轨道交通延误条件下列车跳站与客流控制协同优化模型

针对城市轨道交通突发列车延误问题,统筹考虑行车秩序的恢复和乘客出行体验,提出列车调整与客流控制协同优化方法。首先分析延误条件下城轨列车调整和客流控制的措施及效果,构建以跳站停车和多车站客流控制为手段的双层线性规划模型。上层模型以列车总延误最小为目标,以列车载客能力为约束;下层模型以上车客流量最大为目标,以列车载客能力和控流率均衡为约束。采用灵敏度分析算法求解模型,并以北京地铁亦庄线故障延误事件为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：采用跳站停车与进站客流协同控制可使延误列车行程时间缩短5.2%,使各车站进站率方差降低97.8%,在保障乘客公平性的条件下提高列车运行和乘客集散效率。     

城轨线路列车时刻表与车站客流控制协同优化方法

在轨道交通网络化运营条件下，针对高峰期车站拥挤问题，综合考虑站外到达乘客的持续 性到达特征和换入客流的脉冲性到达特征，研究换入客流影响下的列车时刻表与客流控制问题。 具体的，以最小化乘车延误人数为目标，考虑乘客换乘约束、列车容量约束等，构建城轨列车时刻 表与客流控制协同优化非线性规划模型，并引入0-1决策变量将其转化为整数线性规划模型。为 验证模型有效性，以某轨道交通线路实际运营数据为背景，借助优化求解器CPLEX对模型进行求 解。结果表明，本文所提方法具有良好的优化效果和计算效率，与优化前相比，乘车延误人数可显 著降低；与仅优化列车时刻表方案相比，协同优化方法可使乘车延误人数减少17.69%，可有效提升 轨道交通的服务水平，为城市轨道交通系统高质量运营提供一定的理论支撑。     

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%.     

基于衔接性协调的地铁换乘站候车客流优化

研究了高峰时段列车运行的衔接协调对换乘站候车客流量的优化问题.首先分析了换乘站各站台候车客流的组成因素,确定出各运行方向的换乘站台内客流量随时间变化的规律.然后,以时段内换乘站候车客流量的最大值最小为目标,建立优化模型.模型以站台最大可容纳候车人数为约束条件,以各方向列车在换乘站的到达时刻为调整对象,实现了高峰时段换乘站内聚集客流的优化.最后,针对验证案例,设计了遗传算法进行求解,得出了协调较优解,并给出与较劣解的对比分析.结果表明,该优化方法能够有效降低换乘站内的候车客流人数,可为网络化的优化协调工作提供参考.     

地铁换乘站客流滞留模型

为改善地铁换乘站的乘客滞留问题,依据工作日早高峰的客流特征和乘客滞留特征,建立滞留情况随时间变化的数学模型.结合南京地铁大行宫站设施布局,采用AnyLogic搭建仿真实验研究发车间隔、候车人数等因素对乘客滞留人数及比例的影响.结果表明,08:00前后滞留最为严重,滞留人数由初始的52人上升至160人左右,其中64.8％ 的乘客滞留在站台中部的5个区域,高峰小时结束后滞留人数仍保持在110人左右;发车间隔减小20 s后滞留得到初步缓解.模型能够有效地表现出换乘站台的滞留情况和变化趋势,降低发车间隔时间、适当限流并引导乘客分散候车,既能够有效地减少滞留乘客的数量,又能在一定程度上减少滞留现象的持续时间.     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

成都地铁太平园站三线换乘组织优化研究

城市轨道交通多线换乘站具有换乘量大、换乘路径多样化、换乘客流分布不均、站台拥堵等特点,合理的换乘组织方式对车站的安全运营尤为重要。本文在总结国内三线换乘站换乘组织经验的基础上,结合成都地铁太平园三线换乘站布局,从换乘通道设置和客流流线角度出发,分析该站日常及早晚高峰换乘客运组织现状;结合车站各方向的换乘客流数据,利用anylogic软件对早晚高峰换乘现状进行仿真分析,查找高峰期换乘客运组织的不足,提出分时调整1号换乘通道的换乘方向、站厅引导换乘乘客适当绕行等优化措施,并借助Anylogic软件进行高峰期客流仿真,证明优化措施能较好地缓解高峰期3号线站台的客流拥堵,车站整体拥堵情况得到减轻。实施调整后的车站客运组织措施证明,本文所提优化措施具备一定的可行性,结合乘客不同时期的出行心理特征、不同方向的换乘客流占比、换乘通道的客观条件等实际情况,适当调整通道的换乘方向,并配合列车开门方式,可较好地进行换乘站客运组织优化,为未来多线换乘站的换乘客运组织提供科学指导。     

