一种考虑容量约束的列车快慢车开行方案智能推荐方法与流程

本发明涉及轨道交通智能控制领域，尤其涉及一种考虑容量约束的列车快慢车开行方案智能推荐方法。

背景技术：

1、城市轨道交通快慢车运营组织是根据线路的长、短途客流特点和通过能力利用状况，同时开行站站停慢车和跨站快车，从而使运输组织适应客流特征的一种网络化运营组织技术。快车是在部分车站停靠的列车，慢车是在列车运行范围内，站站停的列车。针对客流需求的差异性，快慢车运营组织可以满足不同出行需求的乘客：快车在部分车站跨站不停，从而提高旅行速度，满足长距离乘客的快速需求；慢车在每个车站都停车，满足沿线客流的直达需求。

2、现有技术多以最小化所有乘客总出行时间或(和)运营企业运营成本为目标。但在模型建立过程中，各种模型和算法考虑的情景有所不同。如：1)部分技术仅考虑了快车和慢车两种开行方式，即一列快车和一列慢车。这就限制了开行模式的多样化设置；2)部分技术考虑了因快车跨站而造成的一次留乘的情形，在最优化目标中考虑了乘客因此额外增加的候车时间，而未考虑因列车满载率限制而未能上车造成滞留的情况，因此并不能准确刻画大客流线路乘客滞留造成的旅行时间增加问题。

3、在城市轨道交通进入网络化阶段，高峰期间列车满载率较大，部分车站的乘客因列车容量限制而无法上车，部分乘客需要留乘等候后续1列甚至多列列车才可乘车。因此，既有算法并不能解决容量限制造成的乘客滞留问题，显然不能满足高峰期间大客流线路的开行方案编制需求。在网络化大客流需求条件下，考虑容量限制条件下旅客出行时间最小化的开行方案优化，具有突出的经济和社会价值。

4、通过跨站运行模式组织城市轨道交通快慢车开行是为匹配客流时空分布不均衡问题而采用的一种列车开行方案，该方案下列车通过跨站方式跳过部分车站而保留列车载客能力，从而达到快速疏解大客流车站客流、减小乘客等候时间、降低运营成本的目的。已有方法多以尽量减少乘客等候时间、降低企业运营支出等为目的进行优化建模，而忽略了列车满载率不均衡性以及由于列车容量问题而造成的车站客流滞留问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种考虑容量约束的城市轨道交通列车快慢车开行方案智能推荐方法，能够在尽量减小乘客等候时间的前提下，智能推荐均衡列车满载率的方案，从而实现节省乘客出行时间的同时，提高乘车出行品质。本发明具体采用如下技术方案：

