跨线运营模式下地铁列车运行图调整优化方法

地铁列车跨线运营模式使列车运行调整工作更为复杂精细。为应对因故障导致的线路区间通过能力下降，采用小交路折返、暂停运行、上线运行、取消跨线和恢复跨线这5种策略对列车运行图进行调整。考虑运行安全、配线占用、车底接续和乘客出行等约束，构建以乘客出行时间和列车延误最小化为目标的列车运行图调整优化模型，结合非支配遗传算法Ⅱ和跨线运营列车时刻推算算法对模型进行求解，并通过案例验证模型与算法的有效性。案例研究结果表明：与完全保留原跨线运营计划和转为独立运营模式的两种调整方案相比，本文提出的方法在多个场景下使乘客出行时间和列车运行延误分别平均减少了3.86%和21.07%；采用作业冗余时间较长的过轨方式可提高列车运行调整的抗风险能力，乘客平均换乘等待时间和列车平均延误分别进一步降低了4.06%和3.77%。     

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%.     

突发事件下城轨列车运行调整模型及算法分析

随着轨道交通快速发展,突发事件带来的损失与影响也日益增加。在此背景之下,从乘客的角度出发,为提高突发事件下轨道交通服务水平、降低乘客候车时间,构建以事故线路乘客总候车时间最短为目标的列车运行调整模型。同时,提出一种缓解重点车站客流压力的单车站列车运行调整优化算法以及一种不同突发事件持续时间分别计算和每隔5 min滚动计算的策略,在保证突发事件列车运行安全的基础上,缓解突发事件下重点车站的客流压力的行车调整结果,降低突发事件带来的客流积聚压力,为运营管理人员进行突发事件下的行车调整及客流管控提供数据支撑。以天津地铁某一实际突发事件为例,对模型计算结果与实际情况进行比较分析,验证模型及算法的有效性。     

城市轨道交通列车开行方案优化模型研究

近年来,随着城市化进程的加快,面对巨大的城市人口出行和环境污染的压力,优先发展公共交通己成为解决城市交通问题的主要途径。列车开行方案的研究是城市轨道交通发展的重要组成部分,它规定列车在沿途车站的到发时刻,是协调各部门工作、保证列车运行安全和旅客服务质量的前提和基础。从地铁部门成本最小化、乘客满意度最大化两个方面建立城市轨道交通列车开行方案优化的双层规划模型,主要从列车追踪间隔、列车定员、乘客候车时间和乘客车次选择4个方面进行约束,对列车编组数量、列车开行对数、列车发车时刻、列车交路方式、乘客数量、乘客车次选择和乘客等待时间7个方面进行决策,以验证模型的可行性和有效性。     

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.     

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。      

考虑乘客二次候车的城市轨道交通大小交路开行方案研究

开行大小交路列车可有效应对城市轨道交通线路客流不均衡问题,为更加真实地反应客流特征,考虑乘客出现二次候车情况,以乘客候车时间最短、列车运行总千米数最少为目标,列车发车频率、线路通过能力、列车最大编组为约束,建立多目标模型,并设计遗传算法进行求解.以西安市地铁6号线为实际案例进行验证,案例结果表明:当地铁6号线小交路选择锦业二路站-田家湾站时,采用6辆编组方案为最优.通过案例验证模型的有效性,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.     

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.     

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。     

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。     

基于区域协同的轨道交通发车时刻模型研究

为实现城市轨道交通换乘时间的最佳衔接和提高轨道交通运营系统的效率,对基于区域协同的轨道交通发车时刻问题进行了研究.在分析轨道交通线网协同性,考虑轨道交通内部线路间的换乘衔接和换乘站到达乘客的特性的基础上,以乘客在换乘站总候车时间最小为优化目标,建立了区域协同的发车时刻线性规划模型,并用两条十字交叉的轨道交通线路的算例验...     

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。     

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。      

灵活编组条件下轨道交通客货协同运输方案优化

基于灵活编组运营组织模式特点，综合考虑客流与货流之间的竞争关系，以列车编组类型及列车发车间隔为主要决策变量，以乘客等待时间和运营公司运营成本极小化为目标，构建灵活编组条件下轨道交通客货协同运输方案混合整数线性规划模型，得到系统优化的列车编组方案、 运行图和客货协同运输方案。当给定编组类型集合且没有货流输入时，本文所构建模型即可退化为传统的固定编组模式下客流运输优化模型。以北京地铁八通线为例设计数值实验，验证了所提模型的有效性，所有实验均由VB语言调用CPLEX优化软件进行求解。算例结果表明，相较于固定编组模式的单一客流运输，本文方法可在乘客平均等待时间仅增加1.1 min的情况下，降低 约41.86%的运营成本，大幅度增加运营收益，更好地实现运输服务质量和运营成本的均衡。     

基于换乘最优的城市圈城际铁路运行图研究

城市圈城际铁路是中国铁路未来发展的重点之一.在城际铁路间换乘所需换乘等待时间的长短是影响乘客满意度的重要因素.因此,在编制城际铁路列车运行图的过程中,应设法减少乘客的换乘等待时间并尽量不使乘客错过换乘.本文对具体换乘过程进行分类并详细分析,提出列车延迟时间和乘客换乘走行时间的概率分布,并据此计算乘客换乘等待时间.在周期事件规划问题（PESP）相关理论的基础上,本文提出基于换乘最优的城际铁路周期运行图编制模型,并以某城市圈的城际铁路网为例,验证该模型的可行性.结果表明,根据该模型编制的列车运行图可以显著地减少乘客换乘等待时间,从而提高乘客满意度.     

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%。