网络化城市轨道交通末班车时段时刻表编制方法研究

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城市轨道交通是城市通勤交通的主要承担者,大众出行的主要载体,城市功能正常运转的重要支撑。目前,各大城市的轨道交通系统已从单一线路发展成为纵横交错的轨道交通网络。网络化运营条件下如何统筹协调、综合编制全运输网络内的末班车时刻表,使其既能满足乘客的出行需求又兼顾运营企业的经济效益,成为亟待解决的关键问题之一。本文综合了国内外相关学者的研究成果,在充分分析网络化运营条件下末班车时段(指晚高峰之后某一时刻到运营结束的这一时期)特性基础上,对网络化条件下城市轨道交通末班车时刻表编制问题展开深入研究,提出相应的理论原则以及方法措施。具体研究内容如下:首先,对当前国内具有代表性的城市轨道交通系统末班车时刻表编制现状进行调研,梳理代表性的编制方法,探讨它们的适用性和优缺点。在此基础上,对末班车时段的客流需求特性、运营组织特性以及换乘衔接过程进行深入的剖析,研究末班车时刻表编制的关键影响因素。接着,根据城市轨道交通的特点,提出简化的路网拓扑建模方法。在综合已有模型的基础上,提出末班车时刻表编制一般模型,该模型以“换乘客流量最大”为目标,协调优化路网中各线路最后一列车之间的换乘衔接时序。进一步,由于晚高峰之后到运营结束的这一时期具有客流稀疏、列车发车间隔大、乘客换乘等待时间长等特点,若在编制时刻表时未综合考虑企业运营收益和乘客换乘成本等因素,则会导致时刻表编制效果不理想。文中基于此提出末班车时段时刻表编制模型,该模型不再局限于对各线路最后一列车的优化,而是协调编制路网中各线路在末班车时段内所有列车的运行计划,以达到时段综合最优的目的。然后,基于文中提出的两个末班车时刻表编制模型的特点与难点,分别设计遗传算法以及遗传模拟退火算法对模型进行求解。在阐释遗传算法和模拟退火算法基本原理的基础上,对算法的实现流程与操作步骤进行详细说明。最后,以某城市轨道交通实际路网数据和客流数据为输入,设计中小型路网实例,分别采用GAMS、遗传算法和遗传模拟退火算法对两个模型进行求解,验证模型和算法的有效性,对比分析模型之间的差异与优劣。以某城市轨道交通系统为背景,设计大规模路网案例,验证模型在大规模条件下的适用性和算法的求解效率,同时为网络化条件下城市轨道交通末班车时刻表编制提供有意义的参考。
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