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故障车停车线的布局设置对城市轨道交通线路工程的造价和建成后的运营均有重要影响. 本文从建设和运营两方面对城市轨道交通故障车停车线的布局设置方案的优化进行了研究,介绍了城市轨道交通中故障车停车线设置研究的现状,从城市轨道交通系统运营角度分析了故障车处理及救援的基本流程;参考地铁设计规范及运营要求,建立了以考虑故障救援效果和工程造价二者为优化目标的故障线布局设置多目标0-1规划模型;并结合模型实际背景设计了隐枚举求解方法;运用某条城市轨道交通线路的设计数据对模型和求解算法进行了验证. 结果表明,该方法能够快速、合理地得出故障车停车线的布局设置方案.     

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为明确各条线路在整个城市轨道交通线网中的修建时序,构建了城市轨道交通线路建设时序影响因素指标体系,提出了一种基于累积前景理论的城市轨道交通线路建设时序决策方法.该方法利用奖优罚劣的[-1,1]线性变换算子对原始决策矩阵进行规范化处理,由此得到正负理想方案.基于累积前景理论和灰色关联分析确定前景价值函数,构建城市轨道交通线路建设时序的综合前景值最大化优化模型,通过求解该模型得出最优权向量,并最终确定出城市轨道交通线路建设时序的最优方案.最后以西安市轨道交通线网为例进行建设时序排序.结果表明,运用所提出方法确定的结果与实际建设时序一致,该方法可为城市轨道交通建设时序提供理论指导.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

共享车辆基地的城轨车底运用与检修计划协同编制

科学的列车车底运用计划是实现轨道交通运营秩序顺畅和能源节约等目标的重要保证。在城市轨道交通土地资源合理运用的前提下，协同优化车底运用与维修养护有助于充分利用车底资源。本文以共享车辆基地的多条城市轨道交通线路的车底资源运用计划为研究对象，研究基于多线多车辆段基础设施网络的车底运用计划与检修计划的联合编制问题，以车底运用及检修成本最小为优化目标，以车底运用状态和检修累计值为决策变量，考虑车底连接约束、检修约束及车辆段检修能力约束，构建混合整数线性规划模型，并提出一种混合启发式算法进行求解。以某市地铁为例，结果表明，网络运营比单线独立运用的总运营成本减少了8.1%，验证了模型及算法的有效性。通过确定合理的编制周期和车辆段检修功能布局可进一步实现车底资源的优化配置，为相关部门合理进行车辆段布局及车底运用提供参考。     

基于节点备选集的城市轨道线网规划模型与算法

为完善城市轨道交通线网规划,指导城市轨道交通建设与运营,引领城市发展,优化城市空间结构,实现交通与用地协调发展的作用,提出一种基于节点备选集合的城市轨道交通线网规划模型.考虑影响轨道交通线网规划的主要因素,以直达客流、线路数量、建设成本、线路长度等作为线网布局的特质因子,建立轨道交通线网规划的数学优化模型;根据模型多决策变量的特点,采用免疫克隆算法进行求解.以某市的实际案例进行实证分析,结果证明模型算法合理、实用,可为制定城市轨道交通线网规划方案提供良好的定量支撑.     

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。     

考虑车辆到达时间窗的应急公交调度优化模型

针对城市轨道交通线路发生较长时间的运营中断事件,综合考虑应急公交车型和车辆到达时间窗两个角度,利用地面应急公交建立交通运输组织方案.通过车辆到达时间窗的限制有效剔除不合理的调度方案,然后以应急公交的救援时间、车辆运能、派车数量以及往返次数为约束条件,建立了带有车辆到达时间窗的应急公交调度优化模型,并利用改进的遗传算法对优化模型进行求解.最后通过南昌轨道交通二号线实例进行仿真分析.结果表明:改进的遗传算法的收敛精度和搜索能力均优于普通遗传算法,且优化模型可以有效提高应急公交的疏运效率.     

城市轨道交通线路最优长度确定模型

在综合考虑投入和收益的基础上,从经济角度提出了城市轨道交通线路长度的优化方法,分析了城市轨道交通线路长度与工程建设费用、配置车辆购置费、运营维护费用、出行时间节约价值和客票收入等因素之间的关系。按照直线和环线两种线路结构形态,以相对净效益最大为目标,分别建立了相应的轨道交通线路最优长度确定模型,并对模型进行了实证分析。计算结果表明:在通常的客流强度下,城市轨道交通线路的最优长度在14.5～37.0km之间,并且与客流强度成反比,这与《城市轨道交通工程项目建设标准》(JB104—2008)中经验性控制目标非常接近,该模型可行。     

城市轨道交通列车交路优化模型

为了确定城市轨道交通交路方案的列车运行区段和折返车站,结合运输组织实践经验,以列车交路决定的输送能力与客流需求量空间分布的最佳匹配为原则,以快速车底周转和换乘客流最少为目标,综合考虑站线运输能力的条件限制、运输组织需求以及乘客便利性,建立了城市轨道交通列车交路的多目标0-1混合整数规划模型.该模型分别对决策变量、目标函数和约束条件进行了简化处理,可以通过优化软件编程求解.以重庆市轨道交通一号线远期运营方案为例,对不同交路上限数目,在2 s内计算出4种可选交路方案,为运营部门选择最终方案提供了决策依据.      

