[发明专利]基于多路径组合搜索的列车节拍式运行的优化方法

说明书

本发明公开了一种基于多路径组合搜索的列车节拍式运行的优化方法，包括步骤：以最小化节拍单元所有列车旅行时间之和为优化目标，构建列车节拍式运行时刻表优化模型，并构建描述列车运行的加权有向图；进而基于该有向图以最小化节拍单元所有列车在该有向图中所经有向弧权重之和为优化目标，重构列车节拍式运行模型；在定义主路径、从路径、路径间隔、有向图节点标号集以及初始化标号集的基础上，通过不断生成新标号以及更新既有标号的标号值搜索从起点到各节点总费用最少的主路径与运行间隔，直至完成列车终到站节点标号的检查更新；最后根据所搜索到的主路径与从路径集合确定各列车车站到发时刻以及运行时间间隔。

技术领域

本发明涉及列车运行调度或者列车时刻表优化领域，尤其涉及基于多路径组合搜索的列车节拍式运行的优化方法。

背景技术

列车时刻表确定了列车在其各途经车站的到达时刻、出发时刻以及停留时间。它既是铁路企业组织车站工作、安排动车组与乘务组运用等的基础，也是旅客选择列车出行的主要依据。其编制优化问题一直以来是铁路企业列车运营组织工作的核心，受到企业高度重视。快速有效求解该问题获得高质量的列车时刻表不仅有利于提高企业列车运营组织效率、降低运营成本，同时亦有利于提高旅客出行服务水平、吸引更多旅客选择而提高企业效益。随着旅客出行服务要求的提高、轨道交通与道路、航空等交通方式客运市场竞争的加剧，以服务需求为导向科学合理制定列车时刻表，为旅客提供高水平出行服务对维持并扩大企业市场份额、实现企业可持续发展具有重要现实意义。

列车节拍式运行模式是目前国内外列车运行的一种重要模式，该模式下的列车时刻表中每个时间周期(通常为1h)内同一线路区间上列车的开行种类、数量、运行顺序和速度均相同，而且同时刻出发列车的越行或待避车站以及在各车站的到发时刻亦均相同，从而使得列车在车站的到发时刻具有周期性规律而便于旅客熟悉掌握列车运行时刻、方便企业组织车站作业。它已广泛应用于法国、日本、德国等国家高速铁路与城市轨道交通，并取得良好的运营效果。关于列车节拍式运行时刻表优化的方法，通常是基于文献(Paolo,S.,Walter,U.,A mathematical model for the fixed-time traffic control problem[J].European Journal of Operational Research,1989,42(2),152-165.)针对交通控制问题提出的Periodic event scheduling problem(PESP)理论而设计的，如文献(WillemL.PeetersP.,Cyclic Railway Timetable Optimization[D].Netherlands:ErasmusResearch Institute of Management,Erasmus University Rotterdam,2003.)系统地提出了周期运行图优化的PESP和CPF模型，而文献(Caimi G.,Fuchsberger M.,Marco L.,Kaspar S.,Periodic railway timetabling with event flexibility[J].SpecialIssue:Optimization in Scheduled Transportation Networks,2012,57(1),3-18.)在此基础上进一步提出周期运行图的弹性PESP模型；文献(汪波,杨浩,牛丰,王保华.周期运行图编制模型与算法研究[J].铁道学报,2007,29(5):1-7.)和(汪波,韩宝明,战明辉.城市轨道交通网络周期运行图编制研究[J].铁道学报,2013,35(4):9-15.)基于PESP理论并借助网络约束图及周期势差模型，以列车停站时间最少为目标建立城际铁路与城市轨道交通周期运行图优化方法；文献(谢美全,聂磊.周期性列车运行图编制模型研究[J].铁道学报,2009,31(4):7-13.)基于PESP理论，建立了周期性运行图的定序优化方法。除基于PESP的优化方法以外，一些学者也设计了其它方法对周期列车时刻表进行优化求解。例如文献(贾晓秋,关晓宇,吕希奎.周期列车运行图的多目标模型及基于Job-shop的遗传算法[J].数学的实践与认识,2013,43(10):132-138.)构建了高速铁路周期列车运行图的多目标模型，并设计了基于Job-shop的遗传算法；而文献(李传宾.基于矩阵表示和极大代数法的高铁周期列车运行图编制方法研究[D].北京交通大学,2012.)基于矩阵表示和极大代数法设计高铁周期列车运行图优化方法。此外，为了使得周期列车时刻表在遇到某些不可避免的突发状况干扰后依然能够维持稳定运作，近年来许多研究人员开始围绕周期列车时刻表的鲁棒性展开优化研究。例如，文献(Goverde,R.M.P.,Railway timetable stability analysisusing max-plus system theory[J].Transportation Research Part B:Methodological,2007,41(2),179-201.)利用极大代数法和关键路径法来分析周期列车时刻表的鲁棒性质量；文献(Odijk,M.A.,Romeijn,H.E.,Maaren,H.V.,Generation ofclasses of robust periodic railway timetables[J].ComputersOperationsResearch,2006,33(8),2283-2299.)采用启发式抽样方法对周期列车时刻表的鲁棒性进行优化。