CN109447343B - 基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法 - Google Patents

基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,属于城市轨道交通线路运营服务技术领域。该方法首先构建城市轨道交通线路的直线型网络拓扑结构;然后构建基于所述直线型网络拓扑结构的列车换乘接续约束模型;最后利用基于控制温度和搜索温度两个标识量的模拟退火算法求解所述列车换乘接续约束模型,获取列车运行时刻表优化方案和换乘接续站点。本发明考虑了出行距离和换乘方向,优化了城市轨道交通网络拓扑结构,提高了计算效率,提供了高效的列车接续方案,减少了车站内旅客滞留的数量,提高了车站运营安全性。

Description

基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法
技术领域
本发明涉及城市轨道交通线路运营服务技术领域,具体涉及一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法。
背景技术
国内外学者均较早开展了城市轨道交通列车接续优化的研究,并且在优化方法形式上取得了较多创新成果,相关的研究主要在于轨道交通列车时刻表和开行方案的优化。
关于列车时刻表的一般优化原则与方法:考虑城市轨道交通体系的复杂性,部分学者提出了实时可控的模型进行优化分析。文献[1]深入分析了城市轨道交通首班列车开行方案的优化问题,并以北京地铁为实例进行了验证。文献[2]提出了实时的列车延误分析模型,主要围绕列车调度方案的改进进行研究,文献[3]也通过完善部分限制条件进行了类似的研究。文献[4]基于提出的列车调度模型,对比分析了城市轨道交通服务中实现高效运营的必需条件。
关于列车时刻同步的特点分析:文献[5]提出了城市轨道交通首班列车同步调度模型,优化目标为城轨全网总的乘客换乘等待时间最小。文献[6]基于城市轨道交通运营体系服务水平和乘客满意度提出了一个可变的列车时刻表方案。文献[7]研究了一个集成的城市轨道交通体系运营优化模型,其中考虑了线路规划、发车时间区段以及时刻表序列。
关于决策优化目标的类型和形式研究:考虑特定换乘服务的可行性,文献[8]分析了现有换乘分析方法的缺陷,并给出了相应的改进策略。其他一些学者还研究了不同类型优化目标在城市轨道交通列车时刻表和开行方案中的应用,并基于模型提出了相应的高效算法,典型的如文献[9]、文献[10]的研究成果。
关于城市轨道交通线网空间结构的特点分析:对于城市轨道交通网络,地理空间布局对运营体系有着重要的影响。比较有代表性的研究中,文献[11]深入分析了线路连接角度在城市轨道交通网络设计中的影响,其模型的优化目标是最大化城市轨道交通系统承载的客流量。
上述的研究主要基于时间层面上的同步协调,包括列车发车时刻和到达时刻的协同优化等,考虑城市轨道交通网络空间布局结构影响的研究较少。
参考文献:
[1]Guo X.,Wu J.,Sun H.,Liu R.and Gao Z.(2016).Timetable coordinationof first trains inurban railway network:a case study of Beijing.AppliedMathematical Modelling,40:8048-8066。
[2]Corman F.,D’Ariano A.,Pacciarelli D.and Pranzo M.(2014).Dispatching and coordination in multi-area railway trafficmanagement.Computer Operation Research,44(1):146-160。
[3]Kecman P.,Corman F.,D’Ariano A.and Goverde R.M.P.(2013).Rescheduling models for railway traffic management in large-scalenetworks.Public Transportation:Planning Operation,5(1-2):95-123。
[4]SamàM.,Pellegrini P.,D’Ariano A.,Rodriguez J.and Pacciarelli D.(2016).Ant colony optimization for the real-time train routing selectionproblem.Transportation Research Part B,85(1):89-108。
[5]Kang L.and Zhu X.(2015).A simulated annealing algorithm for firsttrain transfer problem in urban railway networks.Applied MathematicalModelling,40(1):419-435。
