CN116811967A - 城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备，涉及城轨列车运行控制技术领域，方法包括：根据目标区域的列车运行数据和乘客数据构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合，包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型，然后以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型，利用两阶段算法求解以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集，进而构建调整后列车运行图。本发明减少了乘客在站台的滞留时间。

Description

城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备

技术领域

本发明涉及城轨列车运行控制技术领域，特别是涉及一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备。

背景技术

目前，城市轨道交通(以下称城轨)快速发展，且由于城轨具有安全可靠、速度快及乘车环境舒适等特点，目前已经成为市民选择出行的主要交通方式之一。城轨客流分布具有显著的时间不均衡特性，城轨运营公司为了节约运营成本通常根据客流量的大小将全天的运营时段划分为高峰和平峰时段。高峰时段线上运行的列车多，发车间隔小，运力充足。相反地，平峰时段运行的列车少，发车间隔大，运力较小。

城轨是一个复杂巨系统，在运营的过程中难免会出现如车门故障、线路阻塞、广播故障等复杂因素的干扰。运营干扰通常会造成某个或者多个列车产生延误，导致原计划不可行。为了减小延误对运营和乘客造成的负面影响，需要对列车运行图进行调整。城轨调度员是城市轨道交通行车指挥的核心。在故障及应急条件下，城轨调度员需要根据运营干扰的影响大小、列车的运行状况等迅速做出反应，充分利用备用列车等城轨资源对运行图进行调整，使线上列车尽快恢复运营秩序。若在高峰到平峰过渡时段有列车发生延误，则会导致高峰时段的乘客在站台滞留。调度员目前调整列车运行图的策略主要是从运营公司的角度考虑，使线路上的列车尽快按照计划运行图运行，同时减少列车延误，提高运行图兑现率。但在发生延误后，随着高峰列车回段发车间隔也逐渐增加，导致原本滞留的乘客无法被更好的服务，降低了乘客服务质量。因此，现阶段的列车运行图调整方法往往无法适用于高平峰过渡时段发生延误的场景。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于两阶段法的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备，提高列车运行图兑现率，减少乘客在站台的滞留时间。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

第一方面，本发明提供一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，包括：

获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数；

根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；

基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移；

利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集；

基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

可选地，所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数为：

minω₁·Sum₁+ω₂·Sum₂+ω₃·Sum₃；

其中，ω₁为第一权重参数，ω₂为第二权重参数，ω₃为第三权重参数；Sum₁为所有车站滞留乘客数量之和，Sum₂为所有车次在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移之和，Sum₃为所有取消车次数量之和；表示在车站s因容量约束无法乘坐待调整车次f而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐待调整车次f的乘客数量；表示实际乘坐待调整车次f的乘客数量；/>表示在车站s因容量约束无法乘坐加开车次q而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐加开车次q的乘客数量；/>表示实际乘坐加开车次q的乘客数量；U_f表示待调整车次f的在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移；/>表示待调整车次f在终点车站的实际到达时间；/>表示待调整车次f在终点车站的计划到达时间；d_f,γ(f)表示待调整车次f在始发车站的实际出发时间；/>表示待调整车次f在始发车站的计划出发时间；e_f表示待调整车次f是否取消，e_f为0-1变量；F表示待调整车次集合，Q表示加开车次集合，S为车站集合。

第二方面，本发明提供一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整系统，包括：

城轨信息获取模块，用于获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数；

运行约束模块，用于根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；

运行调整模型构建模块，用于基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移；

模型求解模块，用于利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集；

列车运行图调整模块，用于基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明公开一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备，基于目标区域的列车运行数据和乘客数据，分别建立列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；然后以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型，利用两阶段算法求解后得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集。本发明考虑到影响列车延误的多个因素：列车停站时间、列车区间运行时间、列车发车间隔、列车追踪间隔、列车折返、车底周转，从而充分利用备用车等资源，结合加开车次策略，减少乘客在站台的滞留时间，提高乘客服务质量；同时，通过构建高平峰过渡阶段列车运行调整模型并求解得到相应结果，能够提高运行图兑现率，使列车运行图尽快恢复至计划图。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法的流程示意图；

