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城市轨道交通多编组列车开行方案优化研究戎亚萍;张星臣;柏赟;许得杰【摘要】In order to meet the fluctuation of passenger flow, a multi-objective optimization modal for train plan of urban rail transit based on hybrid train formation is established, which is aimed to minimize the passengers’waiting time and operator’s cost. The constraints are transport supply, policy headway and fleet size. And a two-phase mathematical programming algorithm is also proposed. At last, the validation of the proposed model and the algorithm has been tested with an urban rail transit line in China. The results show that compared with the traditional train plan of single train formation, the train plan based on hybrid train formation can reduce the waiting time of passengers and the cost of operation by 17%and 27%, but increase the total train-hours by 20%. When the threshold ratio of peak demand to off-peak demand is more than 1.48, the train plan of hybrid train formation is preferable.%针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡下的列车开行方案优化问题，以乘客等待时间和企业成本最小为优化目标，以运输供给、列车最小发车间隔、最大服务间隔，以及列车数为约束条件，构建基于多编组模式下的多目标列车开行方案优化模型，并设计两阶段求解算法.案例分析表明：与传统单一编组列车开行方案相比，基于多编组的轨道交通列车开行方案使乘客等待时间和车公里数分别减少17%和27%，列车运行小时增加20%；当客流不均衡系数大于1.48时，宜采用多编组运输组织方式.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2016(016)005【总页数】6页(P117-122)【关键词】城市交通;列车开行方案;多目标优化模型;多编组;两阶段求解算法【作者】戎亚萍;张星臣;柏赟;许得杰【作者单位】北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044;北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室，北京100044【正文语种】中文【中图分类】U268.6随着线网规模的扩大，城市轨道交通全日客流时间分布呈现明显的不均衡性，尤其是市域快速轨道交通线路，其客流具有显著的潮汐特征.为了解决单一编组模式下非高峰期运能浪费，服务水平低的问题，已有部分学者在多编组研究方面取得了一定成果.所谓多编组是指针对城市轨道交通线路客流在不同时段或不同区段的差异，由车辆基地事先设计并发出的具有不同编组长度的列车，其在运行过程中不进行拆解或重联的运营组织技术［1］.Niu等［2］以城际铁路为研究对象，构建了以乘客等待成本和在车成本最小为目标的城际铁路开行方案优化模型，研究结果表明高峰期开行大编组列车，平峰期开行小编组列车能够减小乘客成本；杨信丰等［3］研究了多车型快速公交的车型调度问题，算例分析表明通过合理的发车频率和车型组合可以得到多种满足需求的调度方案；Sun等［4］以单一公交线路为研究对象，构建了基于两种车型混合使用的时刻表优化模型，算例表明采用不同容量的车辆混跑，对于节省乘客出行时间和企业费用是有效的；Hassold等［5］以减少乘客等待时间和提高列车满载率为目标，构建了考虑多种公交车容量的等间隔发车时刻表优化模型，结果表明该方案在提高满载率的同时乘客等待时间可以节省43%. Ceder等［6］以节省公交车能耗为出发点，采用大小两种容量的公交车构造非均衡发车时刻表优化模型，结果表明该运营模式可以提高19%的满载率，从而达到节约能耗的目的.Lee等［7］在公交网络车辆共享的基础上，认为同一线路不同时段采用不同容量的公交车，可以节省系统费用.