基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流 控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度 Q 网络的多站协同控制模 型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高 客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所 提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车 站的乘客拥堵。     

考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制问题

现代社会经济的快速发展和城市人口数量的急剧增长给交通运输行业带来了巨大的运营难度,由此产生的车站、车厢过度拥挤及交通网络延迟等问题已成为我国建设“智慧交通”面临的重要问题之一。针对城市轨道交通高峰时段大客流组织而导致的站台候车乘客出行安全问题,以单条城市轨道交通线路为研究对象,提出考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制方法,为高峰时段的客流控制问题提供理论依据。考虑列车开行方案、车站客流控制及乘客上下车过程等约束,构建以乘客平均延误时间和车站最大平均限流时间最小化为目标的数学模型。其中决策变量为进站乘客数量和车站平均限流时间,并采用线性加权法将原目标模型转化为单目标模型;在此基础上,针对问题特性,设计混合禁忌搜索算法进行求解。数值实验对问题特性进行分析,并通过多组算例与实际案例验证模型的正确性及算法的有效性。研究结果表明：考虑车站平均限流时间可以提高乘客乘车公平性,缓解全线车站客流拥挤;合理设置站台客流预警等级可以提高乘客出行满意度;采用大小交路和小交路列车不同编组的混合策略可提高运输效率,并在一定程度上降低企业成本;针对大规模问题,混合禁忌搜索算法可以在短时间内求解并获得更高质量的解...     

基于乘客候车时间的行车考核指标研究

乘客候车时间是乘客时间成本的重要组成部分,反映城市轨道交通运营企业的服务水平。相比行车正点率,乘客候车时间能够更好地作为城市轨道交通企业服务水平和自身运行状况的最主要考核指标。本文在已知站间客流分布和列车到站时刻基础上,提出乘客候车时间的计算方法,并分析了乘客候车时间指标的应用。该研究对城市轨道交通运营企业优化考核指标体系具有重要意义,并为乘客候车时间计算提供参考。     

考虑乘客选择行为的城轨Y型线交路计划编制

为满足网络化条件下互联互通需求,越来越多的城市规划了城市轨道交通Y型线路。编制科学、合理的城市轨道交通Y型线路列车交路计划不仅能使线路的运力与不均衡的客流需求相匹配,还能在满足客流需求的前提下,降低企业运营成本。以Y型线路列车交路计划的组合优化问题为导向,分析城市轨道交通Y型线乘客对直达列车的选择偏好,建立考虑乘客对直达列车偏好的列车交路计划编制模型,并对某市城市轨道交通Y型线进行案例应用和分析。研究表明:随着乘客对直达列车偏好的下降,区间覆盖交路数增加,发车频率降低,企业成本降低,乘客总出行时间增加,乘客对直达列车选择偏好会对交路计划编制产生影响,在实际运营中应予以充分考虑。     

城市轨道交通列车运行图鲁棒性优化模型

针对高密度行车因受运输干扰而导致城市轨道交通列车晚点的问题,按照在计划层的列车运行时段内调整列车缓冲时间以优化列车运行图鲁棒性的思路,考虑列车载客能力约束,基于历史客流数据和通过候车乘客与列车的交互关系确定列车的实际停站时间,然后基于列车运行图扰动时间的递推关系,建立以列车运行图扰动时间之和最小为目标的列车运行图鲁棒性优化模型;运用改进的遗传算法对属于非线性混合整数规划模型的该优化模型进行求解;另外还对只要求大型枢纽站等重要车站准点发车的实际运输需求,用时间控制点法对该优化模型进行扩展。以北京市城市轨道交通房山线为例验证了该优化模型和改进遗传算法的有效性。     

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。     

基于网络可控性的城市轨道交通客流网络限流优化控制方法

城市轨道交通客流网络的可控性决定客流状态密度在时间空间上是否达到均衡。建立城市轨道交通客流网络模型,提出限流车站备选集评价指标。基于系统可控判定理论,将客流分布转化为系统状态方程,提出城市轨道交通客流网可控性判定方法,建立基于驱动节点匹配的路网限流车站优化方法,实现对城市轨道交通客流网络限流车站的优化控制。以北京城市轨道交通客流网络进行实证分析。结果表明,当限流车站达到车站总数25.3%以上时路网达到可控状态,并计算出早高峰时的路网可控状态下的最小限流车站集合。     

基于乘客服务水平和安全的城市轨道交通扣车方案评价

[目的]扣车是城市轨道交通发生长时间初始延误条件下经常采用的列车运行方案。为了评价该方案的合理性,需构建基于乘客服务和安全的扣车方案评价模型,并对扣车方案进行评价。[方法]考虑到乘客出行规律的复杂性和特殊性,制定了城市轨道交通扣车方案。构建了基于最大发车间隔、列车总延误时间、列车均衡性、终到延误列车数、滞留乘客数及乘客总旅行时间的扣车方案评价模型。选取上海某条轨道交通线路的4个区间,以早高峰小时的实际OD(起讫点)客流量为例进行计算。[结果及结论]计算表明,方案6下的综合评价指标最小,为最优扣车调整方案。该方案可以有效提高列车运行图的均衡性,减少滞留乘客的数量,降低车站的安全隐患。     

城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型

针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。     

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间，控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求，建立了城市轨道交通客流密度控制流程，研究了列车满载率的控制方法，以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法，使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真，验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。