摘要 文章首先介紹了遺傳算法在列車運行調(diào)度中的優(yōu)化模型、模擬退火算法在車輛優(yōu)先級分配中的應用原理，以及離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構(gòu)建；然后，探討了深度學習模型在乘客出行預測中的應用，強化學習算法在列車運行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建，以及自然語言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中的實踐應用；最后，分析了時間序列分析在客流量預測中的模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點預測中的應用原理，以及網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析在軌道交通系統(tǒng)拓撲優(yōu)化中的實踐探索。

關(guān)鍵詞 城市軌道交通；智能調(diào)度；人工智能技術(shù)；數(shù)據(jù)分析與預測方法

中圖分類號 U293 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）24-0043-03

0 引言

隨著城市人口增長和交通需求增加，城市軌道交通系統(tǒng)面臨運行效率低下、列車調(diào)度不合理等問題，尤其在高峰期，擁堵現(xiàn)象日益嚴重，影響乘客的出行體驗和城市交通的運行效率。該文將針對上述問題，采用遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法，設(shè)計智能調(diào)度算法，旨在提高城市軌道交通系統(tǒng)的運行效率，優(yōu)化車輛和站臺資源的分配，改善乘客出行體驗。該文通過對現(xiàn)有優(yōu)化算法和人工智能技術(shù)的整合與創(chuàng)新，為解決城市軌道交通系統(tǒng)的擁堵問題提供了一種新的思路和方法，有助于深化智能調(diào)度方法在城市軌道交通系統(tǒng)中的應用，為城市交通管理和規(guī)劃提供重要參考。

1 優(yōu)化算法在城市軌道交通調(diào)度中的應用

1.1 遺傳算法在列車運行調(diào)度中的優(yōu)化模型

遺傳算法作為一種經(jīng)典的優(yōu)化方法，在列車運行調(diào)度中展現(xiàn)出了顯著的應用潛力。遺傳算法源于生物學的進化理論，其基本原理是通過模擬自然選擇和遺傳機制搜索問題的最優(yōu)解。在列車運行調(diào)度中，遺傳算法可以被構(gòu)建成一個優(yōu)化模型，以最大化運輸效率和減少擁堵為目標，其核心思想在于通過不斷迭代的過程，通過選擇、交叉和變異等操作，逐步優(yōu)化調(diào)度方案，使得列車運行的時間、路線和?？空军c等參數(shù)達到最佳配置[1]。遺傳算法的優(yōu)化模型可以由以下公式描述：

（1）

式中，——目標函數(shù)；x——待優(yōu)化的決策變量向量；ci——各個決策變量的系數(shù)。通過設(shè)計適當?shù)哪繕撕瘮?shù)和約束條件，結(jié)合遺傳算法的迭代優(yōu)化過程，可以有效地解決城市軌道交通調(diào)度中的列車運行問題，提高運輸效率，減少擁堵情況，從而實現(xiàn)更加順暢和可持續(xù)的城市交通運行。

1.2 模擬退火算法在車輛優(yōu)先級分配中的應用原理

模擬退火算法作為一種啟發(fā)式優(yōu)化方法，具有廣泛的應用前景，其獨特的優(yōu)化原理源于模擬金屬熱退火過程，通過模擬粒子在高溫環(huán)境中隨機運動的方式，搜索問題的最優(yōu)解。在車輛優(yōu)先級分配問題中，模擬退火算法將車輛的優(yōu)先級分配問題轉(zhuǎn)化為一個優(yōu)化目標函數(shù)，該函數(shù)旨在最大化車輛的運行效率和乘客滿意度；利用模擬退火算法中的溫度參數(shù)控制搜索過程的隨機性，從而在解空間中進行有效的探索；通過不斷調(diào)整溫度參數(shù)和接受概率，使算法在搜索過程中能夠逐步收斂到全局最優(yōu)解；根據(jù)模擬退火算法搜索到的最優(yōu)解，確定車輛的優(yōu)先級分配方案，以實現(xiàn)城市軌道交通系統(tǒng)的高效運行[2]。模擬退火算法在車輛優(yōu)先級分配中的應用原理可以通過以下公式表示：

