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申请/专利权人:南京理工大学
摘要:本发明涉及一种考虑客流和节能的轨道交通快慢车时刻表优化方法,属于轨道交通技术领域。包括S1对模型算法所需的快车、慢车的运营数据、线路数据、客流数据进行清洗、预处理;S2基于S1中的长短距离OD客流量计算快车、慢车开行比例,根据S1中的线路最大断面客流量P计算快慢车开行对数和开行周期时间H;S3、基于S1、S2的数据建立快车、慢车时刻表的数学模型;S4引入多种列车运行约束以及列车速度‑距离关系,并将多目标模型化为单目标模型;S5算法参数初始化,将S3中的决策变量转化为染色体进行编码,利用遗传算法求取全局最优解,得到此种场景下的快车、慢车最优时刻表。本发明解决了动态客流与列车运力不匹配的问题。
主权项:1.一种考虑客流和节能的轨道交通快慢车时刻表优化方法,其特征在于,对列车时刻表进行建模,包括以下步骤:S1、对模型算法所需的快车、慢车的运营数据、线路数据、客流数据进行清洗、预处理,基于客流变化特征将一个运营日划分为包括高峰、平峰的多个时段,并分别根据划分的时段统计OD客流数据,计算线路的最大断面客运量P以及长途、短途出行乘客团体的占比ρ;S2、基于S1中的长短距离OD客流量计算快车、慢车开行比例,根据S1中的线路最大断面客流量P计算快车、慢车开行对数,并计算快车、慢车开行周期时间H;S3、基于S1、S2的数据建立快车、慢车时刻表的数学模型:以乘客站台等待时间最小和列车运行能耗最小为目标,以不同列车的发车间隔以及停站时间为决策变量进行建模;S3具体包括如下步骤:S301、根据S1中的结果,建立不同比例的快车、慢车时间间隔关系模型;S302、将所有列车分为五种类型,即Case1、Case2、Case3、Case4和Case5;Case1:第一类列车为大部分慢车,运行期间始终不会与快车相邻;Case2:第二类列车是此周期中的一辆慢车,该慢车比快车早出发两班,在快车越行前一辆慢车后,该快车与第二类列车相邻;Case3:第三类列车是排在快车前面出发的一辆慢车,该慢车在越行站会被快车越行;Case4:第四类列车是此周期中的唯一快车;Case5:第五类列车是排在快车后面出发的一辆慢车;S303、分种类计算相邻列车离开不同站点的间隔时间第一类列车与第二类列车的间隔时间等于发车间隔,表示为: 其中为列车k离开i站的时间;第三类列车在越行站会被快车越行,则间隔时间需要分开讨论,其中,Z-表示越行站前的站点编号集合,Z+表示越行站后的站点编号集合;Ie表示快车的编号集合,Is表示慢车的编号集合,其间隔时间可表示为: 第四类列车只在快车站停靠,其间隔时间可表示为: 第五类列车间隔时间为: S304:计算乘坐不同类型列车乘客的站台等待时间;S305:根据S302的列车划分,分别计算不同类型列车在运行期间的列车总能耗E;S4、引入多种列车运行约束以及列车速度-距离关系,并利用线性加权法将多目标模型化为单目标模型;S4具体包括如下步骤:S401、利用线性加权法将多目标问题转换为单目标问题,首先对T与E进行归一化处理: S402、引入系数σ1表征乘客等待时间的重要程度,引入系数σ2来表征列车运行能耗的重要程度,同时引入保证列车安全运行的行车约束,构建减小乘客站台等待时间的时刻表优化模型:MinF=σ1*ηT+σ2*ηE 其中,hmin为最小发车间隔,hmax为最大发车间隔,dmin为最小停站间隔,dmax为最大停站间隔,θsafe为安全间隔时间,θa为越行最小间隔时间;S5、算法参数初始化,将S3中的决策变量转化为染色体进行编码,利用遗传算法求取全局最优解,最后得到此种场景下的快车、慢车最优时刻表。
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百度查询: 南京理工大学 考虑客流和节能的轨道交通快慢车时刻表优化方法
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