图2为本发明实例中城轨线路拓扑结构图；

图3为本发明实例中城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法的流程图；

图4为本发明城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在高峰到平峰过渡时段若有列车发生延误，则会导致高峰时段的乘客在站台滞留。由于调度员目前调整列车运行图的策略主要是从运营公司的角度考虑，使线路上的列车尽快按照计划运行图运行，同时减少列车延误，提高运行图兑现率。但在发生延误后，随着高峰列车回段列车发车间隔也逐渐增加，导致原本滞留的乘客无法被服务，降低了乘客服务质量。基于此本发明城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法、系统及设备，考虑客流车流耦合，对高平峰过渡时段延误场景下对城轨列车运行图进行自动调整，提高了城市轨道交通运营管理水平。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例一

如图1所示，本发明提供一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，包括：

步骤100，获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数。

其中，列车在车站的停站时间包括最小停站时间；列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间包括最小运行时间和最大运行时间；连续两列列车的追踪间隔包括最小追踪间隔；连续两个车次的发车间隔时间包括最小发车间隔时间。

在一个具体实例中，还可以先构建城轨列车的线路拓扑结构图；所述线路拓扑结构图中除了包括上文中的列车运行数据和乘客数据，还包括各车站位置、车辆段位置、车次的运行方向、延误车次、延误车次所在的车站位置、延误车次的延误时间。如图2所示，线路上共有2s个站台，表示为S＝{1,2,3...s,s+1,s+2...2s}，设上行方向的车站站台由编号1到s表示；下行方向的车站站台由编号从s+1到2s表示。为方便表述，将车站站台简化为车站，车站编号由s表示。计划运行图中共有f个按照发车时间由小到大排序的计划车次，可表示为F＝{1,2,3...,f-1,f}，车次编号由f表示。在集合F中，与车次f运行方向相反车次集合由σ(f)表示，其中加开车次的数量为q，可表示为Q＝{1,2,3...q-1,q}，加开车次编号由q表示。

步骤200，根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型。

其中，所述列车发车时间约束模型用于实现若待调整车次f的服务在车站s被取消，那么该车次在车站s的发车时间为0，对应的，列车发车时间约束模型为：

d_f,s≤e_f·M,f∈F,s∈S；

d_q,s≤e_q·M,q∈Q,s∈S；

其中，d_f,s表示待调整车次f在车站s的出发时间，d_q,s表示加开车次q在车站s的出发时间，上述二者均为实际出发时间；e_f表示待调整车次f是否取消，e_f为0-1变量，当e_f＝1，表示待调整车次f未被取消；e_q表示加开车次q是否加开，e_q为0-1变量，当e_q＝1，表示加开了车次q；M表示一个充分大的正数；F表示待调整车次集合，Q表示加开车次集合，S为车站集合，f为待调整车次编号，q为加开车次编号，s为车站编号。当e_f＝1，由于M充分大，列车发车时间约束自然成立。反之，当e_f＝0时，d_f,s＝0；d_q,s同理。

为了保证正常的乘客乘降作业，列车在车站的停站时间必须大于最小值Ts_min，则所述列车停站时间约束模型为：

d_f,s-a_f,s≥Ts_min-M·(1-e_f),f∈F,s∈S；

d_q,s-a_q,s≥Ts_min-M·(1-e_q),q∈Q,s∈S；

其中，a_f,s为待调整车次f在车站s的到达时间，a_q,s为加开车次q在车站s的到达时间，上述二者均为实际到达时间，Ts_min为列车在车站的最小停站时间。当e_f＝0时，d_f,s＝0，充分大的M能够保证待调整车次f取消时的约束可行性。

列车在区间的最小运行时间由列车的牵引特性、线路条件、运营约束等共同决定，此外，若列车在区间的运行时分过大则会给乘客带来负面影响，因此设置约束列车区间运行时间约束模型来保证列车区间运行时间在一个范围内，所述列车区间运行时间约束模型为：

