疫情防控背景下的地铁多车站客流协同控制模型及算法

基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化，考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束，以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标，构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点，设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明：实施客流协同控制后，研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5，且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%，乘客平均等待时间仅为3.87 min；随着列车最大满载率阈值的增加，乘客的等待时间呈指数下降趋势，而客流聚集风险则呈线性增长；缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率，但列车运行成本也会急剧增加；按实际发车间隔时间（10 min）实施客流协同控制后，所有列车的满载率均低于0.5，客流聚集总风险值下降22.36%，而乘客平均等待时间仅增加0.6 min，验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。