基于乘客等待时间的城市轨道交通列车运行调整模型

研究突发事件导致列车晚点情况下城市轨道交通列车运行调整问题.从乘客角度出发,提出了“首站控制”和“多站协调控制”两类列车运行调整策略.考虑列车能力约束和列车区间运行时间、追踪间隔时间等运行条件约束,以受突发事件影响的全部乘客等待时间最小为优化目标,建立了基于两类调整策略的列车运行调整模型,采用Lingo软件进行求解.以某简化线路为算例,与不采取控制策略相比,两类策略下乘客等待时间均节省约9％,结果表明了模型的有效性,能够为轨道交通列车运行调整提供辅助支持.     

突发事件下旅客列车行车组织双层规划模型

针对突发事件条件下行车组织所具有的结构复杂、涉及对象多样、运营环境动态变化等特点,建立了列车开行方案与运行计划调整的双层规划模型.上层对列车迂回、列车重联、列车停运等调度策略进行优化,以充分利用路网能力,完成旅客输送过程.在给定上层调度方案后,下层采取改变列车区间运行时间、列车停站时间和列车越行方式等策略,以尽量减少列车晚点的情况和被严重影响的列车数量,恢复按图行车.下层为上层提供调整后的运行时刻表,实现双层迭代整体优化.以京沪高速及相关铁路进行实例分析,实现了在不同突发事件影响范围和限速条件下双层规划模型的迭代过程.实验结果证明,借助双层规划模型可充分利用路网能力,减少突发事件造成的不利影响.     

列车运行调整与到发线运用的协同优化研究

在列车运行的过程中,受到各种不确定性因素的影响,列车可能会偏离图定运行计划,同时也会对车站的到发线运用造成干扰。针对列车运行调整与到发线运用协同的优化问题,本文兼顾列车运行调整约束与到发线运用约束,建立了多目标的整数规划模型,并设计了适用于求解该模型的分层序列鸽群优化算法。算例分析表明,模型对列车运行计划进行调整的同时,还能得到满意的到发线运用方案,并且分层序列鸽群优化算法可以快速求解列车加权总到发晚点最少和到发线占用总消耗最小的目标函数。     

单线列车运行调整目标体系与算法模型的研究

为了解决列车运行调整优化过程中调整目标存在目标单一、适应性不强、不能满足实际运行情况等问题,在对各种常用的性能指标进行综合分析的基础上,并结合现场调查与调度经验,利用满意优化理论,分析了晚点列车的等级、晚点时间、晚点列车数量等不同性能指标对调整目标满意度的影响.提出了基于满意优化理论的列车运行调整目标体系模型,并将该模型与传统的列车运行调整目标体系在同样的实例环境下进行了仿真.仿真结果表明,与传统的列车运行调整目标体系相比,该模型在实际运行过程中具有更好的优化性和有效性.     

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".     

基于离站时刻协调的水上巴士换乘优化研究

通过调整各线路水上巴士离开始发站的时刻,以协调各线路到达换乘站的时刻,实现减少旅客换乘等待时间,提高换乘效率。在不改变线路运营时间和发船班次的前提下,建立了以换乘站内所有换乘关系的换乘等待时间最小为目标的换乘优化模型,并运用粒子群算法对模型进行求解。最后,以广州市水上巴士西堤码头为例,根据设计的粒子群算法求解,得出优化后的水上巴士在始发站的离站时刻表。计算结果表明,通过协调线路在换乘站的到站时间,西堤换乘站所有换乘线路等待时间减少了20.43%,优化效果较为明显。研究结果可为水上巴士线路网络化运营及优化提供支持。     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

列车运行调整问题的图论模型与启发式算法

列车运行调整就是在列车出现晚点时,改变列车在车站的到发时间及区间运行时分,提高正点率。结合我国铁路现状及发展前景,提出列车运行调整的图论模型,建立相应整数规划模型,用C语言编制启发式算法求解算例,并对算例进行了分析和比较。     

突发事件下的城市轨道交通列车运行仿真与延误评估

应用系统仿真的方法,建立了突发事件下的城市轨道交通列车运行仿真模型,并应用北京地铁亦庄线的实际数据进行了案例分析。基于离散事件模型的仿真方法,使用Processing和G4P控件库开发仿真软件,实现列车的超速防护、移动闭塞系统生成列车移动授权、列车运行控制和列车停站控制。通过系统仿真,针对城市轨道交通单线多列车的运行场景,对突发事件下的全线运行、延误情况进行模拟和评估。结果表明,故障发生的不同位置和持续时间会对列车延误情况造成不同影响,并且通过运行调整手段如发车调整和停站调整可以有效缓解突发事件下列车的延误情况。     

基于一种扩展模糊Petri网的列车运行晚点致因建模分析

针对目前我国列车运行晚点较严重的问题,提出一种扩展的模糊Petri网(extended fuuzy Petri net,EFPN),并以对列车正点运行有重大影响的主要因素为基础,模拟给出其因果关系,建立了基于EFPN的列车运行致因的分析模型,利用EFPN推理算法分析计算模型中某个致因因素导致列车运行晚点的真实度,真实度最高的致因因素则是导致列车运行晚点的最主要因素.实例分析表明,EFPN模型能够体现各因素之间的逻辑关系,通过定量分析可得到导致列车运行晚点的主要原因.     