Tr_s ^min-M(1-e_f)≤a_f,s+1-d_f,s≤Tr_s ^max+M(1-e_f),f∈F,s∈S；

Tr_s ^min-M(1-e_q)≤a_q,s+1-d_q,s≤Tr_s ^max+M(1-e_q),q∈Q,s∈S；

其中，Tr_s ^min表示列车在区间的最小运行时分，Tr_s ^max表示列车在区间的最大运行时分，a_f,s+1表示待调整车次f在车站s+1的到达时间，a_q,s+1表示加开车次q在车站s+1的到达时间。

所述列车发车间隔约束模型用于表示同方向的连续两个车次在车站的发车间隔必须大于一个最小值，为：

d_f,s-d_f-1,s≥Td_min-M(1-e_f),f∈F,s∈S；

d_q,s-d_q-1,s≥Td_min-M(1-e_q),q∈Q,s∈S；

其中，Td_min表示连续两个车次的最小发车间隔时间，d_f-1,s表示待调整车次f-1在车站s的到达时间，d_q-1,s表示加开车次q-1在车站s的到达时间。

所述列车追踪间隔约束模型是为了保证同方向的连续两个车次在同一车站的发车和到达时间必须大于最小值Th_min，这连续的两个车次包括连续的两个待调整车次或紧邻的待调整车次和加开车次。所述列车追踪间隔约束模型为：

a_f,s-d_f-1,s≥Th_min-M(1-e_f),f∈F,s∈S；

a_q,s-d_q-1,s≥Th_min-M(1-e_q),q∈Q,s∈S；

a_q,p-d_f,s≥Th_min-M(1-x_q,f),f∈F,q∈Q,s∈S；

a_f+1,s-d_q,s≥Th_min-M(1-x_q,f),f∈F,q∈Q,s∈S；

其中，Th_min为连续两列列车的最小追踪间隔，x_q,f表示加开车次q是否在待调整车次f之后发出，为0-1变量；若加开车次q是在待调整车次f之后发出，则x_q,f＝1。

所述列车折返约束模型保证了列车折返时间在一个范围内，为：

其中，Tz_min表示列车最小折返时间，Tz_max表示列车最大折返时间；γ(g)表示待调整车次g的始发车站，表示待调整车次f的终点车站；/>表示待调整车次f在对应的终点车站/>的出发时间，a_g,γ(g)表示待调整车次g在对应的始发车站γ(g)的到达时间；y_f,g表示待调整车次f是否在对应的终点车站/>折返后开行车次g，为0-1变量；σ(f)表示与待调整车次f运行方向相反车次集合。

为了保证乘客服务质量，车次到达车站的间隔不应过大，因此，设置车站服务频次约束模型保证不能连续取消两个车次的服务，从而保证了各个车站的服务频次。所述车站服务频次约束模型为：

其中，e_f+1表示待调整车次f+1是否取消。

所述车底周转约束模型为：

上述两个函数公式表示一个车次折返后只能衔接一个反向的车次，每一个车次也只能由另一个反向的车次进行衔接。

上述函数公式表示若车次没有车底执行则会被取消服务，一个车次在某车站是否有车底执行取决于两个方面，必须有反方向的车次在终点车站折返后开行该车次或者由车辆段中的车底直接开行，否则该车次在该车站的服务将被取消。

上述函数公式还保证了从车辆段发出的车底数量应该小于等于车辆段初始的存车数量。

其中，y_g,f表示待调整车次g是否在对应的终点车站折返后开行待调整车次f，为0-1变量；RN表示车辆段存储的车底数量；x_f表示待调整车次f是否从车辆段发出，为0-1变量；若待调整车次f是从车辆段发出，则x_f＝1。

所述乘客乘降约束模型为：

其中，表示在车站s等待乘坐待调整车次f的乘客数量；e_f,s·M表示若待调整车次f取消，则等待上车人数为0；/>表示在车站s等待乘坐待调整车次f-1的乘客数量，表示实际乘坐待调整车次f-1的乘客数量；/>和/>为列车发车时间的补充变量，表示如果待调整车次f在车站s取消服务，那么/>为待调整车次f之前第一个没有取消的车次的发车时间，否则/>为待调整车次f在车站s的发车时间；/>表示如果待调整车次f-1在车站s取消服务，那么/>为待调整车次f-1之前第一个没有取消的车次的发车时间，否则/>为待调整车次f-1在车站s的发车时间；AR_f,s表示待调整车次f-1发车时刻至待调整车次f发车时刻的乘客到达率；x_q,f表示加开车次q是否在待调整车次f之后发出，为0-1变量；d_f,s表示待调整车次f在车站s的出发时间，d_q,s表示加开车次q在车站s的出发时间；/>表示实际乘坐加开车次q的乘客数量；/>表示实际乘坐待调整车次f的乘客数量；NA_max表示各车站最大上车乘客数。

