客运专线旅客列车开行方案的客流分配方法

为了制定合理的列车开行方案，从旅客的出行需求及满意度出发，分析了影响客流分配的主要因素；根据开行方案中列车的运行区段及列车停站情况，构造了列车的运行网络；结合旅客的出行心理，给出了将旅客出行成本折算成旅客满意度的方法．在此基础上，建立了确定裔流分配的多目标线性规划模型，模型体现了旅客对列车选择的主动性．通过研究影响客流分配的相关因素，给出了路网客流的合理分配方法.     

基于NSGA-II算法的客运专线开行方案优化设计

旅客列车开行方案是客运专线旅客运输组织的核心和基础,是基于铁路企业运营成本和旅客出行费用,以铁路运行总成本最小化为优化目标,以路网运行线频率、路网总通过能力、路网载客能力需求为约束,运用NSGA-II方法求解双目标函数优化的"Pareto边界"问题,并在该边界上讨论所求目标函数的"最优解"。其算例结果分析表明:列车开行方案既能保证铁路企业的收益,又能够有效地提高旅客出行质量。     

客运专线列车经济合理开行距离的研究

在分析客运专线列车开行距离的影响因素基础上．阐述研究客运专线开行距离的思路与方法,综合考虑运行速度、综合维修天窗、市场竞争以及经济效益等方面因素,分别计算出旅客乘车疲劳适应距离及动车组安全检修距离、客运专线列车最大开行距离和竞争经济距离。最后确定客运专线经济合理的开行距离。     

快捷货物列车开行方案多目标优化模型及算法

快捷货物列车开行方案是铁路快捷货物运输组织的基础,也是服务货主的重要 体现.本文综合考虑货主的需求及铁路的生产,以运送最多的货物需求量及最小化货主支 出运输成本为目标,构建快捷货物列车开行方案的多目标优化模型,实现货流 OD 在可 选走行路径上列车内的分配;在建模时,将列车的编成辆数设定为可以在一个范围内灵 活取值的决策变量,从而更符合快捷货物列车的特性;根据模型特点,设计了有偏好信息 的遗传算法进行求解;最后,通过一个算例验证了模型和算法的可行性. 研究结果表明, 所提出的方法对铁路快捷货物运输组织具有一定的借鉴意义.     

客运专线列车开行模式确定方法

针对快速客运网背景,将列车开行模式问题定位为列车运行区段与列车类别的协同优化确定问题.通过对列车开行模式类型的分析,提出以运输效用为核心的客运专线列车开行模式确定方法.分析列车开行模式的适用条件,研究列车发车间隔、技术成本系数与旅客时间价值三类因素作用下列车开行模式选择的临界水平.应用数值模拟方法,对路网范围内两类列车开行模式方案进行对比分析.模拟试验的结果显示：列车通达运行范围以技术条件为界的开行模式方案换乘次数较少,平均直达里程较长,且列车无欠速运行.     

客运专线列车开行模式确定方法

针对快速客运网背景,将列车开行模式问题定位为列车运行区段与列车类别的协同优化确定问题.通过对列车开行模式类型的分析,提出以运输效用为核心的客运专线列车开行模式确定方法.分析列车开行模式的适用条件,研究列车发车间隔、技术成本系数与旅客时间价值三类因素作用下列车开行模式选择的临界水平.应用数值模拟方法,对路网范围内两类列车开行模式方案进行对比分析.模拟试验的结果显示:列车通达运行范围以技术条件为界的开行模式方案换乘次数较少,平均直达里程较长,且列车无欠速运行.     

基于节点重要度的客运专线旅客列车开行方案

将节点重要度的概念应用于列车开行方案的计划制定,通过节点重要度评价指标的计算,建立了客运专线沿线城市的节点重要度三级层次结构,在此基础上提出将一级节点作为列车始发终到起迄点、二级节点采取不固定间隔式停站、三级节点采取低等级列车＂站站停＂的服务方式建立了列车开行方案的多目标数学规划模型,利用lingo编程求解,实现了列车开行方案的停站优化算法.结合武广客运专线的本线列车开行方案制定,对本算法进行了验证.     

