城市轨道交通应急公交接驳研究

当城市轨道交通发生突发事件导致停止运营服务或运能不足时,为防止乘客在站内滞留积压,采用应急公交接驳巴士利用地面道路,把乘客转运至目的地站或能提供正常运营服务的城市轨道交通车站,这种应急接驳组织方式具有影响范围大、涉及部门广、组织要求高、衔接环节多等特性。本文研究了城市轨道交通应急公交接驳的范围和启动、结束条件,梳理出政府相关部门、城市轨道交通运营单位和市公交企业的对应职责,分析了城市轨道交通应急公交接驳的信息通报、启动程序和车站组织等关键环节,并提出若干建议供政府相关主管部门和城市轨道交通运营等单位参考借鉴。     

城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址

为合理设置突发事件下轨道交通应急接驳公交蓄车点, 以接驳起始点为圆心, 以轨道交通运营恢复时间为半径, 构造了接驳需求点反向覆盖应急接驳公交供给点的覆盖结构; 根据接驳公交是否在预定发车时刻前到达接驳点, 提出了接驳需求和乘客等待时间延误的计算方法, 建立了以应急接驳乘客等待时间总延误最小为目标函数的反向集合覆盖选址模型, 并进行求解; 以具体轨道交通应急接驳公交蓄车点选址规划为例, 对比分析了不同预设蓄车点数约束条件下的选址方案。研究结果表明: 每种选址方案下的乘客等待时间总延误均随预设蓄车点数的增加而减少, 当预设蓄车点数为5时, 目标函数达到最小; 蓄车点位置分布受接驳起始点位置和接驳需求量的影响, 当预设蓄车点数为2时, 蓄车点选址结果具有向需求较大的城市中心区域聚拢的倾向, 当预设蓄车点数为5时, 蓄车点选址结果逐渐覆盖郊区; 考虑突发事件影响权重后, 蓄车点位置向突发事件发生频率较高的接驳起始点靠拢, 从而形成了均衡配置在城市中心区域内外部的蓄车点选址布局模式; 反向集合覆盖选址模型通过主动搜寻供给的方式, 能够在最小化应急接驳乘客等待时间总延误的条件下, 体现预设蓄车点数、接驳起始点客流量分布以及突发事件影响权重对应急接驳公交蓄车点选址结果的影响。     

多线路公交行车计划优化研究

本文主要讨论多线路公交行车计划优化问题,通过引进逆差函数理论对其车辆进行多个场站间的协调调度,以达到各线路资源优化配置的目的。在具体研究中,首先基于给定的行车计划,应用逆差函数理论绘制出各场站的逆差函数图,再通过插入空驶车次（URDHC）与调整发车时间（SDT）的方法缩减车队总规模,进而编制出一套协同联动的优化行车计划。     

城市地铁与公交接驳问题分析

城市交通是一个系统工程。在规划与建设地铁与公交线路时,要系统地考虑各自网络节点的连接方便,以及这两者的有效接驳。     

效率与公平视角下的应急公交接驳调度优化

城市地铁突发故障后,需要采用高效的应急公交接驳方法疏散滞留乘客,减小社会和经济损失.建立两阶段优化模型,对每辆车从存车点出发后依次前往各站运输乘客的接驳过程进行决策.阶段 1,从管理部门角度最小化疏散时间;阶段 2,在此基础上,从乘客角度降低乘客延误,优化目标分别考虑了效率与公平原则.由于现有优化软件求解阶段 2效率过低,构造了针对性的禁忌搜索(TS)算法提高求解速度.最终通过算例验证了算法和模型的可行性,对比了效率与公平原则下的疏散效果,展示了两者的权衡关系：效率原则可能导致乘客服务水平不均;而公平原则提供了更均衡的疏散服务,但系统延误相对更高.     

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一,本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向,构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型,通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一,以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少,本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型;第二,以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式,本文通过增加“多对多”约束条件,使模型更加符合现实需求分配;第三,针对混合整数非线性模型求解困难的问题,本文通过模型重构,降低了计算复杂度;第四,研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点,得到2条接驳线路和相应发车频率,并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析,验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

考虑时间容忍度的轨道交通应急接驳公交蓄车点选址研究

传统城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址的研究对时间的处理过于简化,未充分体现乘客的时间需求,针对这一不足,引入时间容忍度概念.首先,根据出行计划是否受到影响及受影响程度,对系统内乘客进行分类,分析轨道交通中间站及端点站在乘客类别上的差异.而后,利用时间容忍度的调查数据,拟合满意度函数,并据此定义本文的时间惩罚成本函数....     

