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        考慮空鐵聯(lián)運的城市軌道交通時刻表優(yōu)化研究

        2022-03-30 02:19:52何文暉孫克洋王兵倪少權(quán)陳釘均
        鐵道科學與工程學報 2022年2期
        關(guān)鍵詞:時刻表等待時間換乘

        何文暉,孫克洋,王兵,倪少權(quán),2,3,陳釘均,2,3

        (1. 西南交通大學交通運輸與物流學院,四川 成都 610031;2. 綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室,四川 成都 610031;3. 綜合交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國家工程實驗室,四川 成都 610031)

        我國民航機場與高速鐵路保持大規(guī)模的建設(shè)水平,機場與鐵路系統(tǒng)相連,為我國推進陸空綜合交通體系一體化銜接提供了良好契機。但部分高鐵站與機場距離較遠,高鐵與航班換乘仍需其他運輸方式實現(xiàn)。城軌作為城市內(nèi)部的重要運輸方式,能為遠距離乘客實現(xiàn)聯(lián)運提供接續(xù)?,F(xiàn)有研究以空?鐵聯(lián)運產(chǎn)品的設(shè)計及城軌列車與其他運輸方式接續(xù)為主,但沒有對銜接高鐵與航班的城軌時刻表優(yōu)化進行研究。XIA 等[1]分析空?鐵聯(lián)運接續(xù)時間的長短對高鐵與航空在利潤和社會福利的影響;KE 等[2]通過調(diào)整樞紐站高鐵到達時刻與航班時刻表合理接續(xù)。胡倩蕓等[3?5]通過調(diào)整樞紐站高鐵列車與地鐵列車的時刻表,鹿金煒[6]通過調(diào)整機場航班與地鐵列車的時刻表,以解決各運輸方式列車的合理銜接問題。城市軌道交通時刻表優(yōu)化多以實現(xiàn)乘客等待時間最小以及可達性最大[7?11]等目標;在城軌路徑選擇[12?14]方面,主要以乘客出行路徑費用最小為目標,蟻群算法為主的求解算法較為高效。大部分高鐵站與機場間的聯(lián)運乘客出行仍靠換乘實現(xiàn),聯(lián)運接續(xù)時間的長短對路徑的選擇存在較大的影響。針對上述問題,本文以實現(xiàn)聯(lián)運乘客數(shù)最大化以及乘客等待時間最小化為目標,同時考慮不同聯(lián)運乘客出行路徑選擇的多樣化,建立銜接高鐵與航班的城軌時刻表優(yōu)化模型;并提出改進的混合粒子群-遺傳算法,以求解上述模型。

        1 問題描述

        如圖1 所示構(gòu)建空-鐵聯(lián)運網(wǎng)絡(luò),乘客從高鐵列車下車后選擇不同的城軌列車到達機場換乘航班。記erm為高鐵站r至地鐵站m的走行時間;ema為地鐵站m至航站樓a的走行時間;twait表示換乘等待時間;tetw表示乘客截止辦理登機手續(xù)時間;t2為航班截止辦理登機時刻;t1為高鐵到達時刻,則空-鐵聯(lián)運接續(xù)時間記為Δt(Δt=t2-t1)。

        聯(lián)運旅客的差異性,同一高鐵列車旅客換乘不同航班,同一航班旅客搭乘不同列車到達。如圖1 所示,高鐵1 至航班1 的乘客,若選擇地鐵1或2 均能成功換乘至航班1,但選擇地鐵2 到達的乘客因在高鐵站等待時間較長,且到達機場時間較晚導(dǎo)致聯(lián)運滿意度較低[2]。若選擇地鐵3,因到達時間超過截止辦理登機時間,無法換乘導(dǎo)致聯(lián)運失敗。

        因此,合理的樞紐站軌道交通列車時刻表及聯(lián)運乘客換乘路徑成為影響乘客實現(xiàn)空-鐵聯(lián)運的重要因素。本文基于不同類型聯(lián)運乘客路徑選擇偏好,以實現(xiàn)聯(lián)運乘客數(shù)以及優(yōu)化乘客等待時間為目標,建立空-鐵聯(lián)運下城軌列車時刻表優(yōu)化模型。

        2 模型構(gòu)建

        2.1 模型描述

        記Ka={1,…,ka,…,Ka}為機場樞紐站航班集;K={1,…,k,…,K}為線路l上地鐵列車集;Kr={1,…,kr,…,Kr}為高鐵樞紐站高鐵列車集;Il={1,…,il,…,Il}為地鐵車站集;L={1,…,l,…L}為地鐵線路集;C={1,…,c,…C}表示高鐵站與機場間的地鐵路徑集;V={1,…,v,…V}表示聯(lián)運乘客個體集;O={1,…,o,…O}表示聯(lián)運乘客類別集。

