重联编组条件下城轨车底运用方案优化研究

作     者：朱昌锋 贾锦秀 马斌 孙元广 王傑 成琳娜 ZHU Changfeng;JIA Jinxiu;MA Bin;SUN Yuanguang;WANG Jie;CHENG Linna

作者机构：兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070 广州地铁设计研究院股份有限公司广东广州510010 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72161024) 甘肃省教育厅“双一流”科研重点项目(GSSYLXM-04) 

出 版 物：《铁道科学与工程学报》 (Journal of Railway Science and Engineering)

年 卷 期：2024年第21卷第7期

页      码：2626-2636页

摘      要：随着对城市轨道交通日常客流出行规律的不断挖掘,运输组织创新是解决客流与运力有效匹配问题、实现系统能耗节约及社会经济效益最大化的关键手段,而重联编组运营模式可有效提高客流与运力的匹配度。通过分析重联编组与固定编组条件下车底运用问题的差异性,构建基于“影子列车”的重联编组车次接续法,以车底与车次接续、车底一致性和重联编组作业等为约束条件,以车次接续总成本最小和车底使用时间标准差最小为目标函数,构建重联编组条件下城市轨道交通车底运用方案优化模型。通过引入非线性惯性权重更新方法和动态学习因子,设计多目标混沌粒子群优化(Multi-objective Chaos Particle Swarm Optimization,MOCPSO)算法。以某城市轨道交通线路的102个车次为例验证模型的有效性,并对车次接续时间上限、车底重联解编作业和车底存放情况进行讨论分析。研究结果表明:MOCPSO算法通过引入Logistic混沌优化策略可有效跳出局部最优;车次接续时间上限越大,需要投入的车底数量越多,不宜使车次接续时间过长;在车底运用过程中应尽可能地减少联挂解编作业的次数。该方法可为决策者提供一系列不同运营投入和车底运用均衡性下的车底运用Pareto非劣方案,有助于协调线路运能利用,同时降低了轨道交通的能耗。

主 题 词：城市交通 重联编组 车底运用 多目标优化 混沌粒子群算法 

学科分类：08[工学] 082304[082304] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20232098

馆 藏 号：203130263...