考虑开行比例的大小交路列车开行方案优化

分析了城市轨道交通的大小交路列车开行比例关系,划分了2种典型的大小交路列车开行比例; 基于跨交路乘客对直达列车的选择偏好与换乘行为,提出了2种开行比例模式下乘客的广义出行费用计算方法; 考虑共线区段列车运行间隔的匹配关系,计算了运营车底数量; 以乘客出行费用和企业运营费用最小化为目标,构建了适用于多编组的大小交路列车开行方案优化模型,并针对开行方案编制流程和模型特点,设计了开行时段优化算法和遗传算法对模型进行求解; 以上海地铁8号线为例,研究了全日列车开行时段划分及其最优开行方案; 考虑固定编组和多编组与大小交路的组合运营模式,分析了单一交路运营与组合运营模式下的最优方案及其运营指标; 研究了乘客选择偏好和时间价值对开行方案和小交路折返站的影响。研究结果表明：与单一交路运营模式相比,大小交路运营模式下的乘客候车时间成本增幅超过11%;固定列车编组条件下,开行比例1:1模式下的小交路长度比开行比例2:1模式下的小交路长4个区间; 多编组运营的早高峰系统总成本降幅超过1.87%,比固定编组运营更具优势; 乘客对直达列车的选择偏好对多编组开行方案的影响较固定编组更大,当选择偏好概率大于0.3时,多编组开行方案的小交路折返站位置向外围延伸; 当时间价值增至原来的1.8倍及以上时,固定编组的运营模式由大小交路变为单一交路。     

城市轨道交通多编组列车开行方案优化研究

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡下的列车开行方案优化问题,以 乘客等待时间和企业成本最小为优化目标,以运输供给、列车最小发车间隔、最大服务间 隔,以及列车数为约束条件,构建基于多编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并 设计两阶段求解算法.案例分析表明：与传统单一编组列车开行方案相比,基于多编组的 轨道交通列车开行方案使乘客等待时间和车公里数分别减少17%和27%,列车运行小时 增加20%;当客流不均衡系数大于1.48时,宜采用多编组运输组织方式.     

基于能力影响的城市轨道交通跨线列车开行方案研究

城轨跨线运营可减少乘客换乘,提高资源利用率.本文以企业车辆使用成本,列车运营成本和乘客出行成本最小为目标,考虑跨线列车对线路通过能力的影响,以列车发车间隔、满载率、可用车辆数为约束,构建跨线运营模式下的运力配置模型,结合算例提出判定跨线运营模式适用的必要条件.研究表明,实施跨线运营线路需具备一定的冗余能力,其实施效果依赖于跨线客流强度、接轨站的换乘条件、行车组织等多个因素;同台换乘易实现跨线运营,因线路通过能力和可节省的换乘时间都有限,高峰期实施跨线运营优势并不明显;与单线独立运营开行方案相比,实施跨线运营可减少企业运营成本和乘客出行成本,且随着跨线客流强度的增加,成本节约效益越明显.     

高速旅客列车开行方案的鲁棒优化模型

于预测客流与实际需求存在一定偏差,以单一预测值为基础的开行方案不 能与实际需求相匹配.将客流需求限定于预测均值与峰值所构成的区间,利用鲁棒理论建 立基于客流需求波动的开行方案鲁棒优化模型,并转化为线性混合整数规划模型.根据模 型特点,设计拉格朗日松弛的求解算法,通过松弛耦合约束,将原问题分解成更为简单的 子问题.以目标值增加率（相对于客流确定模型）变化的首个“拐点”对应的解为鲁棒解.最 后对武广高铁测算,在有效时间内获得了高质量的解,平均误差率为5.04%.结果表明,鲁 棒解能较好地平衡客流需求波动与开行方案计划.     

