城市轨道交通快、慢车运营组织模式研究综述

城市轨道交通快、慢车运营组织方案是满足乘客出行时间需求差异的重要途径.本文系统地回顾了快、慢车运营组织方案近年来相关的研究进展及成果,依据相关文献按乘客选择行为、模型构建以及求解方法 3个方面分别进行总结分析.结果表明,城市轨道交通快、慢车运营组织方案可充分考虑运营组织过程中客流时空分布的不均衡特性和非平行运行图的技术特征,实现运营综合效益的最大化.同时,现有快、慢车运营组织模式相关研究成果对乘客的选择行为研究仍有待进一步深入,且模型在构建时仅单独优化部分内容,如停站方案或越行站位置,而未将运营组织过程中的重要因素作为整体考虑.通过对既有研究成果的特点和适用性的评述和总结,为进一步探讨快、慢车运营组织模式的优化提供借鉴.     

基于时段偏好的高速铁路列车停站和频率优化

优化高速铁路列车停站方案和开行频率应同时考虑旅客需求和运输企业效益,出发时段选择则是影响旅客需求分布的最重要因素.本文针对一条高速铁路客运走廊,研究基于时段偏好的列车停站和频率优化问题.分析了影响旅客出发时段偏好的2个主要因素,吸引度与排斥度.据此构建了高铁旅客出行阻抗函数,建立了一个双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的混合0-1规划模型,用于确定列车的停站和开行频率方案;下层规划是基于Wardrop用户平衡规则的客流分配模型,用于计算旅客在上层决策的停站和频率方案上的流量分配.根据模型特点设计了基于遗传算法的启发式方法,以兰西高铁走廊为背景实际求解了列车停站方案和开行频率,验证了本文方法的有效性.      

基于K最短路的流量分配算法研究

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素及轨道交通网络的特有属性,用运行时间、换乘时间、拥挤附加时间构造城市轨道交通网络广义费用函数,分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为;在此基础上,基于图的理论和随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配数学优化模型,设计基于费用约束的K最短路算法进行求解,得出更符合实际的有效路径集合,并通过一组数据对模型和算法进行了验证。     

多网融合条件下市域列车开行方案编制方法

为解决铁路系统中市域铁路与其他制式轨道交通之间列车的到发时序及运能的匹配性问题,研究了多网融合条件下的市域列车开行方案编制方法。考虑枢纽站的跨制式换乘客流需求,根据客流的时间分布特征及不同乘客的时间价值对客流精细划分,以最小化列车总运营成本、旅客广义总出行成本、跨制式换乘客流对研究线路的短时冲击性为目标;考虑列车满载率、各时段区间通过能力、各类时间间隔、列车到发时刻、不同时段各类旅客的换乘协调性等约束,构建了分时段精细化编制列车开行方案的多目标非线性整数规划模型。采用线性加权法将多目标转化为单目标,引入模糊精英保留策略并对逃逸能量更新策略进行非线性化处理,以改进基本哈里斯鹰算法,降低算法陷入局部最优解的可能,提高模型的求解质量。以台州市域铁路S1线及其衔接高速铁路的相关数据为例进行实验,结果表明：与算法初始解相比,模型的总目标函数值降低36.7%;与基本哈里斯鹰算法相比,列车运营成本、旅客总广义出行成本、模型总目标函数值分别降低8.09%,7.04%,7.56%。验证了所设计的算法适合模型的特点,且具有较高的求解质量;所建模型可在不同时段兼顾列车运能与乘客换乘效率,有助于提升多网融合条...     

考虑乘客出行习惯的公交线网优化方法

为了解决既有研究缺乏定量分析乘客出行习惯,导致优化线网实施后实际运营效果不理想的现实问题,提出乘客出行习惯成本的概念,并从换乘习惯成本和出行时间习惯成本2个方面进行计算:引入换乘惩罚因子,将换乘导致的不便转化为出行时耗计算换乘习惯成本;定义出行惯性阈值,表征乘客对车内时间的敏感程度计算出行时间习惯成本.建立以考虑出行习惯的乘客出行成本和运营成本最小为目标,以首末站布局、发车频率为约束的线网优化模型,设计改进的多种群遗传算法的模型求解方法.以莱州市公交线网为例进行验证,结果表明,优化方案较优化前总成本下降了1 .8% ,乘客出行成本下降了15 .4% ,直达乘客比例提高了19 .6% ;与未考虑乘客出行习惯的传统模型相比,使用改进模型优化后乘客出行习惯成本下降了43 .4% .      

