城轨运行中断下考虑乘客离站行为的应急公交接驳优化研究

针对城市轨道交通因线路中断导致乘客滞留各中断车站的情况,在考虑乘客离站行为基础上,使用应急公交接驳时,采用了一种高效的接驳方式。车辆派遣过程采用常规派遣路径,疏运过程根据乘客在不同时间范围的流失情况,分为乘客流失与不流失两个时段。对于乘客流失时段先从乘客角度考虑并采用高效、便捷的折返运行方式,建立以乘客流失人数最小为目标优化接驳车辆的运行路径的混合整数规划模型;对于乘客不流失时段应从系统花费时间考虑采用灵活、适应性强的灵活运行方式,建立以系统接驳时间最小为目标优化接驳车辆运行路径的混合整数规划模型。所建立模型均通过Python调用Gurobi进行求解。该模型能有效降低乘客在等待过程中的离站人数、提升接驳系统运行效率和节省系统花费时间。

应急公交接驳在地铁运营故障情况下的应用核心研究

本文针对应急公交接驳响应流程、设计流程、执行流程等内容展开分析,结合应急公交接驳应用要点展开分析,内容包括交通网络分析、备车点选址、建立路径优化模型、应急公交接驳模式、应用算法设计等,通过研究适当增加接驳班次、合理划分接驳区域、优化乘客引导方式等建议,其目的在于提高应急公交接驳应用效果,提升地铁运营过程的稳定性。

应急公交接驳在地铁运营故障情况下的应用

城市地铁运营过程中出现故障或安全事故在所难免,当有突发事件发生且导致中断行车或大面积晚点时,事故区和故障区的乘客势必滞留,此时需要使用地面公交接驳车尽快疏送滞留乘客。由此可见,在地铁运营故障情况之下,应急公交接驳可发挥重要性作用,应充分明确与应急公交接驳相关的内容和要点。文章先介绍地铁运营故障后的应急公交接驳服务过程,而后重点论述应急公交接驳的启动条件、启动范围、执行流程、应用要点,最后提出城市地铁应急公交接驳的优化建议。

考虑乘客动态需求的应急接驳公交调度优化

传统的应急接驳公交调度方案均是基于固定的乘客需求构建模型,无法准确地预测和满足乘客的实时需求,从而导致应急车站出现过度拥挤和乘客滞留的情况,本文依据滞留乘客出行OD得到乘客到达率函数,并根据乘客到达率函数合理设置应急接驳线路中公交车的停站方案。基于Q-learning模型,综合滞留乘客在应急公交车站的到达率、乘客出行OD,设定Q-learning强化学习的动作、状态以及奖励函数,引入乘客到达率函数这一动态因素,考虑乘客的动态需求,改进优化方法。改进后的算法模型,其奖励函数随在不同时空会进行重塑,由于乘客到达率在不同时间不同车站是不同的,即乘客在不同时空具备不同的出行需求,从而表示为滞留乘客的动态需求。优化后的方法,能对乘客的动态需求进行实时响应,满足滞留乘客在不同时空的出行需求,提高应急接驳公交调度的服务效率,同时降低接驳公交的运行时间以及运营成本。以北京地铁13号线为例,对比传统调度方案与优化后的调度方案,结果表明:在完成相同客运任务的情况下,优化方法可使乘客平均等待时间在上行方向和下行方向分别降低21.05%和15.80%。本文提出的改进方法能针对中断时间内滞留乘客的动态需求实时调度应急接驳公交车,降低了中断区间内滞留乘客的出行延误时间,提高了中断区间内应急接驳公交的服务效率。

考虑地铁运营中断下多站协同的接驳公交优化研究

当地铁区间突发中断,需要分段运营时,将滞留乘客全部疏运至最近的折返站容易引起折返站拥堵。为加快乘客疏运效率,考虑滞留乘客在地铁系统内的乘车去向,利用接驳公交将其分散疏运至折返站或合理的换乘站上,本文提出了折返站与换乘站协同承担客流疏散任务的应急公交接驳方案。考虑接驳公交线路派出、线路连接关系、接驳线路时间接续、客流疏散关系和疏散目的站客流控制等约束,建立以最小化乘客等待时间和最大化公交满载率为目标的混合整数规划模型。设计嵌套改进遗传算法的分层序列算法进行求解,并以北京地铁4号线为实例验证模型和算法。结果表明,本文提出的接驳方案同传统方案相比虽然使得公交满载率下降了2.5%,但是乘客平均等待时间缩短了30.2%,极大提高了疏散效率。

