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。     

城市轨道交通时刻表优化技术框架及关键技术环节

时刻表优化技术是城市轨道交通运营管理所涉及的一项关键技术,其实施好坏直接影响到城市轨道交通运营的各个环节。针对当前实际运营过程中,列车时刻表的优化调整显著受制于断面客流预估精度的现状,借助城市轨道交通AFC(自动售检票)系统采集的乘客交易信息,提出了一种基于客流信息的城市轨道交通时刻表优化技术框架,并对其核心模块功能实现的关键技术环节进行了阐述,探讨了基于客流特性参数的发车模型。     

面向O-D时变需求的城轨列车运行计划优化方法

面向城轨客流时变需求,在给定乘客服务水平的限制下,耦合出行需求与列车始发时间,优化城轨线路列车运行计划,使得列车对数和列车车底数最小化。以具有单一尽头车场的列车运行计划优化问题为研究背景,将该问题分解为列车时刻表优化子问题和列车周转方案优化子问题。针对列车时刻表优化子问题,提出基于时刻表的客流分配方法,构建相应的列车时刻表优化模型,并设计列车时刻表双向关联序列化优化算法;针对列车周转方案优化子问题,建立相应的列车周转方案优化指派模型,同时设计求解该模型的匈牙利算法。算例分析表明:本优化产生的列车运行计划,在满足乘客服务水平的基础上,最大限度地降低了列车运行成本,依次使得列车对数、列车车底数最少,证明模型和算法的有效性。     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

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...     

基于乘客候车时间的行车考核指标研究

乘客候车时间是乘客时间成本的重要组成部分,反映城市轨道交通运营企业的服务水平。相比行车正点率,乘客候车时间能够更好地作为城市轨道交通企业服务水平和自身运行状况的最主要考核指标。本文在已知站间客流分布和列车到站时刻基础上,提出乘客候车时间的计算方法,并分析了乘客候车时间指标的应用。该研究对城市轨道交通运营企业优化考核指标体系具有重要意义,并为乘客候车时间计算提供参考。     

基于 Dueling DQN 算法的列车运行图节能优化研究

通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗。为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于 Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响。对预测 Q 网络和目标 Q 网络分别选取自适应时刻估计和均方根反向传播方法,提高模型收敛快速性,同时以时刻表优化前、后总运行时间不变、乘客换乘时间和等待时间最小为优化目标,实现节能时刻表无感切换。以苏州轨道交通 4 号线为例验证方法的有效性,节能对比试验结果表明：在到达换乘站时刻偏差不超过 2 s和列车全周转运行时间不变的前提下,列车牵引节能率达 5.27%,车公里能耗下降 4.99%。     

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。     

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。     

基于服务水平的城市轨道交通换乘站列车衔接优化方法

在网络化运营条件下,城市轨道交通各线路行车计划之间的良好衔接关系对缩短乘客换乘时间、改善服务水平具有重要意义。以城市轨道交通换乘站为研究对象,基于乘客换乘服务水平,建立换乘站列车到发时刻优化模型,研究路网换乘站衔接线路的列车运行图优化方法。同时,选取某城市轨道交通局部路网3条线路共4个换乘站为应用对象,验证了模型的实用性和有效性。     

客流饱和条件下轨道交通网络动态可达性分析

轨道交通客流的日益增长使乘客在网络上的出行可达性受到影响,当轨道交通处于客流饱和时乘客存在无法上车而被迫留乘的可能性。为分析轨道交通网络可达性的动态变化特征,建立考虑客流饱和条件下的轨道交通网络动态可达性的评价模型;模型以轨道交通网络拓扑结果作为可达性的空间特性,以列车运行计划作为其时间特性。在深圳轨道交通网络上进行案例分析,通过网络客流和列车运行计划,得到乘客在网络上的期望旅行时间,继而得到OD对及车站的可达性指标。结果表明,目前的轨道交通网络中客流需求更大的车站往往配备较好的列车运输能力,以提高可达性,但是受限于列车开行间隔,客流饱和条件下的部分热门车站动态可达性较低。提出可达性评价方法,可用于评价网络中的客流需求与列车运行计划的匹配程度。     

基于站外限流与时刻表调整的地铁换乘站大客流协同控制

针对高峰期地铁换乘站站台容易发生拥挤问题,在分析乘客进站及换乘走行过程的基础上,构建了站外限流与列车时刻表协同优化模型。该模型可在满足站台安全容量约束下尽可能降低站外限流率,实现站外站内乘客加权人均等待时间最小。采用混沌遗传算法求解模型,并以惠新西街南口站为例,对本文模型、优化前方案和既有只限流方法进行对比分析。结果表明:与优化前方案相比,模型所得方案可满足站台安全容量约束,加权人均等待时分减少了21.2%;与只限流方法相比,模型可使站外平均限流率从36%下降到7.3%,加权人均等待时分减少了43.8%,且模型方案的各项指标在乘客走行时分发生波动的情形下表现更稳定。     

