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公开(公告)号：CN117315955A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310851340.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京交通大学 , 山东高速集团有限公司创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的智能网联车辆入匝道协同控制方法，涉及智能交通系统技术领域；车辆在主路与匝道入口形成的合流区，入匝道车辆的频繁汇入往往会影响干道交通流的稳定状态，对驾驶员驾驶技术要求较高，不当的换道行为对主车道后方车辆的影响较大，从而影响合流区以及上游车辆的正常行驶；本发明结合智能网联车的性能优势和深度强化学习对决策空间的探索能力，针对入匝道车辆从快速路汇入干道并驶出合流区这一过程建模，通过深度强化学习中的智能体在模拟环境中的不断探索训练模型，为合流区通行效率的提升和保障车辆驾驶的安全性提出合理化建议。
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公开(公告)号：CN114925872A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210258593.6
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种多充电模式电动公交车辆与驾驶员调度协同优化方法，包括步骤1：根据所选的实际运营线路的实际运营状况，提取所选的实际运营线路的班次数据；步骤2：确定所选的实际运营线路电动公交的相关特性参数以及驾驶员的排班规则参数；步骤3：以驾驶员成本、车辆成本、充电成本最小化为目标，构建电动公交系统的车辆与驾驶员调度协同优化模型；步骤4：利用基于树枚举的标号算法，枚举出所有满足协同优化模型相关约束条件的班次链；步骤5：构建集合覆盖模型，选用列生成算法对构建出的集合覆盖问题进行求解。本发明以成本最小化为目标，给电动公交运营线路提供车辆调度与人员排班的建议，精准服务需求用户、提高运营收益。
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公开(公告)号：CN111275296B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010036167.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹数据的单向共享汽车系统选址优化方法。可以对现有共享汽车系统进行重新选址规划，也可以对新建城市进行共享汽车投放规划，为运营商的初始规划提供理论指导与实践支撑。具体实施方案是：对车辆轨迹数据进行分割，提取潜在共享汽车需求；对研究区域进行网格划分，统计每个网格的潜在需求量，选择候选点；计算需求中心到候选点的距离衰减程度；统计历史经验数据，得到车队规模限制约束，构建共享汽车站点选址优化模型；最后求解模型，得到站点位置、站点容量以及初始车辆。本发明使用的数据较为普遍，易于获得，能够在合理时间内得到具有可行性的选址方案，具有实际的操作价值。
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公开(公告)号：CN112700029A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011394645.X
申请日：2020-12-03
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于仿真优化框架的定制公交规划方法，可以给定制公交运营商提供运营规划的建议，精准服务需求用户、提高运营收益。具体实施方案是：通过传统公交刷卡数据挖掘定制公交潜在用户需求，同时根据站点客流特征，确定备选站点集合；考虑乘客出行时间、车辆容量、路径选择等约束，构建最大乘客服务人数和定制公交运营商运营收益的双目标优化模型；对乘客、车辆、站点与路径之间的匹配关系构建仿真流程；采用SBO框架对CB规划的整个流程进行优化，主要基于拉丁超立方体的解空间抽样、对初始解仿真结果拟合基于SVR的响应面模型，最后采用NSGA‑II算法进行响应面探索，得到最优规划方案。
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公开(公告)号：CN117315955B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310851340.4
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京交通大学 , 山东高速集团有限公司创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的智能网联车辆入匝道协同控制方法，涉及智能交通系统技术领域；车辆在主路与匝道入口形成的合流区，入匝道车辆的频繁汇入往往会影响干道交通流的稳定状态，对驾驶员驾驶技术要求较高，不当的换道行为对主车道后方车辆的影响较大，从而影响合流区以及上游车辆的正常行驶；本发明结合智能网联车的性能优势和深度强化学习对决策空间的探索能力，针对入匝道车辆从快速路汇入干道并驶出合流区这一过程建模，通过深度强化学习中的智能体在模拟环境中的不断探索训练模型，为合流区通行效率的提升和保障车辆驾驶的安全性提出合理化建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112053033B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010795914.7