零散白货的货源组织问题和运输组织问题一体化

以铁路货运网络上的零散白货为研究对象,在充分考虑了货物的发到时间要求、货物的可运出时间与列车在沿途各站到发时间的协调约束、零散白货快运列车的多种停站方案和列车的非满轴运行特性等基础上,构建了以列车运营费用、货物的装卸作业费用、在货运站的库存费用和未满足最迟送达时间的惩罚费用之和最小为目标的混合整数规划模型.在小案例网络上对模型的求解效果进行验证并对一些重要参数进行了灵敏度分析,结果表明,本文提出的模型能优化基于时空网络的列车方案和每支OD可采用的运送方案.     

基于时段偏好的高铁旅客车次选择行为研究

高频公交化运营已成为部分高速铁路线路满足快速增长需求的行车组织模式.历史售票数据显示旅客对同一起讫站(OD)间平行车次的选择具有明显差异性,基于Logit模型构建考虑出发时段偏好的旅客平行车次选择方法.从车次选择率及购票特征两方面阐述旅客对平行车次选择的差异性,认为出发时段是影响旅客选择的关键要素.利用RP(Revealed Preference)与SP(Stated Preference)组合调查方法获取旅客实际出发时段偏好及潜在支付意愿.将旅客出发时段偏好融合至选择广义费用函数,构建平行车次条件下旅客的车次选择模型.京沪高铁实证分析显示:模型预测结果与实际情况间平均相对误差为6.62%,验证了方法的有效性和准确性.为精细化需求特征分析及管理提供理论基础和决策方法.     

基于乘客异质性的早高峰单起点多讫点公交均衡研究

分析早高峰单起点多讫点公交系统的均衡乘车行为。考虑乘客对公交内部拥挤敏感程度不同，分析乘客出行成本构成，乘客在拥挤成本、延误时间成本和乘车时间成本之间权衡，做出乘车班次选择，以此建立均衡乘车模型。研究结果表明异质用户下单起点多讫点公交均衡具有如下性质：目的地相同的乘客分布在连续班次，且越靠近最优到达班次，累计乘客人数越多；连续两站都有出行者乘坐特定班次时，在之后站点登上该特定班次的总人数为常数；目的地相同的不同类型乘客最多在一个班次上混乘；对拥挤敏感的乘客会乘坐对应的远离期望到达时间的班次；对拥挤不敏感的乘客会乘坐对应的靠近期望到达时间的班次。研究结果有利于加深对公交乘车行为的理解，为公交调度管理提供辅助支持，进一步完善公交均衡模型的相关研究。     

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.     

灵活编组高铁列车的售票时间窗优化

灵活编组使高铁列车席位容量具备了有限柔性,相比传统固定容量下的控制技术,柔性容量的售票控制优化能实现更高效的供需匹配.基于高铁线路多列车、多停站的服务网络,根据收益管理原理设置不同价格等级的客票.采用偏好序模型刻画旅客购票选择行为,使用售票时间窗控制客票预售过程,以获利最大为目标建立灵活编组方案与售票时间窗的联合优化模型.根据售票需要设计客票排序,将模型转化为线性规划模型,并采用CPLEX快速求解,得到列车最佳编组方案和售票控制策略.实验结果表明:需求不饱和时,相比固定编组,灵活编组下的售票时间窗控制策略获利更高;旅客到达率和转移购买概率越高,列车最佳编组越趋向于大编组.     

高峰期轨道交通廊道出行均衡模型及算法

为了指导城市轨道交通运营、规划及管理,在考虑轨道车厢内拥挤和早到与晚到成本的情况下,通过建立轨道交通廊道中的出行动态均衡模型,研究了模型算法以及出行时间价值对乘客出行分布的影响.如果乘客通过权衡拥挤成本与延误成本,选择最佳轨道班次使得个人出行总成本最小,那么会达到出行成本的用户均衡状态.基于Frank-Wolfe算法迭代计算轨道交通廊道中用户出行时间分布均衡解.结果 表明,均衡状态时,不同讫点的乘客连续分布在不同班次之间,人数分别在各自误时成本最小的车次上达到峰值;晚到成本增大到一定程度时,没有乘客选择晚到的班次;减少单位早到误时成本时,乘客只权衡拥挤成本来选择班次.研究结果不仅对轨道交通管理有一定理论意义,也对个人出行选择行为有一定的实践指导意义.     

成网条件下地铁-公交复杂网络的末班车衔接优化

为解决城市交通末班车衔接效率和成功率低的问题,在城市轨道交通末班车衔接研究的基础上,通过提出末班车衔接矩阵的网络表示法,研究以实际线路末班车运营时刻表为基础的地铁-公交末班车换乘衔接的双层复杂网络模型。同时,使用ucinet计算网络特征参量(度、最短路径、衔接比例)的值并将其作为衡量城市交通网络末班车换乘衔接效率、次数以及成功率的评价指标。针对换乘失败率较高的车站,通过延后其所在线路的末班车时刻优化路网的末班车时刻表。最后,对成都市进行实例研究,系统验证了加入公交末班车网络后可使得换乘站的度大幅增加,最短路径无明显增加,衔接成功率由25.4%大幅提高至39.1%。结果表明了地铁-公交双层复杂网络的末班车衔接效率和成功率相较于城市轨道交通网络的优越性。同时,延后换乘失败率较高车站的末班车时刻,使得地铁-公交双层复杂网络的末班车衔接成功率由39.1%提高至40.7%,改善了城市交通末班车的衔接状况,提高了城市交通末班车的服务水平。