[6]D’Ariano A.,Pacciarelli D.and Pranzo M.(2008).Assessment offlexible timetables in real-time traffic management of a railwaybottleneck.Transportation Research Part C,16:232-245。
[7]Zhao F.and Zeng X.(2008).Optimization of transit route network,vehicle headways and timetables for large-scale transit networks.EuropeanJournal of Operational Research,186:841-855。
[8]Bookbinder J.H.and Desilets A.(2008).Transfer optimization in atransit network.Transportation Science,42:57-69。
[9]Shafahi Y.and Khani A.(2010).A practical model for transferoptimization in a transit network:model formulations andsolutions.Transportation Research Part A,44(6):377-389。
[10]Wong R.C.W.,Yuen T.W.Y.,Fung K.W.and Leung J.M.Y.(2008).Optimization timetable synchronization for rail mass transit.TransportationScience,42(1):57-69。
[11]Gutiérrez-Jarpa G.,Laporte G.and Marianov V.(2018).Corridor-basedmetro network design with travel flow capture.Computers and OperationsResearch,89:58-67。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,以解决上述背景技术中存在的技术问题。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案:
提供一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,该方法包括如下流程步骤:
步骤S110:构建城市轨道交通线路的直线型网络拓扑结构;
步骤S120:构建基于所述直线型网络拓扑结构的列车换乘接续约束模型;
步骤S130:利用基于控制温度和搜索温度两个标识量的模拟退火算法求解所述列车换乘接续约束模型,获取列车运行时刻表优化方案和换乘接续站点。
进一步的,所述步骤S110具体包括:
将实际的不规则型城轨线路分割或整合为城轨线路的网络拓扑结构的直线型线路:具体包括,
当线路上包含地理连接角小于90°的点时,利用该点的地理连接角的角分线与该线路的交点将该线路进行分割;
线路上所有点的地理连接角均大于90°时,对于闭合线路,按照线路长度将该闭合线路分割成四等分;对于非闭合线路,当该非闭合线路的起点与终点的直线距离小于或等于线路总长度的1/4时,将该整条非闭合线路按照线路长度分割成四等分;
将分割后得到的所有分割线路进行拉直,将拉直的线路按照上下行等效为两条方向相反的线路,得到所述直线型网络拓扑结构。
进一步的,所述列车换乘接续约束模型的目标函数为:
Figure BDA0001842343950000041
Pxyz∈{0,1},δxyz∈{0,1};
其中,x表示换乘站,Θ表示换乘站集合,y表示换乘站的前置线路,z表示换乘站的接续线路,w表示线路集合,Pxyz表示换乘时间标识变量,δxyz表示空间位移合理性标识变量;
若乘客能够在站点x完成自线路y至线路z的换乘,则Pxyz取值为1,否则为0;若乘客在站点x完成自线路y至线路z换乘的空间位移合理,则δxyz取值为1,否则为0。
进一步的,基于换乘时间标识变量的换乘约束为:
Figure BDA0001842343950000051
其中,
Figure BDA0001842343950000052
表示列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻;
Figure BDA0001842343950000053
表示列车在线路y上到达第n个车站x的时刻;
Figure BDA0001842343950000054