2、一种考虑容量约束的列车快慢车开行方案智能推荐方法，该方法包括如下步骤：

3、步骤1、初始化线路开行方向的列车信息、预期客流需求数据od，具体内容包括：

4、步骤1.1、初始化基础设施信息

5、行车交路信息：v＝{1,2，…，n}为城市轨道交通某行车方向车站有序的编号集合，n为交路上车站的数量；

6、列车交路信息：k＝{1,2,…,k}为研究时段t内列车有序的发车编号，k为发车总数；

7、(1.2)确定客流需求信息

8、在车站i上到车站j下车的客流为qij，车站i乘车需求总量为且j＞i；车站j的到站总量为且j＞i；

9、计算乘客到达率，研究时段t内乘客到达速率ρij通过下式计算：

10、

11、其中，qij为研究时段t内车站i到车站j之间的总客流量；

12、计算乘客到达量，发车间隔为h，列车k-1离开后、列车k到达车站i前进站或换入的乘客量为：

13、qijk＝ρijh

14、步骤2、生成初始方案

15、对于有n个车站的线路，单列车的停站方案记为ω*，若研究时间段t内，首站以固定发车间隔为h等间隔发车，则研究时段t内列车开行数量

16、步骤2.1停站方案初始化

17、以yik表示列车k在车站i处有无停车，当列车k在车站i停车时yik＝1，否则yik＝0；若某站i必须停站，则初始化yik＝1，对可行解进行编码；

18、步骤2.2、初始化各列车首站发车时刻

19、按照首站等间距发车的原则，初始化各方案下各列车的首站发车时刻；

20、步骤2.3、计算各列车到停时间

21、按照首站发车时间及列车运行时间参数，计算各类车在各站的到站时刻、发车时刻、旅行时间；

22、步骤3、约束条件检查

23、步骤3.1列车k连续跨站约束检验

24、保证列车k最多连续跳停车站数为tmax；

25、

26、步骤3.2车站i连续跳停列车数约束检验

27、车站i最多允许连续跳停列车数为smax；

28、

29、步骤3.3根据约束条件3.1和3.2过滤ω*中不满足跨站和跳停条件的方案，得到初始方案ω。

30、优选的，该方法还包括：

31、步骤4、采用遗传算法优化求解

32、步骤4.1设置进化代数计数器c＝0，设置最大进化代数为imax；

33、步骤4.2在初始方案ω*中随机选择m个个体(即可行方案)组成的初始群体p(c)；

34、步骤4.3选择操作：按照“约束条件”检查群体p(c)中各个体是否满足约束；若满足约束，则进行步骤4.4，否则重新进行步骤4.2；

35、步骤4.4交叉操作：

36、步骤4.4.1随机选择p(c)中的x个个体，按一定概率执行相同编码位置互换编码操作，得到x个新的个体；

37、步骤4.4.2按照“约束条件”检查步骤4.4.1中得到的交叉方案是否满足约束。若满足约束条件，则进行步骤4.5，否则重新进行步骤4.4.1；

38、步骤4.5变异操作：

39、步骤4.5.1按照某种规则随机以一定概率进行y(y＝m-x)个个体的部分编码变异操作。即把1变为0，把0变为1；

40、步骤4.5.2按照“约束条件”检查步骤4.5.1中得到的变异方案是否满足约束；若满足约束条件，则进行步骤4.6，否则重新进行步骤4.5.1；

41、步骤4.6计算群体p(c)、交叉后形成的x个个体、变异后形成的y个体的适应度，即各方案下乘客的总旅行时间，计算方法如下：

42、步骤4.6.1计算各个体方案的客流指标

43、逐步计算各列车在各站的下车乘客量、上车乘客量、留乘乘客量、离站载客量、候车乘客量；

44、步骤4.6.2计算方案的总旅行时间；

45、步骤4.6.3计算群体p(c)和交叉后形成的x个及变异后形成的y个体的适应度。选择其中适应度最好的m个个体作为新的种群p(c)；此时，若c＜imax，则令c＝c+1，重复步骤4.4；否则结束算法，此时p(c)中适应度最高的个体为最优方案。

46、优选的，所述步骤4.6.1中计算各个体方案的客流指标的具体方式如下：

47、a.计算下车乘客量

48、假定列车k到达车站i时的车内乘客按照后续车站j吸引客流总量的相对比例下车，则：

49、

50、其中，列车k在车站j的下车总量为

51、b.计算上车乘客量

52、上车乘客量根据列车停站情况、载客情况分三种情形考虑，即：

53、

54、c.计算留乘乘客量

55、仅当vik-aij,k+wij,k＞v*时有乘客留乘，留乘量为：

56、lijk＝wijk-bijk＝wijk-(v*-(vik-aijk))

57、d.计算离站载客量

58、列车在离开车站时的载客量为：

59、vik′＝vi,k+1＝vik+bij,k-aij,k

60、当yik＝0时，vik＝vik′＝vi,k+1；

61、e.计算候车乘客量

62、车站i在列车k到达时的候车乘客量由两部分组成：留乘乘客lij,k-1和列车k-1离后列车k到达前的到站或换乘乘客；

63、以ρik表示列车k到达前的客流到达率，则两列车发发车间隔h的到达或换入客流量为ρikh，则车站i在列车k到达时的候车乘客量为：

64、wijk＝lij,k-1+ρik。

65、优选的，所述步骤4.6.2中所述计算方案的总旅行时间的具体方式如下：

66、a.计算候车时间

67、等待时间包括两部分：乘客进站或换乘后的等车时间，以及留乘乘客候车时间；

68、(i)假定乘客到达车站的时刻服从均匀分布，则列车k-1离站后至列车k到站时，乘客进站或换乘乘客的等车时间为

69、(ii)列车k-1离站时的留乘乘客需要等待完整的发车间隔h；

70、b.计算旅行时间

71、乘客旅行时间包括区间运行时间以及停站时间；

72、列车k从车站i到车站j时的旅行时间为：

73、

74、c.计算乘客总旅行时间

75、以乘客总出行成本最低为优化目标，即乘车旅行时间与候车时间之和

76、

77、优选的，所述步骤4.6.3中包含如下约束条件：

78、条件(i)特殊车站停站约束

79、起点站必须停车：y1k＝1k＝1,2，…,k

80、终点站必须停车：ynk＝1k＝1,2，…,k

81、若p(c)中的所有列车满足上述约束，则继续步骤4.3.3；否则，重复步骤4.3.1；

82、条件(ii)追踪间隔约束

83、列车k-1和列车k之间的发车间隔应满足：

84、aik-di,k-1≥yikyi,k-1hi1+(1-yi,k-1)yikhi2+yi,k-1(1-yik)hi3+(1-yi,k-1)(1-yik)hi4

85、

86、

87、式中：hi1,hi2,hi3分别为前后列车k-1和列车k在车站都不跨站，前车跨站，后车跨站的最小发车间隔；

88、若p(c)中的所有列车满足上述约束，则继续步骤4.3；否则，重复步骤4.3.1。