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。     

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。     

考虑车底运用的城轨货运专列运行图与载货方案协同优化

城市轨道交通线路平峰时段客流需求相对较小、发车间隔较大,利用其富余的运输能力开展货运服务可以有效提高线路能力利用率与经济效益。本文在不调整客运列车运行图的前提下,同时采用客货共载与货运专列两种形式运输货物,研究考虑车底运用的双方向列车运行图与货物运输方案协同优化问题。以货运专列编组停站方案、时刻表、车底周转计划、货物运输方案和车站所需货物仓储容量为决策变量,考虑列车运行安全、车底周转、货物运输时效等约束,构建以提高货运净收益为目标的优化模型。通过线性化方法将原模型转化为混合整数线性规划模型,利用Gurobi软件进行求解。案例分析表明,相较于先优化列车运行计划和货物运输方案再优化车底周转计划的分步优化模型,本文方法可减少上线车底运营数3列,降低约23.6%的列车运营成本,使货运净收益提高10.3%。灵敏度分析表明,相较于客运列车,提高货运专列的货运空间和装卸载效率可以更有效地提高货运收益。     

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.     

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.     

考虑客流空间分布的地铁列车节能时刻表优化方法

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一. 本文考虑地铁线路客流空间分布差异,研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法. 结合各区间载荷差异和列车运动方程,建立以净能耗最小为目标的时刻表优化模型,通过适度优化计划停站时间、区间运行时间和折返时间协同多列车牵引、巡航、惰行和制动过程的时空分布,设计二分法和粒子群算法对模型求解. 以北京地铁某线路进行实例研究,结果表明,优化模型能有效协同多列车的节能运行,考虑客流空间分布差异比假定列车载荷为常数能进一步提升节能效果.     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中,需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段,基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验,针对协同控流与非协同控流方案,以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下,乘客总等待时间减少约 56.7%;基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优,并具有很好的可执行性.     

基于动态客流的城市轨道列车全天时刻表优化

针对乘客需求的动态变化,提出一种基于整数规划的全天候乘客排队模型,该模型综合考虑高峰时期和非高峰时期的客流需求。以乘客总候车时间为优化目标,对各车站所有列车的时刻表进行优化,以提高乘客的候车体验。此外,提出基于0～1整数规划的遗传算法,计算使乘客候车时间达到最小的列车时刻表。最后,利用北京地铁的客运需求数据进行仿真实验,验证该模型和算法的有效性。相比现行的时刻表,优化后的时刻表使乘客的总候车时间缩短56.89%。     

城市轨道交通高峰线路客流协同控制方法

在线路客流控制中，需同时考虑各个车站控流方案的可执行性与协同性. 采用 Fisher 最优分割法确定合理客流控制时段，基于此建立以乘客总等待时间最少和旅客周转量最大为目标的线路客流协同控制线性规划模型. 基于成都地铁2 号线AFC数据进行实验，针对协同控流与非协同控流方案，以及不同客流控制时段划分方案下的协同控流方案进行对比实验. 算例中：协同控流方案在旅客周转量下降约1.0%的情况下，乘客总等待时间减少约 56.7%；基于Fisher 最优分割法确定的时段划分方案中协同控流方案在乘客总等待时间方面最优，并具有很好的可执行性.     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系,以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标,构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题,以及优化班列时刻表的子问题,通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点,设计改进策略,使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率,利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性,制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系,以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标,构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题,以及优化班列时刻表的子问题,通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点,设计改进策略,使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率,利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性,制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

