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

doi:10.3976/j.issn.1002-4026.2020.06.012

山东科学 ›› 2020, Vol. 33 ›› Issue (6): 87-95.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2020.06.012

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

曹璐，曹成铉*

北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，北京 100044

收稿日期:2020-04-17 出版日期:2020-12-09 发布日期:2020-12-10
通信作者: 曹成铉，男，教授，研究方向为轨道交通。Tel：13167318356,E-mail: cxcao@bjtu.edu.cn E-mail:18120774@bjtu.edu.cn
作者简介:曹璐（1995—），女，硕士研究生，研究方向为轨道交通。E-mail:18120774@bjtu.edu.cn
基金资助:
轨道交通控制与安全国家重点实验室（北京交通大学）自主研究课题（RCS2019ZT003 ；RCS2019ZZ001）

Train operation plan and train timetable optimization of urban rail transport based on passenger demand

CAO Lu，CAO Cheng-xuan*

State Key Laboratory of Rail Traffic Contral and Safety, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

Received:2020-04-17 Online:2020-12-09 Published:2020-12-10

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 城市轨道交通, 客流需求, 行车计划, 列车时刻表优化, 遗传和声算法, 乘客等待时间

Abstract: It is important for urban rail transit to meet the passenger demand and improve the transportation efficiency to improve its attraction. The train operation plan and train timetable optimization of urban rail transit were studied herein to optimize the relationship among transport capacity, passenger demand, and transport efficiency of the transit. The train operation plan was created based on the passenger demand firstly. Then, an optimization model with the minimum passenger waiting time as goal was built based on the train operation plan with the train operation safety and capacity as constraints. A genetic harmony search algorithm was designed to solve the proposed model. An example was provided to verify the proposed model and algorithm. The proposed model and algorithm can provide a basis for decision making to match the transport capacity and demand of urban rail transit.

Key words: urban rail transit, passenger demand, train operation plan, train timetable optimization, genetic harmony search algorithm, passenger waiting time

中图分类号:

U239.5

曹璐, 曹成铉. 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[J]. 山东科学, 2020, 33(6): 87-95.

CAO Lu, CAO Cheng-xuan. Train operation plan and train timetable optimization of urban rail transport based on passenger demand[J]. Shandong Science, 2020, 33(6): 87-95.

参考文献 15

1	王树文. 基于客流时空分布的城市轨道交通线路行车计划优化方案[J]. 都市快轨交通, 2019, 32(5): 69-75. doi: 10.3969/j.issn.1672-6073.2019.05.012
2	孙焰, 施其洲, 赵源, 等. 城市轨道交通列车开行方案的确定[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2004, 32(8): 1005-1008. doi: 10.3321/j.issn:0253-374X.2004.08.006
3	洪玲, 陈菁菁, 徐瑞华. 市域快速轨道交通线行车间隔优化问题研究[J]. 城市轨道交通研究, 2006, 9(3): 35-37. doi: 10.3969/j.issn.1007-869X.2006.03.010
4	ZHANG T, LI D W, QIAO Y. Comprehensive optimization of urban rail transit timetable by minimizing total travel times under time-dependent passenger demand and congested conditions[J]. Applied Mathematical Modelling, 2018, 58: 421-446. doi: 10.1016/j.apm.2018.02.013
5	NIU H M, ZHOU X S. Optimizing urban rail timetable under time-dependent demand and oversaturated conditions[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2013, 36: 212-230. doi: 10.1016/j.trc.2013.08.016
6	张璐. 基于动态客流的城市轨道交通网络列车时刻表优化研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2016.
7	HASSANNAYEBI E, ZEGORDI S H, YAGHINI M. Train timetabling for an urban rail transit line using a Lagrangian relaxation approach[J]. Applied Mathematical Modelling, 2016, 40(23/24): 9892-9913. doi: 10.1016/j.apm.2016.06.040
8	王一阁. 基于Hadoop平台的城市轨道交通列车时刻表优化[D]. 北京: 北京交通大学, 2018.
9	SUN H J, WU J J, MA H N, et al. A bi-objective timetable optimization model for urban rail transit based on the time-dependent passenger volume[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019, 20(2): 604-615. doi: 10.1109/TITS.2018.2818182
10	韩红燕, 潘全科, 任文娟, 等. 基于遗传和声算法求解函数优化问题[J]. 计算机应用研究, 2010, 27(5): 1723-1725. doi: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.05.033
11	王英博,王琳,李扬,等.改进的遗传和声算法及其在车辆路径中的应用[J].计算机测量与控制,2011,19(12):3068-3071.
12	张风荣.多维函数优化中遗传和声算法的应用[J].科技通报,2016,32(3):8-11. doi: 10.3969/j.issn.1001-7119.2016.03.003
13	中华人民共和国住房和城乡建设部.地铁设计规范:GB 50157—2013[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2014.
14	郭欣. 城市轨道交通线网列车时刻表分阶段协同优化[D]. 北京: 北京交通大学, 2018.
15	GEEM Z W, KIM J H, LOGANATHAN G V. A new heuristic optimization algorithm: harmony search[J]. Simulation, 2001, 76(2): 60-68. doi: 10.1177/003754970107600201

