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。     

基于列车满载率的城市轨道交通进站客流量控制

基于新冠肺炎疫情的防控要求，2020年初北京轨道交通将列车满载率作为客流控制指标，严格控制城市轨道交通的进站客流量。为此，亟需量化各车站的进站客流控制阈值，用以作为现场客流管控的依据。提出了基于列车满载率的进站客流控制模型及相关客流控制方案。首先根据线网的客流特征对控流日客流的OD(起讫点)信息进行预测，再结合列车运行图精确推演出乘客进站—上车—换乘—下车的全过程出行链信息，计算得到乘客出行所乘坐的各计划运行车次的列车满载率数据；然后结合列车满载率控制指标进行逆向推演及反算，得到该计划列次在各站上车的客流控制阈值，再根据车站客流分布特征计算得到各站10 min粒度的进站客流控制阈值；最后，举例说明了该客流控制模型在北京轨道交通线网进站客流控制管理中的科学性及有效性。     

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％.     

基于大小交路的西安地铁3号线行车组织优化

在大小交路一定的情况下,对西安地铁3号线行车组织进行了优化。以最小化乘客等待时间、最大化车辆平均满载率及最小化车辆运行总距离为目标,以发车频率及列车编组为决策变量,构建大小交路列车开行方案多目标优化模型。选用Matlab软件中fminimax函数求解该多目标非线性约束优化问题。优化后,早高峰小时内,乘客的总等待时间基本保持不变,车辆的平均满载率增加17%,列车运行总距离减少1 305 km,节约牵引能耗约3 027 kWh。     

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间，控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求，建立了城市轨道交通客流密度控制流程，研究了列车满载率的控制方法，以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法，使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真，验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。     

基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流 控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度 Q 网络的多站协同控制模 型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高 客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所 提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车 站的乘客拥堵。     

浅谈城市轨道交通的配线设置

车站配线的设置必须从线网布局、车站分布、客流断面分布特征等全局考虑，并对客流预测、运行交路、发车密度、停站时分、列车满载率等基础要素进行分析。     

城市轨道交通列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法

为了衡量城市轨道交通列车运行图对于动态多维度客流的适应性,提出一种基于实际客流数据的列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法。在微观层面,考虑列车能力约束,构建客流与列车交互模型,得到载客量、满载率、留乘人数、平均候车时间等微观指标,设计色阶列车运行图从时空维度可视化展示客流与列车的作用结果。在宏观层面,提出能力匹配度的概念,并在采用梯形分布函数量化乘车舒适度、候车满意度和企业满意度的基础上,通过乘法合成模型计算得到能力匹配度。以上海轨道交通9号线为例的验证结果表明:由交互模型所得的微观指标与实际运营规律一致;能力匹配度是对乘客利益与企业利益的综合评价,晚高峰时段的能力匹配度最高,早高峰和平峰时段的次之;随着高峰时段发车频率的增加和平峰时段发车频率的减少,能力匹配度呈先增后减的趋势。该方法可为定量优化列车运行图质量提供理论支撑。     

延误条件下地铁车站客流的引导需求分析及信息服务对策

在高客流负荷和网络化运营条件下,列车延误会导致短时段内车站滞留客流激增,为防范拥塞导致的安全风险,地铁车站会启动预案及时引导客流。从乘客感知角度出发,调查并分析列车延误条件下乘客的出行计划改变意愿、信息需求偏好,研究表明,在不同程度的列车延误情景下,乘客出行计划改变及决策所需的信息需求存在显著差异。对站内客流引导服务现状进行调查,结果表明,乘客对于人工引导的依赖性最高,现有信息化引导措施与乘客的期望尚存差距。在此基础上,提出延误客流信息服务综合提升对策,以提升延误条件下乘客信息服务满意水平。     

地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型

地铁发生突发故障后,通常采用接驳公交车疏散滞留乘客.然而,当大量乘客被接驳公交车运送到折返站时,很可能会造成折返站的乘客滞留.为了降低公交接驳阶段和乘客换乘阶段全过程的乘客延误,构建了地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型;通过求解模型得出乘客延误最小的应急管理方案,并对影响模型性能的相关因素进行敏感性分析.以深圳地铁3号线为例,对比传统模型和协同模型的性能.研究结果表明:协同模型在降低乘客延误方面比传统模型拥有更好的性能,协同的管理方案可以有效降低乘客延误;当所有乘客都能被疏散时,增加公交车数量对降低乘客延误的效果甚微;列车小交路模式启动时间和列车发车间隔对降低乘客延误起着重要作用.     