基于多源数据的网约车与地铁接驳特征分析

网约车出行作为一种新兴的出行模式,在人们日常出行中发挥着重要作用。基于网约车订单数据,引入手机信令、地图导航等多源数据,首先,分析网约车与地铁接驳的时空特征,并与手机用户的地铁接驳出行数据进行对比;其次,基于XGBoost(extreme gradient boosting,极端梯度增强算法)构造充分考虑接驳距离、地铁乘距、接驳需求、公交便利程度、通勤出行占比等因素的回归模型;最后,从到达地铁站与离开地铁站两个方面,分析各因素对网约车与地铁接驳的影响。结果表明：使用网约车到达地铁站的订单量远大于离开地铁站的订单量,网约车与地铁接驳距离在1.5～3.5 km的接驳量最大;网约车与地铁接驳存在明显的早高峰和晚高峰时段,高峰时段使用网约车与地铁接驳的出行占比与手机用户使用地铁出行的占比一致。     

考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明：可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。     

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。     

同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与调度的协调优化

研究了同时接送模式下响应型接驳公交运行路径与车辆调度的协调优化问题, 考虑乘客出行时间窗的个性化, 构建了基于乘客而不是基于途经需求点的车辆路径表示方法; 综合车辆发车和行驶成本、车辆早到和晚到的惩罚成本、票价收入构建了表征系统效益的目标函数, 并以车辆容量、乘客时间窗、车辆运行时间、车辆保有量、发车时间等为约束, 构建了发车间隔、发出车型与车辆路径的一体化优化模型; 针对一体化优化模型的特点, 设计了双遗传算法, 其中染色体为多链编码结构, 染色体交叉方式包含个体内、个体间交叉2种方式; 为了验证同时接送模式的优越性、一体化优化模型及算法的有效性, 进行了算例分析, 对比了同时接送模式与单独接和单独送模式的计算结果, 分析了车辆运行车速、单程运行时间限制、车型比例对响应型接驳公交运营效率的影响。计算结果表明: 在给定的相同乘客需求下, 与单独送和单独接模式相比, 同时接送模式发车次数减少了1次, 所需车辆数减少了2辆, 平均座位利用率提高了8.3%, 运送单位乘客的平均车辆行驶距离降低了11.0%, 运行成本降低了15.9%, 因此, 同时接送模式有效地提高了运营效率; 同时接送模式下, 运行车速、单程运行时间限制、小型车比例分别在基准值附近上下波动15.0%、15.0%、12.5%时, 发车次数、座位平均利用率、目标函数值的最大变化率分别达到了20.0%、15.7%、27.1%, 这些参数对系统运营效率均有显著影响。     

如何通过分析电子路单数据优化行车作业计划

Shen Jing     

城市地铁-公交复合网络抗毁性与级联失效仿真

为研究城市公共交通复合网络的拓扑结构特性,在构建多方式、多层次拓扑网络的基础上,对以成都市为例的地铁-公交复合网络在袭击与拥堵下的有效性进行了分析.运用复杂网络理论,首先测度地铁-公交复合网络在不同袭击模式下的静态抗毁性,以评判复合网络中节点与连边的重要度;其后对突发性事故下地铁客流拥堵的传播扩散现象与级联失效过程进行仿真分析,通过对受阻客流在复合网络中传播性的分析,评判复合网络中地铁线路与沿线公交线路应急协调能力的匹配度.研究结果表明:在随机、蓄意两种袭击下,地铁-公交复合网络的最大连通度与网络效率的降幅与降速均低于地铁子网络与地面公交子网络,复合网络整体效能优于单一网络;基于有无容量限制下成都市8条地铁线路的拥堵失效仿真结果,能够评估其沿线既有公交线路的应急疏运能力,从而制定具有针对性的策略措施,以应对突发性事故下复合网络的过载情况.      

特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明：新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。