表示乘客下车的时间;
Figure BDA0001842343950000055
表示乘客在站点x自线路y至线路z换乘的步行时间,其服从于关于当前时刻的分布
Figure BDA0001842343950000056
Figure BDA0001842343950000057
表示乘客上车时间;
Figure BDA0001842343950000058
表示预留的列车安全时间;M表示极大正数。
进一步的,列车在线路y上到达第n个车站x的时刻为:
Figure BDA0001842343950000059
其中,Ty,s表示列车在线路y上的始发时刻,
Figure BDA00018423439500000510
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure BDA00018423439500000511
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中停站时间。
进一步的,列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻为:
Figure BDA00018423439500000512
其中,Tz,s表示列车在线路z上的始发时刻,
Figure BDA00018423439500000513
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure BDA00018423439500000514
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中停站时间,Tearly表示列车发车时刻的下限,Tlate表示列车发车时刻的上限。
进一步的,基于空间位移合理性标识变量的换乘约束为:
Figure BDA0001842343950000061
其中,θxyz表示在站点x自线路y换乘至线路z的换乘角;θMax表示最大换乘角;乘客由起始站至换乘站的距离以及由换乘站至终点站的距离中的小值为rmin,大值为rMax;τr表示rmin/rMax的最大值。
进一步的,所述步骤S130具体包括:
步骤S131:初始化:设置初始控制温度tempm=tempi,以及初始搜索温度tempd=tempi,控制温度的降温系数为α,搜索温度的降温系数为β,每一个控制温度下的马尔科夫链长度为L;初始的当前时刻表方案Tc=T0,初始的最优时刻表方案Tb=T0;初始的当前目标函数值Zc=Z0,初始的最优目标函数值Zb=Z0,令k=1;
步骤S132:新解的产生:在时刻约束条件下随机产生新的时刻表方案Tn,判断空间合理性,确定时间值
Figure BDA0001842343950000062
计算新的目标函数值Zn以及目标函数的变化值ΔZ;
步骤S133:最优解的判断:若目标函数的变化值ΔZ<0,新解被接受Tc=Tn,Zc=Zn,最优解随之更新Tb=Tn,Zb=Zn;此时,控制温度下降tempm=tempm·α,搜索温度也下降tempd=tempd·β,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值在设定范围内0≤ΔZ≤ΔZa,保存临时温度tempg=tempd·β,根据概率
Figure BDA0001842343950000063
判断是否接受Tn且搜索温度下降tempd=tempg,若不接受,则搜索温度不变tempd=tempd,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值超出设定范围ΔZ>ΔZa,则返回步骤S132。
步骤S134:迭代进程:当k>L时,控制温度下降tempm=tempm·α,令k=1,下一个控制温度下的计算进程开始;否则,转步骤S132。
步骤S135:计算终止:若控制温度tempm降至终止温度tempe以下时,计算终止,最优时刻表方案Tb和最优目标函数值Zb为最终输出结果。
本发明有益效果:考虑了出行距离和换乘方向,优化了城市轨道交通网络拓扑结构,提高了计算效率,提供了高效的列车接续方案,减少了车站内旅客滞留的数量,提高了车站运营安全性。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法流程图。
图2为本发明实施例二所述的地理连接角示意图。
图3为本发明实施例二所述的地理连接角均大于90°的闭合线路拓扑处理示意图。
图4为本发明实施例二所述的包含小于或等于90°的地理连接角的线路拓扑处理示意图。
图5为本发明实施例二所述的地理连接角均大于90°的非闭合线路拓扑处理示意图。
图6为本发明实施例二所述的按上下行等效的直线型单向线路示意图。
图7为本发明实施例二所述的空间位移合理性判断方法示意图。
