基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率，对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划，然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件，建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型，并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算，得到了满足要求且合理的列车时刻表，该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

基于动态可达性的城轨末班车时刻表优化

对城市轨道交通动态可达性及末班车时刻表的研究,是优化轨道交通末班车换乘衔接,保证运输效益最大化的基础.首先,从点、线、面三个层面,在综合考虑路网静态拓扑结构及动态OD(Origin-Destination)客流的基础上,提出城市轨道交通动态可达性指标及其量化方法;其次,面向广州市轨道交通网络,基于OD客流需求进行网络客流加载并评价轨道交通网络可达性;最后,以动态可达性最大为目标,考虑各线路发车时间等约束,建立末班车时刻表优化模型,并以广州地铁为例,基于遗传算法对其末班车时刻表进行调整优化.结果表明:调整后广州地铁路网末班车静态可达性提高20.29%,动态可达性提高10.97个百分点,优化后的末班车时刻表能有效提高运输能力,该模型可为网络运营组织提供决策依据.     

考虑换乘客流的城轨应急接运公交调度优化模型

针对突发运营中断下城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续问题,考虑换乘客流的脉冲性特征,提出应急接运公交时刻表和行车计划综合优化模型.首先,分析城市轨道交通与应急接运公交的换乘接续关系,引入乘客容忍度判断接续是否有效.然后,建立双层规划模型,上层为时刻表优化模型,以换乘等车时间和换乘失败人数最小为目标,下层为行车计划优化模型,以公交运营成本最小为目标,并设计改进的模拟退火算法进行求解.最后,以上海轨道交通10号线进行算例分析.结果表明:与等间隔时刻表相比,提出的模型使总成本减少13.7％,乘客等车时间减少14.1％,换乘失败人数减少54.9％.     

基于运力协调的城市轨道交通网络列车运行计划优化

针对高峰时间客流量大、换乘站客流风险突出的情况,从能力匹配角度研究了城市轨道交通网络运输组织协调方法.分析了站台客流的变化规律,确定了列车疏解能力、候车客流需求、站台最大聚集人数的计算方法.提出了运力协调度的概念,用以描述客流需求与各线运输能力的匹配程度.以换乘站整体的运力协调度最优为目标,以首班列车发车时刻和列车运行间隔为决策变量,以保证站内客流安全为主要约束,建立了列车运行计划协同优化的非线性整数规划模型,并采用遗传算法求解.对某两线相交网络进行算例分析表明:采用运力协调方案后,列车开行总数仅增加1列,留乘人数减少了68.44%,运力协调度更接近1,大客流方向站台的最大聚集人数分别降低11.77%与19.68%,各方向的运能供给更好地适应客流需求,可有效提高乘客和运营企业双方的利益.     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大,对城市轨道交通的需求日渐增长,对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求,以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标,建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法,设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案,并通过算例分析验证其可行性。结果表明,该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化

随着城市规模的扩大，对城市轨道交通的需求日渐增长，对城市轨道交通的运营服务质量提出了较高要求。根据乘客需求，以最小乘客总等待时间和城市轨道交通系统运营成本为综合目标，建立混合整数规划模型。通过模拟退火算法，设计给出了某一线路的列车时刻表和车底调度方案，并通过算例分析验证其可行性。结果表明，该模型可以根据乘客需求设计出一个合适的列车时刻表和车底调度协同优化方案。     

城市轨道交通同步协调的优化模型

为实现换乘客流的无缝衔接和列车到发的同步协调,以总换乘等车时间最少为目标,将列车行车间隔、客流划分结果和等车时间作为主要输入条件,构建了带有0-1决策变量的城市轨道交通同步协调优化模型.运用改进的遗传算法与计算机模拟相结合的方法有效解决了模型的求解问题.最后,以北京市城市轨道交通为例进行仿真,输出整点发车和非整点发车条件下的2种优化方案.结果表明,整点发车方案和非整点发车方案的总换乘等车时间较基础方案分别缩短2.26%和2.48%,单个车站的最大换乘等车时间分别节省了7.90%和12.87%.该优化模型能够有效缩短乘客的换乘等车时间,提高城市轨道交通的服务水平.     

