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。     

张家界城市观光铁路运输组织方式研究

在客流现状调查分析及客流预测的基础上，深入研究了张家界城市观光铁路的运输组织方式，给出了车站分布结果、列车编组方案、列车运行交路及列车开行计划，经能力适应性分析验证了平峰时段成对开行与高峰时段非成对连发开行列车运行图相结合列车开行方式的可行性。     

不同编组运营模式下地铁运力与客流匹配度对比分析

基于客运组织模式由高密度向高灵活度转变的发展前景以及灵活编组运营模式的兴起，有必要对不同编组运营模式下地铁运力供给与客流需求的匹配度进行分析研究。在既有研究的基础上，首先，分析影响匹配度的要素，并采用粗糙集策略进行指标筛选，在此基础上提出基于CRITIC-TOPSIS法的地铁运力供给与客流需求匹配度评价模型；然后，将此模型应用于北京地铁2号线，对固定编组与灵活编组模式下各时段的匹配度进行对比分析，并分别基于平峰期和高峰期的数据分析灵活编组对匹配度的影响。研究结果表明：北京地铁2号线采用固定编组模式全日各时段匹配度均低于60%,且存在客流高峰时段运力不足，低峰时段运力虚糜的问题；采用灵活编组模式所有时段匹配度评价值均优于固定编组；除早高峰和运营开始结束时段外，其余时段匹配度均高于60%,匹配度良好，可有效提高列车能力利用率及乘客服务水平。     

列车开行方案与客流需求的匹配性评估与优化研究

列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定铁路运输服务的质量。高匹配度的开行方案能有效协调运营方与乘客方之间的利益,实现两者的双赢。为提升列车开行方案与客流需求的匹配度,从能力效用、运输质量和服务水平3个方面以及不同维度的6个指标构建开行方案与客流需求的匹配性评估指标体系。为使评价结果更加客观、科学、严谨,通过解析各个评价指标的特点以及评价指标之间、指标与开行方案之间的关联,比选提出结合因子分析的E-TOPSIS法进行综合评估。基于上述评估结果,针对匹配度较低时段的列车开行方案,创造性地统一了评估模型与优化模型,建立以匹配性评估模型为上层、客流平衡分配模型为下层的双层规划模型,并以保障客流基本出行需求、列车停站需求、线路及列车最大能力等为约束进行优化。最后,由案例分析可知,优化之后的开行列车数较原方案减少了2列,平均客座率提高5.7%,列车停站方案由4类变为5类,停站率增加2.5%,匹配度总体提升0.201,优化后的开行方案更加适应客流需求。研究充分表明,该方法不仅能提前预测与评估列车开行方案的执行情况,还能有效提高两者的匹配度,为往后进一步优化列车开行方案提供决策依据和指导建议。     

城市轨道交通同站台对向换乘列车衔接优化方法研究

同站台对向换乘方式在方便乘客换乘的同时也增加了换乘站的运营管理压力。两条线路间列车的衔接组织直接影响线路的运输效率和安全。在分析同站台对向换乘优缺点及影响列车衔接组织主要因素的基础上,考虑实际人员操作、列车运行不准点的影响,以优化换乘乘客的站台候车时间为目标,针对客流高峰时段和客流非高峰时段分别提出了列车运行图的优化方法。以青岛地铁五四广场站为例进行了实例分析,以验证3种优化方法的有效性。这些优化方法节省了换乘乘客的站台候车时间。     

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展，地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验，实现运力与运输需求的匹配，同时降低城轨站台候车区拥挤度，文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论，建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型，分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后，通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程，实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据，通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低，因此算法具有更好的实用价值。     

列车延误条件下的地铁车站站台客流分布演化规律研究

为避免列车延误条件下尤其是高峰时段引发的车站站台客流积压,精确掌握客流随时间的分布情况,分析了列车延误条件下乘客候车区选择的影响因素,建立了基于效用函数的乘客候车区选择模型,设计增量分配算法仿真推演列车延误条件下的站台客流分布演化规律。以上海轨道交通8号线沈杜公路站为例进行仿真验证。结果表明,模型算法能够更精准地辅助车站制定站台客流引导策略、客流管控措施以及确定应急响应启动时机。     