上述的函数计算公式，计算了站台等待乘客人数，这是一个取最小值的表达式，左边项即e_f,s·M表示若车次f取消，则等待上车人为0；右边项表示在车站s等待着乘坐车次f的乘客数量等于在车站s等待着乘坐车次f-1的乘客数量减去实际乘坐车次f-1的乘客数量/>加上待调整车次f之前车次的发车时刻至待调整车次f发车时刻到达的乘客数量，最后减去乘坐加开车次q的乘客。上述/>的函数计算公式，表示在车站s乘坐待调整车次f的乘客数量是等待人数和最大上车人数NA_max的最小值。

步骤300，基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移。

所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数为：

minω₁·Sum₁+ω₂·Sum₂+ω₃·Sum₃。该公式计算了站台滞留乘客、取消车次数量和运行图偏移的综合值。

上述三个公式为车站滞留乘客数量Sum₁的具体计算过程。

上述两个公式为所有车次在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移Sum₂的具体计算过程。

上述公式为所有取消车次数量之和Sum₃的具体计算过程。

其中，ω₁为第一权重参数，ω₂为第二权重参数，ω₃为第三权重参数；Sum₁为所有车站滞留乘客数量之和，Sum₂为所有车次在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移之和，Sum₃为所有取消车次数量之和；表示在车站s因容量约束无法乘坐待调整车次f而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐待调整车次f的乘客数量；表示实际乘坐待调整车次f的乘客数量；/>表示在车站s因容量约束无法乘坐加开车次q而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐加开车次q的乘客数量；/>表示实际乘坐加开车次q的乘客数量；U_f表示待调整车次f的在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移；/>表示待调整车次f在终点车站的实际到达时间；/>表示待调整车次f在终点车站的计划到达时间；d_f,γ(f)表示待调整车次f在始发车站的实际出发时间；/>表示待调整车次f在始发车站的计划出发时间。

步骤400，利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集。其中，所述待调整车次运行数据集包括各待调整车次在各车站的实际发车时间、各待调整车次在各车站的实际到达时间、各待调整车次之间的车底周转关系以及各待调整车次是否从车辆段发出；所述加开车次运行数据集包括各加开车次与待调整车次之间的次序关系、各加开车次在各车站的实际发车时间以及各加开车次在各车站的实际到达时间。

步骤400，具体包括：

(1)对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行线性化处理；具体地，对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的多个约束模型以及目标函数，分别进行线性化处理。

其中，11)对高平峰过渡阶段列车运行调整模型中乘客乘降约束模型的的函数公式，进行min函数线性化处理；具体地，改写为：

12)对高平峰过渡阶段列车运行调整模型中乘客乘降约束模型的的函数公式，进行max函数线性化处理。

具体地，将f∈F且f＞1,s∈S改写为：

13)对高平峰过渡阶段列车运行调整模型中乘客乘降约束模型的的函数公式，进行min函数线性化处理。

具体地，将f∈F,s∈S改写为：

14)对高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数进行线性化处理；对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数的U_f的函数公式，进行线性化处理，即，首先将

f∈F改写为如下函数：

U_f＝(u_f+v_f)·e_f,f∈F；然后，将上述公式改写为以下约束：

U_f≤M·e_f,f∈F；

U_f≤u_f+v_f,f∈F；

U_f≥u_f+v_f-M(1-e_f),f∈F；

其中，u_f,v_f为自定义的辅助变量，且U_f的函数公式用u_f,v_f表示为：

U_f＝(u_f+v_f)·e_f,f∈F；

其中，u_f,v_f的约束为：

(2)构建故障车站集合；所述故障车站集合包括两个运行方向下故障列车的始发车站、故障列车的终点车站、列车故障车站、列车故障车站的前一车站以及列车故障车站的后一车站。

