基于多智能体仿真的城市轨道交通限流策略

针对高峰时段城市轨道交通线路过饱和客流的运输效率问题,基于地铁线路的网络拓扑结构与客流需求矩阵,建立了以客运周转量最大为目标的城市轨道交通线网限流的多智能体仿真模型。该模型以Anylogic软件为建模基础,通过构建列车类、线路类、路网类、乘客类等4类智能体,实现了乘车限流、站台限流和闸机限流等客流控制手段,提出了针对单线多站地铁线路的全线协调的客流控制策略。规模为23个车站、122 933对OD（起讫点）的某条地铁线路的客流控制实验结果表明,限流提升了1.01%的总客运周转量。     

地铁广州南站七号线开通时客流组织

随着广州地铁线网的不断扩大,日均客流不断攀升,截至目前广州地铁现运营9条线路,在建11条线路,到2025年广州地铁将再新增16条线路,将实现市域范围内60 min内可到达市中心。客流的增加避免不了的会出现大客流车站,为加快乘客出行及换乘时间,减少客流交叉点,避免乘客拥挤带来的不安全因素,该文以地铁广州南站为例,结合客流组织措施,介绍新线开通时如何进行客流控制。     

基于仿真的深埋地铁车站疏散时间研究

随着地铁车站的埋深深度日益增加,车站的安全疏散风险增大。本文从站型结构、疏散安全区、车站疏散设施、客流规模和疏散引导等方面,分析了影响深埋地铁车站人员疏散时间的因素。针对紧急疏散场景,构建深埋地铁车站网络模型和疏散行为模型。以北京某在建深埋地铁车站为例,通过模型校验,利用轨道交通乘客集散仿真系统对该站疏散时间进行测算,并将测算结果与理论计算疏散时间对比,结果显示所有乘客能够在5.5 min内从站台疏散至安全区域,符合规范要求。本文研究结果表明采用的系统能够用于深埋地铁车站的疏散时间研究。     

基于乘客效益最优的BRT客流均衡模型

针对BRT通道内乘客优化引导问题,文中从BRT快速通道内的乘客需求特性角度出发,根据乘客起讫点(OD)需求与快速通道的线路特点对乘客进行分类,考虑影响在站乘客总效益的各个出行成本(乘车时间成本、延误等待成本和拥挤成本),采用客流分配的方法对到站线路车辆分配不同类型的乘客,并对不同类型的乘客需求采用不同的分配原则,在此基础上建立基于乘客效益最大化的BRT均衡配流模型,并通过设计改进的遗传优化算法对模型进行求解。算例分析表明,该模型可以在满足乘客总效益最优的情况下得到各条线路的乘客分配方案。与不使用该方案相比,算例乘客出行总成本减少162.3元,成本减少17.68%,证明了文中模型的有效性和实用性。     

考虑乘客选择行为的地铁车站承载能力瓶颈识别方法

乘客选择行为引起地铁车站客流量分布动态变化,并导致拥堵的传播,是承载能力瓶颈产生的关键因素之一.通过分析乘客在站服务事件链,构建地铁车站系统中设施设备关联网络.在分析乘客选择行为作用下的关联网络特性的基础上,建立了节点约束下的车站客流分配模型,并引入动态惩罚函数求解该模型,结合求解结果,提出通过节点受影响程度指标来识别能力瓶颈.以上海地铁陆家浜路站为例分析,与StaPass软件的仿真结果进行对比,验证了该方法的可行性和准确性,有助于快速分析不同客流条件下车站客流分布,并确定能力瓶颈.     

城市轨道交通车站客流模态与控制策略

分析城市轨道交通车站系统内部设施客流的流动关系,建立车站内部设施客流演化模型,从系统行为的角度构建城市轨道交通车站客流状态模态集,从而刻画车站客流群体行为演化机理.基于系统动力学给出了客流模态的定义,利用车站系统的站厅客流、站台客流、中间设施拥挤度等关键变量,分析设施客流之间的非线性作用关系,建立车站内部设施客流演化数学模型.给出模型的解析解,分析并推导了平衡点的存在性和达到稳定的条件,同时给出了相对应模态的物理特征.以北京某典型地铁站为例,根据某工作日的进出站客流量以及满载率的变化情况,利用M atlab软件对模型求解并进行数值模拟,从而得到不同参数下车站客流随时间的变化曲线,并在此基础上给出了车站客流控制策略.     