地铁应急接驳公交派车场站选择与行车计划协同优化

地铁网络发生区间故障后,广泛采用应急接驳公交维持公共交通的服务保障能力。为提高地铁应急接驳公交运行效率,减少应急公交数量和乘客时间损失,以公交备选派车场站是否被选择、派车场站的公交停放能力以及应急接驳公交快慢车方案为决策变量,建立地铁应急接驳公交派车场站选择与行车计划协同优化模型,通过线性化处理以及ε-约束法,将模型转化为单目标线性规划模型。以某地铁线网为例,通过Gurobi求解模型的帕累托最优前沿,结果表明:相比无快车模式,所提方法在不增加公交数量的情况下,可增加总发车次数,使得乘客时间损失降低4.17%;应急公交数量和乘客时间损失具有负相关性,决策者可根据实际需求权衡两个目标;公交派车场站应尽可能地均匀分散选择;增加公交派车场站数量可降低乘客时间损失,但增加派车场站数量产生的边际效益逐渐降低,实际派车场站数量可根据实际情况酌情确定。

考虑时间容忍度的轨道交通应急接驳公交蓄车点选址研究

传统城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址的研究对时间的处理过于简化,未充分体现乘客的时间需求,针对这一不足,引入时间容忍度概念。首先,根据出行计划是否受到影响及受影响程度,对系统内乘客进行分类,分析轨道交通中间站及端点站在乘客类别上的差异。而后,利用时间容忍度的调查数据,拟合满意度函数,并据此定义本文的时间惩罚成本函数。进而,以蓄车点数量最少和时间惩罚成本最低为目标,建立蓄车点选址-分配模型,研究乘客等待时间容忍度对选址的影响。最后,以轨道交通车站均为中间站的上海长宁区为例,选用Lingo11.0对ε-约束法处理后的模型进行求解及灵敏度分析,并提出蓄车点服务能力限制下的模型改进方法。案例结果表明,在时间容忍度为[5,10]min时,公交接驳服务无法令乘客满意;在时间容忍度为[20,25]min时,可最大程度减少蓄车点数量;考虑乘客等待时间容忍度后,蓄车点并非总是服务于与其最近的需求站,而同一需求站一般不会由多个蓄车点协同服务。

南京长江大桥封闭期轨道交通3号线过江段突发事件下公交接驳应急研究

城市轨道交通城区段线路在运营突发性事件情况下可利用丰富的城市路网进行多种交通方式的客流疏散,但过江段因特殊的地理环境和较为缺乏的过江通道,突发事件下所引起的安全问题和社会影响更加严重。本文以南京市长江大桥封闭维修期为背景,通过对南京轨道交通3号线过江段和S8号线全线客流特征进行分析,研究轨道交通3号线过江段运营突发事件下特大客流疏运问题,从时间和空间上对过江客流公交应急接驳提出不同策略,降低突发事件对轨道交通安全运营服务以及乘客过江出行产生的影响。

城市轨道交通应急接驳公交蓄车点选址

为合理设置突发事件下轨道交通应急接驳公交蓄车点,以接驳起始点为圆心,以轨道交通运营恢复时间为半径,构造了接驳需求点反向覆盖应急接驳公交供给点的覆盖结构;根据接驳公交是否在预定发车时刻前到达接驳点,提出了接驳需求和乘客等待时间延误的计算方法,建立了以应急接驳乘客等待时间总延误最小为目标函数的反向集合覆盖选址模型,并进行求解;以具体轨道交通应急接驳公交蓄车点选址规划为例,对比分析了不同预设蓄车点数约束条件下的选址方案。研究结果表明:每种选址方案下的乘客等待时间总延误均随预设蓄车点数的增加而减少,当预设蓄车点数为5时,目标函数达到最小;蓄车点位置分布受接驳起始点位置和接驳需求量的影响,当预设蓄车点数为2时,蓄车点选址结果具有向需求较大的城市中心区域聚拢的倾向,当预设蓄车点数为5时,蓄车点选址结果逐渐覆盖郊区;考虑突发事件影响权重后,蓄车点位置向突发事件发生频率较高的接驳起始点靠拢,从而形成了均衡配置在城市中心区域内外部的蓄车点选址布局模式;反向集合覆盖选址模型通过主动搜寻供给的方式,能够在最小化应急接驳乘客等待时间总延误的条件下,体现预设蓄车点数、接驳起始点客流量分布以及突发事件影响权重对应急接驳公交蓄车点选址结果的影响。