具体地，对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的车站进行简化处理，只保留故障列车的始发车站、故障列车的终点车站、列车故障车站、列车故障车站的前一车站以及列车故障车站的后一车站，以及对应反方向的五个站，构建新的车站集合S_p＝{1,s_r-1,s_r,s_r+1,s,s+1,2s-s_r,2s+1-s_r,2s+2-s_r,2s}；其中，s_r为故障车站编号。

(3)基于所述故障车站集合和经过线性化处理后的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的列车区间运行时间约束模型，构建故障列车对应的区间运行时间约束；即对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的列车区间运行时间约束模型进行转换，得到如下函数公式：

其中，为列车新的最大区间运行时间，/>为列车新的最小区间运行时间，s_p为简化后的车站编号，s_l为车站s_p前一个保留车站的编号，该约束表明两阶段算法下的列车最小区间运行时间应为该区段所有忽略的最小区间运行时间之和加上所有最小停站时间之和，列车最大区间运行时间应为该区段所有忽略的最大区间运行时间之和加上所有最大停站时间之和。

(4)基于所述故障车站集合和经过线性化处理后的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的乘客乘降约束模型，构建故障列车对应的乘客乘降约束；由于当列车到达下一个车站时，中间车站的乘客也可以被服务到，此时可以将中间车站的乘客到达率累计到下一个保留的车站，即对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的乘客乘降约束进行转换，得到如下函数公式：

f∈F,q∈Q,s_p∈S_p

其中，为简化后车站的乘客到达率，/>为简化后车站的等待乘客和实际上车的乘客。

(5)基于所述故障列车对应的乘客乘降约束和区间运行时间约束，对经过线性化处理的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行更新。

(6)对更新后的高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到各车次的车底周转关系。具体地，使用cplex、gurobi等求解器对模型求解，至此，基于简化后的车站，完成对更新后在的高平峰过渡阶段列车运行调整模型的求解。

(7)将所述各车次的车底周转关系，输入至经过线性化处理的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中并进行模型求解，以得到各车次在车站的到达时间和出发时间；其中，待调整车次在车站的到达时间和出发时间构成待调整车次运行数据集；加开车次在车站的到达时间和出发时间构成加开车次运行数据集。此时，经过线性化处理的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型相对于步骤(5)为未经过更新的模型，输入配置参数和车底周转关系，使用cplex、gurobi等求解器对模型进行求解，输出各列车在车站的到发时间和车底周转关系，至此，基于车底周转关系和线性化处理后的高平峰过渡阶段列车运行调整模型，完成对模型的第二阶段求解。本发明通过上文步骤(5)-(6)的第一次更新求解，得到车底周转关系，再将车底周转关系作为已知量输入至更新前的高平峰过渡阶段列车运行调整模型中并进行模型求解，能够更快速得到所需要的各车次在车站的到发时间。

步骤500，基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

如图3所示，为本发明实例中城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法的流程图，第一步，输入列车运行信息和乘客信息；第二步，定义列车到发时间、车底周转等决策变量；第三步，建立混合整数线性规划模型，即基于混合整数规划的列车运行图自动运行调整模型，包括建立列车发车时间约束、列车停站时间约束、列车区间运行时间约束、列车发车间隔约束、列车追踪间隔约束、列车折返约束、车站服务频次约束、车底周转约束、乘客乘降约束以及目标函数；第四步，对车站进行简化；第五步，非线性约束线性化；第六步，对模型进行第一阶段求解，获取车底周转关系；第七步，对模型进行第二阶段求解，获取各车次在车站的到发时间；第八步，输出调整后的列车运行图，最后结束。

基于上述调整方法的流程图，本发明还给出了一个应用实例，选取了中国北京地铁亦庄线路，该线路上下行一共有28个车站，上下行计划车次各25个，其中上行列车索引为[1,25]，下行列车索引为[26,50]，车底总数为18个。其中车辆段与索引为0的车站相连接，高峰时段上下行列车发车间隔均为3min，平峰时段上下行列车发车间隔均为6min。