城市轨道交通客流预测理论与方法的研究

研究了采用“四阶段”法预测城市轨道交通客流量的理论模型与方法,并着重论述在混合交通状态下客流分配的平衡模型,提出了以广义出行时间最小为优化目标的分层预测思想。     

客货混运下的城轨时刻表与流量控制协同优化研究

利用城市轨道交通平峰期冗余运力进行客货混合运输是缓解地面交通拥堵和节能环保的重要手段。本文在客货混合运输模式下,研究城市轨道交通列车时刻表和流量控制问题。首先,以列车发车时间、列车车厢布置和客货需求分配给列车车厢的数量为主要决策变量,以最小化乘客和货物的等待时间以及列车车厢能耗为目标,考虑流平衡、列车容量限制及时刻表等约束,构建城市轨道交通客货混合优化模型。其次,为验证模型的有效性,以上海地铁17号线为例进行实证研究,借助优化求解器Gurobi求解模型。结果表明：本文所提协同优化方法具有良好的优化效果和计算效率,与逐一求解法对比,乘客和货物延误数量可显著降低;协同优化可减少乘客延误人数21.92%,货物延误数量9.73%,乘客和货物的平均等待时间减少35.88%和25.56%,碳排放量减少1.7%。该方法可以提高地铁满载率,减少地铁平峰时期的运力浪费,同时提高轨道交通运营安全性和运输效率。     

考虑运行能效的公交区域时刻表优化

为准确计量公交区域时刻表优化过程中,客流出行与企业运营博弈产生的社会效益,构建兼顾随机客流需求和时刻表运行能效的双层规划模型.从公交乘客出行量与质的角度,分析随机客流需求与时刻表之间的互动关系;依据出行性质将客流需求分层细化,作为下层弹性需求交通网络流模型的输入;考虑客流需求、乘客出行效率及企业运营成本间的波动关系,设...     

城市轨道交通列车交路优化模型

为了确定城市轨道交通交路方案的列车运行区段和折返车站,结合运输组织实践经验,以列车交路决定的输送能力与客流需求量空间分布的最佳匹配为原则,以快速车底周转和换乘客流最少为目标,综合考虑站线运输能力的条件限制、运输组织需求以及乘客便利性,建立了城市轨道交通列车交路的多目标0-1混合整数规划模型.该模型分别对决策变量、目标函数和约束条件进行了简化处理,可以通过优化软件编程求解.以重庆市轨道交通一号线远期运营方案为例,对不同交路上限数目,在2 s内计算出4种可选交路方案,为运营部门选择最终方案提供了决策依据.      

轨道交通延误条件下列车跳站与客流控制协同优化模型

针对城市轨道交通突发列车延误问题,统筹考虑行车秩序的恢复和乘客出行体验,提出列车调整与客流控制协同优化方法。首先分析延误条件下城轨列车调整和客流控制的措施及效果,构建以跳站停车和多车站客流控制为手段的双层线性规划模型。上层模型以列车总延误最小为目标,以列车载客能力为约束;下层模型以上车客流量最大为目标,以列车载客能力和控流率均衡为约束。采用灵敏度分析算法求解模型,并以北京地铁亦庄线故障延误事件为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：采用跳站停车与进站客流协同控制可使延误列车行程时间缩短5.2%,使各车站进站率方差降低97.8%,在保障乘客公平性的条件下提高列车运行和乘客集散效率。     

考虑换乘站客流疏解的地铁列车跳站与客流控制协同优化

早高峰时段,各大城市地铁线路和换乘站的客流运输与疏解压力巨大。本文首先说明部分列车在换乘站跳站,可延缓换乘客流乘车过程、降低换乘站客流疏解压力。在此基础上,构建地铁单线双方向列车换乘站跳站开行与客流控制协同优化模型,极小化乘客在始发站等待延误时间和换乘延误时间。其次,对相关非线性约束进行近似线性替代,将原模型转化为线性整数规划模型。最后,以北京地铁5号线早高峰为背景设计数值实验,使用优化求解器CPLEX调用分支定界算法求解模型,验证了模型的实际优化效果。实验结果表明,相较于列车站站停和既有客流控制,优化所得方案在14 min内使得列车运载的乘客增加了2954人,并使乘客在站外延误时间、换乘延误时间和总延误时间分别降低了58.9%、16.9%和41.6%。