優(yōu)化目標函數(shù)： （2）

式中，n——優(yōu)先級分配方案中的車輛數(shù)量；xi——第i輛車的優(yōu)先級，效益函數(shù)的具體形式根據(jù)問題的具體情況而定。

模擬退火算法通過模擬物質(zhì)的退火過程，能夠有效地搜索到復雜問題的最優(yōu)解，為城市軌道交通調(diào)度提供了一種高效而強大的優(yōu)化方法。

1.3 離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構(gòu)建

離散事件仿真作為一種重要的調(diào)度分析工具，展現(xiàn)出其獨特的優(yōu)勢，其核心原理是將系統(tǒng)中的各種事件抽象成離散的時間點，并通過模擬這些事件之間的交互過程，評估不同調(diào)度策略的效果[3]。在站臺人流分析中，離散事件仿真可以定義站臺人流的生成規(guī)則和行為特征，包括乘客到達時間、上下車流程、乘客行走路徑等；建立站臺布局和列車運行模型，包括站臺結(jié)構(gòu)、列車?？恳?guī)則、乘客上下車流程等；通過離散事件仿真技術(shù)模擬不同時間段內(nèi)的站臺運行情況，包括人流密度、候車時間、列車?？繒r間等指標；根據(jù)仿真結(jié)果評估不同調(diào)度策略的效果，并優(yōu)化調(diào)度方案以提高站臺的運行效率和乘客的出行體驗。離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構(gòu)建可以通過以下公式表示：

模擬時間步長： （3）

式中，——每個仿真步長的時間間隔，仿真總時長和仿真步數(shù)根據(jù)具體問題的要求而定。

離散事件仿真作為一種基于事件交互的模擬方法，能夠較為準確地模擬城市軌道交通系統(tǒng)中復雜的站臺人流情況，為調(diào)度決策提供了重要的參考依據(jù)。

2 人工智能技術(shù)在智能調(diào)度中的作用

2.1 深度學習模型在乘客出行預測中的應用

深度學習模型作為一種強大的預測工具，在乘客出行預測中展現(xiàn)出了巨大的潛力，其通過多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，從大量的歷史數(shù)據(jù)中學習并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的復雜關(guān)系，以實現(xiàn)對未來乘客出行行為的精準預測[4]。在智能調(diào)度中，深度學習模型的應用可以收集并整理大量的歷史乘客出行數(shù)據(jù)，包括乘車時間、地點、車廂擁擠程度等相關(guān)信息；構(gòu)建深度學習模型的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層，以及各層之間的連接權(quán)重；通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練深度學習模型，采用反向傳播算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，以逐步提高對乘客出行行為的預測準確度；利用訓練好的深度學習模型對未來的乘客出行行為進行預測，并結(jié)合實際情況進行調(diào)度決策，以提高城市軌道交通系統(tǒng)的運行效率和服務質(zhì)量。深度學習模型在乘客出行預測中的應用可以通過以下公式表示：

（4）

式中，——模型對乘客出行的預測結(jié)果；——深度學習模型的函數(shù)；x——輸入的乘客出行數(shù)據(jù)；θ——模型參數(shù)。

深度學習模型作為一種強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，能夠從海量的歷史數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的規(guī)律和模式，為智能調(diào)度提供了精準的乘客出行預測，從而為城市軌道交通系統(tǒng)的優(yōu)化和改進提供了重要的支持和指導。

2.2 強化學習算法在列車運行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建

強化學習算法是一種基于試錯學習的方法，其核心思想是通過不斷與環(huán)境進行交互，從而學習最優(yōu)的決策策略。在列車運行調(diào)度中，強化學習算法的應用首先定義列車運行調(diào)度的狀態(tài)空間、動作空間和獎勵機制，狀態(tài)空間通常包括列車位置、速度、到站時間等信息，動作空間則包括列車的加速度、減速度等調(diào)度操作，而獎勵機制則是根據(jù)列車運行效率和乘客滿意度等指標給予的反饋[5]。選擇合適的強化學習算法，并構(gòu)建決策模型，常用的強化學習算法包括Q學習、深度Q網(wǎng)絡（DQN）、策略梯度方法等，通過訓練模型使其在不斷的試錯中逐步學習最優(yōu)的列車運行調(diào)度策略。利用模型進行仿真實驗和優(yōu)化調(diào)整，通過將訓練好的強化學習模型應用于仿真環(huán)境中，評估其在不同情景下的表現(xiàn)并根據(jù)實驗結(jié)果對模型參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整，以提高模型的性能和泛化能力。將優(yōu)化后的強化學習模型應用于實際的列車運行調(diào)度中，指導實際運行并實時調(diào)整，以提高列車的運行效率和服務質(zhì)量。強化學習算法在列車運行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建可以通過以下公式表示：