按照本发明方法实现的面向客流车流耦合的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整，其基本参数配置如表1所示，此时高平峰时段产生了延误，即设置了车次10在车站9发生300s的延误。其中，列车与车站的索引均从1开始计算。

表1

/>

若以最小化运行图偏移和取消车次数量为目标调整后列车运行图，利用两阶段算法可以计算得到站台滞留乘客为14394，与计划运行图偏移为1040，取消车次为0，计算时间为26.32s。若以最小化站台滞留乘客数量、运行图偏移和取消车次数量为目标调整列车运行图，利用两阶段算法可以计算得到站台滞留乘客为8511，与计划运行图偏移为2285，取消车次数量为0，计算时间为23.56s。因此综合考虑乘客服务质量和城轨运营公司运营指标，能够使列车运行图恢复至计划图运行，且有效降低了站台滞留乘客。

综上，本发明城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，应用于高平峰过渡时段延误场景下，根据预先给定的基本参数，建立用于列车运行图自动调整的混合整数线性规划模型并利用两阶段算法进行求解，在综合考虑乘客服务质量和城轨运营公司运营指标下自动调整列车运行图使其满足高平峰时段延误场景下的运营需求，尤其是考虑了加开车次的调度策略，能够充分利用备用车等资源，做到运力与运量相匹配，提高乘客服务质量，有效降低站台滞留乘客，同时提高运行图兑现率，使列车运行图尽快恢复至计划图。

实施例二

如图4所示，为了实现实施例一中的技术方案，以达到相应的功能和技术效果，本实施例提供了一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整系统，包括：

城轨信息获取模块101，用于获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数。

运行约束模块201，用于根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；

运行调整模型构建模块301，用于基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移。

模型求解模块401，用于利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集。

列车运行图调整模块501，用于基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

实施例三

本实施例提供一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器用于存储计算机程序，处理器运行计算机程序以使电子设备执行实施例一的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法。

可选地，上述电子设备可以是服务器。

另外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例一的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法。

相较于现有技术，本发明还具有如下优点：

(1)本发明自动调整的列车运行图可满足高平峰过渡时段列车延误场景下追踪间隔、折返时间、车底周转等约束条件，保证调整后运行图的可行性，提高了城轨列车运行图的兑现率。

(2)本发明构建两阶段算法对高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行求解，能够在短时间内获得一个高质量的可行解，满足列车运行图调整的实时性。

(3)本发明综合考虑乘客服务质量和运营指标对列车运行图进行调整，充分利用备用列车等资源，采取加开车次的调度策略，能够提高乘客服务质量，有效降低站台滞留乘客。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，方法包括：

获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数；

根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；

基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移；

利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集；

基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

2.根据权利要求1所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，所述列车发车时间约束模型为：

d_f,s≤e_f·M,f∈F,s∈S；

d_q,s≤e_q·M,q∈Q,s∈S；

其中，d_f,s表示待调整车次f在车站s的出发时间，d_q,s表示加开车次q在车站s的出发时间；e_f表示待调整车次f是否取消，e_f为0-1变量；e_q表示加开车次q是否加开，e_q为0-1变量；M表示一个充分大的正数；F表示待调整车次集合，Q表示加开车次集合，S为车站集合；

所述列车停站时间约束模型为：

d_f,s-a_f,s≥Ts_min-M·(1-e_f),f∈F,s∈S；

d_q,s-a_q,s≥Ts_min-M·(1-e_q),q∈Q,s∈S；

其中，a_f,s为待调整车次f在车站s的到达时间，a_q,s为加开车次q在车站s的到达时间，Ts_min为列车在车站的最小停站时间；

所述列车区间运行时间约束模型为：

其中，表示列车在区间的最小运行时分，/>表示列车在区间的最大运行时分，a_f,s+1表示待调整车次f在车站s+1的到达时间，a_q,s+1表示加开车次q在车站s+1的到达时间；