基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化

将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。     

基于大小交路的城轨列车开行频率与票价综合优化方法

针对城市轨道交通线路客流时空分布不均衡问题,为缓解高峰时段客流压力,均衡时段客流,提升列车运输能力利用率,提出基于大小交路的城轨列车开行频率与票价综合优化方法。构建双层优化模型,其中上层模型为多时段大小交路列车开行频率及票价综合优化模型,模型以不同运营时段内大小交路列车开行数量、不同运营时段内票价率为决策变量,以企业运营效益最大为优化目标。下层模型为基于弹性需求的多时段随机客流分配模型,考虑票价优化对旅客出行需求的影响,在分析旅客广义出行费用的基础上,建立旅客出行弹性需求函数。设计嵌套Logit随机用户客流分配方法的遗传算法对双层模型进行求解,并进行算例分析,验证优化模型可行性。算例结果表明：1)通过对各运营时段票价和大小交路列车开行频率综合优化能够满足城轨线路各区段的旅客出行需求,降低高峰运营时段内客流量,均衡同一OD对在不同运营时段内的出行需求,充分缓解线路客流的时空分布不均衡的现状;2)城轨票价优化能够在一定程度上吸引更多潜在客流,有效提升企业票价收益,提高旅客人车公里数,同时开行大小交路列车能避免列车运输能力浪费,从而降低企业运营成本。所提出的方法能够为城轨列车开行方案和票价制...     

基于市域轨道交通线路客流分布的快慢车开行比例方案

根据上海轨道交通16号线客流分布特征,构建了随时间变化的拟合函数模型;根据不同时段的客流,构建列车开行比例模型,将开行比例问题置于不确定性多阶段整数规划问题中;使用割平面法获得开行比例最优解;根据最优开行比例,绘制了晚高峰时段的列车运行图。该开行比例确定方案充分考虑了线路客流分布的不均衡性,使列车运能较好地匹配了客流需求,提高了服务水平,可为城市轨道交通运营单位提供决策参考依据。     

考虑跨站停车的地铁客流协同控制模型

针对城市轨道交通高峰时段客流需求过饱和与分布不均衡情形下,车站乘客滞留集中效应明显和乘客候车时间过长等问题,提出一种考虑开行部分跨站停列车的多站客流协同控制优化方法.建立以车站与列车安全容量、列车跨站数量、列车追踪间隔等为约束,以车站乘客滞留率方差最小与线路乘客候车时间最小为优化目标的控制决策模型,设计自适应差分进化算法,求解列车跨站停车方案与车站进站客流限制比例.研究结果表明:在时变的城市轨道交通高峰客流需求下,采取本文的协同控制决策方法,能够有效降低案例线路车站乘客滞留率方差60.23％和乘客候车等待时间24.78％.     

列车运行图编制质量满意度评价

针对列车运行图编制质量的评价问题,以列车运行线反馈技术指标与占用运输资源赋权比定义列车运行线效率指数,基于数据包络分析方法构建列车运行线效率指数求解模型;考虑列车运行图编制的NP-hard属性,根据满意度理论构造基于列车运行线效率指数的各列车运行线满意度计算公式,再结合列车等级权重求解整个列车运行图的编制质量满意度。以成遂线、胶济客运专线实际列车运行图为例对给出的评价方法进行验证,结果表明:所提出的基于相对指标的评价方法避免了人为主观因素的影响,使得在评价列车运行图编制质量时具有一般性,而且所得各列车运行图编制质量的评价结论相互间具有可比性。     

考虑动态客流需求和大小交路模式的城市轨道交通列车开行方案优化

分析乘客出行需求的时间、空间分布特征,采用4参数Logistic函数对累计客流曲线分段拟合,推导各车站在任意时间段内客流需求量的计算公式。考虑客流需求的动态特征和大小交路模式下列车发车间隔时间的特点,以减少乘客平均等待时间、提高列车平均满载率以及减少列车总走行公里数为优化目标,建立列车开行方案的多目标混合整数非线性优化模型;利用改进的NSGA-Ⅱ对模型求解,并根据模型特征设计特殊结构的编码方式。以西安地铁2号线的实际运营数据为例,对轨道交通列车开行方案进行优化。结果表明:根据动态客流需求设计非固定间隔时间的列车发车时刻表,适时采用大小列车交路运行模式得到的列车开行优化方案,可有效满足乘客和运营企业双方的利益需求。     