图8为本发明实施例二所述的基于控制温度和搜索温度两个标识量的模拟退火算法流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明,且实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域普通技术人员应当理解的是,附图只是一个实施例的示意图,附图中的部件或装置并不一定是实施本发明所必须的。
实施例一
如图1所示,本发明实施例一提供了一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,该方法包括如下流程步骤:
步骤S110:构建城市轨道交通线路的直线型网络拓扑结构;
步骤S120:构建基于所述直线型网络拓扑结构的列车换乘接续约束模型;
步骤S130:利用基于控制温度和搜索温度两个标识量的模拟退火算法求解所述列车换乘接续约束模型,获取列车运行时刻表优化方案和换乘接续站点。
在本发明具体实施例一中,所述步骤S110具体包括:
将实际的不规则型城轨线路分割或整合为城轨线路的网络拓扑结构的直线型线路:具体包括,
当线路上包含地理连接角小于90°的点时,利用该点的地理连接角的角分线与该线路的交点将该线路进行分割;
线路上所有点的地理连接角均大于90°时,对于闭合线路,按照线路长度将该闭合线路分割成四等分;对于非闭合线路,当该非闭合线路的起点与终点的直线距离小于或等于线路总长度的1/4时,将该整条非闭合线路按照线路长度分割成四等分;
将分割后得到的所有分割线路进行拉直,将拉直的线路按照上下行等效为两条方向相反的线路,得到所述直线型网络拓扑结构。
在本发明具体实施例一中,所述列车换乘接续约束模型的目标函数为:
Figure BDA0001842343950000091
Pxyz∈{0,1},δxyz∈{0,1};
其中,x表示换乘站,Θ表示换乘站集合,y表示换乘站的前置线路,z表示换乘站的接续线路,w表示线路集合,Pxyz表示换乘时间标识变量,δxyz表示空间合理性标识变量;
若乘客能够在站点x完成自线路y至线路z的换乘,则Pxyz取值为1,否则为0;若乘客在站点x完成自线路y至线路z换乘的空间位移合理,则δxyz取值为1,否则为0。
在本发明具体实施例一中,基于换乘时间标识变量的换乘约束为:
Figure BDA0001842343950000092
其中,
Figure BDA0001842343950000093
表示列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻;
Figure BDA0001842343950000094
表示列车在线路y上到达第n个车站x的时刻;
Figure BDA0001842343950000095
表示乘客下车的时间;
Figure BDA0001842343950000096
表示乘客在站点x自线路y至线路z换乘的步行时间,其服从于关于当前时刻的分布
Figure BDA0001842343950000097
Figure BDA0001842343950000098
表示乘客上车时间;
Figure BDA0001842343950000099
表示预留的列车安全时间;M表示极大正数。
在本发明具体实施例一中,列车在线路y上到达第n个车站x的时刻为:
Figure BDA0001842343950000101
其中,Ty,s表示列车在线路y上的始发时刻,
Figure BDA0001842343950000102
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure BDA0001842343950000103
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中停站时间。
在本发明具体实施例一中,列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻为:
Figure BDA0001842343950000104
其中,Tz,s表示列车在线路z上的始发时刻,
Figure BDA0001842343950000105
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure BDA0001842343950000106
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中停站时间,Tearly表示列车发车时刻的下限,Tlate表示列车发车时刻的上限。
在本发明具体实施例一中,基于换乘时间标识变量的换乘约束为:
Figure BDA0001842343950000107
其中,θxyz表示在站点x自线路y换乘至线路z的换乘角;θMax表示最大换乘角;乘客由起始站至换乘站的距离以及由换乘站至终点站的距离中的小值为rmin,大值为rMax;τr表示rmin/rMax的最大值。