所述列车发车间隔约束模型为：

d_f,s-d_f-1,s≥Td_min-M(1-e_f),f∈F,s∈S；

d_q,s-d_q-1,s≥Td_min-M(1-e_q),q∈Q,s∈S；

其中，Td_min表示连续两个车次的最小发车间隔时间，d_f-1,s表示待调整车次f-1在车站s的到达时间，d_q-1,s表示加开车次q-1在车站s的到达时间；

所述列车追踪间隔约束模型为：

a_f,s-d_f-1,s≥Th_min-M(1-e_f),f∈F,s∈S；

a_q,s-d_q-1,s≥Th_min-M(1-e_q),q∈Q,s∈S；

a_q,p-d_f,s≥Th_min-M(1-x_q,f),f∈F,q∈Q,s∈S；

a_f+1,s-d_q,s≥Th_min-M(1-x_q,f),f∈F,q∈Q,s∈S；

其中，Th_min为连续两列列车的最小追踪间隔，x_q,f表示加开车次q是否在待调整车次f之后发出，为0-1变量；

所述列车折返约束模型为：

其中，Tz_min表示列车最小折返时间，Tz_max表示列车最大折返时间；γ(g)表示待调整车次g的始发车站，表示待调整车次f的终点车站；/>表示待调整车次f在对应的终点车站/>的出发时间，a_g,γ(g)表示待调整车次g在对应的始发车站γ(g)的到达时间；y_f,g表示待调整车次f是否在对应的终点车站/>折返后开行车次g，为0-1变量；σ(f)表示与待调整车次f运行方向相反车次集合；

所述车站服务频次约束模型为：

其中，e_f+1表示待调整车次f+1是否取消；

所述车底周转约束模型为：

其中，y_g,f表示待调整车次g是否在对应的终点车站折返后开行待调整车次f，为0-1变量；RN表示车辆段存储的车底数量；x_f表示待调整车次f是否从车辆段发出，为0-1变量。

3.根据权利要求1所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，所述乘客乘降约束模型为：

其中，表示在车站s等待乘坐待调整车次f的乘客数量；e_f,s·M表示若待调整车次f取消，则等待上车人数为0；/>表示在车站s等待乘坐待调整车次f-1的乘客数量，表示实际乘坐待调整车次f-1的乘客数量；/>和/>为列车发车时间的补充变量，表示如果待调整车次f在车站s取消服务，那么/>为待调整车次f之前第一个没有取消的车次的发车时间，否则/>为待调整车次f在车站s的发车时间；/>表示如果待调整车次f-1在车站s取消服务，那么/>为待调整车次f-1之前第一个没有取消的车次的发车时间，否则/>为待调整车次f-1在车站s的发车时间；AR_f,s表示待调整车次f-1发车时刻至待调整车次f发车时刻的乘客到达率；x_q,f表示加开车次q是否在待调整车次f之后发出，为0-1变量；d_f,s表示待调整车次f在车站s的出发时间，d_q,s表示加开车次q在车站s的出发时间；/>表示实际乘坐加开车次q的乘客数量；/>表示实际乘坐待调整车次f的乘客数量；NA_max表示各车站最大上车乘客数。

4.根据权利要求3所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数为：

minω₁·Sum₁+ω₂·Sum₂+ω₃·Sum₃；

其中，ω₁为第一权重参数，ω₂为第二权重参数，ω₃为第三权重参数；Sum₁为所有车站滞留乘客数量之和，Sum₂为所有车次在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移之和，Sum₃为所有取消车次数量之和；表示在车站s因容量约束无法乘坐待调整车次f而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐待调整车次f的乘客数量；/>表示实际乘坐待调整车次f的乘客数量；/>表示在车站s因容量约束无法乘坐加开车次q而滞留的人数；/>表示在车站s等待乘坐加开车次q的乘客数量；/>表示实际乘坐加开车次q的乘客数量；U_f表示待调整车次f的在始发车站的发车时间与终点车站到达时间与计划运行图的偏移；/>表示待调整车次f在终点车站的实际到达时间；/>表示待调整车次f在终点车站的计划到达时间；d_f,γ(f)表示待调整车次f在始发车站的实际出发时间；/>表示待调整车次f在始发车站的计划出发时间；e_f表示待调整车次f是否取消，e_f为0-1变量；F表示待调整车次集合，Q表示加开车次集合，S为车站集合。