铁路客运专线客流量预测分析

客流预测是客运专线各项工作得以顺利进行的基础研究课题。首先分析了一般客流预测方法的特点,然后按照客运专线客流的形成原因将其分为趋势客流、诱发客流和转移客流,根据各部分客流的自身变化特点,分别采用不同的模型或方法进行预测,最后给出了总体客流量预测的计算方法。     

基于旅客列车开行方案的客流分配方法研究

基于旅客列车开行方案的客流分配是评价列车开行方案编制质量的重要依据. 本文总结基于列车开行方案的客流分配特点,构建了基于列车开行方案的列车服务网. 通过分析旅客乘车选择行为,确定了网络阻抗的计算方法,配流过程中尽量减少短途客流对长途客流乘车选择的影响. 结合铁路旅客运输组织特点,建立了以旅客换乘次数限制、OD客流量限制、列车能力限制为约束条件的客流分配模型. 模型求解时,利用罚函数将多约束模型转化为标准的用户平衡模型,提出了能记录径路信息的基于F-W的改进算法. 案例验证了该方法的可行性和有效性.     

列车时空服务网络客流分配方法研究

客流分配方法研究是铁路客运产品设计的核心,对评价列车服务网络质量具有 重要意义.本文研究旅客列车运行图形成的时空服务网络属性及其构造方法,在分析多层 次旅客具有不同的服务时间窗期望、换乘次数、换乘时间等出行选择行为基础上,确定网 络弧段阻抗.建立体现旅客时空差异服务需求约束的客流分配模型.提出由时间窗搜索和 改进的Dijkstra 算法构成的组合算法求解旅客合理时空服务路径集合,设计基于合理服 务路径集的客流分配子算法.实现在网络条件下,根据分配权重函数不同,完成客流时空 分配.最后,利用MATLAB 编程,以京广高速铁路相关时空服务网络为例,验证模型和算 法的有效性.     

地铁与市郊铁路过轨运营下列车开行方案研究

在分析地铁与市郊铁路过轨运营特点的基础上,以乘客节省的总旅行时间最大化和地铁运营企业增加的总费用最小化为目标函数,建立了过轨运营下列车开行方案双目标规划模型,并设计了基于模糊数学规划的求解算法.以某两条轨道交通线路为算例,研究过轨运营开行方案并对相关参数进行灵敏度分析.研究结果表明,地铁与市郊铁路过轨运营既可节省乘客总旅行时间又可增加运营企业收益,且过轨客流需求越大、过轨站换乘时间越长、过轨方缴纳的过轨费用越少、过轨列车运营组织方案越合理,过轨运营效果越显著.     

MRT列车运行模拟模型的多目标改进遗传算法

为了求解城市快速交通（MRT）列车运行模拟模型，寻找最优的列车运行控制曲线，构造了多目标改进遗传算法．以列车运行过程中工况转换点为基因编码依据，以多个基因构成一个染色体代表一个控制方案，从而形成初始种群；根据列车运行控制的停站误差、时分误差和能耗等目标要求设计适应值函数；通过个体有效性检查保证选择、交叉和变异过程中新个体的有效性，并在各算子中加入保优算子，使新种群不淘汰上一代最优个体．实例计算表明，与多质点优化模型相比，在一定的误差范围内，遗传算法能够减少能耗10％以上，并能提供大量次优解，具有明显的优化效果．     

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客运专线具有高速度、高精度的特点,对列车运行仿真的精度提出较高的要求。系统初始映像的质量是影响列车运行仿真精度的关键因素。提出了基于牵引计算和规则集推理的精确系统初始映像方法。首先设计了初始映像的主体流程,然后对列车在信号系统中的绝对位置进行抽象,建立了正向规则集和反向规则集,并给出了推理机制。最后在自主设计开发的客运专线列车运行组织仿真系统上,以正在建设的北京到天津客运专线为背景,分别应用传统的和精确的初始映像方法在四显示固定闭塞和准移动闭塞下进行仿真。仿真结果表明,列车运行仿真精度指标－平均偏离时分能够降低23％。