铁路出行方式选择行为模型研究

当前,对铁路出行方式选择的讨论多停留在综合运输体系下与其它城际交通方式的对比之下,缺乏对不同层级铁路出行选择行为的研究。本文以沪宁通道的京沪普铁、沪宁城际、京沪高铁为研究对象,对南京—上海的乘客进行铁路出行全过程抽样调查,在此基础上建立MNL模型探究乘客个人属性、列车服务属性及站点可达性对乘客铁路出行选择行为的影响因素。结果表明,乘客铁路出行选择行为受到年龄、学历、职业、费用来源、列车运行时间、票价收入比,接驳方式以及接驳时间的影响。研究成果能优化铁路客运服务,提升铁路运输吸引力。     

基于大小交路优化的地铁行车组织方案

针对地铁客流分布不均衡情况,对地铁行车组织方案进行优化以缓解部分站点客流压力.建立乘客出行时间价值和平均载客率同时最优的双目标优化模型.假定乘客到达车站的时刻服从均匀分布,以此计算在途和等候时间价值.为了满足各个行车段的不同特征,在大小交路模式下定义不同交路段的载客率和列车使用车底数,更加符合运行的实际情况.以广州地铁6号线的运行情况为例,运用基于全局搜索的粒子群算法进行求解,验证了模型的有效性和合理性.结果表明:考虑单一出行时间价值的模型与该模型相比,出行时间价值降低3.21%,但平均载客率提高20.2%;考虑单一平均载客率的模型与该模型相比,平均载客率提高11.98%,但出行时间价值降低了1.68%,因此综合考虑乘客出行时间价值和平均载客率的优化模型可以使2个目标函数值同时达到最优.      

基于乘客时间成本和企业运营成本的城市轨道交通小交路折返站选择研究

为提高运输效率和服务水平、降低运营成本,在城市轨道交通工程设计中需要设计经济合理的列车运行交路.文章构建了基于乘客时间成本和运营成本的城市轨道交通小交路折返站选择模型,以加权乘客时间成本与运营成本之和最小化为目标,在满足运输需求的条件下,解得小交路列车运行范围.并以某市城市轨道交通为例,利用所构建模型进行计算,同时对乘客时间成本权重系数进行灵敏度分析.模型计算结果随着乘客时间成本权重变化相对稳定,在保证服务水平的情况下能够有效降低运营成本,可以为工程设计小交路折返站选择提供理论依据.     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

基于成本最优的城乡公交站点布设模型研究

城乡公交站点的优化布设作为城乡公交一体化规划的重要内容,它决定了运营企业的运营成本和公交乘客的出行时间成本。在分析城市公交站点布设模型的基础上,提出了城乡公交经营者的费用成本和公交乘客的时间价值成本的概念,并以两者之和最小化为目标,建立起城乡公交站点的布设模型,并进行了优化。     

基于公交系统费用最小的公交站距优化模型

针对城市道路公交站距的问题,充分考虑乘客出行费用及公交运营费用,将二者结合建立基于公交系统费用最小的城市公交站距优化模型,并运用该模型对长沙市韶山路的公交站点间距进行了优化分析,说明了该模型的实际应用效果.     

多种开行模式下定制公交线网规划方法

针对定制公交线网规划中存在的开行模式单一、运营企业亏损等问题,对开行模式进行系统分析,考虑乘客出行需求的差异性,建立了以线网覆盖率、运营利润和乘客总绕行距离为优化目标,以乘客出发时间窗为主要约束的多种开行模式下定制公交线网规划模型.设计改进的蚁群算法求解,并应用算例验证了模型及算法的有效性,分析不同出发时间窗对线网覆盖率及利润的影响.结果表明:多种开行模式下定制公交线网可较好地满足差异化的乘客出行需求,具有良好的经济效益和便捷性.     

考虑碳排放效果的城轨列车开行方案编制方法

为解决开行方案编制不合理导致的乘客出行舒适度差、企业运营成本高、碳排放量大等问题,研究了1种考虑碳排放效果的城轨列车开行方案编制方法。在目标函数中增加了对乘客舒适度及碳排放效果的考虑,同时限定了能力、服务频率及交路起讫站设置等约束,进而建立了多交路、多编组的城轨列车开行方案模型。考虑到模型变量维度高、求解复杂等特点,对经典人工蜂群算法中蜜源更新策略进行改进并应用于模型求解。利用大量数据实验对参数进行标定,计算分析目标函数权重设定对求解结果的影响,与单一交路、单一编组的模式进行结果对比分析,并与传统人工蜂群算法展开求解质量及收敛速度的比较分析。结果表明：(1)目标函数值与其权重系数呈现负相关,由于解空间的限制,目标函数值变化范围有限;(2)较之单一交路运营模式,大小交路多编组模式下企业运营成本降低了18.22%,碳排放量减少了18.17%,二者降幅都比较显著;(3)较之单一编组运营模式,大小交路多编组模式下乘客出行成本降低了3.37%,企业运营成本下降了3.12%,碳排放量减少了3.32%,所有目标函数值均得到了改善;(4)较之传统人工蜂群算法,改进后算法求得的总目标值下降了2.49%,...     

