CN111824216B - 一种列车开行方案评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于铁路列车开行方案设计领域,具体涉及一种列车开行方案评估方法。所述方法在列车开行方案的编制过程中,采用复杂网络理论将生成的初始开行方案映射成列车服务网络,通过全面分析影响网络负载能力的因素,对整个网络中各车站的繁忙程度与能力利用率的匹配性进行评估,剔除网络负载均衡性较差的开行方案,避免列车流在某些站点过度聚集,避免出现以部分网络超载、部分网络难以发挥作用为代表的不均衡局面,使列车服务网络达到整体均衡的效果,从而提升铁路路网整体利用率以及运输资源的使用效率,为运营部门编制开行方案提供具有现实意义的评估标准。

Description

一种列车开行方案评估方法
技术领域
本发明属于铁路列车开行方案设计领域,具体涉及一种列车开行方案评估方法。
背景技术
截至2019年底,中国铁路运营总里程达13.9万公里。2019年,国家铁路旅客发送量完成35.79亿人,旅客周转量完成14529.55亿人公里,货运总发送量达34.40亿吨,货运总周转量达27009.55亿吨公里。铁路已成为中国综合交通运输体系中的骨干成员。
列车开行方案是列车运营组织工作的重要组成部分,是以铁路线路基础设施和运输需求为基础,安排包括列车开行等级、起讫点、数量、经由线路、编组内容、停站方案、车底运用等内容,体现从运输需求到开行列车流的组织方案。随着我国铁路路网规模的不断扩大,同一起讫点之间的可选路径增多、路径方案更加多样化,开行方案设计需考虑的约束条件更加复杂、优化目标更加多元,开行方案设计的难度不断增大。开行方案的优劣对铁路整体运营有着至关重要的影响,因此,设计合理、完善的列车开行方案评估方法来评判列车开行方案的优劣、筛选合适的开行方案具有意义。一个合理、完善的列车开行方案评估方法作为评判列车开行方案优劣的基础和保障,应具备在保证开行方案能满足各路局经济效益与运输需求的同时,实现有限运输资源条件下的最大化资源利用率的特点。
现有技术中,对列车开行方案的评价主要考虑发送量、周转量、线路输送能力、平均服务频率等传统的评价指标,仅考虑了各条线路之间的独立关系,而对线路之间耦合关系的考虑较少,缺少从铁路网络的层面对开行方案所确定的整体运营特性进行分析的评价指标。同时,现有铁路尚存在着路网空间分布不均衡、不同区域运输需求差异大等突出特点,仅从独立线路视角评估开行方案的优劣易造成不同线路列车密度相差大、不同车站能力利用相差大以及运输需求和运力资源配置不均衡等问题。
综上,设计一种铁路网络下的列车开行方案评估方法具有意义。
发明内容
针对不科学的开行方案会造成铁路线网中不同车站在空间上能力利用相差大、运输需求和运力资源配置不均衡等问题,本发明提出一种列车开行方案评估方法,为设计人员在开行方案制定过程中提供评估依据与参考。
本发明是通过以下技术方案实现的:
一种列车开行方案评估方法,所述方法包括:
步骤(1):获取铁路路网内所有车站的名称、车站相对位置信息和车站到发线数量信息作为基本物理信息;
步骤(2):根据待评估列车开行方案,获取所述待评估列车开行方案中所有开行列车的运行径路信息;
步骤(3):以步骤(1)和步骤(2)得到的基本物理信息和运行径路信息为基础,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型;
步骤(4):根据所述列车服务网络模型,计算网络中所有节点的节点强度指标;
步骤(5):根据步骤(4)得到的所述节点强度指标和对应车站到发线数量,计算各节点的负载压力,并进行归一化处理得到归一化后的节点负载压力;
步骤(6):根据步骤(5)得到的归一化后的节点负载压力,计算列车服务网络的网络平均负载压力和节点负载压力标准差;
步骤(7):根据步骤(6)得到的网络平均负载压力和节点负载压力标准差,计算网络负载均衡度;
步骤(8):根据步骤(7)得到的网络负载均衡度和评估分级标准,对所述待评估列车开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估。
进一步地,步骤(3)中,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型,具体为:
以车站i为节点vi,所述待评估列车开行方案中同一车次的列车在运行路径上连续停靠的两个车站之间构成一条边,以通过同一条边的所有车次数之和作为该条边的权重,以节点和边生成无向有权图G=(V,E,W),从而构成列车服务网络模型。
进一步地,步骤(4)中,节点强度指标的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000031
其中,Si为节点vi对应的节点强度指标,wij表示由车站i与车站j构成的边ei,j的边权重数;节点强度Si反映节点vi的列车服务频率;V表示节点集合。
进一步地,步骤(5)中,各节点的负载压力的计算方法为:
Figure BDA0002547913300000041
LPi为节点vi对应的节点负载压力;LNi为节点vi对应的车站到发线数量;
将得到的节点负载压力进行归一化处理,得到归一化后的节点负载压力LPNi,处理公式为:
Figure BDA0002547913300000042
min,max分别表示节点负载压力中的最小与最大值。
进一步地,步骤(6)具体为:
根据步骤(5)得到的所有节点对应的归一化后的节点负载压力,计算整个列车服务网络的平均负载压力ALPN和负载压力标准差SD;
