潮汐客流下城市轨道交通时刻表与车底接续协同优化

针对城市轨道交通客流需求的潮汐现象，本文研究不成对运输组织模式下的列车时刻表和车底接续计划协同编制问题。以双车场轨道交通线路为对象，基于客流的时空分布不均衡特性，以总乘客等待时间费用、列车固定使用费用和列车接续走行费用最小化为目标，以列车始发时刻、车次接续关系、车底出入库情况为决策变量，考虑时刻表约束、车底流通约束以及客流平衡约束，构建城市轨道交通列车时刻表与车底接续协同优化的混合整数非线性规划模型，经线性化处理后利用Gurobi进行求解。以上海地铁某线路为例验证模型的有效性，结果表明：本文方案相较于分步求解方案、均衡发车方案以及成对开行方案，乘客和企业总费用分别降低了6.06%、10.45%和6.35%，列车运力分布与客流需求匹配性提高，主客流方向乘客等待时间减少，有助于同步提高企业运输效益和乘客服务水平。     

换乘导向的轨道交通网络发车时间优化研究

针对大城市轨道交通网络换乘站在高峰时段换乘乘客聚集造成的瓶颈,带来的运营安全性能差、效率低等问题,基于非线性规划方法,构建了以网络总换乘等车时间最短为目标的数学模型.该模型考虑了乘客在换乘站的走行时间,以列车发车时间的调整变化量为决策变量,利用调整轨道交通列车在起点站的发车时间及时刻表,协调了列车在换乘站的换乘衔接时间.用模拟退火算法进行求解,得到优化的列车发车时间及时刻表.对13个换乘站及5条线路组成的深圳市轨道交通网络进行优化,结果表明,早高峰小时的优化方案使网络乘客总的换乘等车时间减少了689 h,提升系统换乘效率22%.     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

考虑弹性需求的城市枢纽间多方式时刻表优化

针对城市客运枢纽间综合运输通道协同性欠缺、运输效率低等问题,提出考虑弹性需求的城市客运枢纽间多方式时刻表协同优化方法。基于多项Logit模型对枢纽间乘客出行方式选择行为进行建模,分析各方式时刻表变动对出行需求的影响;以乘客等待总时间,时刻调整总数量,时刻调整总时间最小为优化目标,考虑弹性需求、时间窗、容量限制等约束,构建枢纽间多方式时刻表协同优化模型,并基于非支配排序遗传算法,结合客流加载仿真过程设计模型求解算法;最 后,以“北京南站-北京首都国际机场”多方式通道为例检验模型的有效性。结果表明,时刻表优化方案的实施使各方式产生了较为明显的需求弹性变化效果,模型求解得到10种时刻表优化方案,其评价结果整体优于传统模型,最终筛选方案可缩短乘客等待时间10.36%。     

轨道交通单线接运电动公交调度优化模型

针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明：目标函数总成本为1 355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。     

市域轨道交通线路快慢列车停站方案研究

为解决市域通勤客流欲快速到达目的地的需求问题,以乘客的出行时间节约值最大为优化 目标,建立大小交路条件下的快慢列车停站方案模型。基于乘客出行时间效益优先原则,考虑乘客候车时间、乘客在车区间运行时间、乘客在车等待时间以及越行对慢车乘客的延误和快车乘客 的时间变化影响等因素,构建了目标函数,同时以列车开行密度、满载率等作为约束条件,建立 0-1 整数规划模型。通过在实际算例中运用遗传-禁忌算法对模型进行求解,得到快车的最佳停站方案,并将计算所得方案的乘客出行时间与相同交路条件、发车间隔以及开行比例下的普通站站 停开行模式的时间进行了对比分析。结果表明,该方案可以节省总出行时间约8 062h,节省人均出行时间约8.5min,人均延误时间约0.86min,总体提高了乘客出行效率和服务水平,具有有效性和合理性。     

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

考虑客流时变需求的大小交路列车时刻表优化模型

以城市轨道交通放射线为研究对象,考虑客流时变需求和高峰期乘客滞留现象,以乘客等待时间、列车运行时间和车辆走行公里最小为目标,以发车间隔、列车满载率及其均衡性、发车比例为约束,构建了城市轨道交通大小交路列车时刻表优化模型.运用离散事件系统建模方法,建立基于乘客活动和列车运行过程的动态仿真模型,并将其与遗传算法相结合,提出了计算机仿真的遗传算法进行求解.算例结果表明,优化后的时刻表可以使运力与客流需求更加匹配,有效降低了高峰期乘客拥挤程度,并提高了各次列车满载率的均衡性.在企业运营成本相等的情况下,优化后的乘客等待时间减少了1 266.2 h,降幅达16.5%.     

