考虑拥挤的轨道交通网络时刻表协调优化建模

以非连通型城市轨道交通网络为研究对象,根据城市轨道交通网络周期性运行特点,在深入考虑拥挤及换乘客流脉冲性到达特征的前提下,给出1个循环周期内城市轨道交通网络运营费用及乘客出行费用计算方法.并在此基础上,以各运营线路发车间隔及发车时刻相位差为决策变量,以乘客及运营企业的综合费用最小为目标,以列车发车间隔、列车容量、站台容量、运营补贴等为约束,建立城市轨道交通网络列车时刻表优化模型.根据模型特点,提出了一种基于仿真的遗传算法对模型进行求解.算例结果显示,与既有优化方法相比,本文模型能够更加细致地刻画乘客换乘过程,有效降低系统综合费用,并确保各项服务指标在安全范围之内.     

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从时刻表协调的角度,建立了不同到站间隔下地铁同台换乘站聚集人数的计算模型,并且采用Anylogic软件对乘客的实际集散行为进行仿真.仿真结果与模型计算得到的站台最大聚集人数相近,验证了模型的有效性.算例结果表明:在两方向列车发车间隔相同的情况下,同台换乘站的最大聚集人数随着两方向列车到站间隔时间的增加而减少.在算例的假设条件下,当两线路列车同时到站时,站台聚集人数最多;在此基础上,两线路列车的到站间隔时间每增加30 s,站台的最大聚集人数减少一定人数;当到站间隔时间达到150 s时,站台最大聚集人数降至最低.     

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。     

公交化城际列车时刻表优化

为了优化公交化城际列车的运营时刻表,获得最大社会效益,将时刻表的优化问题分解为确定列车首发时间、列车发车间隔时间以及列车每日开行趟次3个相互关联的子问题,并以旅客出行费用和铁路企业运营成本费用的加权和最小化为目标函数,建立公交化城际列车时刻表优化模型。优化结果表明,在总费用最小时,线路的最优开行趟次为30,可得到公交化城际列车的运营时刻表,所得到的结果与通过实际分析得到的最优结果完全一致,且比单纯考虑旅客费用或企业运营费用时的结果更合理,使得城际列车时刻表的制定更加科学化,并符合社会效益最大化的要求。     

潮汐客流下城市轨道交通时刻表与车底接续协同优化

针对城市轨道交通客流需求的潮汐现象，本文研究不成对运输组织模式下的列车时刻表和车底接续计划协同编制问题。以双车场轨道交通线路为对象，基于客流的时空分布不均衡特性，以总乘客等待时间费用、列车固定使用费用和列车接续走行费用最小化为目标，以列车始发时刻、车次接续关系、车底出入库情况为决策变量，考虑时刻表约束、车底流通约束以及客流平衡约束，构建城市轨道交通列车时刻表与车底接续协同优化的混合整数非线性规划模型，经线性化处理后利用Gurobi进行求解。以上海地铁某线路为例验证模型的有效性，结果表明：本文方案相较于分步求解方案、均衡发车方案以及成对开行方案，乘客和企业总费用分别降低了6.06%、10.45%和6.35%，列车运力分布与客流需求匹配性提高，主客流方向乘客等待时间减少，有助于同步提高企业运输效益和乘客服务水平。     

城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型

基于单条城市轨道线路,分析客流需求、列车时刻表及车底运用之间的密切联系, 以运行安全、资源限制、列车容纳能力等作为主体约束,综合考虑公司运营费用和乘客出行费 用,构建基于客流分布的城市轨道交通列车时刻表与车底运用整合优化模型,并采用线性处 理方法,将模型转化为混合整数线性规划(MILP)模型.最后,以北京地铁亦庄线为实例,利用 ILOG CPLEX对模型进行求解.结果表明,与既有的优化方法相比,本文模型得到的列车运行 计划方案能够更好地节约成本,提高车底利用效率,满足城市轨道交通乘客和运营企业双方 的利益.     

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。     

网络条件下轨道交通开行方案协调优化研究

在轨道交通网络化运营条件下,考虑不同线路间乘客的脉冲性到达特征和拥挤度对乘客出行行为选择的影响,对轨道交通网络列车开行方案进行协调优化。以轨道交通运营企业成本和广义乘客出行费用之和最小为目标,构建列车开行方案优化模型,对路网中各条线路的列车发车间隔和各线路间的发车时刻相位差进行优化,并结合客流的离散性特征和模型结构,提出了一种基于仿真的遗传算法对该模型进行求解。给定某轨道交通网络,实例验证了所提出模型和算法的有效性。计算结果表明,相较于现有优化方法,本文所提出的优化模型能够有效降低网络化运营条件下的系统总成本,在提高轨道交通运营企业效益的同时降低了乘客的广义出行费用。     