尽管上述文献均考虑了多种车容量下的列车运营组织模式，但是城市轨道交通系统与城际铁路、公交系统有着明显的不同.城际铁路和公交系统的车辆可以在不同线路间共用，而轨道交通系统采用各线路独立运行的模式，不同线路间一般不能共享车辆.所以，考虑到企业运营成本，采用多编组模式下的运用车辆数不能超过单一编组模式.因此，本文增加了车体保有量的约束条件，以乘客等待时间和企业运营成本最小为优化目标，以各时段编组方案和发车频率为决策变量，构建了基于多编组的列车开行方案多目标优化模型，并设计了两阶段求解算法.最后，以某轨道交通线路为例进行了实例研究.针对1条具有N个车站，线路长度为L的城市轨道交通直线型线路，所有列车从始发站1开始，沿下行方向环形逆转到上行方向，依次标记为车站2，3，…，N，N+1，…，2N-1，直至终点站2N，如图1所示.本文用 i、j标记车站，用Di，j （t）表示t时段内从i站前往 j站的乘客数；由于列车到折返站后所有的乘客都将下车，故当i∈｛1，2，…，N｝，j∈｛N+1，N+2，…，2N｝，或i∈｛N+1，N+2，…，2N｝，j∈｛1，2，…，N｝时，客流需求Di，j（t）=0.在城市轨道交通全日运营时段［Ts，Te］内，客流随时间波动形成以一定时间段为周期的客流时段.与客流波动相对应，本文将全日运营时段划分为若干个列车开行时段，且每个开行时段具有相对独立的列车开行频率和编组方案.令列车开行时段集合T=｛Tk|k=1，2，…，K ｝，其中K为时间分段总数，|Tk|为时段长度.多编组列车开行方案由具有不同编组长度的列车构成，客流的不均衡性使得不同时段开行不同编组的列车.为减小运营组织难度，一般选取大、小两种编组的列车分别用于不同的客流时段.在多编组运输组织模式中，定义多编组方案的列车集合B=｛Bm|m=1，2｝，其中B1表示小编组列车对应的编组辆数；B2表示大编组列车对应的编组辆数；M为列车最大编组辆数；开行对数集合F=｛fm（k）|k=1，2，…，K ｝，其中 fm（k）为开行时段k内第m种编组方案的列车开行对数.依照以上定义，基于多编组的城市轨道交通列车开行方案可表示为Ω=｛B，T ，F｝.多编组城市轨道交通列车开行方案的优化过程需要兼顾运营企业和乘客两方面的利益.一方面，运营单位希望在满足客流需求的前提下，开行大间隔、小编组列车以尽可能地降低成本；另一方面，乘客则希望开行小间隔、大编组列车以减少等待时间和提高舒适度，双方利益相互矛盾.因此本文以乘客出行成本和企业运行成本最小为优化目标，以各时段编组方案和发车频率为决策变量，构建多编组列车开行方案优化模型.2.1 模型假设针对多编组列车开行方案优化问题，本文做出如下假设：（1）采用单一交路站站停的运营组织模式，同一时段的发车间隔保持不变；（2）以每1h作为一个列车开行时段，全天分为18个列车开行时段；（3）乘客均匀到达车站，服从先到先服务的原则，不存在留乘；（4）不考虑列车重联成本和耗时，且不同编组列车的旅行速度相同.2.2 模型建立（1）乘客出行成本.乘客出行成本由乘客在车时间成本和等待时间成本两部分构成，考虑到不同编组列车的旅行速度相同，乘客在车时间相同，因此乘客出行成本可由乘客等待时间表示.相关研究表明，城市轨道交通列车发车间隔较小且均匀发车时，乘客平均等待时间为发车间隔的一半［8］，所以，乘客总等待时间为各车站乘客等待时间之和. （2）企业运营成本.企业运营成本主要包括列车运行成本（能耗费用、检修费用等）和人力成本（司乘人员工资）.由于开行单趟列车的运行成本和单位车小时人员工资是固定的，所以本文采用车辆走行公里和列车运行时间表示企业运营成本.2.3 约束条件根据基本运输组织条件及要求，基于多编组的列车开行方案需要满足：式中：为第k个开行时段内的最大断面流量；V为每节车辆的定员；hmin，hmax分别表示最小、最大发车间隔；Nm表示第m种单元列车的可用列车数；N0表示采用单一编组模式下的运用车辆数.式（4）和式（5）表示列车编组数约束；式（6）和式（7）表示发车间隔与发车频率约束；式（8）表示运输供给约束，对客流高峰区段进行满载率限制；式（9）和式（10）表示车体保有量约束，多编组运营模式下各编组的运用列车数不能超过各自的车体保有量，且运用车辆数之和不能超过单一编组.基于多编组的城市轨道交通列车开行方案优化模型涉及多个参数和目标函数，同时列车编组与开行频率均为离散变量，且相互影响.因此，该模型是一个不连续、非凸的多目标整数规划问题，直接求解难度较大.为此，本文提出一种两阶段求解算法：第1阶段从乘客等待时间和企业运营成本综合优化角度出发，在满载率和发车频率的约束下，求解单一编组模式下的全日行车计划，从而得到单一编组模式下的运用车辆数.