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。     

广州地铁线网车站大客流控制策略

随着地铁线网不断发展,地铁车站不可避免地面对大客流压力。在设备资源有限情况下,广州地铁采取车站级客流控制、单线级客流联控和线网级客流联控。同时在高峰时段定时启动客流控制,做好乘客宣传,确保车站客流组织的安全顺畅。     

基于断面客流特征的城市轨道交通行车组织优化方法

以西安地铁4号线为例,基于线路设施和断面客流特征条件,提出了行车组织的优化方法。根据车站条件进行折返适宜度分析以确定小交路区段,分别以乘客服务水平最高和运营成本最小为目标并考虑一定的约束条件构建目标函数,结合Rail Sys软件仿真得到的线路拓扑结构确定了不同交路区段下的列车运行时分及速度,据此标定了模型参数。建立了多目标函数,并利用基于隶属度的算法得到了模糊最优解,求解出大小交路的列车编组数量及行车间隔,给出高峰时段的行车方案。模型计算结果表明,和原设计方案相比,优化方案在满足乘客需求的同时可有效节约运营成本,并显著提高客流时空分布不均衡状态下的线路断面满载率。     

城市轨道交通列车开行方案的优化理论及方法

根据城市轨道交通的特点,分析客流需求的时变特征、乘客在车站的等待行为和列车与运行线的匹配关系。以轨道列车运行要求、动车组数量和运营企业利益为约束条件,以最小化乘客的等待时间为目标函数,构造拥挤环境下城市轨道交通列车开行方案的数学模型。采用遗传算法求解模型,设计基于二进制结构的特殊编码方法。以南京市地铁1号线为背景,应用本文的模型和算法进行了仿真测算。计算结果表明,利用本文模型得到的非均衡列车开行方案能够更好地满足城市轨道交通乘客和运营企业双方的利益。     

应对通过能力下降的地铁列车运行协同调整优化方法

在地铁网络化运营条件下，突发事件影响列车运行并导致线网内乘客的出行时间显著增加。为应对单个线路区间通过能力下降的问题，采用小交路折返、暂停运行和上线运行3种策略调整故障线路时刻表，并利用缓冲时间协同调整与故障线路直接相连的其他线路。考虑列车运行安全、配线占用、车底接续等约束，构建以最小化乘客出行时间为目标的列车运行协同调整优化模型；根据策略选择方案和调整后的时刻表构建时空网络，更新乘客的路径选择；结合量子粒子群算法、时刻表推算算法和改进的Floyd算法求解模型。以某市地铁部分线网为例，结果表明：列车运行协同调整明显减少故障发生后乘客的出行时间，提高线网换乘效率，缓解故障线路换乘站的客流压力；故障发生在靠近线路中部的区间时，线网有较强的抗风险能力。     

应对潮汐客流的城市轨道交通列车节能和乘客节时运行图优化模型

为应对城市轨道交通客流潮汐现象中因客流断面与客流方向不均衡而引起的列车牵引能耗高和乘客等待时间长的问题,提出一种考虑大小交路和列车放空运行的列车节能和乘客节时运行图优化模型.先通过优化上、下行方向大小交路站站停载客列车和非站站停放空列车开行序列,设计满足实际运营环境的6项约束条件,实现列车总牵引能耗和乘客总等待时间的双...     

