的交通系统，即郊区的乘客可以转换车辆，与在中心城区的乘客一同上下车，通过使用新的需求响应型客车减少交通拥堵。不同运输方式之间的这种合作可以大大减少乘客的总行程时间。他们的仿真结果显示，与现有的需求响应系统相比，使用该系统的行程时间明显不同。

基于多代理的需求响应式运输系统也可以在灵活公共交通系统中发挥出最大的作用。 Xu ^[5]提出了一种基于多代理的需求响应式运输系统服务模型，采用实用的多代理规划的方法来达到当今的需求响应式运输系统的要求，旨在最大限度地减少乘客乘坐时间，等待时间，以及使用最少车辆的公共汽车的行车时间。在该模型中，一个代理代表一辆汽车，在本地区搜寻与系统中其他代理相比较而言的最佳路线即最省时的路线。他们的实验结果表明，与其他模型相比，他们提出的方法是具有优越性的。

需求响应式运输系统的成本效益也是当今主要关注的问题之一，随着可用于需求响应式运输系统的移动设备数量的大量增加，必须研究开发此类系统所涉及到的经济问题。汤普森^[6]的研究已经确定了需求响应式运输系统的经济上的可行性。他们制定了一个模型，用于评估实施这种系统的可行性，涉及调查这些系统是否能够以人们可承受的成本达到最佳的工作效果。

。

建议系统模型

本文所提出的模型的目的是通过减少乘客的乘坐时间并保持系统的整体成本最小化来提高灵活公共交通系统的运行效率。下面的图2显示了本研究文章中研究的拟议模型。

图。 2：FBS公共汽车最佳路线选择研究建议模型

如图2所示，该模型是5times;5矩阵，其中相邻的公共汽车站彼此相连接，通过这样一种连接方式，使得公共汽车如果需要可以行驶至多个公共交通车站，例如，公共汽车站2（BSS 2）连接到公共汽车站3（BSS 3）和公共汽车站7（BSS 7）两者.灵活公共交通系统中的每辆公共汽车被分配一个最初的行驶路径和行驶时刻表，最终这个行驶路径和行驶时刻表可以根据乘客的要求进行实时的改变。公共汽车路线由图中红色箭头表示。每辆公共汽车都有一定的容量。为了方便研究，假定本文中所有的公共汽车的容量保持不变为10，这意味着一次性乘坐公共汽车的乘客总数为10。

该模型的设计方式是，乘客的出发地和目的地都是公共汽车站。每位乘客必须到公共汽车站等候公共汽车。同样的，每位乘客也只能在公共汽车站下车。此外，学校、大学、车站和银行等目的地靠近公共汽车站时，希望前往这些目的地的乘客需要在最近的公共汽车站下车，例如，想要去大学的乘客必须得到在图2所示。的BSS 13处乘坐公共汽车。

建议的系统流程

图。 3：拟议的系统流程

以上图3显示了用于研究灵活公共交通系统中公共汽车最佳路线选择的系统的拟议流程。最初公共汽车被指定一个预定的行驶路径（从如图1所示的BSS1到BSS25）。然而，一旦乘客到达公共汽车站，这些信息就被转移到公共汽车上，因此公共汽车可以像前面提到的那样，改变其默认的路线。乘客的信息就会通过公共汽车站转移到公共汽车。每个公共汽车站将通过控制中心获取乘客的信息。在到达公共汽车站之前，公共汽车会检查是否有乘客下车或从这个公共汽车站乘坐此班次公共汽车。如果没有，公共汽车将移动到下一个公车站。如果有，公共汽车将在这个公共汽车站停下，乘客将在这个公共汽车站上下车。当公共汽车在公共汽车站时，公共交通线路的计算将被执行。这些计算涉及运行提出的算法（在下一部分中说明）。计算的重要方面之一是检查将乘客带到目的地所需要跳过的站点数。如果跳站数量超过5，乘客将被要求乘坐另一辆公共汽车通过智能公共汽车站。但是，如果跳站数量小于5，则整个过程将再次执行。

