申请/专利权人：浙江大学

申请日：2022-04-13

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN114999668B

主分类号：G16H50/80

分类号：G16H50/80;G06Q10/0637;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2022.09.20#实质审查的生效;2022.09.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于整数规划的公共交通系统疫情传播阻断方法，该方法首先构建公交网络拓扑图，其中的节点和弧分别表示公交站点和相邻两站点之间的区间；然后根据IC卡历史刷卡数据计算获得乘客下车站点和时刻，分时段计算区间旅行时间矩阵和区间客流量矩阵；之后基于站点顺序、区间旅行时间和区间客流量，构建具有长度和容量的有向网络；然后从病毒传播时空范围角度、构建病毒传播角度的公交网络可达性模型，该模型可计算任意站点之间的病毒传播可达性、整个网络的综合可达性；之后以降低病毒传播可达性为目标、建立公交网络阻断混合整数规划模型；最后综合对比分析不同网络阻断方法前后的可达性值变化，确定阻断疫情传播的解决方案。

主权项：1.一种基于整数规划的公共交通系统疫情传播阻断方法，其特征在于，该方法基于公交网络拓扑信息、IC卡历史刷卡信息计算乘客下车站点和时刻，分时段计算区间旅行时间和区间客流量数据，建立公交网络可达性模型，包括站点间相对可达性、站点网络可达性和网络综合可达性；基于感染者的站点位置信息，计算感染站点与目标站点之间的相对可达性、感染站点网络可达性和网络综合可达性，并针对不同的网络阻断问题，建立相应的阻断模型；综合对比分析阻断前后的可达性值变化，确定阻断方案；所述的公交网络拓扑信息有线路编号、站点编号、站点经纬度和站序，所述IC卡历史刷卡信息有刷卡编号、汽车编号、线路编号、站点编号、上车站点经纬度和上车时刻，基于单个乘客的IC卡刷卡信息和上下车站点的位置关系，将乘客一天内出行起始站点和目标站点相连，计算乘客下车的站点和时刻，聚类分析所有乘客的起始站点目标站点出行数据即OD路径，分时段计算同一区间相同方向上的区间旅行时间矩阵和区间客流量矩阵，其中，各时段取历史数据的中位数作为区间旅行时间、取历史数据的最大值作为区间客流量；每个站点作为一个节点，相邻两个站点之间的区间作为弧，为有向边，添加区间旅行时间矩阵和区间客流量矩阵，形成具有长度和容量的有向网络RN,A，N表示节点集合，节点数为n，N＝{1,2,…,n}；A表示弧的集合；网络中的弧用i,j表示，i,j为节点编号，有序节点排列集合{i,j}∈N，弧容量用cij表示；o表示起始节点，d表示目标节点，o～d链表示从o到d的路径间有序排列的弧集合；OD路径对应网络中的o～d链，区间旅行时间对应网络中弧的长度，区间客流量对应网络中弧的容量；将任意两个站点之间的最短路径旅行时间和最短路径上的客流量分别称为可达时间和可达流量，其中可达流量取o、d最短路径上所有区间客流量的最小值，即路径断面客流量，表示路径服务能力；基于此，o节点与d节点的相对可达性计算公式为： 公式1中的Eod表示o与d的相对可达性；qod表示o、d之间的最短路径断面客流量；tod表示o、d之间的最短路径旅行时间；θ表示距离衰减参数；计算o节点与网络内所有d节点的相对可达性，求和计算o节点的网络可达性，公式为： 公式2中的Eo表示o节点的网络可达性；n表示网络内节点数目；dm表示编号为m的d节点；表示o与dm之间的最短路径断面客流量；表示o与dm之间的最短路径旅行时间；o节点的网络可达性期望计算公式为： 公式3中的表示o节点的网络可达性期望；编号为k的o节点相对于全网络所有d节点的网络可达性期望表示如下： 