(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 202111098510.3 (22)申请日 2021.09.18 (71)申请人 交通运输部科学研究院 地址 100029 北京市朝阳区惠新里240号 申请人 同济大学 (72)发明人 路熙　李政　陈徐梅　田野　 刘好德　杨新征　高畅　赵屾　 安晶　刘洋　周康　刘晓菲　 杜云柯　宋伟男　 (74)专利代理 机构 安徽爱信德专利代理事务所 (普通合伙) 34185 专利代理师 刘煜 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/12(2006.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 一种基于代理辅助进化算法的公交专用道 仿真优化方法 (57)摘要 本发明提供一种基于代理辅助进化算法的 公交专用道仿真优化方法， 其包括以下步骤： S1、 建立路网仿真模型及优化数学模型； S2、 基于拉 丁超立方抽样采集决策变量的初始仿真样本； S3、 利用初始仿真样本建立仿真模型的代理模 型； S4、 使用代理模型辅助的进化算法获得决策 变量的优化解集； S5、 基于代理模型集成法和样 本刀切法从优化解集中选择最理想解； S6、 将最 理想解带入仿真模型进行验证并更新代理模型。 与现有技术相比， 本发明的仿真模 型作为优化方 案的评价工具， 能够模拟交通系统的动态演变过 程；②基于仿真模型和优化算法， 可以得到路网 公交专用道的定量优化方案； ③使用代理模型代 替部分需要由仿真模型完成的昂贵计算， 降低了 仿真优化的计算 量。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 115146524 A 2022.10.04 CN 115146524 A 1.一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其特征在于： 具体按以下 步骤执行： S1： 建立路网仿真模型及优化数 学模型； S2： 基于拉丁超立方抽样采集决策变量的初始仿真样本； S3： 利用初始仿真样本建立仿真模型的代理模型； S4： 使用代理模型辅助的进化 算法获得决策变量的优化 解集； S5： 基于代理模型集成法和样本刀切法从优化 解集中选择最理想解； S6： 将最理想解带入仿真模型进行验证并更新代理模型。 2.根据权利要求1所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于： 建立双层模型优化大规模路网公交专用道， 顶层模型以最小化所有用户出行时 间为目标， 决策变量 为n个0‑1变量， 底层模型为确定性用户均衡模型。 3.根据权利要求1所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于： 基于拉丁超立方抽样在待优化变量的解空间内均匀采样， 从采样结果中筛选符 合约束的解， 将其代入仿真模型计算目标函数值， 最终建立仿真样本数据集。 4.根据权利要求1所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于： 使用常见的机器学习方法KN N、 RF、 SVR或XGB作为代理模型。 5.根据权利要求1所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于： 使用代理辅助的进化 算法搜索最优的公交专用道 布置方案 。 6.根据权利要求1所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于： 基于代理模型集成和样本刀切法的思想计算代理模型计算目标函数预测值的不 确定度， 具体步骤如下： 将仿真样本数据 集S划分为m个不重合的子集合S1， S2， ...， Sm， 利用m个不重合的子集合 S1， S2， ...， Sm建立m个新的数据集： SN1＝S2∪S3∪S4∪...∪Sm SN2＝S1∪S3∪S4∪...∪Sm SNm＝S1∪S2∪S4∪…∪Sm‑1 分别使用数据 集SN1， SN2， ...， SNm训练获得m个不同的代理模型， 基于m个不同的代理模 型预测解的目标函数值 计算预测值的均值 和方差 7.根据权利要求2所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于， 所有用户的出行时间包括公交用户的出行时间和非公交用户的出行时间， 计算 公式如式(I) ‑式(III)所示： tc＝ρ1∑a∈Axap(xa+λxa， bus)     式(I) t＝tc+tb     式(III) 其中： t为所有用户的出行时间， tc为非公交用户出行时间， tb为公交用户出行时间， λ为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115146524 A 2公交车的当量换算系数， ρ1为非公交车的载客数， ρ2为公交车的载客数， xa为路段a上的非公 交车流量， xa， bus为路段a上的公交车流 量。 8.根据权利要求2所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于， 基于公交专用道在路网中连续出现的实际特征， 在顶层模型中设置了有关公交 专用道连续 性的约束条件。 9.根据权利要求4所述的一种基于代理辅助进化算法的公交专用道仿真优化方法， 其 特征在于， 基于N折交叉验证和网格搜索法标定所选代理模型的超参数， 使代理模型对样本 数据集S的拟合能力和泛化能力最佳。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115146524 A 3