孟凡婷,楊立興*,盧亞菡,郭戎格
(北京交通大學(xué),a.軌道交通控制與安全國家重點實驗室;b.綜合交通運輸大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)交通運輸行業(yè)重點實驗室,北京100044)
目前,城市軌道交通系統(tǒng)以準(zhǔn)時、便捷、容量大、排放低等特點,在緩解城市交通擁堵方面發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著地鐵運營規(guī)模的擴(kuò)張,以地鐵為出行方式的乘客需求快速增長,地鐵系統(tǒng)擁堵問題日趨嚴(yán)重,引起了專家學(xué)者的廣泛關(guān)注。部分學(xué)者以面向服務(wù)的列車運行圖優(yōu)化為研究對象,建立優(yōu)化模型,設(shè)計求解算法??紤]到列車裝載和站臺容量限制,部分學(xué)者專注于軌道交通車站限流。然而,單目標(biāo)優(yōu)化方法難以實現(xiàn)全面優(yōu)化,不足以滿足城市軌道交通大運量的發(fā)展。因此,研究軌道交通列車運行圖與車站限流協(xié)同優(yōu)化問題,在有效緩解地鐵線路過度擁擠的同時提高運營效率,具有重要意義。
近年來,軌道交通乘客出行需求與運行圖優(yōu)化相結(jié)合的趨勢日益凸顯,通過兩者的緊密結(jié)合,得到列車運行調(diào)度較優(yōu)的解,提高列車運行計劃的可實施性。兩者結(jié)合的方法主要包括兩大類:一類是基于乘客出行需求對列車運行圖進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。YIN 等[1]考慮乘客需求的動態(tài)隨機(jī)性,提出近似動態(tài)規(guī)劃算法,求解列車運行圖問題。SHANG等[2]基于多商品流理論,以提高過載地鐵系統(tǒng)資源的均衡配置為目標(biāo),建立跳站模式下的列車運行圖優(yōu)化模型。然而,受軌道交通資源(列車裝載容量,列車開行列數(shù))和列車運行安全的限制,僅對運行圖進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整不足以滿足乘客的出行需求,尤其是在高峰時段,即使列車發(fā)車間隔很小,因為資源分布不均衡及短期大客流聚集,站臺乘客擁擠度仍然很高,給軌道交通運營帶來較大風(fēng)險。另一類是對客流控制與軌道交通運行圖進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化。SHI等[3]建立以最小化旅客等待時間為目標(biāo)的地鐵過飽和線路協(xié)同車站限流模型,提出精確的車站限流措施,達(dá)到在列車運載能力范圍內(nèi)緩解站臺擁擠的目的。李登輝等[4]針對線路客流控制問題,考慮各車站限流方案的可行性,基于Fisher最優(yōu)分割方法,建立以極小化乘客等待時間和極大化旅客周轉(zhuǎn)量為目標(biāo)的協(xié)同優(yōu)化模型。趙鵬等[5]以乘客延誤流失最小化和客運周轉(zhuǎn)量最大化為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建線路層面的車站間及時段間協(xié)調(diào)控制模型。石俊剛等[6]將軌道交通安全運營納入衡量指標(biāo),建立以安全為衡量指標(biāo)的高峰時段地鐵線路多站協(xié)同客流控制模型。李佳杰等[7]分析乘客的換乘行為,建立考慮換乘乘客的列車運行圖與限流非線性優(yōu)化模型。上述研究大多僅考慮通用形式的列車運行圖,未考慮列車跳停對車站限流和運行圖的影響。