在本发明具体实施例一中,所述步骤S130具体包括:
步骤S131:初始化:设置初始控制温度tempm=tempi,以及初始搜索温度tempd=tempi,控制温度的降温系数为α,搜索温度的降温系数为β,每一个控制温度下的马尔科夫链长度为L;初始的当前时刻表方案Tc=T0,初始的最优时刻表方案Tb=T0;初始的当前目标函数值Zc=Z0,初始的最优目标函数值Zb=Z0,令k=1;
步骤S132:新解的产生:在时刻约束条件下随机产生新的时刻表方案Tn,判断空间合理性,确定时间值
Figure BDA0001842343950000111
计算新的目标函数值Zn以及目标函数的变化值ΔZ;
步骤S133:最优解的判断:若目标函数的变化值ΔZ<0,新解被接受Tc=Tn,Zc=Zn,最优解随之更新Tb=Tn,Zb=Zn;此时,控制温度下降tempm=tempm·α,搜索温度也下降tempd=tempd·β,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值在设定范围内0≤ΔZ≤ΔZa,保存临时温度tempg=tempd·β,根据概率
Figure BDA0001842343950000112
判断是否接受Tn且搜索温度下降tempd=tempg,若不接受,则搜索温度不变tempd=tempd,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值超出设定范围ΔZ>ΔZa,则返回步骤S132。
步骤S134:迭代进程:当k>L时,控制温度下降tempm=tempm·α,令k=1,下一个控制温度下的计算进程开始;否则,转步骤S132。
步骤S135:计算终止:若控制温度tempm降至终止温度tempe以下时,计算终止,最优时刻表方案Tb和最优目标函数值Zb为最终输出结果。
实施例二
本发明实施例二提出一种基于列车运行时间和运行线路空间网络结构的城轨列车换乘接续优化方法,本方法包括网络拓扑处理、数学模型描述、求解算法三部分内容。
(1)网络拓扑处理
城市轨道交通网络中,换乘接续过程所涉及的时间和空间因素都较为繁多,尤其是网络结构的不规则性和复杂性。因此在分析空间布局结构对接续优化影响时,有必要根据特定拓扑原则对网络进行简化处理。具体来看,城市轨道交通线路中直线型形状比其他形状更为简单,更便于网络结构分析,因而需要将具有“转弯”形状的线路分割或整合为直线型线路。
本发明实施例二中,引入“地理连接角”的概念来处理不规则线路线路的分割整合问题。
地理连接角定义:对于某一轨道线路上的点b,在其前后线路上各取L0长度,端点分别为a、c,连接a、b、c三点间线段,构成的三角形顶角∠abc即为该线路上b点基于长度L0的地理连接角
Figure BDA0001842343950000121
L0在本方法中取该线路上运行的列车编组长度,如图2所示。
在本发明实施例二中,在上述地理连接角的基础上,城市轨道交通网络中的每条线路均需按如下步骤逐步进行拓扑。
步骤1:当线路为闭合线路且其所有地理连接角都大于90°时,将整条线路四等分,如图3所示。
步骤2:当线路的某地理连接角小于或等于90°时,以地理连接角角分线与线路的交点为边界点,将线路拆分成多条线路,如图4所示。其中,图4(a)表示地理连接角小于90°的非闭合线路的拓扑处理示意图,(b)表示地理连接角小于90°的闭合线路的拓扑处理示意图。
步骤3:对于经上述步骤得到的每条线路而言,当非闭合线路起点与终点的直线距离小于或等于线路总长度的1/4,且线路上所有地理连接角都大于90°时,将整条线路四等分,如图5所示。
步骤4:将步骤1-3所有得到的线路拉直。
对于经以上步骤得到的每一条拉直的线路(含上下行),将其等效为两条方向相反的线路,如图6所示。
经过以上处理后,任意两条线路间最多只有一个交点。城市轨道交通网络的拓扑处理可以明显简化网络空间结构。基于拓扑重建的线路,后续的数学模型分析过程能够更容易判断线路的空间特征及相互影响。
(2)数学模型构建
在城市轨道交通网络经过拓扑处理后,以一个集成的优化模型来协调各线路上的列车时刻安排,在满足运行时间要求和空间合理性的前提下,实现系统最优下的换乘接续方案。
在空间合理性的前提下整个网络的换乘接续程度最高,上述模型的目标函数为
Figure BDA0001842343950000131
其中,
x:城轨网络中的换乘站;
Θ:城轨网络中的换乘站集合,x∈Θ;
y,z:换乘的前置线路和接续线路;
ω:线路集合;
Pxyz:换乘标识变量,若乘客能够在站点x完成自线路y至线路z的换乘,则取值为1,否则为0;
δxyz:空间合理性标识变量,若乘客在站点x完成自线路y至线路z换乘的空间位移合理,则取值为1,否则为0。
列车在换乘站到达时刻的约束条件为:
Figure BDA0001842343950000132
其中,
Figure BDA0001842343950000133
