一種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的列車延遲調(diào)整方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及軌道交通列車運(yùn)行控制，特別是涉及一種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的 列車延遲調(diào)整方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 進(jìn)入新世紀(jì)以來，我國的城市化發(fā)展進(jìn)程不斷加快，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，2011 年我國的城市化率已超過50%，并在繼續(xù)快速發(fā)展。城市區(qū)域的不斷擴(kuò)大，城市人口的急劇 增長(zhǎng)，使得城市交通問題日益凸顯，尤其是大中型城市的道路交通狀況非常嚴(yán)峻。在這種形 勢(shì)下，國內(nèi)外大城市都紛紛選擇大力發(fā)展城市軌道交通系統(tǒng)，城市軌道交通的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)量 大、速度快、乘坐方便、節(jié)能環(huán)保，且很少占用地面道路交通資源，已經(jīng)成為解決大中型城市 交通問題最有效的途徑之一。然而，與傳統(tǒng)干線鐵路相比，城市軌道交通發(fā)車密度大、行車 間隔小。如果列車在運(yùn)行過程中發(fā)生故障，不但該車在后續(xù)站點(diǎn)的準(zhǔn)時(shí)性會(huì)受影響，后續(xù)列 車為了行車安全也需要減速或延長(zhǎng)停站時(shí)間，其結(jié)果就是很短的初始延遲經(jīng)過逐車逐站的 累積，可以導(dǎo)致整條線路大面積延遲。所以當(dāng)發(fā)生突發(fā)狀況時(shí)，如何有效處理這些突發(fā)狀況 并將其延遲影響逐步消除顯得尤為重要。但是在實(shí)際中，現(xiàn)有列車調(diào)度管理系統(tǒng)的自動(dòng)化 調(diào)整功能一直不能滿足實(shí)際需求，調(diào)度員大多數(shù)仍然采用人工調(diào)整方式來進(jìn)行調(diào)整。因此， 列車運(yùn)行調(diào)整優(yōu)化方案的問題仍然需要進(jìn)行深入的研宄，應(yīng)盡快建立起行之有效的優(yōu)化理 論與方法。而如何恰當(dāng)?shù)孛枋鰡栴}并建立優(yōu)化模型和設(shè)計(jì)相應(yīng)的優(yōu)化算法是進(jìn)行城市軌道 交通運(yùn)行調(diào)整方案優(yōu)化的關(guān)鍵所在。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中軌道交通列車運(yùn)行調(diào)整研宄方法主要是有基于運(yùn)籌學(xué)優(yōu)化理論的調(diào) 整方法、基于人工智能的調(diào)整方法以及基于離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論的調(diào)整方法這三個(gè)方 法，其中基于人工智能的調(diào)整方法是如今常用的調(diào)整方法。目前已有的研宄主要側(cè)重于不 同條件下的列車運(yùn)行調(diào)整建模以及求解方法的設(shè)計(jì)，在建模時(shí)目標(biāo)函數(shù)多采用傳統(tǒng)的減小 運(yùn)行總延遲時(shí)間或總延遲次數(shù)，但這種目標(biāo)函數(shù)并不完善。在實(shí)際運(yùn)行中，還需要考慮列車 在車站的到發(fā)時(shí)間間隔是否合理，因?yàn)槎虝r(shí)間的高密度到站和發(fā)車并不利于疏散客流，反 而有可能導(dǎo)致延遲進(jìn)一步擴(kuò)散。
[0004] 因此，需要提供一種完善的交通運(yùn)行圖延遲調(diào)整方法，對(duì)延遲列車運(yùn)行調(diào)整，以滿 足對(duì)列車調(diào)控的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明目的在于提供一種城市軌道交通運(yùn)行圖調(diào)整方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù) 中對(duì)于列車到發(fā)時(shí)間分布不合理和列車延遲狀態(tài)下運(yùn)行圖調(diào)整的問題。
[0006] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明對(duì)列車延遲狀態(tài)下的運(yùn)行圖進(jìn)行建模，該模型由目 標(biāo)函數(shù)和約束條件組成，其中，目標(biāo)函數(shù)通過對(duì)由到站總延遲時(shí)間與發(fā)車總延遲時(shí)間之和、 到站總延遲次數(shù)與發(fā)車總延遲次數(shù)之和、列車到站和發(fā)車時(shí)間分布合理性三部分進(jìn)行分析 獲得；利用本發(fā)明改進(jìn)的遺傳算法對(duì)上述構(gòu)建的模型進(jìn)行求解。