动态随机客流下城轨列车运行调整策略

针对城市轨道交通中随机到达客流对列车运行造成的延误问题,将动态变化且服从泊松分布的客流到达率拟合为随机分布变量.结合随机规划理论,构建了以列车发车时间偏差及到站列车间隔偏差为最小化目标的期望模型.应用最优化方法中的K-T条件对所建模型进行求解,得出调整相关偏差的控制策略.通过实例仿真模拟列车运行在受到随机客流及外界干扰的影响下产生的延误,比较采取调整策略前后列车在各站的离站时间偏差及其优化水平,结果表明:所设计的列车运行调整策略能够有效减小列车延误约25%,使得在动态客流下的城市轨道交通列车运行更能"按图行车".     

城市轨道交通末班列车的运行时刻表编制与线路接续优化

为了实现城市轨道交通末班列车的列车运行时刻表编制与线路接续优化,以城市轨道交通线网为研究对象,在既有研究基础上进一步考虑线网的空间复杂性和列车衔接的序列性,增加结构化的换乘时间和运营时段等实际场景条件,以各条线路末班列车时刻的组合优化为决策切入点,分析换乘线路接续成功的场景数量;基于列车运行时刻表编制要素构建集成的优化模型,应用人工鱼群算法进行启发式求解,并以北京市城市轨道交通局部干线区域为对象进行算例研究。结果表明,与现有的优化方法相比,所提出的优化模型与计算流程在线路接续成功方向数量、线路接续成功率、平均富余时差、运算执行时间和初次迭代中央处理器使用率方面均具有明显优势。     

考虑行车间隔的城轨交通列车运行调整模型

研究城市轨道交通列车运行调整优化方法,建立了以减小列车运行延误时间和提高列车行车间隔均衡性为优化目标的列车运行调整模型.基于理想点法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,并设计了控制初始种群育种范围的遗传算法进行模型求解.以某城市轨道交通线路为例对模型进行验证,计算结果表明：与只考虑列车运行延误的赶点调整方案相比,考虑行车间隔的方案在有效降低列车运行延误时间的基础上可以显著提高行车间隔均衡性.     

城市轨道交通接驳公交线路优化设计

城市轨道交通和常规地面公交之间的有效接驳是提高城市公共交通系统运行效率的重要环节。本文详细分析了接驳公交出行中乘客出行时间成本和公交车辆运营成本,以城市轨道交通接驳公交系统总成本最小为目标,考虑公交线路布局约束、乘客流量守恒约束,以及公交能力约束等,构建了城市轨道交通双边接驳公交线路优化模型,对接驳公交线路布局以及开行频率进行优化。根据模型特点,设计了人工蜂群算法。为了提高算法的计算效率和稳定性,采用了多种邻域搜索策略,且对算法的相关参数进行了校正。数值算例表明,人工蜂群算法可以很好地优化城市轨道交通接驳公交线路的布局,且在求解质量、计算效率和稳定性等方面都优于遗传算法。     

满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法

以尽快疏散客流为出发点,提出协同调整城市轨道交通初始延误列车前方列车的方法.基于列车能力与客流需求的交互关系、运行约束和调整时间约束,协调考虑车内乘客和站台乘客,以全部乘客总旅行时间最小为目标建立了整数规划模型,并构建多列车、多车站时刻调整的组合动态规划求解算法.实例验证结果表明了模型与算法的有效性,与其他方法相比,该协同调整方法得到了更少的乘客旅行时间.     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率.为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法.以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明:两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人/(km/h).     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

基于人群分类的城市公交走廊客流分配模型

在随机用户均衡理论基础上,在静态均衡模型中引入时间变量及人群属性分类,建立基于人群分类的城市公交走廊动态客流分析模型,描述了走廊内出行者对于出发时刻和路径的选择问题,并分析不同人群的行为差异.给出了模型的基本假设及求解算法.研究结果表明,模型的动态化及人群分类特征,不仅能够真实反映走廊内不同属性客流的时空分布情况,还能够仿真不同交通措施的作用及效果.算例通过采取错峰上班及调整票价,使高峰时刻走廊断面客流下降24%;选择轨道交通的客流由82%下降71%,选择巴士交通的客流由11%提升至20%,有效降低了公交走廊的交通负荷,并使各方式分担率更加均匀.此动态客流分析模型为城市公交走廊的功能优化提供了有力工具.