市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.     

基于换乘站停站时间延长的城市轨道交通末班车时刻表优化

在城市轨道交通网络中,提高末班车乘客换乘成功性对其夜间出行有重要意义.通过压缩末班车区间运行时间与非换乘站停站时间,延长换乘站停站时间,建立以换乘成功客流量最大为目标的时刻表优化模型,实现末班车双向衔接成功.将模型刻画为混合整数线性规划问题,通过对模型简化,利用CPLEX分支切割算法进行求解.最后,以武汉地铁网络为案例,验证模型的有效性.结果表明,模型可利用CPLEX快速求得精确解.末班车停站时间延长可有效提高末班车间换乘衔接成功性;在末班车收车时间可推迟情形下,推迟收车时间可进一步提升末班车换乘效果.     

面向提升旅客出行效率的高速铁路列车停站方案优化

优化长距离高速铁路列车的停站方案，应平衡好提高大站间快车比例与增加中小站列车服务频率之间的关系. 基于减少列车中小站停站次数，增加相邻大站间站站停列车等策略，以旅客的列车停站时间损失和换乘等待时间损失总和最少为目标，建立列车停站方案优化的混合整数规划模型，并设计遗传算法求解. 对京广高铁现状列车停站方案进行优化，优化后的方案与实际方案相比：大站间快车数增加94.4%，增强了高铁竞争力；相邻大站间站站停列车和中小站列车频率至少为1 列/(3 h)，提升了旅客换乘出行的便捷性；旅客时间损失减少40.08%，总体出行效率得到较大地提升.     

大城市客运铁路枢纽客流分配模型

不同时段内,不同区位的旅客会根据不同的接驳方式及城际列车班次进行城际出 行.只根据城际间的出行成本无法准确地刻画旅客的出行.在已知不同时段内城市间各分区 OD客流、城际列车时刻表和铁路枢纽布局的前提下,构建城市内接驳交通网络;利用多项 Logit 模型,建立各个交通分区到铁路车站的接驳子模型;进而利用列车时刻表得到城际出行 成本,并考虑列车拥挤造成的成本增加,根据总成本最小原则及接驳子模型,构建分时段的铁 路枢纽客流分配模型.通过改进的MSA算法进行求解,得到各时段内各交通分区到铁路车站、 以及铁路车站之间的客流量.最后通过算例,对方法的可行性及有效性进行了验证.     

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.     

基于模糊预测的高速铁路客流OD 表的推算方法

科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD 表是制定旅客列车开行 方案的依据.结合高速铁路客运的运营实际,利用客流变化相对稳定特征,本文提出了客 流OD 表的反推方法和计算流程,该方法的计算工作量相对叠加法节省了（n2-2n）.考虑 实际客流日波动特征,依据模糊预测原理,建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方 程和预测方法,该方法可获取预测期客运指标的变化区间.以南方一高速铁路线为背景, 对车站发送人数进行了预测,预测值与实际数据相比误差在1%以内.在车站发送人数预 测的基础上,给出了线路客流OD 表的反推演算.     

重载铁路装车端空车调配优化研究

重载铁路装车端通常为组合列车和单元列车混行,空车调配的结果影响其装出重车列的组合作业。为提升线路能力利用和加速货物运输,基于装车站对到达空车的需求,研究协同装出重车列组合优化的空车调配问题。以最小化空车列到达惩罚、最大化装出重车列组合数及最小化装出重车列组合等待时间为目标,以线路通过能力和技术站技术作业能力等为约束,构建重载铁路装车端空车调配多目标0-1规划模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。以包神铁路东线空车调配为例进行分析,结果表明,得到的空车调配方案能够使各装车站对到达空车列的惩罚值为0,与传统空车调配方法相比,有效减少了装出重车列的组合等待时间,能够为重载铁路装车端空车调配优化提供参考。     

高速列车周期性开行方案优化模型与交叉熵算法

中国高速铁路不同车站之间，旅客对乘车时间、频次、直达与中转等列车服务要求的异质特征明显. 如何在一个周期内(如1 h 或2 h)用有限的列车起讫点和停站方式组合，满足多样化客流需求是制定周期性列车开行方案所面临的问题. 建立整数规划模型，确定一个周期内大站停、隔站停多个层级列车的起讫点、停站、开行频率和编组，保证站间直达率，满足旅客异质需求. 模型从按特定规则生成的备选列车集合中优选列车，同时决策其开行频率，实现列车开行成本最低. 针对问题特点设计交叉熵算法，与CPLEX软件的实例求解结果和计算效率进行对比.结果表明，所提算法能有效求解大规模实际问题，列车开行方案服务指标较优.     

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.     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点，本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响，扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法，研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标，考虑车站作业间隔时间，不同作业类型列车比例等约束条件，建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明，不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大，分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间，提高车站通过能力.     

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.     

前言

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

考虑收益管理的高铁平行车次动态差别定价

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

城市轨道交通首班车衔接优化研究

在城市轨道交通首班车接续关系中,不存在两交路无法接续的情况,仅需考虑等待时间。因此,客流分布规律、服务水平对首班车的发车时刻编排具有决定意义。通过分析首班车衔接优化研究的重要性,提出将各个换乘方向的换乘客流量作为权重定量衡量首班车协调层次的方法。以列车运行组织、换乘站到发时刻等为约束条件,以首班车乘客加权换乘等待时间最小化为衔接优化目标,建立首班车衔接优化模型。利用遗传算法思想,运用MATLAB对模型进行求解。最后,以北京市部分地铁线网为例验证了模型的可行性。     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

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。      

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.     

铁路集装箱枢纽运输组织

分析了集装箱结点站的中转作业方式．提出了结点站所在枢纽范围内集装箱运输的3种输送方案．方案Ⅰ用普通集装箱列车送入结点站；方案Ⅱ用摘挂列车送入结点站改编，普通货车再用小运转列车向编组站输送；方案Ⅲ用摘挂列车送入编组站改编后，再由小运转列车挂运到结点站．为比较上述3个方案，根据运输组织等相关理论建立了运输消耗的数学模型．方案Ⅰ作业消耗量最少，集装箱使用效率最高，但实施困难．因此，方案Ⅰ作为集装箱运输的发展方向，方案Ⅱ或Ⅲ作为结点站建设时期的过渡方案．     

基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型

运用复杂网络理论,基于L空间构建了以列车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络(该网络中包括525个车站、2 666列列车).在此基础上,利用度、强度、介数等复杂网络评价指标对两种网络进行对比分析,明确两种网络的不同运输意义,节点在两种网络中的不同作用.然后,充分考虑高速铁路路网乘客出行特征,以城市枢纽为研究重点、以运行时间为权重重构我国高速铁路运输服务网络,对比重构前后复杂网络指标值的变化,重点分析网络重构前后的网络特征、典型枢纽的变化.最后,基于分析结果为城市枢纽的客运换乘组织和车站分工提出参考方案.