【摘 要】
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城市轨道交通列车在运行过程中容易受到自身或者外部因素的干扰,使得原本运行有序的列车偏离计划运行图,造成列车运行晚点。为满足日益增长的客流需求,列车追踪间隔不断压缩,使得列车运行图中的冗余时间减少,容易造成晚点在轨道交通网络中以较快地速度传播。同时,列车运行调整问题是一个复杂且评价标准不一的实际问题,本文将对晚点条件下的城轨列车运行调整优化方案展开研究。首先,在对城市轨道交通列车晚点传播进行分析的基
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城市轨道交通列车在运行过程中容易受到自身或者外部因素的干扰,使得原本运行有序的列车偏离计划运行图,造成列车运行晚点。为满足日益增长的客流需求,列车追踪间隔不断压缩,使得列车运行图中的冗余时间减少,容易造成晚点在轨道交通网络中以较快地速度传播。同时,列车运行调整问题是一个复杂且评价标准不一的实际问题,本文将对晚点条件下的城轨列车运行调整优化方案展开研究。首先,在对城市轨道交通列车晚点传播进行分析的基础上,分别从企业运营角度和乘客角度对列车运行调整模型中的优化目标进行分析,以力求全面有效为目的,从综合考虑企业和乘客双方需求的角度出发,以列车总晚点时间最少、晚点影响范围内乘客总等待时间最少和列车在各车站的平均上车率最高为优化目标,建立多目标列车运行调整模型,并对模型的约束条件进行了详细阐述。其次,将人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA）尝试应用在城市轨道交通列车运行调整研究中,从种群初始化、基本行为以及进化机制等三个方面对AFSA算法进行优化改进,详细介绍了改进AFSA算法的基本思想,并给出了基于改进AFSA算法的列车运行调整流程。在对改进AFSA算法的各种参数的不同取值进行仿真分析的基础上,分别采用微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）、AFSA和改进AFSA算法对三种晚点仿真场景进行列车运行调整。仿真结果表明改进AFSA算法在列车初始晚点时间较大时,在寻优精度和稳定性方面,优于PSO和AFSA算法,能够得到更优的列车运行调整方案。最后,以Visual Studio 2017作为开发工具,MySQL作为数据存储库,实现了城市轨道交通列车运行调整仿真系统的设计与开发,该系统提供改进AFSA、PSO两种算法进行求解,输出列车运行调整方案。以某地铁3号线的晚点场景为实例进行研究,通过仿真系统进行列车运行调整,并通过调整效果分析模块直观形象地展示PSO算法和改进AFSA算法的调整效果,验证了本文建立的列车运行调整模型以及改进AFSA算法对于解决晚点条件下的城轨列车运行调整问题具有良好的适用性和可行性。
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