城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

交通运输系统工程与信息 ›› 2019, Vol. 19 ›› Issue (6): 141-147.

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

李登辉^{1, 2}，彭其渊^{1, 2}，鲁工圆^{1, 2}，王坤^{* 1, 2}，吴正阳³

1. 西南交通大学交通运输与物流学院，成都 610031；2. 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，成都 610031；3. 成都地铁运营有限公司，成都 610051

收稿日期:2019-07-08 修回日期:2019-09-09 出版日期:2019-12-25 发布日期:2019-12-25
作者简介:李登辉(1993-)，男，山西盂县人，博士生.
基金资助:
国家重点研发计划/National Key Research and Development Program of China (2017YFB1200700).

Control Method for Passenger Inflow Control with Coordination on Urban Rail Transit Line in Peak Hours

LI Deng-hui^{1, 2}, PENG Qi-yuan^{1, 2}, LU Gong-yuan^{1 ,2},WANG Kun^{1, 2}, WU Zheng-yang³

1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2. Integrated Transportation and Intelligent National Local Joint Engineering Laboratory, Chengdu 610031, China; 3. Chengdu Rail Transit Group Co., Ltd., Chengdu 610051, China

Received:2019-07-08 Revised:2019-09-09 Online:2019-12-25 Published:2019-12-25

摘要/Abstract

摘要：

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.

关键词: 城市交通, 线路客流协同控制, 线性规划模型, 高峰客流, Fisher最优分割

Abstract:

The executability of the passenger flow control strategies and the coordination among the strategies need to be simultaneously taken into account in the passenger flow control on an urban rail transit line. In this paper, the reasonable control time intervals are firstly determined by Fisher optimal division method. Then this paper proposes a linear programming model for passenger flow collaborative control, which aims at minimizing the total passenger waiting time and maximizing the passenger person- kilometers. Based on the data of AFC of Chengdu Metro Line 2, this paper makes two group of experiments of comparative analysis, including the collaborative and non- collaborative control strategies; and the collaborative control strategies under different control time interval division strategies. In the experiments: the total passenger waiting time decreases by 56.7% when the passenger person-kilometers decreases by about 1.0%; the collaborative control strategy from the control time intervals based on Fisher optimal division method is optimal in the total passenger waiting time and has a high executability.

Key words: urban traffic, passenger flow collaborative control, linear programming model, peak passenger flow, Fisher optimal division method

中图分类号:

U293.5

李登辉，彭其渊，鲁工圆，王坤，吴正阳. 城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(6): 141-147.

LI Deng-hui, PENG Qi-yuan, LU Gong-yuan,WANG Kun, WU Zheng-yang. Control Method for Passenger Inflow Control with Coordination on Urban Rail Transit Line in Peak Hours[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2019, 19(6): 141-147.

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参考文献

[1] JIANG Z B, FAN W, LIU W, et al. Reinforcement learning approach for coordinated passenger inflow control of urban rail transit in peak hours[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2018(88): 1-16.

[2] 蒋琦玮, 蔡适, 陈维亚, 等. 城市轨道交通车站客流控制决策模型[J]. 系统工程, 2017, 35(9): 94- 102. [JIANG Q W, CAI S, CHEN W Y, et al. Passenger flow control decision- making method of urban rail transit station[J]. Journal of Systems Engineering, 2017, 35(9): 94-102.]

[3] 谢玮. 城市轨道交通换乘站客流控制方法研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2012. [XIE W. Passenger control scheme for urban rail transit transfer station[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2012.]

[4] 姜曼. 城市轨道交通单线多站协同客流控制研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2016. [JIANG M. Coordination control of passenger flow in multi stations of a single line in urban rail transit[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2016.]

[5] 赵鹏, 姚向明, 禹丹丹. 高峰时段城市轨道交通线路客流协调控制[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2014, 42 (9): 1340-1346, 1443. [ZHAO P, YAO X M, YU D D. Cooperative passenger inflow control of urban mass transit in peak hours[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2014, 42(9): 1340-1346, 1443.]

[6] 鲁工圆, 马驷, 王坤, 等. 城市轨道交通线路客流控制整数规划模型[J]. 西南交通大学学报, 2017, 52(2): 319- 325. [LU G Y, MA S, WANG K, et al. Integer programming model of passenger flow assignment for congested urban rail lines[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2017, 52(2): 319-325.]

[7] 姚向明, 赵鹏, 乔珂, 等. 城市轨道交通网络客流协同控制模型[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2015, 46 (1): 342- 350. [YAO X M, ZHAO P, QIAO K, et al. Modeling on coordinated passenger inflow control for urban rail transit network[J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2015, 46(1): 342- 350.]

[8] 曹守华. 城市轨道交通乘客交通特性分析及建模[D]. 北京: 北京交通大学, 2009. [CAO S H. Analysis and modeling on passengers traffic characteristics for urban rail transit[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2009.]

[1]	刘晓冰, 李奉孝, 田欣妹, 闫学东. 基于通勤模式的都市圈中心结构判别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 17-28.
[2]	许奇, 陈越, 黄靖茹, 高顺祥, 张志健. 考虑出行费用的就业可达性分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 37-44.
[3]	刘春禹, 刘永红, 罗霞, 朱颖. 混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 154-162.
[4]	张小雨, 邵春福, 王博彬, 黄士琛. 新冠疫情影响下居民共享出行方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 186-196.
[5]	李欣, 戴章, 李怀悦, 胡笳. 基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 206-213.
[6]	郝妍熙, 刘戎阳, 胡华, 方勇, 刘志钢. 单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 223-229.
[7]	赵传林, 贺少松, 孙淑敏, 王钰涵. 基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 239-246.
[8]	陈小红, 蓝秋雨. 不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 247-256.
[9]	李冰, 王正辉, 马铭炜, 杨鸿宇, 冯悦. 信号交叉口行人二次过街下右转车通行能力与延误估计模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 257-267.
[10]	朱彤, 秦丹, 董傲然, 杜雨萌, 魏雯. 公交驾驶员违规类型同交通事故间的关联分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 322-329.
[11]	毛保华, 王敏, 何天健, 陈海波. 城市公共交通服务水平研究回顾和展望[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 2-13.
[12]	王子甲, 贾慧慧, 朱亚迪, 陈峰. 基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 67-73.
[13]	贾斌, 朱凌, 李树凯, 刘家林. 城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 124-132.
[14]	牟振华, 汪寒冰, 林本江, 陈逸群, 金程程, 陈艳艳. 基于演化博弈的违章停车动态罚金策略效用仿真评价[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 152-162.
[15]	贾富强, 李引珍, 杨信丰, 马昌喜, 代存杰. 基于演化博弈的政府鼓励条件下共享停车行为分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 163-170.