公式4中的表示编号为k的o节点网络可达性期望；表示ok与dm之间的最短路径断面客流量；计算所有o节点的网络可达性期望，求和计算网络综合可达性为： 公式5中的Ez表示网络综合可达性；将网络阻断模型划分为三类：第一类模型解决疫情传播刚开始时起始站点和目标站点都确定的网络阻断问题，第二类模型解决疫情传播刚开始时起始站点确定、目标站点不确定的网络阻断问题，第三类模型解决疫情传播扩散到一定范围后的网络阻断问题；第一类问题为o、d确定性最短路径网络阻断，在容忍经济效益损失限度即阻断资源有限内，决策者首先对最短路径实施阻断，即延长od最短路径上部分区间的有效旅行时间，感染者在决策者实施阻断后重新选择od最短路径，决策者的目标是最大化感染者重新选择的od最短路径，即最大化实施阻断后的od最短路径，最小化o、d之间的相对可达性，阻断疫情从起始站点向目标站点传播，由相对可达性模型可知，相对可达性与两个站点之间的最短路径旅行时间负相关，基于此建立在阻断资源约束下以o、d之间相对可达性最小化为目标的网络阻断模型；第二类问题为o确定、d不确定性最短路径网络阻断，是对第一类阻断问题的拓展，计算所有d节点与确定的o节点的相对可达性值并按从高到低排列，决策者在容忍经济效益损失限度即阻断资源有限内首先选择对相对可达性值较大的若干个od最短路径实施阻断，最大化实施阻断后的od最短路径，最小化o节点网络可达性，阻断从o开始的疫情向网络中的传播，基于此建立在阻断资源约束下以最小化o的网络可达性为目标的第二类网络阻断模型；第三类问题为完全不确定性最大流网络阻断，决策者在有限阻断资源约束下阻断网络中的节点，保留必要路径，最大化被阻断的流量，即最小化网络中的总流量，阻断疫情在网络中的传播，基于此建立在有限阻断资源约束下以最小化网络综合可达性为目标的阻断模型；确定阻断方案的方法如下：将针对不同网络阻断问题所相应建立的阻断模型进一步拓展为双目标的网络阻断，不考虑阻断资源约束，将可达性降低幅度和由于阻断策略而导致的经济效益损失的加权求和作为目标函数，分别计算各不同网络阻断模型的目标函数，最小者即获得最佳阻断方法，结合实际情况，确定阻断方案；第一类o、d确定性最短路径网络阻断问题模型，对于网络RN,A采用移除弧、节点或降低容量的阻断方式；以上两种方式的区别在于，移除节点会阻断离开节点方向上的所有弧，而移除弧不会对移除弧两端的其它弧造成影响；模型遵循由简到繁的原则，首先对移除弧的阻断方式进行建模，逐渐添加少量约束条件，使得单一的弧阻断方式扩展到包含弧阻断和节点阻断的方式；在公交网络中，移除弧实现所有公交车到达指定区间两端的站点后立即返回，移除节点实现所有公交车到达指定的站点后立即返回，两种公交运行方式统称为区段运行；阻断od路径上的任意弧i,j需要消耗资源bij，弧容量为cij；基于此建立在有限阻断资源约束下以最小化o、d相对可达性为目标的阻断模型，具体为： 约束条件如下： 计算阻断后的o、d的相对可达性值： 公式中6、7、8、9、10、11和12的表示令od最短路径旅行时间为最大值的第二层目标函数；x表示阻断决策向量，即所有xij的集合；y表示路径选择向量，即所有yij的集合；qod表示od最短路径断面客流量，即qod＝minyijcij，其中cij表示i,j的容量；Hx表示使o～d链为最短路径的第一层嵌套目标函数；xij表示二元决策变量，i,j阻断时值为1，否则值为0；zij表示i,j被阻断后的阻断增量，即因从i到j绕道所增加的弧长，当i、j之间有效的感知弧长大于乘客所能容忍的旅行时间阈值时，表示i,j被完全阻断；tij表示i,j旅行时间；tp表示换乘惩罚时间，因i,j被阻断所增加的换乘等待时间；yij表示i,j是否被最短路径选择经过，是：1，否：0；tij+xijzij+xijtp表示i、j之间有效的感知弧长；InSi表示进入节点i的弧集合；OutSi表示离开节点i的弧集合；bij表示阻断弧i,j要消耗的资源，在公交网络中表示阻断区间损失的客流收入；B表示决策者利用的阻断总资源，在公交网络中表示容忍经济效益损失限度；在第一类模型中，加入约束条件，将弧阻断方式扩展为节点阻断与弧阻断相结合的方式：xij＝xi13 