5.根据权利要求4所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，所述待调整车次运行数据集包括各待调整车次在各车站的实际发车时间、各待调整车次在各车站的实际到达时间、各待调整车次之间的车底周转关系以及各待调整车次是否从车辆段发出；所述加开车次运行数据集包括各加开车次与待调整车次之间的次序关系、各加开车次在各车站的实际发车时间以及各加开车次在各车站的实际到达时间；

利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集，具体包括：

对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行线性化处理；

构建故障车站集合；所述故障车站集合包括两个运行方向下故障列车的始发车站、故障列车的终点车站、列车故障车站、列车故障车站的前一车站以及列车故障车站的后一车站；

基于所述故障车站集合和经过线性化处理后的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的列车区间运行时间约束模型，构建故障列车对应的区间运行时间约束；

基于所述故障车站集合和经过线性化处理后的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中的乘客乘降约束模型，构建故障列车对应的乘客乘降约束；

基于所述故障列车对应的乘客乘降约束和区间运行时间约束，对经过线性化处理的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行更新；

对更新后的高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到各车次的车底周转关系；

将所述各车次的车底周转关系，输入至经过线性化处理的所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中并进行模型求解，以得到各车次在车站的到达时间和出发时间；其中，待调整车次在车站的到达时间和出发时间构成待调整车次运行数据集；加开车次在车站的到达时间和出发时间构成加开车次运行数据集。

6.根据权利要求5所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法，其特征在于，对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型进行线性化处理，包括：

对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数进行线性化处理；

对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型中目标函数的U_f的函数公式，进行线性化处理后，得到如下约束：

U_f≤M·e_f,f∈F；

U_f≤u_f+v_f,f∈F；

U_f≥u_f+v_f-M(1-e_f),f∈F；

其中，u_f,v_f为自定义的辅助变量，U_f的函数公式用u_f,v_f表示为：

U_f＝(u_f+v_f)·e_f,f∈F；

其中，u_f,v_f的约束为：

7.一种城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整系统，其特征在于，系统包括：

城轨信息获取模块，用于获取目标区域的列车运行数据和乘客数据；所述列车运行数据包括待调整车次数据、加开车次数据、车站数据和列车数据；所述待调整车次数据包括待调整车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述加开车次数据包括加开车次在不同车站的出发时间和到达时间；所述车站数据包括列车在车站的停站时间、列车在两相邻车站或线路所之间的运行时间；所述列车数据包括连续两个车次的发车间隔时间、连续两列列车的追踪间隔、列车折返时间以及车辆段存储的车底数量；所述乘客数据包括不同车站等待乘坐待调整车次的乘客数量、不同车站实际乘坐待调整车次的乘客数量、相邻待调整车次的发车时刻之间的乘客到达率、不同车站实际乘坐加开车次的乘客数量以及各车站最大上车乘客数；

运行约束模块，用于根据所述目标区域的列车运行数据和乘客数据，构建高平峰过渡阶段列车运行约束集合；所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合包括列车发车时间约束模型、列车停站时间约束模型、列车区间运行时间约束模型、列车发车间隔约束模型、列车追踪间隔约束模型、列车折返约束模型、车站服务频次约束模型、车底周转约束模型和乘客乘降约束模型；

运行调整模型构建模块，用于基于所述高平峰过渡阶段列车运行约束集合，以站台滞留乘客数、取消车次数以及列车运行图偏移最小为目标，建立高平峰过渡阶段列车运行调整模型；其中，列车运行图偏移包括各车次在终点车站的实际到达时间与计划到达时间的偏移以及各车次在始发车站的实际发车时间与计划发车时间的偏移；

模型求解模块，用于利用两阶段算法对所述高平峰过渡阶段列车运行调整模型求解，以得到待调整车次运行数据集和加开车次运行数据集；

列车运行图调整模块，用于基于所述待调整车次运行数据集和所述加开车次运行数据集，构建调整后列车运行图。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行权利要求1至6任一项所述的城轨高平峰过渡阶段列车运行图调整方法。