本文提出考慮跳停策略的列車運行圖和車站限流協(xié)同優(yōu)化雙目標(biāo)模型,以提高列車運行效率和減少客流乘車延誤人數(shù)。為使模型更貼近實際,對列車的到發(fā)時刻、乘客進(jìn)站人數(shù)、跳停策略同時進(jìn)行優(yōu)化。為降低求解難度,使用時間重構(gòu)和大M 法對非線性約束進(jìn)行線性化處理,使得問題便于求解。
考慮一條單向的軌道交通線路,物理結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 軌道交通線路物理結(jié)構(gòu)示意Fig.1 Schematic diagram of physical structure of rail transit line
圖1中有N個車站,N-1 個區(qū)段,列車從車站1 發(fā)車,按照上行方向從車站1 運行到車站N。為提高列車運行效率,均衡軌道交通資源配置,采用靈活跳停策略,即允許列車經(jīng)過某些車站不停車。但列車不能在相鄰兩站連續(xù)不停車,且相鄰兩列列車不能連續(xù)在某站不停車。為便于模型描述,對計劃時間域進(jìn)行離散處理,將其離散為含有T個單位時間的時間戳。跳停策略下,在具有5個物理車站的軌道交通線路上,所有服務(wù)列車可允許的運行模式如表1所示。
表1 列車運行模式Table 1 Train operation mode
本文假定車站限流實施在乘客進(jìn)入站廳后,臨近站臺處,是一種精細(xì)化的限流策略,依據(jù)乘客出行OD,只有乘客可以乘坐下一列車,才被允許進(jìn)入站臺,否則只能在站廳等待,即所有進(jìn)入站臺乘客均可乘坐下次停站列車,以此減少站臺擁擠,具體限流措施如圖2所示。在站廳內(nèi)有多個閘機(jī),分別對應(yīng)不同的目的站,乘客只可以依據(jù)其目的站從特定閘機(jī)進(jìn)站。乘客到達(dá)是與時間相關(guān)的OD矩陣,且每個時間步到站乘客數(shù)量已知。乘客以到站列車時間間隔為單位,按照限流措施勻速進(jìn)入站臺。
圖2 車站限流示意Fig.2 Illustration of passenger flow control at stations
為簡化問題,作以下假設(shè):
(1)在服務(wù)線路上,列車采取靈活跳站策略,可以在除首、末站外的任意車站經(jīng)過不停車。為簡化計算,列車站間運行時間是給定的,不受跳停方案影響。
(2)車站限流設(shè)置在站廳內(nèi),臨近站臺處。到站乘客均會在站廳排隊等待,并按照限流措施進(jìn)站,等待期間不會換乘其他交通工具,不存在乘客損失。
(3)各車站的客流需求OD 已知。此假設(shè)考慮到高峰期出行乘客多為通勤乘客,出行需求相對固定,使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行刻畫是合理的。
模型輸入?yún)?shù)與間接變量的定義如表2所示。決策變量的符號與定義如表3所示。
表2 輸入?yún)?shù)與間接變量Table 2 Input parameters and indirect variables
表3 決策變量Table 3 Decision variables
(1)目標(biāo)函數(shù)
從軌道交通運營管理和乘客出行服務(wù)質(zhì)量兩方面入手,對軌道交通運行圖、停站方案和車站限流策略協(xié)同優(yōu)化,需要綜合考慮運行效率和乘客服務(wù)質(zhì)量兩方面的目標(biāo)。式(1)為極小化列車服務(wù)時間和客流乘車延誤人數(shù);式(2)表示所有列車的總服務(wù)時間,為所有列車從到達(dá)第1個車站到離開最后1個車站服務(wù)時間之和;式(3)為總客流乘車延誤人數(shù),依據(jù)限流控制措施到站乘客需要在站廳排隊等待,按照限流措施進(jìn)站。受列車容量限制,并非所有到站乘客均能乘坐到站后到達(dá)的首班列車,部分乘客滯留在站廳內(nèi)等待后續(xù)列車,這部分乘客即為客流乘車延誤乘客,為每列列車駛離車站時累積到站乘客與進(jìn)入站臺乘客之差。