[0007] 上述具體方案如下：
[0008] -種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的列車延遲調(diào)整方法，該方法的步驟包括
[0009] S1、獲取列車運(yùn)營參數(shù)，所述運(yùn)營參數(shù)包括列車運(yùn)行圖數(shù)據(jù)、車站最小停站時(shí)間和 區(qū)間最小運(yùn)行時(shí)間等信息；
[0010] S2、利用上述列車運(yùn)營參數(shù)，建立列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型；
[0011] S3、
[0012] 基于交叉和變異概率的自適應(yīng)改進(jìn)公式：
[0013]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于，該方法的步驟包 括 51、 基于ATS系統(tǒng)，獲取列車運(yùn)營參數(shù)，所述運(yùn)營參數(shù)包括列車運(yùn)行圖數(shù)據(jù)、車站最小 停站時(shí)間和區(qū)間最小運(yùn)行時(shí)間等?目息； 52、 利用上述列車運(yùn)營參數(shù)，建立基于列車到發(fā)時(shí)間分布的運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型； 53、 基于自適應(yīng)改進(jìn)遺傳算法中的交叉和變異概率的公式：
其中，Pi為當(dāng)前待求個(gè)體的交叉和 變異概率，Pmax為最大交叉和變異率，ρ min為最小交叉和變異概率，F(xiàn) 當(dāng)前待求個(gè)體的適應(yīng) 度值，avgF為當(dāng)代種群的平均適應(yīng)度值，F(xiàn)max為當(dāng)代種群的最大適應(yīng)度值，A為可調(diào)節(jié)參數(shù)， 對(duì)所述列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型進(jìn)行計(jì)算，獲得最優(yōu)調(diào)整運(yùn)行圖。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于，所述列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整 模型的建立步驟包括 521、 建立列車到站總延遲時(shí)間與發(fā)車總延遲時(shí)間之和：
522、 建立列車到站總延遲次數(shù)與發(fā)車總延遲次數(shù)之和：
^中，sng(X)為符號(hào)函數(shù)，當(dāng)X大于零 時(shí)，函數(shù)值為1，當(dāng)X小于等于零時(shí)，函數(shù)值為〇 ; 523、 分析列車到站和發(fā)車時(shí)間分布合理性：C = (Ca+Cd)/2, Ca= aXGa+bXDeva，Cd = aXGd+bXDevd，其中，Ca為到站時(shí)間分布合理性，C d為發(fā)車時(shí)間分布合理性； 524、 基于上述延遲調(diào)整目標(biāo)，建立目標(biāo)函數(shù)，即列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型：f = Min(W1XfAw2Xffw3XC)，其中，W 1, W2, ?3分別為總延遲時(shí)間、總延遲次數(shù)和到發(fā)時(shí)間分布 的權(quán)值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于，對(duì)建立的列車運(yùn)行圖延遲 調(diào)整模型進(jìn)行條件約束，所述約束條件包括 對(duì)發(fā)車時(shí)間的約束：實(shí)際發(fā)車時(shí)間不能早于計(jì)劃發(fā)車時(shí)間； 對(duì)區(qū)間運(yùn)行時(shí)間的約束：實(shí)際區(qū)間運(yùn)行時(shí)間應(yīng)在最大和最小區(qū)間運(yùn)行時(shí)間區(qū)間內(nèi)； 對(duì)停站時(shí)間的約束：實(shí)際停站時(shí)間應(yīng)在最大和最小停站時(shí)間區(qū)間內(nèi)； 對(duì)列車追蹤間隔的約束：實(shí)際的發(fā)車間隔和到站間隔都應(yīng)在最大和最小運(yùn)行間隔區(qū)間 內(nèi)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于， 所述列車發(fā)車和到站時(shí)間分布合理性計(jì)算模型的建立步驟包括 根據(jù)列車在各站的到發(fā)時(shí)間和作業(yè)性質(zhì)，建立列車運(yùn)行圖矩陣； 基于基尼系數(shù)，來計(jì)算列車到發(fā)時(shí)間分布合理性
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于，計(jì)算列車實(shí)際運(yùn)行圖的到 站和發(fā)車間隔與計(jì)劃運(yùn)行圖間隔的偏差：= 。 ?