网络的平均负载压力ALPN的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000043
其中,N是网络中节点数量;
负载压力标准差SD的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000044
进一步地,步骤(7)中,网络负载均衡度LB,计算公式为:
LB=(1-SD)×100%;
其中,SD为负载压力标准差。
进一步地,步骤(8)具体为:根据步骤(7)得到的网络负载均衡度LB和评估分级标准,对所述待评估列车开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估;评估分级的标准为:
网络负载均衡度介于0-LB1表示开行方案均衡性差;
网络负载均衡度介于LB1-LB2表示开行方案均衡性较差;
网络负载均衡度介于LB2-LB3表示开行方案均衡性较好;
网络负载均衡度介于LB3-1表示开行方案均衡性好;
其中,0<LB1<LB2<LB3<1;LB1、LB2、LB3的具体取值依照不同时间段、不同路局的开行方案制定需求而定。
本发明的有益技术效果:
本发明提供的列车开行方案评估方法,在列车开行方案的编制过程中,采用复杂网络理论将生成的初始开行方案映射成列车服务网络,通过全面分析影响网络负载能力的因素,对整个网络中各车站的繁忙程度与能力利用率的匹配性进行评估,剔除网络负载均衡性较差的开行方案,避免列车流在某些站点过度聚集,避免出现以部分网络超载、部分网络难以发挥作用为代表的不均衡局面,使列车服务网络达到整体均衡的效果,为运营部门编制开行方案提供具有现实意义的评估标准。
此外,本发明所提出的网络负载均衡度指标同时可应用于开行方案的优化方法,将网络负载均衡度作为优化目标之一,使得开行方案在满足经济效益与社会效益的同时,提升铁路网络的整体运营效益,从而提高铁路路网整体利用率以及运输资源的使用效率。
附图说明
图1为本发明实施例中列车开行方案评估方法流程图;
图2为本发明实施例中Space L建模中边的生成规则示意图;
图3为本发明实施例中列车服务网络建模示意图;
图4为本发明实施例中路网结构示意图;
图5为本发明实施例中列车服务网络示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细描述。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
相反,本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步,为了使公众对本发明有更好的了解,在下文对本发明的细节描述中,详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
针对现有技术中对列车开行方案的评价仅考虑各条线路之间的独立关系,对线路之间耦合关系的考虑较少,缺少从铁路网络的层面对开行方案所确定的整体运营特性进行分析的评价指标。同时,现有铁路尚存在着路网空间分布不均衡、不同区域运输需求差异大等突出特点,仅从独立线路视角评估开行方案的优劣易造成不同线路列车密度相差大、不同车站能力利用相差大以及运输需求和运力资源配置不均衡等问题。
本发明提供一种铁路网络下的列车开行方案评估方法,如图1所示,所述方法包括:
步骤(1):获取铁路路网内所有车站的名称、车站相对位置信息和车站到发线数量信息作为基本物理信息;
步骤(2):根据待评估列车开行方案,获取所述待评估列车开行方案中所有开行列车的运行径路信息;
步骤(3):以步骤(1)和步骤(2)得到的基本物理信息和运行径路信息为基础,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型;
步骤(4):根据所述列车服务网络模型,计算网络中所有节点的节点强度指标;
步骤(5):根据步骤(4)得到的所述节点强度指标和对应车站到发线数量,计算各节点的负载压力,并进行归一化处理得到归一化后的节点负载压力;
步骤(6):根据步骤(5)得到的归一化后的节点负载压力,计算列车服务网络的网络平均负载压力和节点负载压力标准差;
步骤(7):根据步骤(6)得到的网络平均负载压力和节点负载压力标准差,计算网络负载均衡度;
步骤(8):根据步骤(7)得到的网络负载均衡度和评估分级标准,对所述待评估列车开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估。
在本实施例步骤(3)中,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型,具体为:
其中,Space L建模方法的规则是以车站为节点vi,开行方案中同一车次的列车在运行路径上连续停靠的两个车站之间构成一条边,图2为Space L建模方法的简单示例,以通过同一条边的所有车次数之和作为该条边的权重,以节点和边生成无向有权图G=(V,E,W),从而构成列车服务网络模型。图3为以两个车次为例的列车服务网络建模过程。
在本实施例步骤(4)中,节点强度指标的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000082
其中,Si为节点vi对应的节点强度指标,wij表示由车站i与车站j构成的边ei,j的边权重数;节点强度Si反映节点vi的列车服务频率;V表示节点集合。
在本实施例步骤(5)中,各节点的负载压力的计算方法为:
Figure BDA0002547913300000081
LPi为节点vi对应的节点负载压力;LNi为节点vi对应的车站到发线数量;
节点负载压力LPi指标可以直接反映车站作业的繁忙程度与能力利用率,进而反映车站运输需求与运输能力的匹配程度。当车站的到发线数量一定时,列车服务频率占总列车服务频率比例越高,则该车站的负载压力越大,表明车站作业越繁忙、能力利用率越高;当车站的列车服务频率一定时,车站到发线数量占总到发线数量比例越小,则该车站的负载压力越大,表明车站作业繁忙、能力利用率较高。各车站的负载压力不宜过大也不宜过小,等于1时为最佳;过大的负载压力会造成车站工作强度过大、超负荷作业;过小的负载压力表明车站的能力利用不足、难以发挥作用。过大或过小的负载压力都表明车站的运输需求与运输能力匹配程度较低,从而造成整个铁路网络整体利用率低、运输资源使用效率低。
将得到的节点负载压力进行归一化处理,得到归一化后的节点负载压力LPNi,处理公式为:
Figure BDA0002547913300000091
min,max分别表示节点负载压力中的最小与最大值。
本实施例步骤(6)具体为:根据步骤(5)得到的所有节点对应的归一化后的节点负载压力,计算整个列车服务网络的平均负载压力ALPN和负载压力标准差SD;
网络的平均负载压力ALPN的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000092
其中,N是网络中节点数量;
负载压力标准差SD的计算公式为:
Figure BDA0002547913300000093
负载压力标准差SD用于反映整个列车服务网络节点负载压力的离散程度,标准差越大说明各车站的负载压力差异越大,标准差越小说明各车站的负载压力差异越小。
在本实施例步骤(7)中,网络负载均衡度LB,计算公式为:
LB=(1-SD)×100%;
其中,SD为负载压力标准差。负载均衡度指标可直接反映网络的负载均衡性状况,负载均衡度越大,表明网络的均衡性越好;负载均衡度越小,表明网络的均衡性越差,存在部分网络超载、部分网络难以发挥作用的现象。
本实施例步骤(8)具体为:根据步骤(7)得到的网络负载均衡度LB和评估分级标准,对所述待评估列车开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估;评估分级的标准为:
网络负载均衡度介于0-LB1表示开行方案均衡性差;
网络负载均衡度介于LB1-LB2表示开行方案均衡性较差;
网络负载均衡度介于LB2-LB3表示开行方案均衡性较好;
网络负载均衡度介于LB3-1表示开行方案均衡性好;
其中,0<LB1<LB2<LB3<1。LB1、LB2、LB3的具体取值可依照不同时间段、不同路局的开行方案制定需求而定。
将网络负载均衡度计算结果与评估分级标准进行对比,确定所研究的开行方案的均衡性,为开行方案的设计提供依据。针对均衡性不满足要求的开行方案,可以通过适当调整列车开行方案的技术措施提高网络负载均衡性。
为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案,以下将结合具体实例进一步说明本申请的技术方案:
第一,获取铁路路网内所有车站的名称、车站相对位置信息和车站到发线数量信息(LNi)。
此处仅以附图4所示路网结构为例,该路网包含车站v1、车站v2、……、车站v28共28个车站,车站相对位置信息由图中车站间的连线表示,两站点之间有边则表示这两个车站之间有物理轨道相连,即两车站相邻;各车站的到发线数量见表1:
附表1实例车站到发线数量信息表
车站名称 到发线数量 车站名称 到发线数量
v<sub>1</sub> 8 v<sub>15</sub> 20
v<sub>2</sub> 6 v<sub>16</sub> 10
v<sub>3</sub> 24 v<sub>17</sub> 26
v<sub>4</sub> 6 v<sub>18</sub> 6
v<sub>5</sub> 12 v<sub>19</sub> 8
v<sub>6</sub> 4 v<sub>20</sub> 30
v<sub>7</sub> 18 v<sub>21</sub> 8
v<sub>8</sub> 12 v<sub>22</sub> 12
v<sub>9</sub> 14 v<sub>23</sub> 16
v<sub>10</sub> 15 v<sub>24</sub> 4
v<sub>11</sub> 8 v<sub>25</sub> 6
v<sub>12</sub> 17 v<sub>26</sub> 18
v<sub>13</sub> 6 v<sub>27</sub> 8
v<sub>14</sub> 8 v<sub>28</sub> 4
第二,根据所研究的列车开行方案,获取所有开行列车的运行径路信息。针对附图4的路网结构,随机给定开行列车径路方案,如表2所示。
附表2实例列车径路方案
序号 起讫点OD 列车开行径路
1 (v<sub>1</sub>,v<sub>27</sub>) v<sub>1</sub>-v<sub>3</sub>-v<sub>8</sub>-v<sub>9</sub>-v<sub>12</sub>-v<sub>17</sub>-v<sub>18</sub>-v<sub>23</sub>-v<sub>27</sub>
2 (v<sub>2</sub>,v<sub>26</sub>) v<sub>2</sub>-v<sub>5</sub>-v<sub>6</sub>-v<sub>13</sub>-v<sub>14</sub>-v<sub>19</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>25</sub>-v<sub>26</sub>
3 (v<sub>3</sub>,v<sub>25</sub>) v<sub>3</sub>-v<sub>8</sub>-v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>25</sub>
4 (v<sub>4</sub>,v<sub>24</sub>) v<sub>4</sub>-v<sub>3</sub>-v<sub>8</sub>-v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>14</sub>-v<sub>19</sub>-v<sub>24</sub>
5 (v<sub>5</sub>,v<sub>28</sub>) v<sub>5</sub>-v<sub>7</sub>-v<sub>14</sub>-v<sub>19</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>21</sub>-v<sub>22</sub>-v<sub>27</sub>-
6 (v<sub>6</sub>,v<sub>18</sub>) v<sub>6</sub>-v<sub>7</sub>-v<sub>8</sub>-v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>16</sub>-v<sub>17</sub>-v<sub>18</sub>
7 (v<sub>7</sub>,v<sub>22</sub>) v<sub>7</sub>-v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>21</sub>-v<sub>22</sub>
8 (v<sub>8</sub>v<sub>21</sub>) v<sub>8</sub>-v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>21</sub>
9 (v<sub>9</sub>,v<sub>28</sub>) v<sub>9</sub>-v<sub>12</sub>-v<sub>16</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>21</sub>-v<sub>26</sub>-v<sub>28</sub>
10 (v<sub>10</sub>,v<sub>19</sub>) v<sub>10</sub>-v<sub>17</sub>-v<sub>16</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>19</sub>
11 (v<sub>11</sub>,v<sub>28</sub>) v<sub>11</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>16</sub>-v<sub>22</sub>-v<sub>27</sub>-v<sub>28</sub>
12 (v<sub>12</sub>,v<sub>26</sub>) v<sub>12</sub>-v<sub>16</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>25</sub>-v<sub>26</sub>
13 (v<sub>13</sub>,v<sub>23</sub>) v<sub>13</sub>-v<sub>19</sub>-v<sub>20</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>21</sub>-v<sub>22</sub>-v<sub>23</sub>
14 (v<sub>14</sub>,v<sub>27</sub>) v<sub>14</sub>-v<sub>15</sub>-v<sub>21</sub>-v<sub>22</sub>-v<sub>27</sub>
第三,以车站物理结构和列车运行路径为输入信息,采用复杂网络理论的Space L方法建立列车服务网络模型。
把车站作为节点vi,节点集合为V={v1,v2,v3,...,v27,v28},开行方案中同一车次的列车在运行路径上连续停靠的两个车站之间构成一条边,共81条边,边集为E={e1,e2,e3,e4,...,e81},以通过同一条边的不同车次数为该条边的权重,根据节点和边生成无向有权图G=(V,E,W),从而构成列车服务网络,如图5所示。
第四,计算所有节点的节点强度(Si)。
由给定的列车径路方案,计算每个车站的总计列车服务次数,当存在一辆列车在车站i停站作业时,车站i的列车服务次数就增加1,车站i的总列车服务次数就等于车站i的节点强度。各个车站的节点强度计算结果如表3所示。
附表3实例各车站节点强度
车站名称 节点强度 车站名称 节点强度
v<sub>1</sub> 1 v<sub>15</sub> 11
v<sub>2</sub> 1 v<sub>16</sub> 5
v<sub>3</sub> 3 v<sub>17</sub> 3
v<sub>4</sub> 1 v<sub>18</sub> 2
v<sub>5</sub> 2 v<sub>19</sub> 5
v<sub>6</sub> 2 v<sub>20</sub> 6
v<sub>7</sub> 3 v<sub>21</sub> 6
v<sub>8</sub> 5 v<sub>22</sub> 5
