Metro passenger flow control with station-to-station cooperation based on stop-skipping and boarding limiting

Metro passenger flow control problem is studied under given total inbound demand in this work,which considers passenger demand control and train capacity supply.Relevant connotations are analyzed and a mathematical model is developed.The decision variables are boarding limiting and stop-skipping strategies and the objective is the maximal passenger profit.And a passenger original station choice model based on utility theory is built to modify the inbound passenger distribution among stations.Algorithm of metro passenger flow control scheme is designed,where two key technologies of stopping-station choice and headway adjustment are given and boarding limiting and train stopping-station scheme are optimized.Finally,a real case of Beijing metro is taken for example to verify validity.The results show that in the three scenarios with different ratios of normal trains to stop-skipping trains,the total limited passenger volume is the smallest and the systematic profit is the largest in scenario 3.

考虑公交换乘的地铁常态化限流站点识别方法研究

目前地铁常态化限流站点选择的研究,未考虑线路运输能力限制以及客流损失问题,脱离实际运营而难以推广使用。为平衡地铁公司和车站的决策标准,减少常态化限流站点的数量,提出一种考虑公交换乘疏散客流的地铁常态化限流站点识别方法。首先构建由地铁-公交耦合网络拓扑模型,并分别从地铁网络化运营和公交换乘减少客流损失2个角度设计7个地铁站关键程度量化指标;验证系统的线性时不变特性,基于子网生成策略设计站点识别算法;最后以2018年1月某工作日北京市的乘客出行链数据为例,验证指标和算法设计的合理性,研究每10 min时变客流分布规律,对比2018年的实际方案,结果表明:初始网络可控性为0.057 5,识别准确度趋近于80%,准确率高且误判率低的限流站数量分别为67,70,73,78。将常态化限流站分为固定和备选2类,并提出了结合公交换乘引导、分批次限流的措施,从而为大城市地铁车站高峰时段的常态化限流方案决策提供参考。

疫情防控背景下的地铁多车站客流协同控制模型及算法

基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化,考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束,以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标,构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点,设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明:实施客流协同控制后,研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5,且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%,乘客平均等待时间仅为3.87 min;随着列车最大满载率阈值的增加,乘客的等待时间呈指数下降趋势,而客流聚集风险则呈线性增长;缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率,但列车运行成本也会急剧增加;按实际发车间隔时间(10 min)实施客流协同控制后,所有列车的满载率均低于0.5,客流聚集总风险值下降22.36%,而乘客平均等待时间仅增加0.6 min,验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。

考虑换乘站客流疏解的地铁列车跳站与客流控制协同优化

早高峰时段,各大城市地铁线路和换乘站的客流运输与疏解压力巨大。本文首先说明部分列车在换乘站跳站,可延缓换乘客流乘车过程、降低换乘站客流疏解压力。在此基础上,构建地铁单线双方向列车换乘站跳站开行与客流控制协同优化模型,极小化乘客在始发站等待延误时间和换乘延误时间。其次,对相关非线性约束进行近似线性替代,将原模型转化为线性整数规划模型。最后,以北京地铁5号线早高峰为背景设计数值实验,使用优化求解器CPLEX调用分支定界算法求解模型,验证了模型的实际优化效果。实验结果表明,相较于列车站站停和既有客流控制,优化所得方案在14 min内使得列车运载的乘客增加了2954人,并使乘客在站外延误时间、换乘延误时间和总延误时间分别降低了58.9%、16.9%和41.6%。

地铁车站公共区域照明动态调光控制研究

为创建既可满足乘客需求、又绿色节能的地铁车站人工光环境,文章首先将地铁车站公共区域划分为多个照度不同的调光区域,并在分析各调光区域照度需求的基础上,确定其照度限值;然后提出根据客流量变化采用不同照度的动态调光控制策略;再以此为依据制定动态调光控制实现方案,并对涉及系统的相关改造、数据流、主要软硬件配置进行阐述;最后介绍动态调光控制方案在试点车站的实际应用效果,实践证明,该方案可有效降低照明能耗,对乘客走向有正向引导作用,且对乘客体验影响小,是行之有效的方案。