以安全为导向的地铁过饱和线路跳站停车策略优化模型

为缓解高峰时段地铁过饱和线路的客流极端拥挤情况，从安全角度出发，以降低线路客流聚集风险和乘客总等待时间为目的，研究了地铁跳站停车策略优化问题。考虑随时间变化的动态客流需求，通过构建列车跳停、追踪运行、乘客动态加载等约束，推算出跳站停车策略下各车站乘客的动态聚集人数，并设计了独特的客流聚集风险评估函数。在传统只考虑乘客等待时间的列车跳停策略优化模型的基础上，将客流聚集风险纳入到模型的目标函数中，构建了以安全为导向的地铁跳站停车策略优化模型。考虑到模型的非线性特性，设计了适用于问题的可变邻域搜索算法(VNS)，提出了3类邻域新解的产生方式，并设置违反约束的惩罚函数，以提高求解效率。以北京地铁八通线为例，对其早高峰和部分平峰时段(07:00—10:40)下行方向42趟开行列车的停站策略进行了优化实验。结果表明:所提出的模型可在5 min内求解出高质量的列车跳停方案，能有效缓解极端拥堵，提升客运服务质量。对比发现，相对于传统站站停策略，列车跳停策略下，车站最大等待人数由5 299人减少到2 495人，客流聚集风险降低了98.7%。在客运服务水平方面，乘客的平均等待时间由9.49 min降低到9.15 min，降低了3.6%。      

基于多目标优化与遗传算法的公交调度模型

结合地区公交现状制定合理的公交调度机制,对于公共交通发展有着重要的现实意义和指导价值。本文以公交公司运营成本和乘客出行成本最小化为目标函数,考虑车辆核载、出行时间等约束条件建立多目标优化函数,构建城市公交调度模型。然后采用遗传算法进行求解,并以黄骅市6路公交进行模型检验。研究表明,优化后的公交调度机制能够有效降低公交公司的运营成本和乘客出行的时间成本。     

拥挤收费下基于前景理论的出行者路径选择行为分析

出行者（特指私家车出行者）路径选择行为的研究对于城市的交通管理和交通组织都有着重要的意义,而且随着交通出行费用的不断增加,以及道路拥挤收费政策逐步实施,仅仅考虑距离最短、时间最短来对出行者路径选择行为模型进行研究,往往实用性欠佳。针对以往的研究中考虑因素单一、模型实用性不强这一问题,运用能有效描述出行者不确定性条件下决策行为的前景理论,综合考虑出行者的出行时间、出行费用以及出行者的个人偏好、出行经验等因素,建立一个更为贴合实际的出行者路径选择行为模型。以实际算例的形式对比分析了,不同收费标准对不同出行者人群、不同性质出行的路径选择行为的影响程度。结果表明：与拥挤收费政策实施前相比,收费3元时,高收入水平出行者购物出行时的路径发生变化,而对于通勤出行,当收费大于6元时出行路径才发生变化;对于中低收入水平出行者来说,因为其较高收入者对费用更为敏感,所以拥挤收费政策实施后他们的反应也不尽相同。     

城市轨道交通列车发车间隔优化研究

随着我国轨道交通线网的日趋形成和完善,轨道交通运营管理的重要性将逐步显现,并将面临更高的挑战和要求。而列车发车间隔作为运营管理的核心,是乘客与运营公司衔接的纽带。正是以此为背景,本文以列车运营公司成本和乘客成本最小化为目标,平均满载率、最大最小发车间隔、任意相邻两车的发车间隔之差这三者为约束,构建了城市轨道交通列车发车间隔优化模型。然后,以某地铁一号线为实例,运用粒子群算法基本原理,优化列车发车间隔,验证了算法的有效性与合理性。     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

常州市轨道交通1号线票价制定研究

以常州为例,分别从政府、轨道交通运营企业和乘客三个角度分析了影响城市轨道交通票价制定的相关因素。结合既有城市公共交通运营情况和轨道交通1号线一期工程相关参数,拟定了两套票价方案并进行了相应的客流测试。采用层次分析法构建了票价方案综合评价模型,分别从乘客利益、企业利益、社会效益三方面进行综合比选后得出了推荐票价方案。     

常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行联合选择行为建模

新冠肺炎疫情对旅客中长距离的城际交通出行影响巨大,现有研究侧重疫情暴发初期疫情对城际交通出行的影响,针对常态化疫情防控阶段旅客城际出行选择行为的研究相对较少,因此,本文旨在研究常态化疫情防控阶段旅客中长距离城际出行选择行为。针对民航、高铁、普铁和自驾等方式分别建立包含4种城际出行方式的多指标多因果出行选择模型（MIMIC）,模型中引入感知防疫安全程度、防疫策略、乘车体验与出行习惯4个潜变量,探究潜变量与观测变量的因子载荷并辨识模型参数,求取各潜变量的拟合值;在此基础上建立考虑出行方式特性、旅客社会经济属性与潜变量的多出行方式联合选择行为模型（MIMIC-Logit）,探究常态化疫情防控阶段旅客出行心理对其出行决策的影响;假设出行费用、时间与距离等变量的随机系数服从正态分布,采用抽样1000次的Halton序列对随机系数进行仿真求解,得到随机系数的回归分析结果。以2021年4月—6月到达西安旅客的调查数据为例进行实证研究,结果发现：所提MIMIC-Logit模型的拟合优度与命中率分别为43.621%与83.312%,均高于多项Logit模型与随机系数Logit模型;旅客对不同方式的出行费...