基于列车时刻表的城际铁路客流分配研究

目前,城际铁路配流大多基于列车开行方案,配流的结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的城际铁路配流研究,建立基于城际铁路列车时刻表的客流分配方法,构造旅客乘车过程的时空网络,并定义影响城际间旅客出行选择的广义出行费用,提出基于随机加载的列车客流分配方法,并得到分配方案,使旅客对乘车方案的表达更加直观。     

城际铁路列车开行方案优化分析

列车开行方案对城际铁路的运营组织至关重要,并直接影响着城际铁路运营效益。文中从旅客平均候车时间出发,提出城际旅客出行方便值的概念,基于城际铁路旅客出行方便值最大和运营组织效益最优,建立城际铁路客车开行方案优化模型,并设计该模型相应的算法。对城际铁路的运营管理决策有很好的借鉴意义。     

城际列车行车间隔优化模型及其算法

高效、合理的列车开行方案对城际铁路运营组织至关重要,且直接影响城际铁路的运营效益.为实现城际铁路客流与车次的合理优化配置,提出一种基于改进人工蜂群算法的城际铁路列车行车间隔优化方案,以列车的开行间隔为决策变量,以列车发车间隔的上下限、列车满载率、运营企业及旅客的满意度等为约束条件,以全日内列车发车总次数最少、所有到站旅客等候时间最短为优化目标,建立城际铁路列车行车间隔优化模型.基于京津城际铁路历史客流数据的仿真实验验证了模型及算法的有效性.     

城际公交车高峰时段发车间隔时间优化

面对城际客运通道城际铁路的发展,为满足城际公交旅客出行需求,综合考虑城际公交车辆的旅客分担率和竞争力的提高,将旅客到达公交始发站候车过程视为泊松过程,建立基于公交化运营组织模式的高峰时段车辆开行间隔时间不均等的优化模型,相应提出旅客候车等待时间的数学模型,并结合算例进行分析.     

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。     

城际客运专线列车开行方案模型与算法

单一城际客运专线开行方案优化问题本质上是一个给定客流O-D的最优列车停站组合方案问题。为了更好的满足城际旅客出行需要,将列车分为站站停列车、中途不停站直达列车、交错停站列车三类。以所有旅客的候车集结时间与中途停站时间之和最小为目标,满足车站的服务频率,所有客流均送至目的地等为约束条件,建立了城际列车开行方案优化模型。根据模型的约束是线性、目标函数非线性的特点,设计了求解该问题的混合遗传算法,仿真算例表明,算法的运行时间不超过300 s。     

基于系统聚类的沪宁城际高铁列车停站改进方案

列车停站方案是旅客列车开行方案优化的重要环节。在定义城际高铁概念和分析沪宁城际高铁运营状况以及列车停站方案存在主要问题的基础上,提出根据客流量采用系统聚类法对车站进行分级的方法,并将沪宁城际高铁各站分为5个等级。对比现行列车停站方案,按照公交化的理念,提出了沪宁城际高铁基于高峰和平峰时段车站不同平均服务间隔的停站改进方案和改进建议,为城际高铁运营组织提供有力的技术支撑。     

沪宁既有线城际列车分布特征的统计分析

以第六次大提速为背景,在给出城际列车、开行密度概念的基础上,对沪宁既有线城际列车开行密度,特别是城际动车组列车的运营现状,采用数理统计的方法,对旅客列车的分布密度、高峰时段特征等进行了统计分析,得到了几点结论与建议.通过寻求现行方案的分布特征,为现有列车运行图服务水平的评价与调整,以及未来城际铁路列车开行方案的设计与优化等提供参考.     

基于Logit价格反应函数的城际铁路列车开行方案优化研究

以收益管理理论为基础,以Logit价格反应函数为桥梁,同时考虑城际铁路运输企业收益与城际旅客出行方便度,构建了一个能同时优化列车开行方案与每班列车各等级席位票价的双目标0-1混合整数优化模型。根据模型特点,将模型转化成一个易解的单目标非线性连续规划模型,降低了模型的求解难度。以渝万城际客专为例,通过比较基于Logit价格反应函数的列车开行方案与固定票价下的列车开行方案,计算分析得出前者不仅能大幅度提升城际铁路运输企业收益,还能更好地满足城际旅客出行需求。     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

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。     

北京地铁双超列车运行图编制方法

为研究疫情期间北京地铁"超常"条件下的"超强"运行图编制方法,根据"双超"运行图编制流程提出一种面向车厢低满载率的双层规划优化模型.上层模型基于客流的时空分布规律优化列车的开行方案;下层模型优化列车运行图中全周转运行时分,停站时分,运行时分,折返时分等要素.双层规划模型转化为线性模型并用CPLEX软件通过迭代算法求解"...     

磁悬浮列车跨系统运行Petri网模型

根据磁悬浮列车跨系统运行需求,研究了其运行控制系统的总体框架,明确了需要增加的功能子系统。基于系统理论,采用Petri网对系统关键属性、列车运行过程及各子系统的功能进行了层次化的建模。最高层模型描述系统整体关键属性,低层模型描述列车运行过程及可靠性。此模型可用来定量分析磁悬浮列车系统层面上跨系统运行时,失败率与各子系统部件可靠性之间的关系。如每年磁悬浮列车跨系统运行失败次数不超过1次,则连接相邻列控系统的2个通信网,其失效率都需低于10-6次.h-1。当列车跨系统运行触发时间分别为0.2、2.0min,步进时间分别为4、16min时,则跨线运行失败率分别为1.95×10-5、1.65×10-5次.h-1。仿真结果表明:列车跨系统失败率随a网和b网可靠性的提高而降低,同时随着跨系统触发时间和步进时间的增加而降低。层次化建模分析方法可以根据系统层面的关键属性要求,定量确定各子系统部件的可靠性需求。     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.     