市域铁路潮汐客流下车辆检修模式和规模研究

市域铁路全日客流不均衡特性突出,潮汐客流显著,平峰时段列车下线到晚高峰前上线接续时间长,下线列车数量占比大。结合上述特点可考虑日班开展检修工作,需研究市域铁路潮汐客流特征下车辆基地检修模式和规模。提出市域铁路车辆均衡修整数线性规划模型,完成利用交路接续间隔时间检修的工艺模拟仿真计算,提出潮汐客流特征下车辆基地规模计算方法,完成2种车辆检修模式适应性分析。     

城际直达列车开行方案优化研究

以一定客流时段内城际直达旅客列车开行方案为研究对象，确定列车开行频率和列车编组。对旅客出行的广义费用进行分析，将城际直达客流的广义出行费用分为票价费用、候车时间、延迟费用、拥挤费用。得出了广义出行费用下客流乘车选择的一般规律：选择各列车的客流，其期望出行时间连续分布在所乘列车两侧，各个列车的客流吸引范围具有一致性。建立了以客流总出行费用最小和企业效益最好为目标的优化模型，并对模型进行了分析求解。算例结果表明，列车编组和开行频率是列车开行方案中具有密切联系的两个组成部分，小编组和高密度的开行模式能够显著提高运营服务水平。     

苏州轨道交通网络化换乘衔接优化研究

在苏州市轨道交通网络化运营条件下,研究协调优化各线列车衔接计划的方法,使不同线路的列车在换乘站形成良好衔接,能够缩短乘客的换乘等待时间并减少乘客滞留。基于高峰时段、平峰时段不同的优化目标,提出网络换乘站列车衔接方案优化模型,接着基于遗传算法设计相应的求解方法,并结合苏州市轨道交通的换乘客流特征与运营特征,用算例证明模型和算法的有效性,为网络列车衔接计划的协调编制提供指导建议。     

广深港高铁香港段客流分析及运行图优化建议

客流需求是编制及优化旅客列车开行方案的基础。通过对广深港高铁香港段开通以来的跨境动车组列车客流情况进行数据挖掘,在综合分析列车区段方向、开行对数、停站次数、时段规律及能量匹配度的基础上,提出了跨境动车组列车开行方案优化建议,为跨境旅客列车运行图调整提供数据支撑和解决方案,对今后跨境旅客列车的开行及优化调整具有借鉴意义。     

周期性列车运行图编制模型研究

周期性列车运行图具有一系列优点,并能带动客票组织方式、运输组织方式等的完善和改进,成为国外高速铁路普遍采用的运行图模式.本文介绍周期性列车运行图的发展历史及其在国内外的研究和应用情况,分析周期性列车运行图的特点,总结基于周期事件规划问题(PESP)的周期性列车运行图模型.结合中国客运专线的实际情况,针对运营情况复杂的线路提出基于定序的周期性列车运行图模型.模型以固定的列车到发顺序为基础,考虑列车区间弹性运行时间、不同情况下的停站时间、到发线安全间隔、同类列车的发车频率等各项周期约束,将列车的总旅行时间最小作为目标函数,并通过铺划某线路的周期性列车运行图验证了模型的可行性.     

基于灵活编组模式的城市轨道交通列车通过能力分析

为提高城市轨道交通运能与运量的耦合度，解决非高峰时段列车满载率低的问题，提出了列车灵活编组模式。结合城市轨道交通线路客流在时间上的不均衡性，对灵活编组模式进行了需求分析。通过对信号系统和车辆网络传输作业的分析，研究了列车解体和编组作业流程，得出列车解体和编组作业时间分别为84.2 s及103.2 s。结合全日客流时段的形态分布，提出城市轨道交通列车灵活编组转换衔接方案，建议早高峰前采用列车以小编组形式出段运行，高峰转非高峰过渡时段采用正线上列车解编的方式。针对高峰转非高峰过渡时段内列车不同运行场景，以“3辆编组A型车+3辆编组A型车”灵活编组列车为例，通过铺画车站作业图的方法进行列车通过能力分析，验证了灵活编组模式下正线上列车解编作业可以满足过渡时段的列车通过能力需求。对灵活编组条件下的重联列车中部不贯通的疏散问题，以及极限状态下列车救援问题进行了研究，提出了解决方案。城市轨道交通列车灵活编组模式可提高行车组织与客流时间分布的匹配度。     

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。