基于时空协同优化的多目标城市轨道交通延误恢复研究

针对城市轨道交通延误引起滞留旅客较多和短期运力不足的情况,提出同时采用车站限流措施和灵活跳停策略的列车延误调整方法。通过构建多目标线性规划模型,对延误列车运行图进行优化调整,将优化目标分为延误旅客总人数最小化和线路延误总时间最小化2部分,同时引入跳停决策变量,考虑跳停对计算线路总延误时间的影响,精确调整线路延误列车运行时间。多目标线性规划模型既有效缓解因滞留旅客过多造成的站台拥挤,又快速恢复因某趟列车延误造成的大面积晚点。最后通过实际算例对模型进行验证,计算结果表明该模型相较于传统的运行时刻调整策略可有效缓解站台滞留旅客的拥挤情况,缩短线路总延误时间,快速恢复城市轨道交通系统的正常运营。

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间,控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求,建立了城市轨道交通客流密度控制流程,研究了列车满载率的控制方法,以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法,使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真,验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。

城市轨道交通车站联合客流控制研究

城市轨道交通车站在客流高峰期通常采用的客流控制措施有"限"、"控"、"封"三个等级。在这种情况下,车站实行客流控制措施会导致乘客的大规模滞留,而其重客流方向上游车站客流压力相对较小。提出了联合客流控制的思想,即通过降低上游车站的客流进站速度为本站预留列车输送能力。以两座相邻车站为例做分析,得到了联合客流控制下两座车站进站客流速度的计算公式。通过联合客流控制前后效果的定性对比可知,一个良好的客流控制方案要在满足车站自身能力的基础上,充分考虑同线车站的客流情况,统筹好每一座车站的限流方案,平衡列车在线路上的能力,达到良好的客流组织效果。

考虑跨站停车的地铁客流协同控制模型

针对城市轨道交通高峰时段客流需求过饱和与分布不均衡情形下,车站乘客滞留集中效应明显和乘客候车时间过长等问题,提出一种考虑开行部分跨站停列车的多站客流协同控制优化方法。建立以车站与列车安全容量、列车跨站数量、列车追踪间隔等为约束,以车站乘客滞留率方差最小与线路乘客候车时间最小为优化目标的控制决策模型,设计自适应差分进化算法,求解列车跨站停车方案与车站进站客流限制比例。研究结果表明:在时变的城市轨道交通高峰客流需求下,采取本文的协同控制决策方法,能够有效降低案例线路车站乘客滞留率方差60.23%和乘客候车等待时间24.78%。

基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度Q网络的多站协同控制模型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车站的乘客拥堵。

城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究

针对城市轨道交通高峰时段客流量大、客流空间分布不均衡导致的供需能力不匹配和车站大客流组织安全压力大等问题,本文提出了一种大小交路开行方案与多站联合限流相结合的运输组织协同优化方法.该方法考虑客流安全容量、列车运行时间和大小交路开行等约束,建立了以乘客出行成本、企业运营成本和各站上车比例方差和最小为目标的优化模型,设计嵌套人工蜂群算法求解.以某市城市轨道交通线路为例验证模型的有效性与适用性,并对小交路列车开行频率和多目标的权重系数进行了敏感性分析.结果表明,该方法在输送乘客人数相当的情况下,能有效节省企业运营成本,并提高乘客出行公平性,有效缓解大客流车站的客流组织压力.