公式13和14中的xi表示二元决策变量，若节点i被阻断，值为1，否则为0；当xi＝1，则xij＝1，表示离开节点i的方向上所有弧i,j被阻断；本模型进一步拓展为双目标的网络阻断，模型拓展如下： 约束条件如下： 公式15中的λ1表示可达性降低幅度的权重，用于可达性降低幅度和经济效益损失的加权，其中0≤λ1≤1，可由决策者自行确定；E0表示初始可达性值，即阻断之前的o、d相对可达性值；建立在阻断资源约束下以最小化o节点的网络可达性为目标的第二类网络阻断模型，具体为： 约束条件如下： 计算阻断后的o节点的网络可达性值： 公式19、20、21、22、23、24和25中的表示最小化后的o节点网络可达性值；表示odm最短路径断面客流量，即其中cij表示i,j的容量；表示令o、dm最短路径旅行时间为最大值的第二层目标函数；Hx表示使o～dm链为最短路径的第一层嵌套目标函数；xij表示二元决策变量，i,j阻断时值为1，否则值为0；zij表示i,j被阻断后的阻断增量，即因从i到j绕道所增加的弧长，当i、j之间有效的感知弧长大于乘客所能容忍的旅行时间阈值时，表示i,j被完全阻断；tij表示i,j旅行时间；tp表示换乘惩罚时间，因i,j被阻断所增加的换乘等待时间；yij，表示i,j是否被最短路径选择经过，是：1，否：0；本模型进一步拓展为双目标的网络阻断，模型拓展如下： 约束条件如下： 公式26中的λ1表示可达性降低幅度的权重，用于可达性降低幅度和经济效益损失的加权，其中0≤λ1≤1，可由决策者自行确定；E0表示初始可达性值，即阻断之前的o、d相对可达性值；建立在阻断资源约束下以最小化网络综合可达性为目标的第三类阻断模型，具体为： 约束条件如下： 计算阻断后的网络综合可达性值： 公式30、31、32、33、34、35、36、37、38和39中的表示网络综合可达性最小值；表示ok与dm之间最短路径断面客流量，即其中表示okdm最短路径上i,j的容量；表示ok与dm之间的路径是否被阻断，若阻断，值为1，否则值为0；bi表示阻断节点i要消耗的资源，在公交网络中表示阻断站点损失的客流收入；xi作为二元决策变量，表示节点i是否被阻断，若阻断，值为1，否则值为0；B表示决策者可以利用的阻断总资源，在公交网络中表示容忍经济效益损失限度；表示路径ok～dm上的流量是否受阻断影响，是：1，否：0；ok～dm表示ok与dm之间的路径；ωok～dm表示ok与dm之间的节点集合；表示ok与dm之间的路径集合；公式31用于限定经济效益损失；32和33用于表示ok与dm之间的路径是否受阻断影响；公式34和35用于约束ok与dm之间存在路径，即阻断节点不能出现让任意一个节点寻找不到路径的情况；本模型进一步拓展为双目标的网络阻断，模型拓展如下： 约束条件如下： 公式40中的λ1表示可达性降低幅度的权重，用于可达性降低幅度和经济效益损失的加权，其中0≤λ1≤1，可由决策者自行确定；E0表示初始可达性值，即阻断之前的o、d相对可达性值；bi表示阻断节点i要消耗的资源，在公交网络中表示阻断站点损失的客流收入；xi作为二元决策变量，表示节点i是否被阻断，若阻断，值为1，否则值为0。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于整数规划的公共交通系统疫情传播阻断方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD