面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法

为了使高铁列车开行方案与旅客时变需求相吻合,引入列车运行方案图,使列 车开行方案优化中既能利用列车运行的时间信息,又能避免结合列车运行图综合优化的 大规模计算.借助于基于时刻表的高铁客流分配方法,在区间通过能力、车站始发能力、列 车载客能力等多种约束下,以列车运行时间与旅客出行时间加权和为优化目标,构建了 时变需求下高铁列车开行方案优化的Stackelberg 博弈模型.利用降低编组、删除列车、添 加列车、拼接列车、提高编组和调整列车始发时间等邻域搜索策略,设计了求解模型的模 拟退火算法.最后,针对京沪高速铁路进行算例分析,优化产生的列车开行方案具有良好 的评价指标,特别是旅客上车时间与计划出发时间的偏差较小,具有较高的运算效率和 收敛性.     

铁路资讯

上海铁路局优化列车运行图为便民图市场图 （本刊记者薛贵宝人民铁道报记者杨海成）上海铁路局积极适应旅客需求，调整沪宁城际高铁、沪杭高铁列车开行方案，将3月20日新实行的列车运行图优化为便民图、市场图。     

高铁夕发朝至列车开行与天窗设置协同优化

高速铁路夕发朝至列车开行与天窗设置存在动态影响关系，将两者进行协同优化有助于满足旅客夜间出行需求，提升铁路运力资源配置. 以通道型高速铁路为对象，在分析高速铁路夕发朝至列车与天窗设置影响关系的基础上，以高速铁路夕发朝至列车总的旅行时间最少和高速铁路夕发朝至列车的开行对既有列车运行图的影响最小为目标，建立了列车开行模式未定情形下高速铁路夕发朝至列车与天窗协同优化的非线性混合整数规划模型. 结合问题特性，提出了双目标转换和约束线性化处理等模型约简策略，设计了基于自适应大邻域搜索的启发式求解算法. 最后，以京广高速铁路走廊为例，对模型算法的有效性进行了验证. 结果表明:算法经过40次左右迭代便可收敛至最优解，耗时784 s.      

基于不确定旅客需求的高速铁路鲁棒列车开行方案研究

针对现实中旅客需求的不确定性，将旅客需求划分为必须满足的确定性旅客需求和可适当满足的波动性旅客需求，以极小化铁路运营公司总运营成本为目标，利用轻鲁棒技术，构建不确定旅客需求下高速铁路鲁棒列车开行方案优化模型。本文所提出的优化模型无需事先给出线路备选集，只需提前输入铁路走廊相关参数和旅客需求分布，即可得到旅客需求驱动的列车开行方案，避免了备选集合设置不合理对列车开行方案质量的影响。另外，通过引入线性化技术将模 型转化为整数线性规划模型，利用MATLAB平台调用GUROBI进行求解。最后，将模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上，验证了其有效性。结果表明，优化后的方案能更好地处理旅客出行需求的不确定性，为编制高速铁路鲁棒列车开行方案提供一定的理论依据。     

基于Logit价格反应函数的城际铁路列车开行方案优化研究

以收益管理理论为基础,以Logit价格反应函数为桥梁,同时考虑城际铁路运输企业收益与城际旅客出行方便度,构建了一个能同时优化列车开行方案与每班列车各等级席位票价的双目标0-1混合整数优化模型。根据模型特点,将模型转化成一个易解的单目标非线性连续规划模型,降低了模型的求解难度。以渝万城际客专为例,通过比较基于Logit价格反应函数的列车开行方案与固定票价下的列车开行方案,计算分析得出前者不仅能大幅度提升城际铁路运输企业收益,还能更好地满足城际旅客出行需求。     

铁路集装箱旅客化运输系统开行方案研究

针对铁路集装箱旅客化运输系统开行方案编制问题,采用基于备选集的优化方法,同时结合货物运输组织特点,规定了箱流物理径路和运输方案的唯一性.在考虑箱流守恒、箱流换乘、箱流运到期限,以及列车开行频率等约束的基础上,以运输企业成本最小化为目标,建立了整数线性规划模型,并设计模拟退火求解算法.最后,构建运输网络进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与现有货物运输系统相比,新型集装箱系统充分发挥了网络运输的优势,在列车开行频率、货物送达速度和运到期限方面表现更加优异,但同时牺牲了部分列车“上座率”.     

高速铁路列车运行图结构优化研究

为提高高速铁路列车运行图的通过能力,通过紧凑铺画列车运行图,合理安排列车运行线顺序,优化了列车运行图结构;将列车运行图结构优化问题转化为旅行商问题,以巡回路径总费用最小化为目标建立0-1整数规划模型,并利用遗传算法求解。用2015年京沪高速铁路数据进行实例验证,求得列车运行图结构的优化方案。计算结果表明:原方案开行39列列车最少需628min,优化方案的开行时间比原方案的开行时间减少了133min,约21.2%,能更好地满足客流高峰时段或突发性客流激增时需尽快密集发车的要求。      

客运专线旅客列车开行方案的客流分配方法

为了制定合理的列车开行方案，从旅客的出行需求及满意度出发，分析了影响客流分配的主要因素；根据开行方案中列车的运行区段及列车停站情况，构造了列车的运行网络；结合旅客的出行心理，给出了将旅客出行成本折算成旅客满意度的方法．在此基础上，建立了确定裔流分配的多目标线性规划模型，模型体现了旅客对列车选择的主动性．通过研究影响客流分配的相关因素，给出了路网客流的合理分配方法.     

基于旅客列车开行方案的客流分配方法研究

基于旅客列车开行方案的客流分配是评价列车开行方案编制质量的重要依据. 本文总结基于列车开行方案的客流分配特点,构建了基于列车开行方案的列车服务网. 通过分析旅客乘车选择行为,确定了网络阻抗的计算方法,配流过程中尽量减少短途客流对长途客流乘车选择的影响. 结合铁路旅客运输组织特点,建立了以旅客换乘次数限制、OD客流量限制、列车能力限制为约束条件的客流分配模型. 模型求解时,利用罚函数将多约束模型转化为标准的用户平衡模型,提出了能记录径路信息的基于F-W的改进算法. 案例验证了该方法的可行性和有效性.     

公交化城际列车时刻表优化

为了优化公交化城际列车的运营时刻表,获得最大社会效益,将时刻表的优化问题分解为确定列车首发时间、列车发车间隔时间以及列车每日开行趟次3个相互关联的子问题,并以旅客出行费用和铁路企业运营成本费用的加权和最小化为目标函数,建立公交化城际列车时刻表优化模型。优化结果表明,在总费用最小时,线路的最优开行趟次为30,可得到公交化城际列车的运营时刻表,所得到的结果与通过实际分析得到的最优结果完全一致,且比单纯考虑旅客费用或企业运营费用时的结果更合理,使得城际列车时刻表的制定更加科学化,并符合社会效益最大化的要求。     

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%。     

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。      

地铁与市郊铁路过轨运营下列车开行方案研究

在分析地铁与市郊铁路过轨运营特点的基础上,以乘客节省的总旅行时间最大化和地铁运营企业增加的总费用最小化为目标函数,建立了过轨运营下列车开行方案双目标规划模型,并设计了基于模糊数学规划的求解算法.以某两条轨道交通线路为算例,研究过轨运营开行方案并对相关参数进行灵敏度分析.研究结果表明,地铁与市郊铁路过轨运营既可节省乘客总旅行时间又可增加运营企业收益,且过轨客流需求越大、过轨站换乘时间越长、过轨方缴纳的过轨费用越少、过轨列车运营组织方案越合理,过轨运营效果越显著.     

