[發明專利]基于進站比例的城市軌道交通客流管控優化方法

在審

• 申請號: 202010916429.0
• 申請日: 2020-09-03
• 公開（公告）號: CN112381260A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 屈云超;張萍;吳建軍;孫會君;尹浩東;楊欣
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06Q10/06
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255
• 代理人: 黃曉軍

1.一種基于進站比例的城市軌道交通客流管控優化方法，其特征在于，包括：

獲取城市軌道交通線網數據，根據列車的最小發車間隔設計平行直線列車時刻表；

根據所述平行直線列車時刻表和城市軌道交通線網數據，基于設定的約束條件和目標函數建立基于進站比例的客流管控策略優化模型；

采用基于啟發式分解的近似動態規劃算法求解所述基于進站比例的客流管控策略優化模型，得出最優客流控制策略下每輛列車在每個車站的進站量。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的獲取城市軌道交通線網數據，根據列車的最小發車間隔設計平行直線列車時刻表，包括：

獲取城市軌道交通線網數據，該數據包括線路的站點信息、站序信息和區間運行時分信息，設車站編號為1，2，...，M，相鄰的車站i和車站j之間的區間記作i，j，列車在區間i，j之間的運行時間記作r_i，j；

利用城市軌道交通運營的列車時刻表數據，提取列車最小發車間隔Δt，設置列車的客流管控時間段為t∈[1，T]，共計T個時段，每個時段的時間間隔為Δt，總時間為T·Δt；

根據城市軌道交通自動售檢票系統AFC數據獲取歷史同期的車站i在時間段t的進站客流q_i，t，車站i實際的待進站量為后續時段的所有需求之和這里t′需要滿足t′＝t+w_t，w_t為t時刻的平均進站等待時間；

采用車輛相對坐標系，假設每個時段有一輛列車，共有N輛列車，設置第一輛列車的所有站出發時刻為時間段0，將后續每輛列車的運行時間減去第一輛車的運行時間間隔n·Δt，則相對坐標系下的列車時刻表為平行直線列車時刻表。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述的根據所述平行直線列車時刻表和城市軌道交通線網數據，基于設定的約束條件和目標函數建立基于進站比例的客流管控策略優化模型，包括：

設定列車到達時間間隔固定，每個OD的等待時間權重相同，基于設定的約束條件和目標函數建立基于進站比例的客流管控策略優化模型；

目標函數為式(1)所示，其中T為總等待時間，c_i，j，n為OD對(i，j)的等待時間權重，w_i，j，n為第n輛列車駛出后站臺的滯留人數；

min T＝∑_n∑_i∑_jc_i，j，n·w_i，j，n (1)

所述約束條件包括：

約束1：去往各個目的地的進站人數與等待人數比例相同

該約束由式(2)表示，w_i，j，n是OD對(i，j)的等待人數，即對于列車n車站i的每個OD對(i，j)的實際進站量f_i，j，n與總進站量f_i，n＝∑_jf_i，j，n是等比例的：

約束2：上車人數不能超過列車的容量

該約束由式(3)表示，其中β為列車最大滿載率，C為列車定額能力

∑_i，jf_i，j，n≤β·C (3)

約束3：流量守恒約束

城市軌道交通系統中，乘客總量服從總量守恒約束，即站臺的滯留人數s_i，n＝∑_js_i，j，n為總等待人數w_i，n＝∑_jw_i，j，n減去上車人數f_i，n＝∑_jf_i，j，n，對于下一輛列車，第n+1輛列車的待進站人數為上一輛列車的滯留人數與當前時刻n+1輛的客流需求之和，該約束由式(4)所示：

s_i，n＝w_i，n-f_i，n，w_i，n+1＝d_i，j，n+1+s_i，j，n (4)。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述的采用基于啟發式分解的近似動態規劃算法求解所述基于進站比例的客流管控策略優化模型得出最優客流控制策略下每輛列車在每個車站的進站量，包括：

具體算法流程如下：

步驟1：對于每個列車n，計算真實的進站需求，站臺上的所有等待人數為所有OD的隊列的剩余人數之和，w_ijn＝d_ijn+s_ijn-1，狀態w_i，j，n代表站臺上的OD對(i，j)的隊列的所有等待人數，包括了t時刻新到達的客流d_ijn，以及上一列車滯留的乘客s_ijn-1；

步驟2：計算當前車輛的最優客流控制策略，通過求解松弛的線性規劃子問題，將站臺上的人數設置為上一時刻的最優人數，得到近似的進站人數比例；

將所述基于進站比例的客流管控策略優化模型分解為N個子模型，N為總列車數，將第n輛列車的子模型的最優解作為n+1輛車的輸入；

求解客流控制優化模型的動態規劃方法中，狀態為每個時刻開始時的客流狀況；決策為該狀態演變到下一個階段的某種選擇，即進站量；決策變量的范圍稱為允許決策集合，即滿足式(2)-(4)的可行域集合；策略為各個階段的決策組成的序列，即客流管控策略，決策變量f_i，j，n為控制的進站人數，狀態集和策略集分別為w_n和f_n，狀態轉移方程g_n(w_n，f_n)與狀態集和策略集有關，具體表達式如式(5)所示；

在滿足策略控制約束的前提下，通過一個最優的策略子序列來最大化收益，如式(6)所示，其中w_i，j，1為第一個列車的狀態，f_i，j，1，…，f_i，j，N分別為車輛1到N的進站流量控制策略；

H^*(w_i，j，1)＝min H(w_i，j，1；f_i，j，1，...，f_i，j，N) (6)

為第n輛車的最優策略子序列，從當前車輛n到決策最終狀態，即最后一輛車N，動態規劃算法則決策了有限時域的問題通過式(7)來進行計算，其中h_n(w_n，f_n)為第n輛車的策略決策函數，為第n+1輛車的最優策略子序列，在第i個車站，去目的地車站j：

采用啟發式方法進行近似求解，這里將近似取為0，

步驟3：更新流量，根據流量守恒約束，s_ijn＝w_ijn-f_ijn，進行流量更新；

步驟4：客流管控策略分析與評估。