考虑均衡各站乘客等待时间的城市轨道交通客流协同控制模型

【目的】针对城市轨道交通在高峰期由于前方车站客流需求量过大,迅速占据运能而导致后方车站的乘客需等待较长时间才能乘车的问题,建立考虑均衡各站乘客等待时间的客流控制模型。【方法】首先对乘客乘车过程进行动态建模,然后建立以系统平均等待时间最小和使车站最大平均等待时间最小为目标的优化模型,通过设置权值λ来均衡各站的平均等待时间,当λ=0时,为仅考虑均衡各站的平均等待时间,当λ=1时,为仅考虑最小化系统总等待时间,在实际中,可根据目标的不同选取不同的λ值。【结果】由于建立的模型为整数线性规划模型,运用CPLEX求解器即可得到最优解;最后通过算例进行验证,结果显示通过在目标函数中设置不同的权重,可不同程度地均衡各站的平均等待时间。【结论】通过本文构建的模型,既减小了系统的总等待时间,也均衡了各站的平均等待时间。     

考虑运营与服务平衡的公交时刻表优化研究

发车时刻表的编制是公交运营调度中的重要工作,为简化公交公司设计发车时刻表的过程与难度,平衡发车运营过程中公交公司与乘客的利益,提出了考虑运营与服务平衡的单线公交时刻表优化方法,将时刻表的制定流程简化为每班车发车时刻的确定。分别建立模型计算发车运营成本与期望服务价值,模型中对各站点乘客累计等待时间的计算考虑了车辆到达各站时刻滞后于发车时刻的情况,以两者加权后的值相等为目标,迭代求解各班车的发车时刻;以佛山公交309线路高峰时段为例进行求解,所得优化后的时刻表与现状运行时刻表相比,公交公司运营成本降低了3.65%,乘客等车时间成本降低了3.53%,且公交公司与乘客成本均衡,定量验证了方法的可行性和有效性。     

区域轨道交通跨线运行行车密度优化模型

列车的行车密度是列车运行组织方案编制过程中一个重要指标,与单线运行相比,开行跨线列车时的行车密度计算模型有其自身的特殊性.基于不同的客流出行需求和列车运行模式,对客流类型进行分类,以列车运营成本最小和乘客出行成本最小为目标,约束条件中考虑了开行跨线列车时的行车间隔、与单线运行相比时的成本优势、列车服务水平以及跨线列车对非跨线客流的承运作用等约束条件,建立了区域轨道交通跨线运行行车密度的多目标混合整数非线性优化模型,并将成本控制的偏好性引入模型,使模型更具有灵活性.通过算例验证了模型的适用性和合理性,得到开行跨线列车时不同偏好系数下承运各类客流的列车最优行车密度.     

城市轨道交通线路与站点规划理论研究

交通方式划分与路网分配理论与算法进行研究,是对轨道交通线网规划过程中进行客流预测的理论支撑。本文分析了影响城市轨道交通线网总体规模的因素,建立了各影响因素的多级递阶结构模型和计算城市轨道交通线网总体规模的数学模型。在客流数据资料不完善的前提下,依据城市轨道交通线路定位原则,以沿线站点人口覆盖量最大、线路建设总费用最小为目标,提出了城市轨道交通线网三阶段规划法,该方法避免进行客流预测带来过大人力、物力的花费。建立了基于乘客出行时间最短的最优平均站距模型、车站选取的覆盖量模型与费用效益模型。     

城市轨道交通换乘常规公交时间优化模型

为探究城市轨道交通换乘常规公交的时间优化模型,以上海市晚高峰时段地铁6号线金桥站换乘874线路公交车为例,利用统计分析软件,分析客流到站时间,得到对数正态分布;并在此基础上建立乘客候车时间模型,运用调查所得数据设置模型各参数值;最后以乘客候车时间最少为目标函数,利用遗传算法求解得到874线路公交车优化后的到站时间.结果表明:利用时间优化模型求得的874线路公交车发车时间与优化前的发车时间相比,乘客的候车时间平均每人节约约52.8 s,有效提高了人们的出行效率.     

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.     

运行延误下地铁换乘站多线协同客流处置方法

提出列车运营条件下城市轨道交通换乘站多线协同大客流处置方法.首先分析了换乘站站台客流构成及其变化规律,基于对乘客整体影响最少的目标构建多线协同大客流处置模型,满足站台乘客安全约束,然后利用遗传算法求解得出合理的相邻线路列车跳停方案.最后以实际换乘站为背景,进行案例验证分析,说明该模型的应用过程,并表明模型具有有效性.     