        2.1.1 空鐵聯(lián)運乘客路徑選擇模型

        廣義費用函數(shù)服從Gumbel 分布[12],Uo表示類別為o的聯(lián)運乘客所有路徑的平均廣義費用。高鐵站與機場間的第o類乘客第c條有效路徑的概率可通過Logit隨機路徑選擇模型計算。即:

        2.1.2 空鐵聯(lián)運條件下乘客等待時間模型

        聯(lián)運乘客等待時間T1包含高鐵站等待時間W1及城軌換乘站等待時間W2;普通乘客等待時間T2包含普通站等待時間W3及換乘站等待時間W4。假設(shè)聯(lián)運乘客所選路徑c經(jīng)過n- 1次換乘。

        2.2 目標函數(shù)

        1) 最大化空鐵聯(lián)運乘客數(shù)

        為了滿足聯(lián)運乘客的聯(lián)運換乘需求,即乘客在航班截至辦理登機前到達航站樓。v表示單個乘客索引,以最大化空鐵聯(lián)運乘客w(v)為目標:

        2) 最小化乘客等待時間

        為辨識不同乘客對時刻表優(yōu)化的影響程度,以ε1與ε2分別表示聯(lián)運乘客與普通乘客等待時間的目標權(quán)重,以最小化乘客等待時間為目標:

        2.3 約束條件

        3 算法設(shè)計

        以聯(lián)運乘客數(shù)最大化標準值與乘客總等待時間最小化標準值之差為適應(yīng)度函數(shù)值,表明適應(yīng)度函數(shù)值越大,遺傳至下一代的概率越大。即:

        Step 6:家族劃分。將初始種群劃分k類家族,確定各家族個體最優(yōu)f best k及全局最優(yōu)f best。

        Step 7:交叉操作[4]。若隨機數(shù)rand(i)

        Step 8:變異操作[4]。若隨機數(shù)rand(i)

        Step 9:算法終止。迭代次數(shù)G+ 1,若G+ 1

        Step 10: 算法輸出。包括不同線路列車始發(fā)站的發(fā)車時刻、實現(xiàn)聯(lián)運乘客數(shù)以及乘客等待時間。

        4 案例分析

        以銜接重慶北站與江北機場的重慶地鐵10 號線和3 號線為研究對象,如圖2 所示。其中,10 號線以編號1~18 表示鯉魚池至王家莊車站(北站北廣場在研究范圍內(nèi)暫不開行),大交路為鯉魚池到王家莊站,小交路為鯉魚池到江北機場T2航站樓;3號線以編號1~39 表示魚洞至江北機場T2 航站樓,大交路為魚洞到江北機場T2 航站樓,小交路為九公里到龍頭寺、四公里到江北機場T2 航站樓,暫不考慮碧津至舉人壩路段。

        圖2 重慶北站與江北機場路網(wǎng)Fig.2 Chongqing north railway station and Jiangbei airport

        根據(jù)鐵路局乘客運輸中心以及城市軌道交通運行中心獲取9:00~10:00 內(nèi)3 號線和10 號線地鐵客流到達率如圖3 與圖4 所示。在研究時段內(nèi)空鐵聯(lián)運需求乘客數(shù)378 人,10 號線普通乘客需求1 486 人,3 號線普通乘客需求2 295 人。已知聯(lián)運乘客乘坐重慶北站到達的8列高鐵列車以及在江北機場10:00~11:30內(nèi)出發(fā)的8列航班。

        圖3 10號線各站乘客到達率時間分布圖Fig.3 Passenger arrival rate distribution of line 10 stations

        圖4 3號線各站乘客到達率時間分布圖Fig.4 Passenger arrival rate distribution of line 3 stations

        4.1 數(shù)據(jù)分析與參數(shù)設(shè)置

        算法的控制參數(shù)[4]如表1 所示,列車運行參數(shù)如表2 與表3 所示,列車定員1 440 人/列,迭代次數(shù)G= 500,K= 6。對于T1t(g,a),γ1= 0.30,γ2=0.30,γ3= 0.40;對于T2t(g,a),γ1= 0.40,γ2= 0.40,γ3= 0.20[13]。初始時刻表方案已知,且3 號線大交路與九公里到龍頭寺小交路發(fā)車間隔為12 min,四公里到江北機場T2 航站樓的小交路發(fā)車間隔為6 min;10 號線大小交路發(fā)車間隔均為10 min。編碼方式采用0-1-2 編碼方式,xtb= 2 表示大交路列車開行,xtb= 1表示小交路列車開行。