（5）

式中，——在狀態(tài)St下采取動作at的價值函數(shù)；rt——在狀態(tài)St下采取動作at后的獎勵；α——學習

率；γ——折扣因子。

2.3 自然語言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中的實踐應用

自然語言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中展現(xiàn)出其獨特的實踐應用，其核心原理是通過對自然語言文本的理解和處理，實現(xiàn)對乘客信息的自動化傳遞和處理，提高信息傳遞的效率和準確性。

（1）在智能調(diào)度中，自然語言處理技術(shù)的應用可以實現(xiàn)乘客信息的自動化生成和傳遞。通過分析乘客需求和車輛運行情況，系統(tǒng)可以自動生成適合當前情況的乘客信息，并通過語音提示或文本顯示的方式傳遞給乘客，提高信息傳遞的及時性和準確性。

（2）利用自然語言處理技術(shù)可以實現(xiàn)乘客信息的智能化處理。系統(tǒng)可以通過分析乘客提出的問題或需求，自動生成相應的回復或建議，并根據(jù)具體情況調(diào)整調(diào)度方案，提高信息處理的智能化水平。

（3）利用自然語言處理技術(shù)可以實現(xiàn)乘客信息的個性化傳遞。系統(tǒng)可以根據(jù)乘客的個性化需求和偏好，自動生成相應的信息內(nèi)容并通過適合乘客的方式進行傳遞，提高信息傳遞的針對性和用戶體驗。

（4）利用自然語言處理技術(shù)可以實現(xiàn)乘客信息的多樣化傳遞。系統(tǒng)可以通過分析乘客的語言特征和習慣，選擇語音、文字、圖片等適合的傳遞方式和形式，提高信息傳遞的多樣性和靈活性。

3 數(shù)據(jù)分析與預測方法在智能調(diào)度中的應用

3.1 時間序列分析在客流量預測中的模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)分析與預測方法在智能調(diào)度中扮演著重要角色，其中時間序列分析作為一種經(jīng)典方法，在客流量預測中發(fā)揮著重要作用，其基本原理是通過分析歷史客流量數(shù)據(jù)的時間序列特征，建立數(shù)學模型，從而預測未來客流量的變化趨勢。在智能調(diào)度中，時間序列分析在客流量預測中的模型構(gòu)建可以收集并整理歷史客流量數(shù)據(jù)，包括不同時間段內(nèi)的客流量情況，如小時、日、周、月等；對客流量數(shù)據(jù)進行時間序列分析，包括觀察數(shù)據(jù)的趨勢、季節(jié)性和周期性等特征，以及是否存在異常值或缺失值；根據(jù)時間序列的分析結(jié)果選擇合適的模型進行建模，常用的模型包括移動平均模型（MA）、自回歸模型（AR）、自回歸移動平均模型（ARMA）和季節(jié)性自回歸移動平均模型（SARIMA）等；利用選定的模型對未來客流量進行預測，通常采用滾動預測的方式，即在每個時間點都重新估計模型參數(shù)并預測下一個時間點的客流量；評估模型的預測效果，包括計算預測誤差、殘差分析等，以確定模型的準確性和可靠性，并根據(jù)評估結(jié)果優(yōu)化模型參數(shù)。時間序列分析在客流量預測中的模型構(gòu)建可以通過以下公式表示：

（6）

式中，——在時間點t的預測值；μ——常數(shù)

項；φi和θj——模型的參數(shù)；yt+i——時間點t + i的觀測

值；εt+j——時間點t + i的殘差項。

時間序列分析作為一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析方法，在客流量預測中發(fā)揮著重要作用，為智能調(diào)度系統(tǒng)提供了重要的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點預測中的應用原理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能調(diào)度中的應用日益廣泛，其中在列車晚點預測中的應用尤為突出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析列車的歷史運行數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，從而實現(xiàn)對列車晚點的準確預測。在列車晚點預測中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用原理主要包括以下幾個方面：（1）收集并整理大量的列車歷史運行數(shù)據(jù)，包括列車的開行時間、到站時間、發(fā)車間隔、運行路線等信息；（2）對數(shù)據(jù)進行清洗和處理，包括去除異常值、填補缺失值、對數(shù)據(jù)進行標準化等，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性；（3）選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法進行建模，常用的算法包括決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等，根據(jù)具體情況選擇最適合的算法進行建模；（4）利用建立的模型對未來列車的晚點情況進行預測，根據(jù)模型的預測結(jié)果進行調(diào)度安排，以降低列車晚點帶來的影響；（5）評估模型的預測效果，包括計算預測準確率、召回率等指標，根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化和改進，提高預測的準確性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點預測中的應用原理可以通過以下公式表示：