建议算法

为了减少乘客在公共汽车上的乘坐时间，本文设计了一种有效的算法。 该算法最适合5x5矩阵，其中最大跳站数量不能超过5.如果乘客的乘坐时间超过5，则不同的公共汽车将接载乘客并将其运送到他所需的公共汽车站。

（1）

公式1用于计算乘坐公共汽车的乘客从一个公共汽车站到另一个公共汽车站的总跳站数量。 在等式1中，Nik的总和是从公共汽车车站1到公共汽车站k的总跳站数量，其中图2中的k = 25。 N1到Nk是从公共汽车站1到25的每个公共汽车站的跳站数量。

（2）

公式2计算乘客从他的乘坐的公共汽车站到他的目的地的总乘车时间。 在等式2中，RT是乘客从其上车的公共汽车站到目的地的乘坐时间.T12是公共汽车从公共汽车站1到2所花费的时间。类似地，T23是公共汽车从公共汽车站2到公共汽车站3所花费的时间，以此类推。在该提出的算法中，公共汽车总容量保持恒定在10，这意味着每个公共汽车一次最多可以搭载10个乘客， 同样地，假设每个公共汽车站只有一个乘客有上车的需求。 这个系统的一个限制是，每个乘客都必须去公共汽车站乘坐公共汽车，而不是公共汽车到乘客门口接送乘客。 同样，每位乘客将被放在离乘客目的地的最近的公共汽车站，而不是将乘客完全放在目的地。

模拟结果

在此基础上，研究人员进行了几次模拟以评估所提出的算法的效率。 结果令人鼓舞，并帮助公共汽车在需求响应式运输系统中选择最佳路线。由于这篇论文仅涉及乘客的乘车时间，所以提出的算法设计的方式只能优化乘客在公共汽车上的乘车时间。

根据图2，BSS2上有一名乘客。让我们将这名乘客称作P1。 假设乘客的目的地是大学，在BSS13附近，我们称之为目的地D1。 虽然按照时间表，公共汽车的路径是从BSS1至BSS 25，但由于公共汽车的路线是灵活的，所以他们可以根据乘客的需求而改变。以下是乘客乘坐时间的计算

P1基于我们提出的算法：

P1→D1 (1)

BSS2→BSS3→BSS8→ (2)

(3)

(4)

在上述计算中，

（1）表示乘客P1想去目的地D1;

（2）描述了公共汽车将选择将乘客带到目的地的拟议路线;

（3）说明公共汽车从公共汽车站BSS2到公共汽车站BSS 13的总跳站数量为3，而由于小于5，所以公共汽车可以选择把这个乘客带到他的的目的地;

（4）表示出了乘客从他的乘坐的公共汽车站到目的地的总乘车时间，在这种情况下为3，每个跳站过程的时间成本为1。

基于上述计算，进行了多种模拟以进行各种布置。 图4示出了基于图1所示模型的计算结果。 如图所示，所提出的算法大大减少了乘客在公共汽车上的乘坐时间。

图 4乘客的模拟结果

通过增加公共汽车中的乘客人数进行各种模拟。 总共乘坐10位乘客，并对该算法的效率进行了测量。 结果是非常好的，因为每个乘客都早于传统车型，被带到他想要去的公共汽车站点。下面的图5显示了分别使用本篇文章提出的算法和使用传统机制的10名乘客及其乘坐时间的模拟结果。

图5 10名乘客的模拟结果对比

结论

本文提出了一种基于特殊设计的需求响应式交通系统及灵活公共交通系统，用于优化乘客在公共汽车上的乘坐时间的算法。在这个系统中，公共汽车的路线是灵活的，公共汽车可以根据乘客的需求改变路线。所设计的算法使用一个5x5矩阵，在这个矩阵中，从客源公共汽车站到目的地的跳站数量是按照5来作为标准检查的。如果跳站数量小于5，则公共汽车将搭载乘客。如果跳站数量大于

全文共6641字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[144521]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word