考虑满载率均衡性的大小交路列车开行方案优化研究

多交路列车开行方案的优化编制是城市轨道交通网络化运营面临的重要课题.根据大小交路列车运行特点,本文构建大小交路列车开行方案双层规划模型.上层模型考虑小交路区段乘客乘车选择偏好对列车客流分担比例的影响,以乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间最小化为目标,以小交路折返站、发车频率及大小交路的发车比例为决策变量;下层模型以大小交路列车间满载率的均衡程度最大为目标,以列车编组辆数和发车间隔为决策变量.算例结果表明,采用"大交路大编组,小交路小编组"可以提高大小交路列车间满载率的均衡性;考虑满载率均衡性时,早晚高峰大小交路列车间平均满载率差值分别减小21.5%和17.9%;调整列车发车间隔和缩短小交路列车编组2种方法均可以提高满载率的均衡性.     

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

基于客流时空分布规律，考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件，将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联，建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型，对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明，优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%，其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显，分别为 11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%，且所有车站站台均无滞留乘客，体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响，表明本模型具有良好的可用性及稳定性，能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。     

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.     

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。     

城市轨道交通大小交路列车开行方案优化研究

根据城市轨道交通大小交路运营模式的特点,以最小化乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间为目标,构建大小交路列车开行方案多目标优化模型.其中决策变量为发车频率、列车编组和小交路折返站位置.采用线性加权法将原模型转化为单目标优化模型,并设计受控随机搜索算法求解.通过案例验证了模型的有效性,对小交路发车频率、折返站位置进行了灵敏度分析.结果表明,开行大小交路可以有效降低大交路列车满载率的非均衡性,减少车辆运用数;小交路长度越短对乘客越不利,且不能使企业成本节省越多.     

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。     

考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

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。     

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题,本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量,乘客出行费用和企业运营成本最小为目标;下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量,大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标,并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时,大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%,非均衡发车时两者仅相差 0.8%,这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性;大小编组列车均衡发车时,列车编组辆数不宜相差过大,非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题，本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量，乘客出行费用和企业运营成本最小为目标；下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量，大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标，并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时，大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%，非均衡发车时两者仅相差 0.8%，这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性；大小编组列车均衡发车时，列车编组辆数不宜相差过大，非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

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。      

城市轨道交通故障下客流分布计算及评估方法

为了精细化掌握城市轨道交通故障对乘客出行的影响,对等车、上车和下车过程的客流与列车交互状态进行抽象,建立了站台等待乘客、车内乘客等客流分布数据的计算方法,设计了动态客流仿真算法及乘客服务水平评估指标. 以实际线路为背景,以正常运营场景为参照,计算和评估了故障场景下的客流时空分布,分析了乘客等待时间对列车和站台上客流分布及出行时间的影响. 算例结果表明:具体故障下乘客多等待能通过避免离开而减少部分出行时间,但与正常场景相比,列车满载率高、站台人数多的现象增多;最大等待时间15 min与9 min相比,离开人数减少77.0%,带惩罚的总旅行时间降低超过10.0%,留乘发生率一样,但最大留乘人数增加94.1%,最大等待人数增加29.6%.      

城际公交车高峰时段发车间隔时间优化

面对城际客运通道城际铁路的发展,为满足城际公交旅客出行需求,综合考虑城际公交车辆的旅客分担率和竞争力的提高,将旅客到达公交始发站候车过程视为泊松过程,建立基于公交化运营组织模式的高峰时段车辆开行间隔时间不均等的优化模型,相应提出旅客候车等待时间的数学模型,并结合算例进行分析.     

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%。     

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。     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

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以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.