考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化

为提高常规公交的出行服务质量，建立了考虑车内拥挤状态的公交弹性发车间隔优化模型.通过量化车内拥挤状态，给出各拥挤状态下的乘车成本;建立了线路各区间的拥挤状态转移函数.考虑乘客的车内拥挤状态感知，建立站点乘客随时间的上下车数量的度量模型;构建乘客出行成本度量模型，以乘客出行成本与车辆运营亏损之和最小化为目标函数，建立了公交弹性发车间隔优化模型;并设计遗传算法对模型进行求解.结果表明:优化模型能够有效降低出行成本.模型对等待成本有着“补短板”效果，对乘车成本有着“削峰”效果，即通过增加乘客到站量小站点的等待成本，降低乘客到站量大站点的等待成本，削弱乘车成本峰值的手段，达到总成本最低的效果.     

城市轨道交通网络动态瓶颈识别方法

为有效识别城市轨道交通网络中线路及车站动态瓶颈,给实时有效的运营组织策略实施提供依据。以容量不受限制为前提,以乘车时间、换乘时间及换乘次数为乘客出行路径选择影响因素,进行了理想化的网络客流分配。在此基础上,构建了基于服务水平的车站动态瓶颈识别方法以及基于交通流客流密度模型并加以改进的线路动态瓶颈识别方法,最后以算例验证方法的可实施性。研究结果表明:该方法可实施性较强,能有效识别网络中车站及线路动态瓶颈,在实际运营中应以动态瓶颈为依据指导瓶颈疏解措施的有效实施,以提升城市轨道交通网络的承载能力。     

西安地铁换乘站大客流组织研究

地铁换乘站客流组织是地铁运营管理的重点,当换乘站出现大客流、或某条线路发生延误、运能不足导致换乘站大客流事件时需要客流组织以及行车组织的相互配合,确保地铁安全运营与乘客人身安全。该文以北大街站为例,研究了大客流情况下线网联动,行车组织配合的措施。     

基于客流规律的地铁车站客流风险分析

地铁车站类型识别和客流风险识别对地铁安全运营管理有着重要的作用。基于深圳地铁AFC(automatic fare collection)系统数据,采用无关值和异常值清理、聚合、均值滤波、标准化、主成分分析等数据清洗步骤,提取不同时段客流比例、不同天数客流比例和换乘客流比例等特征。运用Gauss混合模型(GMM)对工作日和周末客流进行聚类,分析客流出行规律,辨识车站类型及其对应的客流风险时段,提出车站客流风险分析方法,通过大数据分析对车站类型和客流风险进行识别。分析结果对掌握车站大客流风险情况,避免大客流冲击造成的拥挤踩踏等群体性事件的发生,保障乘客安全具有指导意义。     

基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法

根据车站三级客流控制的特点分析了城市轨道交通车站设施设备的类别及乘客聚集程度判断指标,研究了城市轨道交通车站各主要设施设备客流状态级别的划分.然后,基于云模型的合成理论,构建了车站主要设施设备不同客流状态级别对应的模板云模型和实测设施设备客流状态合成指标云模型,通过计算两者之间的相似程度,提出了一种基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法.最后,以一级客流控制触发判别的关键观测点——站台为例,验证所提方法的有效性.结果表明,利用该方法能够准确地判别当前客流状态,有助于管理者根据客流状态及时采取相应的客流控制措施.     

基于混合需求的高铁快巴动态线路规划方法研究

为满足旅客在高铁站的接驳及疏散需求,增强高铁站作为城市综合交通枢纽的作用,建立基于提前预约和实时混合需求的高铁快巴动态线路规划模型。在运营开始前,基于提前预约需求,兼顾公交公司的运营成本和乘客出行时间成本,建立线路规划模型;利用小生境技术对传统遗传算法进行改进,设计算法求解。运营开始后,允许实时需求插入既定路线,引入临时站点,以最小化系统变动成本为目标,建立整数规划模型决策动态线路规划方案。应用本方法在北京市北太平庄街道区域随机生成并求解30组需求算例。结果显示,该模型可以在两阶段生成最优的高铁快巴线路方案满足混合需求;与传统遗传算法相比,小生境遗传算法有效避免了算法早熟,运算结果更优,模型和算法具有可行性。     

公交调度优化模型及其解法研究

公交调度是公交企业运营的核心内容。提高城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。文章从公交乘客利益和公交企业利益角度出发,建立了以客流需求为基础数据,以乘客候车满意度、车上舒适度和企业满意度为目标的公交调度多目标优化模型,采用幂加权和法将多目标问题转化为单目标问题,并用改进遗传算法对问题进行求解。介绍了模型候车乘客流分布函数、下车概率函数的处理方法和各组成要素的计算方法以及问题的转化和解法的具体步骤,最后结合邯郸市公交实例进行了优化计算。