高峰时段城市轨道交通快慢车与多站限流协同优化方法

针对城市轨道交通线路高峰时段客流组织压力大、乘客出行时效要求高等特征,提出一种快慢车组织与多车站限流相协调的协同优化方法。该方法考虑快车跨站与越行方式、列车承载能力和车站乘客安全容量等主要约束条件,建立以乘客总出行时间最少和各站各状态内上车人数占总候车人数比例方差之和最小为目标的优化模型,设计嵌套混合遗传算法求解。以某市域轨道交通线路为算例并对不同目标的权重系数分配进行敏感性分析。研究结果表明:对比站站停及不考虑车站协调限流的方案,该方法分别在乘客出行效率及乘客出行公平性方面有所优化,能有效缓解大客流车站的客流组织压力。

考虑安全的城市轨道交通三级客流控制模型

针对城市轨道交通高峰期车站内聚集大量乘客而导致的安全问题和运营管理不便的问题,对单线多站和车站内部建立客流控制模型,为高峰期实施客流控制提供理论依据。首先,依据车站内部的三级控制策略和单线多站协调客流控制影响因素,对乘客的乘车过程进行动态建模;然后,建立以乘客等待时间最小为目标函数的客流控制模型,根据计算精度选取单位计算时间t0,将时间进行离散化,运用CPLEX求解器进行求解;最后,通过算例进行验证。研究结果表明:此模型能在高峰期通过控制线路各站及车站内各区域的客流人数,在均衡线路车站等待客流的基础上,将各车站等待乘客压力分至其各区域,避免站内乘客过度拥挤,从而保证车站的安全与运营管理的正常进行。

过饱和轨道交通车站客流动态协调控制研究现状与展望

如何根据客流的动态分布状况来为过饱和车站提供实时进站客流控制方案,已成为中国城市轨道交通路网安全高效运营管理迫切需要解决的问题。文章在收集国内外相关研究文献的基础上,从轨道交通网络客流OD动态估计、轨道交通车站客流控制等方面对国内外研究现状进行了综述和分析,并针对后续可进一步工作研究的内容进行了展望。

广州地铁线网车站大客流控制策略

随着地铁线网不断发展,地铁车站不可避免地面对大客流压力。在设备资源有限情况下,广州地铁采取车站级客流控制、单线级客流联控和线网级客流联控。同时在高峰时段定时启动客流控制,做好乘客宣传,确保车站客流组织的安全顺畅。

基于站外限流与时刻表调整的地铁换乘站大客流协同控制

针对高峰期地铁换乘站站台容易发生拥挤问题,在分析乘客进站及换乘走行过程的基础上,构建了站外限流与列车时刻表协同优化模型。该模型可在满足站台安全容量约束下尽可能降低站外限流率,实现站外站内乘客加权人均等待时间最小。采用混沌遗传算法求解模型,并以惠新西街南口站为例,对本文模型、优化前方案和既有只限流方法进行对比分析。结果表明:与优化前方案相比,模型所得方案可满足站台安全容量约束,加权人均等待时分减少了21.2%;与只限流方法相比,模型可使站外平均限流率从36%下降到7.3%,加权人均等待时分减少了43.8%,且模型方案的各项指标在乘客走行时分发生波动的情形下表现更稳定。

考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化研究

为应对日趋严重的地铁系统拥堵问题及客流过饱和情况,从系统优化角度出发,将服务供给侧与需求侧综合为一个整体进行研究。考虑乘客的持续性到达特征,提出考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化方法。首先,引入列车运行图与车站限流相关决策变量,以提高列车运行效率、减少客流乘车延误人数为优化目标,建立轨道交通列车运行与车站限流协同优化双目标整数非线性规划模型。其次,为便于模型求解,引入0-1变量,使用时间重构和大M方法将模型中的非线性约束线性化处理,将模型重构为整数线性规划模型,利用CPLEX软件求解。算例结果表明,双目标优化方法与传统单目标优化方法相比,相较于仅考虑列车服务时间,本文模型可使客流乘车延误人数显著减少;相较于仅考虑客流乘车延误人数,本文方法可使列车服务时间降低2%~3%。

基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。

城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型

针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。

地铁天津站换乘方式探讨

天津地铁已进入网络化运营阶段,此文在介绍地铁天津站换乘及客流组织方式的基础上,对站台型式的设置进行分析比较,并提出地铁换乘车站设计的几个原则,以使换乘车站的设置能够更好的为运营服务。