v<sub>9</sub> 2 v<sub>23</sub> 2
v<sub>10</sub> 1 v<sub>24</sub> 2
v<sub>11</sub> 6 v<sub>25</sub> 3
v<sub>12</sub> 3 v<sub>26</sub> 3
v<sub>13</sub> 2 v<sub>27</sub> 3
v<sub>14</sub> 4 v<sub>28</sub> 3
第五,根据得到的所有节点的节点强度(Si)和对应车站到发线数量(LNi),计算各节点的负载压力(LPi),并将计算得到的节点负载压力进行归一化处理,得到归一化后的节点负载压力(LPNi)。
最终计算结果如表4所示。
附表4实例各车站负载压力
Figure BDA0002547913300000141
第六,根据得到的所有归一化后的节点负载压力(LPNi),计算整个网络的平均负载压力(ALPN)和负载压力标准差(SD)。
计算结果为网络平均负载压力(ALPN)等于0.410,负载压力标准差(SD)等于0.31722。
第七,根据得到的节点负载压力标准差(SD)和网络平均负载压力(ALPN),计算网络负载均衡度(LB)。
计算结果为网络负载均衡度(LB)等于68.278%。
第八,根据步骤七得到的网络负载均衡度(LB)结果与评估分级标准,对所研究的开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估。
计算得到该网络的负载均衡度为68.278%,设定网络负载均衡度评估分级的标准中LB1为20%,LB2为50%,LB3为80%。将网络负载均衡度计算结果与评估分级标准进行对比,介于LB2-LB3之间,表明所研究的开行方案的均衡度较好,均衡性满足要求。

Claims (2)

1.一种列车开行方案评估方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤(1):获取铁路路网内所有车站的名称、车站相对位置信息和车站到发线数量信息作为基本物理信息;
步骤(2):根据待评估列车开行方案,获取所述待评估列车开行方案中所有开行列车的运行径路信息;
步骤(3):以步骤(1)得到的基本物理信息和步骤(2)得到运行径路信息为基础,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型;
步骤(4):根据所述列车服务网络模型,计算网络中所有节点的节点强度指标;
步骤(5):根据步骤(4)得到的所述节点强度指标,并结合对应车站到发线数量,计算各节点的负载压力,并进行归一化处理得到归一化后的节点负载压力;
步骤(6):根据步骤(5)得到的归一化后的节点负载压力,计算列车服务网络的网络平均负载压力和节点负载压力标准差;
步骤(7):根据步骤(6)得到的网络平均负载压力和节点负载压力标准差,计算网络负载均衡度;
步骤(8):根据步骤(7)得到的网络负载均衡度,并结合评估分级标准,对所述待评估列车开行方案对应的列车服务网络负载均衡性进行评估;
步骤(4)中,节点强度指标的计算公式为:
Figure FDA0003245389640000011
其中,Si为节点vi对应的节点强度指标,wij表示由车站i与车站j构成的边ei,j的边权重数;节点强度Si反映节点vi的列车服务频率;V表示节点集合;
步骤(5)中,各节点的负载压力的计算方法为:
Figure FDA0003245389640000021
LPi为节点vi对应的节点负载压力;LNi为节点vi对应的车站到发线数量;
将得到的节点负载压力进行归一化处理,得到归一化后的节点负载压力LPNi,处理公式为:
Figure FDA0003245389640000022
min,max分别表示节点负载压力中的最小值、最大值;
步骤(6)具体为:
根据步骤(5)得到的所有节点对应的归一化后的节点负载压力,计算整个列车服务网络的平均负载压力ALPN和负载压力标准差SD;
网络的平均负载压力ALPN的计算公式为:
Figure FDA0003245389640000023
其中,N是网络中节点数量;
负载压力标准差SD的计算公式为:
Figure FDA0003245389640000031
网络负载均衡度LB,计算公式为:
LB=(1-SD)×100%;
其中,SD为负载压力标准差。
2.根据权利要求1所述一种列车开行方案评估方法,其特征在于,步骤(3)中,采用复杂网络理论的Space L方法,建立列车服务网络模型,具体为:
以车站i为节点vi,所述待评估列车开行方案中同一车次的列车在运行路径上连续停靠的两个车站之间构成一条边,以通过同一条边的所有车次数之和作为该条边的权重,以节点和边生成无向有权图G=(V,E,W),从而构成列车服务网络模型。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
IT202000025936A1 (it) * 2020-10-30 2022-04-30 Te Si Fer S R L Metodo implementato tramite computer per produrre una mappa di un percorso ferroviario e relativo programma per elaboratore

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105187322A (zh) * 2015-09-22 2015-12-23 汉鼎信息科技股份有限公司 一种基于负载均衡的虚拟网映射方法