考虑同站台换乘的地铁线路到站时刻协调

地铁线路时刻表的协调有利于节省乘客在不同线路之间的换乘时间,对于同站台换乘的情况,除了要考虑乘客换乘时间外,还需要兼顾换乘客流对冲的安全因素。本文首先建立了地铁列车到站时刻协调优化的混合整数线性规划(MILP)模型,模型以乘客总换乘时间及列车惩罚项之和最小为优化目标,包含列车到站时刻、乘客换乘行为以及换乘客流对冲三组约束条件。接着,本文构造了四个数值算例,使之涵盖两条线路发车间隔的三种关系:两者相等;两者不等且成倍数关系;两者不等且不成倍数关系。结果表明,本文模型针对线路发车间隔的三种关系,均能给出最优解,在避免或减少换乘客流对冲的情况下,使得乘客总换乘时间达到最小。     

城市轨道交通网络首班车时段时刻表优化研究

城市轨道交通首班车时段的客流规律与其他时段不同,依据时段内客流的规律来制定线网列车衔接方案与时刻表,可以提高乘客的换乘效率和减少换乘等车时间.基于简化的线网拓扑,考虑乘客和运营两个方面,以乘客换乘等车时间成本和线路发车成本最小为目标,构建首班车时段列车时刻表的优化模型,并利用遗传算法进行求解.最后,通过深圳地铁网络的首班车客流数据验证模型的有效性.结果表明:优化后的首班车时刻表减少了乘客换乘等车时间成本和列车发车成本,可以为制定首班车时段时刻表提供依据.     

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%.     

CBTC系统列车追踪间隔计算及优化

针对城市轨道交通系统在某些情形下,列车在车站区域的追踪间隔过大,导致系统整体性能降低的问题,对已有基于通信的列车控制(CBTC)系统列车追踪间隔算法进行了分析,提出了一种基于站台限速值和限速区域参数调整的正线列车追踪间隔的优化方法.该方法通过系统仿真得到站台限速设置、列车追踪间隔和列车旅行速度的关系,从而获得优化的设置方案.在西南交通大学CBTC系统仿真与性能分析平台上对该方法进行了仿真测试,详细描述了测试案例中将96 s追踪间隔优化为90 s的过程.结果表明,所提出的方法能够优化系统关键区域的列车追踪间隔,提高系统性能.     

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。     

基于最小到达间隔的高铁车站进路分配问题研究

在给定站型布局、列车停站方案的前提下,考虑列车密集到发时受前后列车停靠股道组合影响的到达追踪间隔,以及咽喉区进路与到发线的整体性,以单方向追踪列车到达间隔时间总和最小为优化目标,构建了高铁车站列车进路分配模型。模型采用Lingo全局求解器求解,通过算例验证了模型的有效性。结果表明:所求进路分配方案中,正线及接近正线的股道占用频次较高,进路冲突得到疏解,能够实现到达间隔总和最小;停站方案对到达间隔具有影响,当列车密集到发,供停站、不停站通过列车占用的股道数目不足3条时,受到发线安全使用间隔约束,列车到达间隔显著增大。     

城市轨道交通系统越行模式下停站方案的效果研究

伴随着城市轨道交通系统迅猛发展,实行快慢车运营模式成为了提高运行速度,适应不同客运需求的新选择.而此模式下的列车越行组织会对停站方案的最终效果产生较大影响.本文通过建立越行模式下不同停站方案的效果评估模型,评价了存在列车越行组织的情况下,不同停站方案的运行效果与各方案适用性.结果显示:①发车间隔逐渐增大时,慢车避让时间会随着快车停站数目的减少而缩短;②客流一定情况下,快车仅在始末站停车方案,会产生节约的总旅行时间的效果,程度达4. 49%;③随着快车停站数的减少,线路通过能力对发车间隔的敏感度也逐渐降低.     

考虑多编组方案的轨道交通车辆购置策略研究

多编组运营是城市轨道交通系统网络化运营组织的重要方法之一.本文针对轨道交通多编组方案下列车运能加强问题,在线路通过能力一定的条件下,以最大购置次数、最小购置间隔及年度最大购置辆数等为约束条件,以广义费用最小为目标,构建了多编组方案下的城市轨道交通车辆购置策略优化模型,并设计两阶段遗传算法求解.算例分析表明,在给定需求和远期单一列车编组假设下,初期和远期采用单一编组,近期采用多编组的方案,虽然司乘成本增加18.6%,但乘客出行费用和列车运行成本分别减少16.48%和25.99%,这较初、近、远期均采用单一编组方案效益更佳.     

铁路客运枢纽站接驳公交协调研究

通过统计分析铁路客运枢纽站列车到站时刻,确定列车到达高峰时间段。建立巢式Logit模型计算获得常规公交的分担率并得到公交换乘客流量,根据接驳公交运能与公交换乘客流量相协调的条件得到合理的接驳公交发车间隔,应用排队论相关理论对发车间隔协调调整效果进行判断。最后以成都东客站为案例进行说明。     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.