申请日：2020-08-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种机场停机位的分配方法，包括：以飞机可停靠方案为机位分配的基本单元，建立飞机可停靠的方案集合；根据飞机可停靠的方案集合建立近机位分配模型；采用分支定价方法对近机位分配模型求解，包括：以近机位分配模型作为主问题，构建列生成的子问题，采用预先指定子问题构建变量类型的方法将构建的子问题线性化，在求解主问题的过程中循环地调用列生成子问题产生的模型变量列，将产生的模型变量列加入到主问题的求解过程中进行循环地求解直到主问题达到最优目标停止循环；循环求解结束后得到最终的近机位的停靠方案集。本方法降低了复杂的运算操作，提高了求解速度，起到了对机场的停机位进行快速精确的分配的作用。
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公开(公告)号：CN112801727A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011377230.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，可为共享汽车企业提供资源配置的建议，有效避免无车可用、无位可还等问题。实施方案是：采集共享汽车系统租赁点的分布数据，每个租赁点均可设置一定数量的虚拟车位，并对租赁点进行分区。提出两种灵活的还车策略，用户可以还车到本租赁点的虚拟车位，也可以还车到同区域其余租赁点的实际车位，分析采用不同还车策略的用户之间的优先级，并将其作为约束，利用大M法将模型中的非线性约束转为线性约束，对模型进行精确求解，得到车位配置和车辆调度方案。本发明使用数据的替代性较强，所构建的模型具有通用性和灵活性，能够根据实际共享汽车系统得到个性化的方案，具有实际的操作价值。
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公开(公告)号：CN112053033A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010795914.7
申请日：2020-08-10
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种机场停机位的分配方法，包括：以飞机可停靠方案为机位分配的基本单元，建立飞机可停靠的方案集合；根据飞机可停靠的方案集合建立近机位分配模型；采用分支定价方法对近机位分配模型求解，包括：以近机位分配模型作为主问题，构建列生成的子问题，采用预先指定子问题构建变量类型的方法将构建的子问题线性化，在求解主问题的过程中循环地调用列生成子问题产生的模型变量列，将产生的模型变量列加入到主问题的求解过程中进行循环地求解直到主问题达到最优目标停止循环；循环求解结束后得到最终的近机位的停靠方案集。本方法降低了复杂的运算操作，提高了求解速度，起到了对机场的停机位进行快速精确的分配的作用。
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公开(公告)号：CN107215335A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710402304.4
申请日：2017-06-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W30/16 , B60W40/105 , B60W50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于微观驾驶的交通安全风险反馈预警系统及预警方法，所述系统包括：当前车，前车，反馈预警器；其中，反馈预警器安装于当前车上，采集当前车和前车数据作为输入信号，结合预设的风险指标，生成预警信号，对当前车驾驶员进行预警。本发明的反馈预警系统及预警方法，基础数据容易获得，可以处理多种情况下的风险问题，适用范围广，使得驾驶者能够根据自身驾驶状态判断风险，从而调整行为，提高驾驶的安全性和舒适性，减少道路的交通安全隐患，提高道路系统的可靠性与运行效率，同时，不依赖于车辆微观交通流模型的具体参数，易于硬件实现，费用低，应用范围广。
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公开(公告)号：CN112801727B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202011377230.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q30/0645 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/43 , G06F18/2323
Abstract: 本发明涉及一种考虑租赁点车位数量和车辆调度的联合优化方法，可为共享汽车企业提供资源配置的建议，有效避免无车可用、无位可还等问题。实施方案是：采集共享汽车系统租赁点的分布数据，每个租赁点均可设置一定数量的虚拟车位，并对租赁点进行分区。提出两种灵活的还车策略，用户可以还车到本租赁点的虚拟车位，也可以还车到同区域其余租赁点的实际车位，分析采用不同还车策略的用户之间的优先级，并将其作为约束，利用大M法将模型中的非线性约束转为线性约束，对模型进行精确求解，得到车位配置和车辆调度方案。本发明使用数据的替代性较强，所构建的模型具有通用性和灵活性，能够根据实际共享汽车系统得到个性化的方案，具有实际的操作价值。
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