地铁潮汐客流下变编组列车不成对运行图优化

方向不均衡分布的潮汐客流在大城市的地铁系统中较为常见,新兴的变编组技术为应对潮汐客流提供了新方法.为解决潮汐客流下客流需求与运力难以匹配的问题,针对布置双端车辆段的双向线路,考虑车底在线路两端折返线进行在线解编联挂作业,协调列车时刻表、编组方案与车底周转计划,编制变编组下列车不成对运行图.从列车到发时刻、客流、车底周转和折返线占用4个方面设置约束,以最小化乘客和企业总成本与出入段作业接续占比加权和为目标,构建变编组下的不成对运行图优化模型.综合运用变邻域搜索算法和贪心算法对模型进行求解,前者更新运行图中的车次到发时刻和车底编组,后者求解对应的车底周转计划.为验证模型有效性,对具有潮汐客流特征的北京地铁八通线一期工程线路进行案例分析.研究结果表明:早高峰时段列车解编、联挂作业分别主要发生在大、小客流方向终点站;变编组较单一大编组和多编组分别降低了8.28%和4.82%的乘客和企业双方总成本,在保证服务质量的同时节约了走行车公里和运用车数;变编组较多编组减少了26.02%的出入段作业接续占比和20.51%的车底出入段作业次数,通过在线解编联挂作业有效减少了编组类型对车底接续的影响,提高了车辆利用率.研究成果可为列车编组方案的选择和变编组的运营组织提供依据.