地铁快慢车运行计划综合优化模型

为了综合优化地铁快慢车运行计划, 建立了综合求解列车开行方案、停站方案和时刻表的优化模型; 分析了地铁列车停站、区间运行、快慢车运行组织与客流出行等特点, 构建了快慢车运行计划的约束条件, 设计了综合协调优化列车运行时间和运输成本的目标函数, 建立了完整的地铁快慢车运行计划优化模型; 分析了模型特点及其复杂度, 设计了两阶段近似算法求解模型, 第1阶段根据乘客能够忍耐的最大候车时间推算出慢车的开行列数, 同时将其均匀分布在编制时段范围内, 并对初始时刻表进行合理调整, 第2阶段采用CPLEX求解器求解地铁快慢车运行计划; 针对上海地铁16号线, 对其早高峰7:00~9:00下行方向的快慢车运行计划进行编制试验。试验结果表明: 快慢车运行计划中共开行列车30列, 其中快车11列, 慢车19列, 完成9次越行, 87次跨站不停车, 快车全程最大节约时间为628 s, 约降低4.1%, 总旅行时间节约4 450 s; 根据客流需求在1:1~1:2之间灵活安排快慢车开行比例; 根据各车站上下车客流需求灵活安排快车停站方案, 快车之间停站方案不固定; 随着列车规模的增大, 模型求解时间大幅增长, 当规模达到一定程度时, 需设计更为高效的求解算法。      

基于动态规划的列车节能运行两阶段优化方法

针对地铁列车多站间节能运行优化问题，提出将列车节能驾驶优化过程和时刻表优化过程结合的两阶段优化方法，分别求解两优化过程的全局最优解，从而获取列车在多站间运行的最优操纵策略. 首先考虑节能和节时两个目标，构建列车节能驾驶多目标优化模型，结合动态规划多阶段寻优思路，建立一系列包含多个过程指标及约束的子阶段求解模型，逆序求解后获取列车站间运行最优操纵策略的Pareto前沿；其次建立时刻表优化模型，基于动态规划方法，调用各站间Pareto前沿，搜索站间运行时间最优分配方案；最后以北京地铁亦庄线为例，验证两阶段优化方法的有效性和高效性. 试验结果表明，与最速操纵策略相比，经过两个阶段优化后的列车牵引能耗分别降低了53.87%和54.69%，两阶段优化过程分别用时258.90 s和0.08 s.      

考虑客流空间分布的地铁列车节能时刻表优化方法

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一. 本文考虑地铁线路客流空间分布差异，研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法. 结合各区间载荷差异和列车运动方程，建立以净能耗最小为目标的时刻表优化模型，通过适度优化计划停站时间、区间运行时间和折返时间协同多列车牵引、巡航、惰行和制动过程的时空分布，设计二分法和粒子群算法对模型求解. 以北京地铁某线路进行实例研究，结果表明，优化模型能有效协同多列车的节能运行，考虑客流空间分布差异比假定列车载荷为常数能进一步提升节能效果.     

牵引定数不统一的港口后方腹地车流组织优化

线路区段牵引定数不统一是影响列车编组计划制定的重要因素,导致了列车在部分区段欠轴运行,在换重站或技术站进行补减轴作业.本文重点论述了减重方向列车编组方案的优化问题,提出了按充分条件将各种方案归类的方法,从而减少方案成本的对比次数,能快速获得最优的运送方案.在方案成本构成的分析过程中,充分考虑了各影响因素,将牵引机车费用看作与里程相关的可变成本,将欠轴列车浪费的机车和线路能力转化为惩罚费用,并考虑列车开行频率对方案费用的影响,最后从全网络的角度建立减重方向减轴列车编组优化模型.该模型既可获得合理的减重站,又能依据车流量关系选择优化的减轴编组方式,实例验证了模型的有效性.     

干扰条件下高速铁路列车运行实时调整问题研究

高速铁路列车在日常运行过程中不可避免地会受到各种干扰的影响,导致列车偏离计划运行图,需要及时调整列车运行图.本文主要针对由干扰导致的区间能力全失效情况下的列车运行图调整问题进行研究,构建列车运行调整混合整数线性规划模型.该模型在满足车站和线路能力约束的情况下,尽量减少取消列车的数量和列车晚点时间加权求和量.模型还阐述了提高列车终到正点率对列车运行调整结果的影响.最后以京沪高铁为例验证了模型的有效性,结果表明,在列车总晚点时间不明显增加的情况下可以提高列车终到正点率.     

基于两阶段算法的运行图与天窗协同优化

列车运行图铺画与天窗设置存在相互影响,相互制约的耦合关系,为了达到优化列车运行图结构,合理配置铁路运力资源的目的,在分析天窗与列车运行动态影响关系的基础上,以天窗设置对列车运行线铺画影响最小为目标,建立了列车运行图与天窗协同优化的混合整数规划模型. 考虑问题复杂性,设计了包含初步优化和综合优化的两阶段求解算法. 初步优化阶段采用基于专家经验的启发式算法得到列车运行图的大体框架,综合优化阶段利用禁忌搜索算法获取全局最优解. 最后以宝成线（阳平关—成都）为例进行有效性验算. 结果表明,相较于人机交互编制所得运行图,优化得出的运行图中所有客货列车在途经车站的总停留时间降低了6.19%,共减少1 355 min,其中旅客列车和货物列车在站停留时间分别降低了3.08%和7.40%,减少总时间分别为189 min和1 166 min.