考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制问题

现代社会经济的快速发展和城市人口数量的急剧增长给交通运输行业带来了巨大的运营难度,由此产生的车站、车厢过度拥挤及交通网络延迟等问题已成为我国建设“智慧交通”面临的重要问题之一。针对城市轨道交通高峰时段大客流组织而导致的站台候车乘客出行安全问题,以单条城市轨道交通线路为研究对象,提出考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制方法,为高峰时段的客流控制问题提供理论依据。考虑列车开行方案、车站客流控制及乘客上下车过程等约束,构建以乘客平均延误时间和车站最大平均限流时间最小化为目标的数学模型。其中决策变量为进站乘客数量和车站平均限流时间,并采用线性加权法将原目标模型转化为单目标模型;在此基础上,针对问题特性,设计混合禁忌搜索算法进行求解。数值实验对问题特性进行分析,并通过多组算例与实际案例验证模型的正确性及算法的有效性。研究结果表明：考虑车站平均限流时间可以提高乘客乘车公平性,缓解全线车站客流拥挤;合理设置站台客流预警等级可以提高乘客出行满意度;采用大小交路和小交路列车不同编组的混合策略可提高运输效率,并在一定程度上降低企业成本;针对大规模问题,混合禁忌搜索算法可以在短时间内求解并获得更高质量的解...     

城市轨道交通跨线列车开行方案优化研究

在城市轨道交通线网规模迅速扩张和客流需求快速增长的背景下,针对现有的单线运营模式导致的乘客换乘次数多、系统资源共享程度不高等问题,研究跨线列车开行方案优化以弥补上述不足。根据设施设备跨线运营基本条件、列车跨线次数和跨线客流需求生成跨线交路备选集,以备选跨线交路和本线交路的发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、列车满载率和区间交路数量上限约束,以乘客换乘次数最少和出行时间最短为原则,对各OD乘客组进行客流分配,建立线网层面的跨线列车开行方案优化模型,最小化列车运行成本和乘客出行成本。应用模拟退火算法求解模型。南宁地铁线网的案例分析结果表明,相比于单线运营模式,跨线运营模式可使总成本降低6.18%,其中乘客时间成本降低7.33%,乘客换乘次数减少13.79%,可实现成本节约,提升线网服务质量和乘客出行效率的目标。     

基于换乘协同的轨道交通网列车时刻表优化模型

为最大限度方便乘客换乘,从加强换乘站列车协同接续出发,采用混合整数规划方法构建城市轨道交通网列车时刻表优化模型。充分利用城市轨道交通均匀行车条件下换乘接续列车间会产生稳定的衔接周期这一特性,提出用平均换乘等待时间简化模型变量的规模,从而提高模型的求解效率;在此基础上,建立以各线路首列车发车时刻为决策变量,以路网内所有换乘乘客总的换乘等待时间最小为目标的换乘协同列车时刻表优化模型。以北京市轨道交通网为例,对给出的优化模型进行验证。结果表明:优化后乘客的平均换乘等待时间减少约12%,全网67%换乘方向上乘客的换乘等待时间均有减少;所构建模型能够有效优化列车的运行计划,改善列车在换乘站的协同接续效果,进而提高换乘效率及服务水平,而且较以往模型在运算效率方面有大幅提高,适用于解决为方便乘客换乘的大规模城市轨道交通网的列车时刻表优化问题。     

基于系统动力学的轨道交通车站客流演变算法

将轨道交通车站看作人、设施、环境、管理4类元素相互交融的复杂系统,引入系统动力学的方法分析轨道交通车站系统各元素之间复杂的关系;在考虑闸机通行力、楼梯通道最大容纳人数、通道阻塞以及列车满载率等因素的基础上,利用系统动力学建立轨道交通车站客流的演变模型及演变算法;对轨道交通车站的客流演变规律进行分析。在此基础上,以一典型换乘车站为例,将该算法结合轨道交通服务水平评价方法,应用于以优化车站设施服务水平为目的的轨道交通乘客引导决策支持;通过实例与仿真软件legion的仿真结果进行对比,验证该客流演变算法的可信性。