[发明专利]面向不确定需求的列车时刻表与客流控制鲁棒优化方法

说明书

本发明属于城市轨道交通运营管理技术领域，涉及一种面向不确定需求的列车时刻表与客流控制鲁棒优化方法，包含如下步骤：采用基于场景的随机动态数据描述客流特征，并将客流需求划分为确定性需求和额外需求；根据额外需求，确定各车站动态鲁棒性保护水平；基于上述客流数据表示，引入时间、列车和车站相关的决策变量；根据决策变量，构建场景耦合约束、鲁棒客流控制变量和列车运行决策变量间的关联约束；根据约束，以极小化加入鲁棒性保护水平所需额外列车容量为目标，构建鲁棒优化模型；求解鲁棒优化模型，得到适用于大城市轨道交通客流控制的鲁棒控制策略，为实际轨道交通安全、高效运营提供理论支撑。

技术领域

本发明属于城市轨道交通运营管理技术领域，涉及一种面向不确定需求的列车时刻表与客流控制鲁棒优化方法，具体涉及一种面向动态不确定客流需求的城市轨道交通列车时刻表与客流控制鲁棒协同优化方法。

背景技术

城市轨道交通具有容量大、速度快、时间准、污染少和安全性好等特点，已成为城市交通网络的主动脉。近年来，我国城市轨道交通发展迅猛，预计到2021年，总运营线路长度将超过6000公里。然而，随着城轨运营线路长度的不断增加，乘客需求也在持续快速增长，给轨道交通高效运营带来了巨大的压力。以北京为例，截止2018年底，日客流量逾1000万人次已成为常态，其中，超过40％的乘客为工作日通勤客流，早、晚高峰时段车站拥挤，列车过载屡见不鲜，大大增加了事故风险率和车辆延误率。

随着路网不断扩张，客流持续增加，仅对列车时刻表进行优化，已不足以满足大规模的出行需求。为有效缓解早、晚高峰时段站台过度拥堵现象，在降低运营风险的同时，提升乘客出行品质，北京和上海等特大城市的轨道交通运营部门已在部分大客流车站采取限流措施。数据显示，目前北京已有近百个常规限流车站，但限流方式相对简单，通常从定性角度出发，依据管理者经验，设置站外排队栅栏或者关闭部分收费闸机，难以应对客流的动态性。此外，由于乘客出行的多样性，即使是在同一运营时段，同一条地铁线路上不同车站的客流需求也会有所不同。目前，既有针对客流控制的相关研究多数是基于确定的客流需求环境，并未充分考虑客流的不确定性。再加之，已有的限流策略并未实现全线联动，均是以车站为操作单位，且尚未与列车运行进行耦合。

鉴于此，本发明特别研究了一种有效的优化方法，借助科学的量化手段，采用先进的轻鲁棒优化理论方法，从城市轨道交通列车时刻表优化和客流控制两方面入手，开展协同优化研究，以期最大限度地匹配运输供给和交通需求。具体的，借助时间离散化手段，采用时间相关的乘客出行OD(Orgin-Destination，即旅客出行起点和终点)需求(即客流需求)数据刻画客流需求的动态性，采用不同场景(如各采样日期作为独立场景)刻画客流需求的不确定性。基于以上数据，提出面向乘客出行OD需求的鲁棒客流控制策略，通过控制进站决策变量调节站台及列车上的乘客数量，避免站台过度拥挤和列车持续超载。同时，考虑场景之间的耦合约束，鲁棒客流控制变量和列车运行决策变量间的关联约束，列车最大运载能力、列车到达时间和驶离时间等约束，构建严格的列车时刻表与客流控制鲁棒优化模型(简称：鲁棒优化模型)，并设计有效求解算法，为运营实践提供长期、稳定和有效的列车时刻表和地铁客流控制鲁棒协同优化策略。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种在确保列车安全运营的条件下，通过考虑乘客出行需求的不确定性，将站台乘客聚集量调节在安全范围之内，以降低不同场景下的运营事故风险的鲁棒客流控制和列车运行图协同优化方法，以解决上述背景技术中存在的既有客流控制方法难以面向工程实践的技术问题。

为实现上述目的，本发明通过将规划时段离散为若干个相等时间段，采取了以下技术方案：

一种面向不确定需求的列车时刻表与客流控制鲁棒优化方法，包括以下步骤：