(2)約束條件
本文協(xié)同優(yōu)化列車運行圖和車站限流,故約束條件分為兩類:列車運行圖約束,車站限流約束。
①列車運行圖約束
式(4)為列車車頭時距約束,保證安全行駛及服務(wù)頻次;式(5)為相鄰列車運行安全約束,考慮到列車跳站,避免出現(xiàn)越行;式(6)為區(qū)段運行時間約束,本文列車運行時間是事先給定的,不受跳停策略影響;式(7)為停站時間約束,列車若停站則其停站時間是固定的,若不停站則為0;式(8)~式(11)為跳站約束,其中,式(8)為1次服務(wù)中1列車允許的最多跳站次數(shù)約束,式(9)為不允許相鄰兩列車在某站均不停站,式(10)為不允許1列車在相鄰兩站均不停車,式(11)為列車在首、末站必須停站。
②車站限流約束
式(12)為列車k駛離車站i時,出行OD為i→j的累積到站人數(shù)和累積進(jìn)入站臺乘坐列車離開人數(shù);式(13)為列車k駛離車站i時站廳內(nèi)出行OD為i→j的乘車延誤乘客,為累積到站總?cè)藬?shù)與累積進(jìn)入站臺總?cè)藬?shù)之差;式(14)為車站限流變量與列車跳站變量之間的耦合約束;式(15)為乘客上車人數(shù);式(16)為乘客下車人數(shù);式(17)為車內(nèi)乘客人數(shù);式(18)為列車容量約束;式(19)保證計劃時間域內(nèi)所有乘客均可乘坐列車。
式(12)和式(14)為非線性約束,為方便求解,借助BEMPORAD[8]提出的邏輯命題對不等式進(jìn)行線性化處理。對非線性約束式(14),引入二元變量κ=xk,i?xk,j,則其滿足的不等式約束為
結(jié)合式(20),定義γmax=max(γk,i,j),γmin=min(γk,i,j),ε為足夠小的數(shù)。則非線性條件約束式(14)轉(zhuǎn)換為線性約束,即
對于式(12),引入非增二元變量yi,k,t|t∈T,用于標(biāo)記列車是否駛離車站,列車k從車站駛離之前yi,k,t|t∈T取值為1,駛離之后取值為0。時間表重構(gòu)如圖3所示。
圖3 時間表重構(gòu)Fig.3 Re-construct of timetable
乘客到站約束表示為線性加和約束,即
以1 條包含6 個車站的軌道交通線路為例,服務(wù)列車數(shù)為8,假定列車容量約束為1000,計劃時間范圍為60 min,離散時間步為1 min,在計劃范圍內(nèi)乘客到達(dá)服從正態(tài)分布,最小發(fā)車間隔為3 min,最大發(fā)車間隔為6 min,列車若停站時間為1 min,否則為0。列車停站會增加牽引制動過程,影響列車出行服務(wù)時間,將其反應(yīng)在列車停站時間上,故算例中設(shè)置列車停站時間略長。本文在處理器為Intel(R)Core(TM)i7-8550U CPU@1.8 GHz 2 GHz,內(nèi)存為8 GB的筆記本電腦上使用MATLAB 調(diào)用Cplex軟件編程,求解線性混合整數(shù)規(guī)劃模型,最優(yōu)解可在1 min內(nèi)求得。
本文以優(yōu)化列車服務(wù)時間與客流乘車延誤人數(shù)為目標(biāo),使用線性加權(quán)方法求解。獲得7 個解,如表4所示。8列列車最多允許跳站6站,此時會發(fā)生較多客流乘車延誤,當(dāng)列車不跳站時,客流乘車延誤人數(shù)最少,為1029人。列車跳站次數(shù)為6、4和0(站站停)的列車運行圖如圖4~圖6所示。在實際運營中,若軌道交通運營者更傾向于提高運行效率,可以選擇方案1~方案4;若更關(guān)注客流乘車延誤人數(shù),可以選擇方案5~方案7。對比方案1和站站停車的方案7 發(fā)現(xiàn),相比于方案1,方案7的列車服務(wù)時間會有所增加。從圖6可以看出,當(dāng)運營者更關(guān)注客流乘車延誤人數(shù)時,則不允許列車跳站。
