城市轨道交通大客流等车时间计算模型

城市轨道交通的运营在早、晚高峰或突发大客流情况下,客流量超过列车最大承载能力,乘客将排队等待后继车辆而延长等车时间。乘客等车时间是评价交通服务水平和优化列车开行方案的关键因素。提出一种基于列车时刻表,利用排队论方法,准确计算严重拥挤情况下乘客等待时间的模型。针对乘客等车时间计算模糊的问题,在考虑乘客实时到达规律、OD(起讫点)分布、发车间隔和列车运能的基础上,创新地提出可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间累计计算方法,可为大客流的时刻表优化策略提供理论依据,并通过累计输入-输出算法计算大客流等车时间的实例,分析多参数变化趋势。实证表明,模型可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间实时计算。     

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%.     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

结合列车时间表的地铁换乘同步性优化

既有开行方案的调度编排理论较少考虑换乘客流的协调同步性和列车承载能力,本文提出基于列车时刻的地铁换乘同步性优化模型,其特点是根据不同客流量的到达规律和接驳列车容量限制,以接驳列车为实时追踪对象,将离散客流准确地划分到有效时间域内,并将客流拥挤情况和换乘线时刻表协调问题考虑到优化模型中。