铁路网车流拥堵预判及疏解优化研究

研究铁路网车流拥堵预判及疏解问题,目标是基于实际车流径路数据实现路网车流拥堵情况的准确预判,并在保证路网运输能力的同时有效疏解车流拥堵情况.结合实际车流走行径路进行路网车流的动态推演,比较实时车流量与运输能力的大小,预判车流拥堵.结合给定的铁路运输物理网络,建立离散时空网络描述车流运输组织过程,以最小化运输里程和最大化运输计划完成率为目标,考虑列车改编作业、车站实时存车能力、区段列车最大编组能力等约束,构建混合整数规划模型,对车流组织作业进行优化,从而实现车流拥堵的有效疏解.选取包含19个站点、22个区段的铁路运输网络作为算例,设计不同OD车流规模大小的4个案例,采用数学规划优化器Gurobi求解,所有案例均能在1 h内获得最优解.选取案例4求解结果展开分析,识别路网车流拥堵的产生时刻及持续时间;对比疏解前后,路网运能利用变化情况,并对时间间隔参数τ进行敏感性分析.结果表明:所提出的模型能有效实现铁路车流拥堵的疏解.

考虑旅客偏好的高铁枢纽客站分工及资源统筹

高铁枢纽在服务列车中转的同时,也承担旅客集散的任务。因此,高铁枢纽客站分工考虑旅客偏好十分必要。本文从便捷性、舒适性、经济性三个角度考虑旅客对各客站的偏好性,采用基于组合赋权的TOPSIS法进行评估,并构造旅客偏好与客站分工的匹配度函数。基于此,考虑旅客偏好与各场站股道资源作业能力的差异性,构建高铁枢纽客站分工与资源统筹的多目标优化模型,并使用Python编程调用GUROBI求解器求解模型。最后,以济南高铁枢纽网络为例,计算得到合理分工方案。与对比模型进行比较与资源统筹分析,优化方案的列车运行费用与旅客偏好匹配度均有较好的改善,验证了本文模型的有效性,为制定调整枢纽分工方案或枢纽扩能提供了理论建议和方法支持。