表4 帕累托解集Table 4 Pareto solutions
圖4 方案1列車運行圖Fig.4 Timetable of shceme 1
圖5 方案3列車運行圖Fig.5 Timetable of shceme 3
圖6 方案7列車運行圖Fig.6 Timetable of shceme 7
進(jìn)一步,對方案3的乘客上、下車人數(shù),列車裝載人數(shù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)如表5所示。
從表5可以看出,列車4 在車站4 不停車,列車5 在車站3 不停車,考慮到此時列車剩余容量較少,選擇不停站可以加快在車乘客的輸送。列車6 在車站2 不停車,此時列車上、下車人數(shù)均為0,可以使線路下游車站3的乘客大量進(jìn)站乘車,上車人數(shù)為651。該方式可以實現(xiàn)軌道交通資源的均衡配置。
表5 方案3乘客的上、下車人數(shù)及車內(nèi)乘客人數(shù)Table 5 Number of passengers loading/alighting/in train for scheme 3
為分析雙目標(biāo)模型的優(yōu)化效果,與單目標(biāo)(僅考慮客流乘車延誤人數(shù)或列車服務(wù)時間)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對比。選取權(quán)重較為均衡的雙目標(biāo)優(yōu)化方案1和方案4 與單目標(biāo)優(yōu)化進(jìn)行比較,結(jié)果如表6所示。
表6 雙目標(biāo)優(yōu)化與單目標(biāo)優(yōu)化對比Table 6 Comparison of bi-objective integrated and single-objective optimization methods
單純考慮列車服務(wù)時間為目標(biāo)的模型1,會在滿足乘客出行需求的前提下,盡可能多的跳站以減少服務(wù)時間,但客流乘車延誤人數(shù)為11356 人,且平均等待時間高達(dá)7.8 min。雙目標(biāo)規(guī)劃方案4 乘車延誤人數(shù)為2447,方案1 乘車延誤人數(shù)為4517,與模型1 相比,客流乘車延誤人數(shù)分別降低78.5%和60.2%。單純考慮客流乘車延誤人數(shù)的模型2,其運行圖為站站停運行圖,雖然客流乘車延誤人數(shù)較少,但與雙目標(biāo)優(yōu)化方案比較,增加2%~3%的總服務(wù)時間,且列車站站停車會增加制動牽引過程,導(dǎo)致能耗增加、運行成本增加。因此,雙目標(biāo)優(yōu)化更加合理,可以實現(xiàn)時間與成本之間的均衡。
本文研究考慮城軌列車跳停策略的列車運行圖與車站限流協(xié)同優(yōu)化問題,建立極小化客流乘車延誤人數(shù)與列車服務(wù)時間的雙目標(biāo)優(yōu)化模型。通過案例驗證得到如下結(jié)論:
(1)使用線性加權(quán)方法求解雙目標(biāo)問題,可以獲得多個列車停站和車站限流優(yōu)化方案。分析案例發(fā)現(xiàn),當(dāng)站廳客流乘車延誤人數(shù)作為主要參考指標(biāo)時,列車不允許出現(xiàn)跳站加快乘客輸送;當(dāng)列車服務(wù)時間作為主要參考指標(biāo)時,列車會在多站出現(xiàn)跳站以縮短運營時間,且通過跳站使得下游車站乘客大量進(jìn)站乘車。
(2)雙目標(biāo)優(yōu)化方法與單目標(biāo)優(yōu)化方法計算結(jié)果相比,相較于僅考慮列車服務(wù)時間,可使客流乘車延誤人數(shù)顯著減少;相較于僅考慮客流乘車延誤人數(shù),可使列車服務(wù)時間降低2%~3%。