（7）

式中，——對列車晚點的預測結(jié)果；X——列車運行數(shù)據(jù)的特征向量；f——數(shù)據(jù)挖掘模型。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點預測中的應用為智能調(diào)度系統(tǒng)提供了重要的決策支持，可以幫助調(diào)度員更好地制訂列車的運行計劃，提高列車運行的效率和準確性。

3.3 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析在軌道交通系統(tǒng)拓撲優(yōu)化中的實踐探索

蘇州軌道交通3號線作為蘇州市軌道交通網(wǎng)絡的重要組成部分，其高效運營和拓撲優(yōu)化對于整個軌道交通網(wǎng)絡的順暢運行具有重要意義，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析在蘇州軌道交通3號線的拓撲優(yōu)化中發(fā)揮了核心作用。通過收集3號線沿線各站點、換乘樞紐的客流數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析工具，揭示了客流分布的時空特征；利用復雜的網(wǎng)絡理論和圖論方法，對3號線的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行深入分析，識別出關(guān)鍵節(jié)點和瓶頸路段，為后續(xù)的拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了精準指導。在拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中，蘇州軌道交通部門結(jié)合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析的結(jié)果，對3號線進行針對性優(yōu)化；對于關(guān)鍵節(jié)點，通過增設(shè)換乘設(shè)施、優(yōu)化換乘流線等方式，有效提高了換乘效率和乘客體驗；對于瓶頸路段，則通過增加列車頻次、優(yōu)化列車運行圖等措施，緩解了客流壓力，提高了運營效率。蘇州軌道交通部門還利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對3號線的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控和預測，通過分析歷史數(shù)據(jù)預測未來客流的變化趨勢，為智能調(diào)度提供了有力支持；智能調(diào)度系統(tǒng)能夠根據(jù)實時的客流情況，自動調(diào)整列車運行計劃，確保3號線的順暢運行。通過實踐探索，蘇州軌道交通3號線在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析的指導下，實現(xiàn)了拓撲結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，不僅提高了3號線的運行效率和安全性，也為其他軌道交通線路的拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了有益參考。

4 結(jié)論

該文通過研究城市軌道交通高峰期擁擠問題，深入探討了優(yōu)化算法、人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與預測方法在智能調(diào)度中的應用。通過對遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法的分析，發(fā)現(xiàn)這些方法在提高列車運行效率、優(yōu)化車輛優(yōu)先級分配和站臺人流分析等方面具有很高的實用性和效果。同時，深度學習模型和強化學習算法在乘客出行預測和列車運行調(diào)度決策中的應用也展現(xiàn)出巨大潛力，這不僅在理論上深化了對智能調(diào)度方法的認識，還為城市軌道交通系統(tǒng)的運行提供了一種創(chuàng)新的解決方案。該文不僅具有重要的理論意義，還具有實際的應用價值，可以為城市軌道交通系統(tǒng)的管理和運營提供重要的參考依據(jù)。

參考文獻

[1]康世貴.智能倉儲管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（全文版）工程技術(shù)， 2020（10）：288-290.

[2]李春濤.城市軌道交通智能調(diào)度輔助決策系統(tǒng)研究[J].石油石化物資采購， 2019（20）：111.

[3]譚耿.城市軌道交通線網(wǎng)級智能調(diào)度業(yè)務需求研究[J].城市軌道交通研究， 2022（11）：43-47.

[4]劉洪梅.智能安防系統(tǒng)在城市軌道交通領(lǐng)域的建設(shè)研究[J].電子樂園， 2022（7）：259-261.

[5]勵敏.城市軌道交通行車調(diào)度調(diào)整方法分析[J].山東工業(yè)技術(shù)， 2019（22）：89.