线路y上某次列车到达第n个车站x的时刻;
Ty,s:线路y上某次列车的始发时刻;
Figure BDA0001842343950000141
线路y上某次列车自始发至到达第n个车站x时所需的途中行驶时间;
Figure BDA0001842343950000142
线路y上某次列车自始发至到达第n个车站x时所需的途中停站时间。
列车在换乘站发车时刻的约束条件为:
Figure BDA0001842343950000143
其中,
Figure BDA0001842343950000144
线路z上某次列车在第m个车站x的发车时刻;
Ty,s:线路z上某次列车的始发时刻;
Figure BDA0001842343950000145
线路z上某次列车自始发至驶离第m个车站x时所需的途中行驶时间;
Figure BDA0001842343950000146
线路z上某次列车自始发至驶离第m个车站x时所需的途中停站时间。
通过含极大正数M的不等式(4)描述了换乘的实现过程,当Pxyz为1时换乘过程成立,当Pxyz为0时换乘过程不成立。
Figure BDA0001842343950000147
其中,
Figure BDA0001842343950000148
乘客下车时间;
Figure BDA0001842343950000149
乘客在站点x自线路y至线路z换乘的步行时间,它取决于车站内的拥挤程度,并且与当前时刻有关,通常可认为其服从于关于当前时刻的分布
Figure BDA00018423439500001410
Figure BDA0001842343950000151
乘客上车时间;
Figure BDA0001842343950000152
预留的列车安全时间;
M:极大的正数。
该模型中一对换乘接续线路,即前置线路和接续线路为:
y≠z
基于换乘场景中空间合理性分析换乘约束为:
Figure BDA0001842343950000153
其中,
θxyz:在站点x自线路y至线路z换乘的换乘角,如图7所示;
θM:换乘角的最大值,由运营方决定;
rm:乘客在两条线路间的换乘过程中,对于由起点至换乘站的距离以及由换乘站至终点的距离,较小者为rm,如图7所示;
rM:与rm相对应,较大者为rM
τr:rm/rM的最大值,由运营方决定。
如图7所示,x为换乘站,O为换乘起点,D为换乘终点。如果θxyz过大,或者rm与rM之间的差值过小,那么换乘就失去了实际意义。在这两种场景下,乘客出行的位移变换量非常小,接近于“折返”的位移效果,此时乘客可能会选择其他的交通方式(公交、出租车)而非轨道交通方式。
列车发车时刻的范围约束为:
Figure BDA0001842343950000154
其中,Tearly表示城市轨道交通网络中某次列车发车时刻的下限;Tlate表示城市轨道交通网络中某次列车发车时刻的上限。
上述模型的标识变量和参数的二元约束和非负约束为:
Figure BDA0001842343950000161
(3)求解算法
本发明实施例二中的上述集成模型是一个NP-hard问题,很难得到符合条件的最优解。同时,虽然网络的拓扑简化能够提高计算效率,但计算量仍然很大。因此,提出一种基于模拟退火的启发式算法来求解模型,与常规模拟退火算法不同的是其包含控制温度和搜索温度两个标识量来控制迭代和收敛过程。算法步骤如图8所示。
步骤1:初始化。设置初始控制温度tempm=tempi,以及初始搜索温度tempd=tempi,控制温度的降温系数为α,搜索温度的降温系数为β,每一个控制温度下的马尔科夫链长度为L。初始的当前时刻表方案Tc=T0,初始的最优时刻表方案Tb=T0。类似地,初始的当前目标函数值Zc=Z0,初始的最优目标函数值Zb=Z0,令k=1。
步骤2:新解的产生。在时刻约束条件下随机产生新的时刻表方案Tn,判断空间合理性,确定时间值
Figure BDA0001842343950000162
计算新的目标函数值Zn以及目标函数的变化值ΔZ。
步骤3:最优解的判断。若目标函数的变化值ΔZ<0,新解被接受Tc=Tn,Zc=Zn,最优解随之更新Tb=Tn,Zb=Zn。此时控制温度下降tempm=tempm·α,搜索温度也下降tempd=tempd·β,令k=k+1转步骤4。若目标函数的变化值在设定范围内0≤ΔZ≤ΔZa,保存临时温度tempg=tempd·β,根据概率
Figure BDA0001842343950000163
判断是否接受Tn且搜索温度下降tempd=tempg,若不接受则搜索温度不变tempd=tempd,令k=k+1转步骤4。若目标函数的变化值超出设定范围ΔZ>ΔZa,返回步骤2。
步骤4:迭代进程。当k>L时,控制温度下降tempm=tempm·α,令k=1,下一个控制温度下的计算进程开始;否则,转步骤2继续。
步骤5:计算终止。若控制温度tempm降至终止温度tempe以下时,计算终止,最优时刻表方案Tb和最优目标函数值Zb为最终输出结果。