考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化研究

为应对日趋严重的地铁系统拥堵问题及客流过饱和情况，从系统优化角度出发，将服务供给侧与需求侧综合为一个整体进行研究。考虑乘客的持续性到达特征，提出考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化方法。首先，引入列车运行图与车站限流相关决策变量，以提高列车运行效率、减少客流乘车延误人数为优化目标，建立轨道交通列车运行与车站限流协同优化双目标整数非线性规划模型。其次，为便于模型求解，引入0-1变量，使用时间重构和大M方法将模型中的非线性约束线性化处理，将模型重构为整数线性规划模型，利用CPLEX软件求解。算例结果表明，双目标优化方法与传统单目标优化方法相比，相较于仅考虑列车服务时间，本文模型可使客流乘车延误人数显著减少；相较于仅考虑客流乘车延误人数，本文方法可使列车服务时间降低2%~3%。     

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研究了高峰时段列车运行的衔接协调对换乘站候车客流量的优化问题。首先分析了换乘站各站台候车客流的组成因素,确定出各运行方向的换乘站台内客流量随时间变化的规律。然后,以时段内换乘站候车客流量的最大值最小为目标,建立优化模型。模型以站台最大可容纳候车人数为约束条件,以各方向列车在换乘站的到达时刻为调整对象,实现了高峰时段换乘站内聚集客流的优化。最后,针对验证案例,设计了遗传算法进行求解,得出了协调较优解,并给出与较劣解的对比分析。结果表明,该优化方法能够有效降低换乘站内的候车客流人数,可为网络化的优化协调工作提供参考。     

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.     

刍议地铁列车车门的错位设计

正众所周知,为了缓解客流压力,及时运送乘客到达目的地,地铁线路在早晚高峰期间均是最大运量投入运营,行车间隔密集。因此,在高峰期间,一列地铁车辆延误可能引发蝴蝶效应,导致更长时间和更多地铁线路发生延误。根据上海地铁网络运营故障统计,约4%的长时间列车延误是由高峰期间大客流引起,可见高峰期间及时输送客流,避免乘客滞留站台至关重要(见图1)。地铁建成后,地下车站几乎无法改造。当客流需求     

市域铁路与城市轨道交通过轨运输下列车开行方案研究

城市范围的不断扩大,市域到城市中心的出行需求不断增加,既有的换乘模式在换乘站产生了大量的换乘客流,给换乘站带来了更大的换乘压力,导致出行效率降低,尤其是早晚高峰时期更加难以满足人们的出行需求.以市域铁路和城市轨道交通过轨运输为背景,本文研究了过轨运输中单向过轨的运输特点,以乘客的旅行时间最小和市域铁路与地铁运营商的总成本增加最小为目标函数,建立双目标规划模型,确定市域铁路向城市地铁单向过轨的过轨区间以及发车频率.研究结果表明,在所取研究时段内,过轨区间为12～21,过轨列车的发车频率为13对/h,乘客节省的总旅行时间为2009 h.市域铁路与地铁之间采用过轨运输的运行模式,可以有效节省乘客的总旅行时长,同时,过轨区间的长度越长,乘客节省的总时间越多.     

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。     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型。基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的 K 短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建广义出行费用,利 用Logit函数对每条路径的选择概率进行计算;最后设计客流分配算法进行求解,实现对多制式轨道交通网络的客流分配。以成都地铁、成灌、成贵高铁等线路建立多制式轨道交通网络仿真模型,对其客流分配实例分析表明,客流的分配结果与实际数据基本吻合,证实了客流分配算法的真实有效性。     

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。     

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。     

城市轨道交通车站内客流组织

简要地阐述了影响轨道交通换乘的两个主要问题,并就其中换乘站内客流的组织问题做了详细研究。在分析换乘站内客流特征的基础上,考虑乘客客流的构成和分布及影响协调组织客流的因素,提出优化站内客流组织的措施。     

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。     

以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型

传统的客流控制大都以减少乘客等待时间或者客运周转量最大为目标,缺乏对于安全性的考虑.保证乘客等待时间在可接受范围以内,以客流聚集预警值最小为目标,提出了以安全为导向的地铁高峰时段多车站客流协同控制模型,并成功将其转化为单目标线性整数规划模型,借助CPLEX优化器可直接进行求解.以某地铁线路高峰客流数据为例,通过计算得出,相对于以乘客等待时间最小为目标的客流控制方法,本文方法在保证乘客总等待时间仅增长1%的情况下,能够将所有车站客流聚集控制在安全范围以内,大大提高了客运组织安全性,为实际客流控制提供了很好的依据.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.