然后，将单一编组模式下的车体保有量作为输入条件，求解多编组运营模式下不同编组列车的车体保有量.第2阶段采用模糊折中法和线性加权法将多目标优化转化为单目标优化问题，并运用遗传算法求解该模型，染色体采用特殊的二进制编码方法，从而确定各时段列车编组方案和开行频率.3.1 车体保有量确定方法车体保有量是指在满足给定的发车间隔和编组条件下所需要运用的车底数量.对于多编组列车开行方案，一般选取大、小两种编组的列车分别用于不同的客流时段，此时，，.首先，根据高峰时段客流确定大编组列车运用数，从乘客等待时间最小化的角度构建列车开行方案评价指标，如式（11）所示.即在满足高峰断面客流需求的基础上，仅需高峰小时的大编组列车开行对数最小或小编组列车开行对数最大.然后，综合目标函数式（1）和式（2）和约束条件式（4）～式（6）确定单一编组模式下的车体保有量，以单一编组模式下的车体保有量和多编组模式下的大编组运用车数作为输入条件，可以求得小编组列车车体保有量的最大值.具体算法如下：①针对客流高峰时段，初始化大编组列车的发车频率 f1（k*）=1.②根据式（8）计算小编组列车的发车频率，则.③判断是否成立，若成立，；否则，f1（k*）=f1（k*）+1，转②.④计算大小编组列车的车体保有量，，N2=（N0-N1·B1）/B2，结束.3.2 列车开行方案确定方法采用遗传算法求解模型，染色体采用二进制编码方式，染色体长度为列车开行时段数量K，基因编码对应各时段各编组类型的发车频率.由于模型中3个目标函数的量纲不同，在设计适应度函数时首先将它们转化为同一量纲，本文采用极差化方法［9］进行无量纲化处理，如式（12）所示.然后根据适应度函数筛选出较优的开行方案，并通过交叉、变异等操作产生新的解集，直至达到最大迭代次数，筛选出最优解.式中：分别为各目标当前函数值、最小函数值及最大函数值；wobj为权重，且，本文取3个目标函数的权重相等.4.1 基础数据本文以某城市地铁线路的开行方案优化为例进行说明.线路长度为18.03km，共有16个车站，采取单一交路站站停的运营组织模式.单元列车为3节编组，车辆定员V=310人/辆，组合编组列车为6节编组，由2列单元列车组成；列车最大满载率αmax=1.2，车底周转时间T周=73min；全天各时段最大和最小发车间隔为别为10 min和3 min；运营时段参数Ts=6 h，Te=24 h，K=18 h，||Tk=1 h，即每1 h作为一个列车开行时段.本案例线路高峰时段与平峰时段的客运量均值之比为2.85，表明全日客流分布具有明显的不均衡性，全日客流时段分布如图2所示.4.2 求解结果按照高峰断面客流法确定单一编组条件下列车编组长度为6，应用本文设计的算法可求得单一编组和多编组条件下，全天各时段列车编组方案和发车频率，具体结果如表1和表2所示.结果表明，相对于单一编组方案，多编组条件下的发车频率更优，全天乘客总等待时间可减少17%，客流平峰时段（11：00-14：00和21：00-23：00）发车间隔最大可缩短22%.进一步分析企业运营成本可知，基于多编组的列车开行方案使车公里数减少27%，但列车运行时间增加了20%.可见企业采用多编组的运营模式时可以减少乘客等待时间和列车运行成本，但这是以增加司机成本为代价的.4.3 灵敏度分析客流时间分布不均衡性是列车开行方案的重要影响因素，因此，本文根据高峰小时最大断面客流与各时段最大断面客流之间的关系，将各时段最大断面客流按其差值等差波动设置，观察客流不均衡系数不同的情景下，列车开行方案的差异性.由图3可知，当客流不均衡系数趋于1时，客流在各个时间段分布较均匀.客流不均衡系数不同的条件下，多编组与单一编组列车开行方案的乘客等待时间、车辆走行公里数及列车运行时间如图4所示.由图4可以得到以下结论：（1）随着客流时间分布越均匀，两种编组方案的乘客等待时间均呈下降趋势，列车运行时间均呈上升趋势.当客流不均衡系数达到1.48时（情景7），两种编组方案的乘客等待时间和列车运行时间相同，且仅出现一种列车编组形式.这说明，随着高峰期客流减少，平峰期客流增加，单一编组模式下的列车编组数降低，发车频率提高；多编组模式下，大编组列车数减少，小编组列车数增多，将会有更多的时段采用“小编组高密度”的运营模式.当高峰客流减少到一定程度时，小编组列车即可满足需求.（2）随着客流时间分布越均匀，单一编组方案的车公里数呈波动式下降，多编组方案的车公里数呈上升趋势，且二者的差距逐渐减小.当客流不均衡系数达到1.48时，两种编组方案的车公里数相等.这说明客流时间分布不均衡性越高，基于多编组的运营模式优势越明显.综上可知，多编组是在全日客流分时需求差异较大的前提下所采用的相对较优的运输组织模式.本文以城市轨道交通多编组列车开行方案优化问题为研究对象，在考虑运用车辆数限制的基础上，以综合优化乘客等待时间和企业运营成本为目标，构建了多目标优化模型，并讨论了不同客流时间分布对结果的影响.