        表1 主要參數(shù)Table 1 Main parameters

        表2 10號線區(qū)間運行時分和列車停站時間Table 2 Running time and dwell time of line 10

        表3 3號線區(qū)間運行時分和列車停站時間Table 3 Running time and dwell time of line 3

        4.2 計算結(jié)果

        在處理器為AMD 3700X,內(nèi)存為32 GB 的計算機上,采用python實現(xiàn)編程求解,經(jīng)過250代計算后獲得相對滿意的可行解。優(yōu)化后時刻表方案如圖5 與圖6 所示、目標優(yōu)化結(jié)果如表4 與表5所示。

        表4 聯(lián)運乘客數(shù)與等待時間Table 4 Number of intermodal passengers and waiting time

        圖5 優(yōu)化后的10號線列車時刻表Fig.5 Timetables optimized of line 10

        實現(xiàn)聯(lián)運乘客數(shù)從優(yōu)化前的342 人增加到350 人,增長2.34%。優(yōu)化前乘客總等待時間為18 758.25 min, 其中聯(lián)運乘客等待時間為1 677.25 min,普通乘客等待時間為17 081 min。優(yōu)化后乘客總等待時間為16 950.25 min,減少9.64%,其中聯(lián)運乘客等待時間減少了270 min,普通乘客減少了1 538 min。結(jié)果表明在空鐵聯(lián)運乘客需求占比相對較大時,本文提出的模型能同時保證增加聯(lián)運乘客數(shù)且不延長普通乘客等待時間。除此之外,因乘坐地鐵10 號線高鐵站至機場的旅行時間比3 號線短,優(yōu)化后部分聯(lián)運乘客從3號線轉(zhuǎn)移到10 號線,在滿足列車定員以及換乘條件下,大部分聯(lián)運乘客為了實現(xiàn)聯(lián)運,更傾向選擇旅行時間較短的10號線,與現(xiàn)實情況相符。

        研究時段內(nèi)聯(lián)運乘客與普通乘客比為1:10,且聯(lián)運乘客只是該實例中的一個OD,達到全部客流的10%,因此對于研究聯(lián)運乘客對時刻表優(yōu)化的影響有一定的研究意義。為了分析不同乘客對時刻表優(yōu)化影響,設(shè)置不同權(quán)重比[4](1:1~10:1 以及極值情況0:1 和1:0)表示不同乘客類別等待時間,5:1 情況下,乘客總等待時間發(fā)生負增長。由于篇幅有限,因此本文只列舉目標值明顯變化的幾種情況,如表5所示。隨著聯(lián)運乘客權(quán)重的增大,其等待時間減少,普通乘客等待時間增大,實現(xiàn)聯(lián)運乘客數(shù)也隨之增大。權(quán)重0:1,即只考慮聯(lián)運乘客時,聯(lián)運乘客等待時間優(yōu)化48.87%,且378 名聯(lián)運乘客全部實現(xiàn)聯(lián)運;當權(quán)重為5:1 時,乘客總等待時間與普通乘客等待時間比原時刻表分別增加0.13%與12.49%。表明當只考慮聯(lián)運乘客的需求時,會以犧牲普通乘客的等待時間為代價,造成普通乘客等待時間的快速增加。

        表5 不同權(quán)重下乘客總等待時間Table 5 Total waiting time of passengers under different weights

        5 結(jié)論

        1)基于空?鐵聯(lián)運乘客和普通乘客需求,考慮聯(lián)運乘客出行差異性對路徑選擇的影響,建立銜接高鐵與航班的城軌時刻表優(yōu)化模型。

        2)結(jié)合改進的混合粒子群-遺傳算法,通過將聯(lián)運與普通乘客需求目標權(quán)重加入到目標函數(shù)中,以銜接重慶北站與江北機場的重慶地鐵10號線與3號線作為案例,表明通過優(yōu)化樞紐站列車時刻表以及調(diào)整路徑選擇與客流分配,能有效增加聯(lián)運乘客數(shù)以及減少乘客等待時間。

        3) 后續(xù)可細化不同時段內(nèi)乘客對路徑選擇及時刻表優(yōu)化的影響,同時考慮高鐵與航班魯棒性影響,為城軌合理編制列車時刻表提供參考。

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