综上所述,本发明实施例所述的基于线路网络拓扑结构的城轨列车换乘接续优化方法,考虑了出行距离和换乘方向,优化了城市轨道交通网络拓扑结构,提高了计算效率,提供了高效的列车接续方案,减少了车站内旅客滞留的数量,提高了车站运营安全性。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,包括如下流程步骤:
步骤S110:构建城市轨道交通线路的直线型网络拓扑结构;
步骤S120:构建基于所述直线型网络拓扑结构的列车换乘接续约束模型;所述列车换乘接续约束模型的目标函数为:
Figure FDA0003427135120000011
其中,x表示换乘站,Θ表示换乘站集合,y表示换乘站的前置线路,z表示换乘站的接续线路,w表示线路集合,Pxyz表示换乘时间标识变量,δxyz表示空间位移合理性标识变量;
若乘客能够在站点x完成自线路y至线路z的换乘,则Pxyz取值为1,否则为0;若乘客在站点x完成自线路y至线路z换乘的空间位移合理,则δxyz取值为1,否则为0;
步骤S130:利用基于控制温度和搜索温度两个标识量的模拟退火算法求解所述列车换乘接续约束模型,获取列车运行时刻表优化方案和换乘接续站点。
2.根据权利要求1所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,所述步骤S110具体包括:
将实际的不规则型城轨线路分割或整合为城轨线路的网络拓扑结构的直线型线路:具体包括,
当线路上包含地理连接角小于90°的点时,利用该点的地理连接角的角分线与该线路的交点将该线路进行分割;
线路上所有点的地理连接角均大于90°时,对于闭合线路,按照线路长度将该闭合线路分割成四等分;对于非闭合线路,当该非闭合线路的起点与终点的直线距离小于或等于线路总长度的1/4时,将该整条非闭合线路按照线路长度分割成四等分;
将分割后得到的所有分割线路进行拉直,将拉直的线路按照上下行等效为两条方向相反的线路,得到所述直线型网络拓扑结构。
3.根据权利要求1所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,基于换乘时间标识变量的换乘约束为:
Figure FDA0003427135120000021
其中,
Figure FDA0003427135120000022
表示列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻;
Figure FDA0003427135120000023
表示列车在线路y上到达第n个车站x的时刻;
Figure FDA0003427135120000024
表示乘客下车的时间;
Figure FDA0003427135120000025
表示乘客在站点x自线路y至线路z换乘的步行时间,其服从于关于当前时刻的分布
Figure FDA0003427135120000026
Figure FDA0003427135120000027
表示乘客上车时间;
Figure FDA0003427135120000028
表示预留的列车安全时间;M表示极大正数。
4.根据权利要求3所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,列车在线路y上到达第n个车站x的时刻为:
Figure FDA0003427135120000029
其中,Ty,s表示列车在线路y上的始发时刻,
Figure FDA00034271351200000210
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure FDA00034271351200000211
表示列车在线路y上自始发至到达第n个车站x时所需的途中停站时间。
5.根据权利要求4所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,列车在线路z上的第m个车站x的发车时刻为:
Figure FDA00034271351200000212
其中,Tz,s表示列车在线路z上的始发时刻,
Figure FDA0003427135120000031
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中行驶时间,
Figure FDA0003427135120000032
表示列车在线路z上自始发至到达第m个车站x时所需的途中停站时间,Tearly表示列车发车时刻的下限,Tlate表示列车发车时刻的上限。
6.根据权利要求5所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,基于空间位移合理性标识变量的换乘约束为:
Figure FDA0003427135120000033