快速道路公交和城市轨道交通关键参数比较及相关问题探讨

对快速道路公交和城市轨道交通系统的规划和建设时间、基建费用和运营成本、票费收支比、补贴和投融资、载客量、速度和灵活性、能源消耗等关键参数进行了分析比较.指出快速道路公交在费用、灵活性和建设周期上具有较大优势,轨道交通系统在载客能力、环境景观和服务水平上更有优势,还可以充分利用地下空间.在层次分析法框架下讨论了发展快速公共交通的决策准则.提出了快速道路公交和轨道交通的两种组合模式:快速道路公交作为轨道交通的补充和延伸,提高公共交通的覆盖率和服务水平;快速道路公交作为轨道交通发展的过渡阶段,先发展快速道路公交,培育客流,待轨道交通建成后再将快速道路公交路权返还给社会车辆.     

基于个性化需求的铁路最优换乘模型与应用研究

铁路旅客在出行方案选择中,往往由于始发终到站间没有直达列车而难以选择经济合理的换乘方案.基于旅客列车运行时刻表,考虑换乘中转的各种影响因素,根据旅客个性化需求设置相应的优先级,定义各类因素的加权和为"旅行广义时间函数",通过改造铁路客运实际换乘网络将旅客出行换乘方案抽象成最短路径问题,构造出一个简单明了的动态规划数学模型,设计相应的A*求解算法,通过计算机编程实现满足个性化需求的最优换乘方案.     

设计期铁路客运站最高聚集人数预测模型研究

铁路客运站最高聚集人数是研究铁路客运站站房能力与规模的核心。本文在分析现有研究成果的基础上对设计期铁路客运站最高聚集人数的预测进行研究。认为将列车密集发车时段同一时刻到达车站候车人数与检票上车人数之差最大值的平均值视为铁路客运站最高聚集人数比较适宜。建立铁路客运站最高聚集人数预测模型,对模型中参数的取值进行讨论,通过算例说明本文模型的应用,并对预测结果进行分析比较。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

地铁车辆限界与设备限界间安全裕量的可靠性再分析——地铁列车与屏蔽门间隙测试

根据地铁限界标准,列车与屏蔽门之间必须保留一定间隙,以保证列车在规定条件下能安全通过该设备区域。乘客上下车安全与行车设备安全同样是地铁运营中的核心问题。实际测试了地铁列车进出车站和通过车站时与屏蔽门间的动态间隙,在正态分布假设下对试验数据进行了拟合,预计了车辆随机晃动下与屏蔽门间的间隙值,从乘客上下车安全角度对现行的地铁车辆限界与设备限界间的安全裕量值进行再评估,为将来地铁车站屏蔽门设计及站台设备安装提供参考。     

基于候选列车集与弹性需求的城际铁路列车开行方案优化

城际铁路列车服务水平直接影响着全天各时段旅客出行需求量。为了研究这种影响关系,获得吻合出行需求的城际列车开行方案,首先建立旅客时段出行需求与广义出行费用间的弹性需求函数,并基于给定候选列车集构造旅客出行网络,进而以最大化列车开行收益为优化目标,构建面向弹性需求的城际列车开行方案优化模型。模型结合弹性客流在出行网络上的路径选择,从候选列车集中选择开行列车,并优化其停站方案与始发时刻。在生成初始列车开行方案基础上,设计其邻域解生成策略,构建求解模型的模拟退火算法。算例优化不同分布客流的列车开行方案,结果表明:模型与算法能够获得更吻合弹性需求的列车开行方案,且有助于提高旅客服务水平与企业经济效益。     

基于用户平衡分析的铁路旅客列车票额分配计划制定及评价方法

票额分配计划必须最大限度地满足旅客集体乘车选择行为下长途旅客的出行需求,其中的旅客集体乘车选择行为表现为基于客车开行方案的换乘网络上的用户平衡态,据此平衡态提出以直接人公里数最大为目标的票额分配计划制定方法。进而根据短途套用、票额共用和席位复用等售票策略、以及这些策略对旅客集体乘车选择行为的影响,设计基于票额分配计划的换乘网络,依据该换乘网络上的用户平衡态,提出以旅客出行费用和票额分配计划的直接人公里数两项指标组成的评价方法。通过算例展示了票额分配计划的制定过程,并对不同票额分配计划进行了评价分析。