北京地铁双超列车运行图编制方法

为研究疫情期间北京地铁“超常”条件下的“超强”运行图编制方法,根据“双超”运行图编制流程提出一种面向车厢低满载率的双层规划优化模型。上层模型基于客流的时空分布规律优化列车的开行方案;下层模型优化列车运行图中全周转运行时分,停站时分,运行时分,折返时分等要素。双层规划模型转化为线性模型并用CPLEX软件通过迭代算法求解“双超”运行图优化问题。基于亦庄线数据对优化编制方法的有效性进行验证。在车底全部投入运营的条件下,优化后早高峰上行、下行最大列车满载率分别降低了21.1%和16.6%;晚高峰上行、下行最大列车满载率分别降低了23.2%和32.3%。本文方法为疫情下城轨运输体系提供了良好地支撑。     

基于两阶段算法的运行图与天窗协同优化

列车运行图铺画与天窗设置存在相互影响，相互制约的耦合关系，为了达到优化列车运行图结构，合理配置铁路运力资源的目的，在分析天窗与列车运行动态影响关系的基础上，以天窗设置对列车运行线铺画影响最小为目标，建立了列车运行图与天窗协同优化的混合整数规划模型. 考虑问题复杂性,设计了包含初步优化和综合优化的两阶段求解算法. 初步优化阶段采用基于专家经验的启发式算法得到列车运行图的大体框架，综合优化阶段利用禁忌搜索算法获取全局最优解. 最后以宝成线（阳平关—成都）为例进行有效性验算. 结果表明，相较于人机交互编制所得运行图，优化得出的运行图中所有客货列车在途经车站的总停留时间降低了6.19%，共减少1 355 min，其中旅客列车和货物列车在站停留时间分别降低了3.08%和7.40%，减少总时间分别为189 min和1 166 min.      

考虑客流空间分布的地铁列车节能时刻表优化方法

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一. 本文考虑地铁线路客流空间分布差异，研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法. 结合各区间载荷差异和列车运动方程，建立以净能耗最小为目标的时刻表优化模型，通过适度优化计划停站时间、区间运行时间和折返时间协同多列车牵引、巡航、惰行和制动过程的时空分布，设计二分法和粒子群算法对模型求解. 以北京地铁某线路进行实例研究，结果表明，优化模型能有效协同多列车的节能运行，考虑客流空间分布差异比假定列车载荷为常数能进一步提升节能效果.     

地铁快慢车运行计划综合优化模型

为了综合优化地铁快慢车运行计划, 建立了综合求解列车开行方案、停站方案和时刻表的优化模型; 分析了地铁列车停站、区间运行、快慢车运行组织与客流出行等特点, 构建了快慢车运行计划的约束条件, 设计了综合协调优化列车运行时间和运输成本的目标函数, 建立了完整的地铁快慢车运行计划优化模型; 分析了模型特点及其复杂度, 设计了两阶段近似算法求解模型, 第1阶段根据乘客能够忍耐的最大候车时间推算出慢车的开行列数, 同时将其均匀分布在编制时段范围内, 并对初始时刻表进行合理调整, 第2阶段采用CPLEX求解器求解地铁快慢车运行计划; 针对上海地铁16号线, 对其早高峰7:00~9:00下行方向的快慢车运行计划进行编制试验。试验结果表明: 快慢车运行计划中共开行列车30列, 其中快车11列, 慢车19列, 完成9次越行, 87次跨站不停车, 快车全程最大节约时间为628 s, 约降低4.1%, 总旅行时间节约4 450 s; 根据客流需求在1:1~1:2之间灵活安排快慢车开行比例; 根据各车站上下车客流需求灵活安排快车停站方案, 快车之间停站方案不固定; 随着列车规模的增大, 模型求解时间大幅增长, 当规模达到一定程度时, 需设计更为高效的求解算法。      

考虑容量限制的多公交车型运行计划优化模型

车容量限制是公交运行计划编制的重要约束.以单条公交线为研究对象,综合考虑了不同公交车型的技术经济性能、车容量大小、车辆数限制和客流需求的时变特征等因素,建立同步优化公交车型和时刻表的规划模型,以确定线路的发车时刻表和选择车型的最优组合.建立了以公交企业运营成本和公交乘客出行成本最小为目标,带有0-1决策变量的非线性整数规划模型,针对该模型多目标函数的求解特点,采用枚举法求解每辆车的发车时刻,应用遗传算法求解车型选择的序列.最后以北京市某公交线为案例进行分析,优化后的发车时刻表和车型配置方案具有较好的运营效果.算例结果表明,采用多车型方案较传统的单一车型方案更具经济性,乘客的出行成本可减少13.9%,企业的运营成本可减少3.5%.