其中,θxyz表示在站点x自线路y换乘至线路z的换乘角;θMax表示最大换乘角;乘客由起始站至换乘站的距离以及由换乘站至终点站的距离中的小值为rmin,大值为rMax;τr表示rmin/rMax的最大值。
7.根据权利要求6所述的基于线网结构和时序组合的城轨列车换乘接续优化方法,其特征在于,所述步骤S130具体包括:
步骤S131:初始化:设置初始控制温度tempm=tempi,以及初始搜索温度tempd=tempi,控制温度的降温系数为α,搜索温度的降温系数为β,每一个控制温度下的马尔科夫链长度为L;初始的当前时刻表方案Tc=T0,初始的最优时刻表方案Tb=T0;初始的当前目标函数值Zc=Z0,初始的最优目标函数值Zb=Z0,令k=1;
步骤S132:新解的产生:在时刻约束条件下随机产生新的时刻表方案Tn,判断空间合理性,确定时间值
Figure FDA0003427135120000034
计算新的目标函数值Zn以及目标函数的变化值△Z;
步骤S133:最优解的判断:若目标函数的变化值△Z<0,新解被接受Tc=Tn,Zc=Zn,最优解随之更新Tb=Tn,Zb=Zn;此时,控制温度下降tempm=tempm·α,搜索温度也下降tempd=tempd·β,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值在设定范围内0≤△Z≤△Za,保存临时温度tempg=tempd·β,根据概率
Figure FDA0003427135120000041
判断是否接受Tn且搜索温度下降tempd=tempg,若不接受,则搜索温度不变tempd=tempd,令k=k+1转步骤S134;若目标函数的变化值超出设定范围△Z>△Za,则返回步骤S132;
步骤S134:迭代进程:当k>L时,控制温度下降tempm=tempm·α,令k=1,下一个控制温度下的计算进程开始;否则,转步骤S132;
步骤S135:计算终止:若控制温度tempm降至终止温度tempe以下时,计算终止,最优时刻表方案Tb和最优目标函数值Zb为最终输出结果。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112053010B (zh) * 2020-10-09 2022-02-08 腾讯科技(深圳)有限公司 一种乘车路径确定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112381472B (zh) * 2021-01-15 2021-07-30 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种地铁接驳公交线路优化方法、装置及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942948A (zh) * 2014-04-10 2014-07-23 中南大学 基于分段拼接的城市公交线路网络的生成方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN106528720A (zh) * 2016-11-02 2017-03-22 中铁程科技有限责任公司 换乘站推荐方法和换乘站推荐系统
CN108537378A (zh) * 2018-03-30 2018-09-14 南京理工大学 一种非直达城市间使用高铁出行的换乘方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007148378A1 (ja) * 2006-06-20 2007-12-27 Navitime Japan Co., Ltd. 経路探索システム、経路探索サーバ、端末装置および経路探索方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103942948A (zh) * 2014-04-10 2014-07-23 中南大学 基于分段拼接的城市公交线路网络的生成方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN106528720A (zh) * 2016-11-02 2017-03-22 中铁程科技有限责任公司 换乘站推荐方法和换乘站推荐系统
CN108537378A (zh) * 2018-03-30 2018-09-14 南京理工大学 一种非直达城市间使用高铁出行的换乘方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于出行效率提升的公共交通线网优化研究;揭远朋 等;《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》;20180430;第42卷(第2期);全文 *

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