CN105760960A (zh) * 2016-02-29 2016-07-13 东南大学 基于轨道交通的停车换乘设施最优选址和容量确定方法
CN106741018A (zh) * 2017-01-04 2017-05-31 北京交通大学 一种基于网络演化的列车开行控制方法与系统
CN107103169A (zh) * 2017-06-26 2017-08-29 上海交通大学 一种用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法
CN108733475A (zh) * 2018-05-22 2018-11-02 哈尔滨工业大学(威海) 一种动态反馈调度方法
CN109508734A (zh) * 2018-10-26 2019-03-22 北京交通大学 基于谱聚类的路网能力瓶颈识别方法
CN109948856A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 东南大学 以提升韧性为目标的轨道交通网络修复决策系统及方法
CN110378573A (zh) * 2019-06-27 2019-10-25 厦门理工学院 一种城市轨道交通路网供需分布评价方法
EP3567539A1 (en) * 2018-05-09 2019-11-13 Volvo Car Corporation Method and system for orchestrating multi-party services using semi-cooperative nash equilibrium based on artificial intelligence, neural network models, reinforcement learning and finite-state automata
WO2019232022A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Nauto, Inc. Systems and methods for safe route determination

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10733532B2 (en) * 2016-01-27 2020-08-04 Bonsai AI, Inc. Multiple user interfaces of an artificial intelligence system to accommodate different types of users solving different types of problems with artificial intelligence
CN107516147A (zh) * 2017-08-10 2017-12-26 中南大学 一种高速铁路本线列车开行方案优化方法及其系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105187322A (zh) * 2015-09-22 2015-12-23 汉鼎信息科技股份有限公司 一种基于负载均衡的虚拟网映射方法
CN105760960A (zh) * 2016-02-29 2016-07-13 东南大学 基于轨道交通的停车换乘设施最优选址和容量确定方法
CN106741018A (zh) * 2017-01-04 2017-05-31 北京交通大学 一种基于网络演化的列车开行控制方法与系统
CN107103169A (zh) * 2017-06-26 2017-08-29 上海交通大学 一种用于满足出行续航要求的交通网络均衡计算方法
EP3567539A1 (en) * 2018-05-09 2019-11-13 Volvo Car Corporation Method and system for orchestrating multi-party services using semi-cooperative nash equilibrium based on artificial intelligence, neural network models, reinforcement learning and finite-state automata
CN108733475A (zh) * 2018-05-22 2018-11-02 哈尔滨工业大学(威海) 一种动态反馈调度方法
WO2019232022A1 (en) * 2018-05-30 2019-12-05 Nauto, Inc. Systems and methods for safe route determination
CN109508734A (zh) * 2018-10-26 2019-03-22 北京交通大学 基于谱聚类的路网能力瓶颈识别方法
CN109948856A (zh) * 2019-03-22 2019-06-28 东南大学 以提升韧性为目标的轨道交通网络修复决策系统及方法
CN110378573A (zh) * 2019-06-27 2019-10-25 厦门理工学院 一种城市轨道交通路网供需分布评价方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于复杂网络理论的北京公交网络拓扑性质分析;郑啸等;《物理学报》;20120816;正文第1-10页 *

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