结合案例研究，得到以下结论：（1）以某城市轨道交通线路为例，应用本文的模型和算法进行测算.结果表明，相对于单一编组方案，多编组方案使乘客的等待时间和车公里数分别减少17%和27%，列车运行小时增加20%.这说明，当企业采用多编组的运营模式时可以减少乘客等待时间和列车运行成本，但这是以增加司机成本为代价的.（2）随着客流时间分布越均匀，多编组方案的优势逐渐减弱，当线路单向高峰小时客流不均衡系数达到1.48时，仅出现一种编组形式.这说明多编组是在全日客流需求差异较大的前提下所采用的相对较优的运输组织模式.【相关文献】［1］毛保华，刘明君，黄荣，等.轨道交通网络化运营组织理论与关键技术［M］.北京：科学出版社，2011.［MAO B H，LIU M J，HUANG R，et al.Operational theories and key technologies of rail transit networks［M］.Beijing：Science Press，2011.］［2］ NIU H M，ZHANG M H.An optimization to schedule train operationswith phase-regularframework for intercity rail lines［J］.Discrete Dynamics in Nature and Society，2012（549374）.［3］杨信丰，刘兰芬，李引珍，等.多目标快速公交多车型优化调度研究［J］.交通运输系统工程与信息，2016，16（3）：107-112.［YANG X F，LIU L F，LI Y Z，et al. A multi-objective bus rapid transit dispatching optimization considering multiple types of buses［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology，2016，16（3）：107-112.］［4］ SUN D J，XU Y，PENG Z R.Timetable optimization for single bus line based on hybrid vehicle size model［J］. JournalofTraffic and Transportation Engineering（English Edition），2015，2（3）：179-186.［5］ HASSOLD S，CEDER A.Multiobjective approach to creating bus timetables with multiple vehicle types［J］. 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基于客流动态分配的城际客运专线列车开行方案优化城际客运专线主要服务于相邻城市间或城市群内中短途旅客运输,是一个区域内各大中城市以及主要城镇之间紧密联系、协调发展的重要交通工具,可实现大运量、公交化、快捷化的旅客运输。
对于省会城市、大中城市和主要城镇等经济发达、人口稠密地区的旅客流通将起到关键作用。
区域居民收入水平较高,往来出行频繁,对于快捷、准时、舒适的运输方式需求很大,城际列车能够为当地居民提供高品质的运输服务。
随着城际客运专线网络的逐渐发展完善,既有铁路的运输组织方式已经不再适应新的路网运营。
为争取更多的客流分担率,提高旅客运输服务质量,需优化城际客运专线旅客列车开行方案,以降低旅客出行成本。
客流动态分配是指客流因列车停站方案、列车始发时刻、进站时刻、区间运行时间等开行方案要素而动态地选乘不同等级列车。
开行方案优化模型则根据目标方程和约束方程,得到最优的开行方案各要素参数。
本文的主要内容如下：(1)系统分析了城际客运专线客流的出行特点和需求,并总结了趋势客流、转移客流以及诱增客流的预测方法。
在对国内外已有关于旅客列车开行方案与客流量之间相互影响的研究成果进行系统总结并借鉴的基础上,结合我国城际客流的出行特点,论述了我国城际客运专线客流量和列车开行方案之间循环反馈的关系。
(2)首先构建了城际客运专线客流量的动态分配模型。
基于动态分配模型,构建了以旅客区间运行时间与在站等待时间之和最短为目标,以最短开行间隔、最大通过能力为约束方程的线性城际客运专线旅客列车开行方案优化模型。
(3)对广清城际客运专线的客运通道现状、沿线交通运输结构、沿线客流状况进行了调查和分析。
根据客流断面特征,制定了广清城际客运专线旅客列车分为两端站直达列车、仅在中途大站狮岭停站列车以及站站停列车三类。
对广清城际客运专线旅客列车优化模型采用理想点法和MATLAB编程求解。
结果表明,广清城际应开行8对两端站直达列车、21对仅在中途一站停列车和16对站站停列车。
