【摘 要】
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随着我国城市群、都市圈的逐渐形成,城市间交流日益频繁,城际铁路建设力度不断增强,城际铁路运输组织工作也要随之不断完善。列车运行图不仅是铁路运输组织工作的重要组成部分,也是旅客出行的重要依据。在我国城际铁路客流呈现明显高峰时段特征,同时旅客与铁路部门需要规律化列车开行的背景下,如何安排列车开行,提供既满足城际铁路客流需求又保证规律化开行的列车运行图是本文要解决的问题,主要研究内容如下:（1）归纳城际
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:高速铁路网络通过能力综合利用理论与方法研究（U1734204）,2018年9月—2021年5月； 国家重点研发计划:“一带一路”陆路通道国际联运研究与交流中心（2016YFE0201700）,2019年12月—2020年12月；
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随着我国城市群、都市圈的逐渐形成,城市间交流日益频繁,城际铁路建设力度不断增强,城际铁路运输组织工作也要随之不断完善。列车运行图不仅是铁路运输组织工作的重要组成部分,也是旅客出行的重要依据。在我国城际铁路客流呈现明显高峰时段特征,同时旅客与铁路部门需要规律化列车开行的背景下,如何安排列车开行,提供既满足城际铁路客流需求又保证规律化开行的列车运行图是本文要解决的问题,主要研究内容如下:（1）归纳城际铁路运输组织的特点与模式,分析周期化列车运行图的优缺点,结合对城际铁路列车运行图特点与编制需求,提出城际铁路具有应用多周期列车运行图的适应性。（2）明确供需匹配的研究范围,提出客流需求时段划分方式和列车供给水平的计算方法,在此基础上采用全时段车站客流需求与列车供给水平的1范数来刻画运行图与需求在时空上的匹配程度。对于多周期列车运行图问题中周期长度选择的核心问题,提出应用周期长度备选集来保证周期长度的合理性,并给出周期长度确定原则及方法。基于传统运行图编制流程,提出面向供需匹配的多周期列车运行图编制流程。（3）构建了基于时空网络的多周期列车运行图分阶段编制模型（M1）以及基于时空状态网络的多周期列车运行图协同编制模型（M2）。模型均以供需匹配最佳以及列车总旅行时间最小作为优化目标,分阶段编制模型将周期长度选择与运行图编制分阶段完成,协同编制模型实现周期长度与列车运行图的协同编制。（4）针对多周期列车运行图协同编制模型在大规模场景下的求解问题,设计并实现了改进的贪婪禁忌搜索算法。根据问题特征将主问题分解为求解各运行线类型列车时空状态路径的子问题。以禁忌搜索算法为框架,采用贪婪规则确定算法初始问题求解顺序,将对主问题模型解的搜索转换为对子问题求解顺序的搜索,提高求解效率。（5）设计算例验证多周期列车运行图分阶段模型和协同编制模型,对比分析两模型在不同情景下的表现,结果显示M1在求解速度上比M2平均快6.1%,M2在优化效果上比M1平均高3.1%,表明当需求情景较复杂时M2具有更好的优化效果,当需求情景较为简单时M1具有更快的求解速度。对比分析三种客流分布下的多周期列车运行图与单周期列车运行图供需匹配程度,结果显示多周期运行图对需求的适应性比单周期运行图高5.5%,在运输能力损失上比单周期低5.4%,表明多周期列车运行图对客流变化具有更强的适应性。基于京津城际的实际数据,应用多周期列车运行图协同编制模型及启发式算法编制京津城际全日多周期列车运行图,研究结果可为我国城际铁路多周期列车运行组织提供一定的参考。图63幅,表26个,参考文献64篇。
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