城市轨道交通多编组列车开行方案优化研究

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡下的列车开行方案优化问题,以 乘客等待时间和企业成本最小为优化目标,以运输供给、列车最小发车间隔、最大服务间 隔,以及列车数为约束条件,构建基于多编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并 设计两阶段求解算法.案例分析表明：与传统单一编组列车开行方案相比,基于多编组的 轨道交通列车开行方案使乘客等待时间和车公里数分别减少17%和27%,列车运行小时 增加20%;当客流不均衡系数大于1.48时,宜采用多编组运输组织方式.     

基于GP算法的城市轨道交通客流分配问题研究

城市轨道交通客流分配问题是城市轨道交通规划领域的重点,也是城市轨道交通运营管理和列车开行方案的基础。结合城市轨道交通系统的基本特性,考虑客流在站点的停车时间和换乘时间费用,以及拥挤导致乘客无法上车的现象,建立包括延误时间在内的客流出行费用函数,构建城市轨道交通均衡配流模型,针对经典的FrankWolfe算法难以给出有效路径解的不足,提出基于路径配流的改进GP算法。最后,通过算例验证模型和算法的有效性。     

考虑多编组方案的轨道交通车辆购置策略研究

多编组运营是城市轨道交通系统网络化运营组织的重要方法之一.本文针对轨道交通多编组方案下列车运能加强问题,在线路通过能力一定的条件下,以最大购置次数、最小购置间隔及年度最大购置辆数等为约束条件,以广义费用最小为目标,构建了多编组方案下的城市轨道交通车辆购置策略优化模型,并设计两阶段遗传算法求解.算例分析表明,在给定需求和远期单一列车编组假设下,初期和远期采用单一编组,近期采用多编组的方案,虽然司乘成本增加18.6%,但乘客出行费用和列车运行成本分别减少16.48%和25.99%,这较初、近、远期均采用单一编组方案效益更佳.     

需求响应机制下轨道交通出行预约与列车运行计划优化方法

轨道交通供给侧的计划性与需求侧的时变性相互冲突，为更好地协同供需双方，提出了需求响应机制下城市轨道交通列车运行计划的优化方法，包括出行预约和需求响应2个环节；建立了需求响应与列车运行计划协同优化模型，以最小化乘客出行成本和列车运行成本为目标，重点关注乘客由于预约行为产生的延误时间成本；考虑列车运行、运输能力、编组情况、客流分布等因素，设计了基于乘客优先级的自适应大规模邻域搜索算法，外层优化列车运行计划，内层优化客流分配方案，最终实现客流的供需匹配；以北京地铁八通线为例，按照需求响应机制对该线路全天的需求处理与运输组织进行数值试验，并对试验结果从车底运用、乘客等待时间和满载率分布三方面进行分析。研究结果表明:该优化方法可使开行的列车数降低13.8%，同时采用多编组模式，使用车辆数减少了29.8%，这能够有效压缩列车走行公里数，削减企业开支；能够在保证乘客基本出行的前提下，最高可将乘客平均在站等待时间缩短约35.3%，并且预约比例的提升对等待时间的削减效果明显；优化后的运行计划能控制列车满载率维持在设定水平，有效降低人员密度，避免人群大规模聚集，对城市轨道交通疫情的有效防控做出有益探索。      

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。     

城市轨道交通系统节能措施研究

轨道交通的建设是实现城市交通节能的重要手段。轨道交通系统自身的节能工作也十分重要。本文分别从轨道交通的规划设计、施工建设以及运营管理阶段,提出轨道交通的节能措施。     

Research on Multi-Objective Real-Time Optimization of Automatic Train Operation (ATO) in Urban Rail Transit

The determination and optimization of Automatic Train Operation (ATO) control strategy is one of the most critical technologies for urban rail train operation. The practical ATO optimal control strategy must consider many goals of the train operation, such as safety, accuracy, comfort, energy saving and so on. This paper designs a set of efficient and universal multi-objective control strategy. Firstly, based on the analysis of urban rail transit and its operating environment, the multi-objective optimization model considering all the indexes of train operation is established by using multi-objective optimization theory. Secondly, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) is used to solve the model, and the optimal speed curve of train running is generated. Finally, the intelligent controller is designed by the combination of fuzzy controller algorithm and the predictive control algorithm, which can control and optimize the train operation in real time. Then the robustness of the control system can ensure and the requirements for multi-objective in train operation can be satisfied.     

基于Nash平衡的轨道交通列车牵引计算

列车牵引计算是整个城市轨道交通的重要组成部分.就城市轨道交通的牵引计算提出牵引计算的仿真模型,对城市轨道交通的列车运行进行基于Nash平衡的轨道交通研究,着重讨论城市轨道列车在多目标条件下实现多牵引力的列车运行问题,并进行相关的计算研究,可较好地实现在整个列车运行过程中牵引过程的模拟.     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.