城市轨道交通大小交路列车组织方案优化研究

开行大小交路列车是应对城市轨道交通线路客流不均衡问题的有效方式,针对大小交路列车运行组织方案优化问题,提出以车辆运力与客流间的供需关系为约束,以综合减少乘客总候车时间以及地铁车辆总运营里程为目标,建立非线性混合整数规划模型,通过决策小交路折返站的位置、小交路区段的平均车头时距、大小交路列车开行比例以及大小交路列车编组数,实现乘客方和地铁运营方的综合效益最优,并讨论列车运行组织方案中不同运行参数对双方的影响,为大小交路列车运行组织方案的设计和优化调整提供参考。     

需求驱动的拥挤条件下列车时刻表和停站方案综合优化

在需求驱动条件下,对城市轨道交通高峰时段的列车时刻表和停站方案进行综合优化.考虑到运营部门和乘客所对应的优化目标不同,以列车总旅行时间最短和车站总滞留人数最少为目标,引入了一组0-1变量,建立了两种具有不同复杂度的双目标规划模型.为了均衡铁路运营部门效益和乘客服务质量,引入ε-约束简化双目标规划模型,利用商业优化软件GAMS中的通用求解器获得了一组Pareto最优解.最后,通过算例验证了模型的正确性和求解方法的有效性.     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

城市轨道交通网络首班车时段时刻表优化研究

城市轨道交通首班车时段的客流规律与其他时段不同,依据时段内客流的规律来制定线网列车衔接方案与时刻表,可以提高乘客的换乘效率和减少换乘等车时间.基于简化的线网拓扑,考虑乘客和运营两个方面,以乘客换乘等车时间成本和线路发车成本最小为目标,构建首班车时段列车时刻表的优化模型,并利用遗传算法进行求解.最后,通过深圳地铁网络的首班车客流数据验证模型的有效性.结果表明:优化后的首班车时刻表减少了乘客换乘等车时间成本和列车发车成本,可以为制定首班车时段时刻表提供依据.     

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.     

考虑同站台换乘的地铁线路到站时刻协调

地铁线路时刻表的协调有利于节省乘客在不同线路之间的换乘时间,对于同站台换乘的情况,除了要考虑乘客换乘时间外,还需要兼顾换乘客流对冲的安全因素。本文首先建立了地铁列车到站时刻协调优化的混合整数线性规划(MILP)模型,模型以乘客总换乘时间及列车惩罚项之和最小为优化目标,包含列车到站时刻、乘客换乘行为以及换乘客流对冲三组约束条件。接着,本文构造了四个数值算例,使之涵盖两条线路发车间隔的三种关系:两者相等;两者不等且成倍数关系;两者不等且不成倍数关系。结果表明,本文模型针对线路发车间隔的三种关系,均能给出最优解,在避免或减少换乘客流对冲的情况下,使得乘客总换乘时间达到最小。     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

面向大客流的城轨备用车投放车站选择与优化模型

为快速疏解城轨线路上车站的大客流，减少乘客的等待时间，研究了备用车投放问题; 在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上，建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型; 界定了城轨备用车开行条件，提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法; 用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件，并将其作为模型输入，以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标，构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型，该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划; 为同时求解0-1变量与连续变量，设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明:该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案，并进一步筛选出最优的备用车投放车站，最多可减少1 318 209 s的乘客等待时间，优化效率为21.9%，且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好; 相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法，本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断，优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率，并优化了备用车与后续列车的开行方案，可以有效解决高峰时段车站大客流问题。      

客货混运下的城轨时刻表与流量控制协同优化研究

利用城市轨道交通平峰期冗余运力进行客货混合运输是缓解地面交通拥堵和节能环保的重要手段。本文在客货混合运输模式下，研究城市轨道交通列车时刻表和流量控制问题。首先，以列车发车时间、列车车厢布置和客货需求分配给列车车厢的数量为主要决策变量，以最小化乘客和货物的等待时间以及列车车厢能耗为目标，考虑流平衡、列车容量限制及时刻表等约束，构建城市轨道交通客货混合优化模型。其次，为验证模型的有效性，以上海地铁17号线为例进行实证研究，借助优化求解器Gurobi求解模型。结果表明：本文所提协同优化方法具有良好的优化效果和计算效率，与逐一求解法对比，乘客和货物延误数量可显著降低；协同优化可减少乘客延误人数21.92%，货物延误数量9.73%，乘客和货物的平均等待时间减少35.88%和25.56%，碳排放量减少1.7%。该方法可以提高地铁满载率，减少地铁平峰时期的运力浪费，同时提高轨道交通运营安全性和运输效率。     

基于改进的PESP高速铁路列车运行图研究

借鉴国内外铁路列车运行图的编制理论和方法,基于周期规划事件(Period Event Scheduling Problem,PESP)的思想,构建周期性列车运行图模型。考虑我国列车运行组织的特点及周期性列车运行图模型的求解复杂性,对模型进行改造,以列车的总停站时间和总运行时间最小为目标,建立到发顺序为已知条件的周期运行图模型。改造后的模型为整数线性规划模型,大大降低模型求解复杂度。借助通用建模软件GAMS/COINBONMIN,编程求解得到列车的周期运行时刻表。     

城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略

高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低 了列车资源的利用率。针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题。考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、 列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束 的随机场景优化算法进行模型求解。以北京市某轨道线路为例进行数值实验验证模型的有效性。结果表明,相较于常规运营策略,本文提出的协同优化策略在期望滞留人数和列车运行时间方面有了较大改善,更好地实现了乘客成本和企业运营成本之间的均衡。     

基于多线耦合的城市轨道交通时刻表仿真评估

时刻表的设置对于城市轨道交通系统的运营有着重要影响,为了使城市轨道交通系统的时刻表制定更加灵活可控,提出一种基于Anylogic仿真的多线耦合状态下时刻表协调评估的新方法。通过Anylogic软件将线路间隔与首趟列车到达时刻作为变量建立多线耦合的网络仿真模型,并以成都地铁网络为实例结合现行时刻表建立不同备选方案,利用熵权法与加权平均法结合的评价模型对不同方案站台区域密度与平均候车时间两项指标进行对比评价,最终得出较优时刻表,并分析其特点得出线路间隔与首趟列车到达时刻间的协调优化关系。