[1]	姜嘉伟, 赵金宝, 刘文静, 徐月娟, 李明星. 基于SSA-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测[J]. 山东科学, 2023, 36(5): 75-84.
[2]	曹宏, 任华玲. 双模式下考虑碳税的定制公交站点位置与票价优化研究[J]. 山东科学, 2023, 36(4): 69-79.
[3]	张仪果, 屈云超, 尹浩东, 吴建军. 轨道交通封站条件下应急疏散车辆路径优化[J]. 山东科学, 2023, 36(4): 80-88.
[4]	赵庆亮, 冯晓斌, 吴枫, 王一多. 基于滚动时域控制的轨道交通车站单站限流策略研究[J]. 山东科学, 2023, 36(1): 99-106.
[5]	彭磊, 樊葱, 汪茜, 王晓潮, 柏赟. 地铁线路纵断面优化系统设计与实现[J]. 山东科学, 2022, 35(4): 136-143.
[6]	汪波, 鲍枫, 吴欣然. 基于充分可观控实验方法的城市轨道交通客流随机分配模型优化[J]. 山东科学, 2022, 35(4): 90-97.
[7]	柳雪丽,修春,杨立晨. 基于主客观多维变量的城市轨道网络规模影响[J]. 山东科学, 2022, 35(1): 107-114.
[8]	宁丽巧,谢秉磊,张希,徐文恺. 城市轨道交通换乘站点失效下网络脆弱性分析[J]. 山东科学, 2022, 35(1): 81-87.
[9]	朱士光, 四兵锋, 崔鸿蒙, 薛景文. 基于时空特征提取的城市轨道交通乘客出行目的地预测[J]. 山东科学, 2021, 34(4): 104-113.
[10]	彭磊, 孙元广, 金华 . 城市轨道交通双列位停车线设计[J]. 山东科学, 2021, 34(3): 54-61.
[11]	张树天, 李虎, 李作周, 牛凌, 杨欣, 吴建军. 突发事件下的城市轨道交通列车运行仿真与延误评估[J]. 山东科学, 2020, 33(4): 72-82.
[12]	林禹童, 曹成铉, 柳雨彤, 冯紫嫣. 基于客流需求的列车时刻表和车底调度协同优化[J]. 山东科学, 2020, 33(2): 63-70.
[13]	王兴蓉, 王石生. 客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流鲁棒优化研究[J]. 山东科学, 2019, 32(6): 69-78.
[14]	宋周敏, 刘葛辉, 张晨曦. 车辆段接轨站出入段作业能力与运营组织分析[J]. 山东科学, 2019, 32(6): 79-88.
[15]	陈明钿，郑宣传，高国飞. 行人仿真在城市轨道交通换乘站客运现状评价中的应用[J]. 山东科学, 2018, 31(4): 100-109.

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

Train operation plan and train timetable optimization of urban rail transport based on passenger demand

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献 15

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0