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%.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法. 该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解. 以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析. 结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.     

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。     

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.     

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.     

灵活编组条件下轨道交通客货协同运输方案优化

基于灵活编组运营组织模式特点，综合考虑客流与货流之间的竞争关系，以列车编组类型及列车发车间隔为主要决策变量，以乘客等待时间和运营公司运营成本极小化为目标，构建灵活编组条件下轨道交通客货协同运输方案混合整数线性规划模型，得到系统优化的列车编组方案、 运行图和客货协同运输方案。当给定编组类型集合且没有货流输入时，本文所构建模型即可退化为传统的固定编组模式下客流运输优化模型。以北京地铁八通线为例设计数值实验，验证了所提模型的有效性，所有实验均由VB语言调用CPLEX优化软件进行求解。算例结果表明，相较于固定编组模式的单一客流运输，本文方法可在乘客平均等待时间仅增加1.1 min的情况下，降低 约41.86%的运营成本，大幅度增加运营收益，更好地实现运输服务质量和运营成本的均衡。     

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。     

考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化研究

为应对日趋严重的地铁系统拥堵问题及客流过饱和情况，从系统优化角度出发，将服务供给侧与需求侧综合为一个整体进行研究。考虑乘客的持续性到达特征，提出考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化方法。首先，引入列车运行图与车站限流相关决策变量，以提高列车运行效率、减少客流乘车延误人数为优化目标，建立轨道交通列车运行与车站限流协同优化双目标整数非线性规划模型。其次，为便于模型求解，引入0-1变量，使用时间重构和大M方法将模型中的非线性约束线性化处理，将模型重构为整数线性规划模型，利用CPLEX软件求解。算例结果表明，双目标优化方法与传统单目标优化方法相比，相较于仅考虑列车服务时间，本文模型可使客流乘车延误人数显著减少；相较于仅考虑客流乘车延误人数，本文方法可使列车服务时间降低2%~3%。     

需求响应机制下轨道交通出行预约与列车运行计划优化方法

轨道交通供给侧的计划性与需求侧的时变性相互冲突，为更好地协同供需双方，提出了需求响应机制下城市轨道交通列车运行计划的优化方法，包括出行预约和需求响应2个环节；建立了需求响应与列车运行计划协同优化模型，以最小化乘客出行成本和列车运行成本为目标，重点关注乘客由于预约行为产生的延误时间成本；考虑列车运行、运输能力、编组情况、客流分布等因素，设计了基于乘客优先级的自适应大规模邻域搜索算法，外层优化列车运行计划，内层优化客流分配方案，最终实现客流的供需匹配；以北京地铁八通线为例，按照需求响应机制对该线路全天的需求处理与运输组织进行数值试验，并对试验结果从车底运用、乘客等待时间和满载率分布三方面进行分析。研究结果表明:该优化方法可使开行的列车数降低13.8%，同时采用多编组模式，使用车辆数减少了29.8%，这能够有效压缩列车走行公里数，削减企业开支；能够在保证乘客基本出行的前提下，最高可将乘客平均在站等待时间缩短约35.3%，并且预约比例的提升对等待时间的削减效果明显；优化后的运行计划能控制列车满载率维持在设定水平，有效降低人员密度，避免人群大规模聚集，对城市轨道交通疫情的有效防控做出有益探索。      

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.     

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.     

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

城市轨道交通多交路共线运营客流分配方法

多交路共线运营客流分配是城市轨道交通复杂交路设计、列车开行方案优化的基础。本 文以典型共线运营多交路为例，通过划分客流出行区段将乘客分为不同类型，分析了不同类型客 流的路径选择策略，提出以发车频率确定的客流分担比例计算方法，构建了基于发车频率和乘客 出行区段划分的客流分配模型。在此基础上，将多交路共线运营物理网络转化为共线运营服务 网络，通过引入超路径的概念，将乘客出行优化策略转化为共线运营服务网络上的最短超路径问 题，并考虑乘客在车拥挤感知费用，提出了基于超路径的客流增量分配方法。最后，通过算例验 证了共线客流分配方法的有效性，对比分析了两种方法的特点和适用性。