可预见大客流下的跳停轨交列车时刻表优化

在某些特定情况下,轨道交通系统内会出现可预见性大客流,对列车正常运营产生冲击,此时需要及时对列车时刻表进行调整,必要时可要求部分列车在一些站点选择跳过停止,以为大客流站点提供更充足的运能。基于此,在单条轨道交通线路上,提出了一种可跳停的轨道交通列车时刻表优化模型,以容量、链接、安全前进和可行域等作为主体约束,优化乘客总候车时间,并采用一种改进的遗传算法进行求解。以南京地铁S1号线某天早高峰数据为例,验证该模型和算法的有效性。相比现行的固定时刻表,优化后的时刻表平均每位乘客的候车时间减少0.201 min,效果显著。