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的列車延遲調(diào)整方法，其特征在于，采用所述改進(jìn)的遺傳算法 對(duì)列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型進(jìn)行求解的步驟包括 551、 對(duì)運(yùn)行圖進(jìn)行編碼，建立初始種群； 552、 計(jì)算初始種群中每一條染色體的適應(yīng)度的值； 553、 利用輪盤賭算法對(duì)初始種群進(jìn)行選擇； 554、 利用改進(jìn)交叉方法對(duì)群體中某兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行部分染色體交換； 555、 利用改進(jìn)變異方法對(duì)個(gè)體的某一個(gè)或某一些基因座上的基因值按某一較小的概 率進(jìn)行改變，獲得新個(gè)體； 556、 重復(fù)步驟S52至S55,直至達(dá)到收斂或用戶預(yù)先設(shè)定的約束條件終止循環(huán)，獲得最 優(yōu)解。
7. -種基于城市軌道交通運(yùn)行圖的列車延遲調(diào)整系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括 運(yùn)行參數(shù)獲取模塊，基于ATS系統(tǒng)，獲取列車運(yùn)行圖數(shù)據(jù)、車站最小停站時(shí)間和區(qū)間最 小運(yùn)行時(shí)間等信息； 列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型建立單元，基于列車運(yùn)營參數(shù)，利用列車到站總延遲時(shí)間與 發(fā)車總延遲時(shí)間之和、列車到站總延遲次數(shù)與發(fā)車總延遲次數(shù)之和以及列車到站和發(fā)車時(shí) 間分布合理性，建立目標(biāo)函數(shù)，即列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型； 列車運(yùn)行圖優(yōu)化單元，基于改進(jìn)遺傳算法：
對(duì)列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型進(jìn)行 計(jì)算，獲得最優(yōu)調(diào)整運(yùn)行圖。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的列車延遲調(diào)整系統(tǒng)，其特征在于，所述列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整 模型建立單元包括 總延遲時(shí)間計(jì)算模塊，利用么
_氣,_)，計(jì)算列車到站 總延遲時(shí)間與發(fā)車總延遲時(shí)間之和； 總延遲次數(shù)計(jì)算模塊，利用公式.
I-?〇)，計(jì)算列 車到站總延遲次數(shù)與發(fā)車總延遲次數(shù)之和； 合理性分析模塊，利用 C = (Ca+Cd)/2, Ca= aXG a+bXDeva，Cd= aXG d+bXDevd， 對(duì)列車到站和發(fā)車時(shí)間分布合理性進(jìn)行分析，其中G是基尼系數(shù)的計(jì)算模型：
?列車發(fā)車間隔進(jìn)行調(diào)整； 目標(biāo)函數(shù)建立模塊，基于上述數(shù)據(jù)，建立列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型：f = Min (W1X f\+W2 X f2+w3 X C) 〇
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的列車延遲調(diào)整系統(tǒng)，其特征在于，所述列車發(fā)車和到站間隔 利用基于基尼系數(shù)的列車發(fā)車間隔序列的計(jì)算模型 吋列車發(fā)車間隔進(jìn)行調(diào)整。 很據(jù)儀利安豕
'/所還的列半她把調(diào)整系統(tǒng)，其特征在于，所述列車運(yùn)行圖優(yōu)化單元 的優(yōu)化步驟包括 551、 對(duì)運(yùn)行圖進(jìn)行編碼，建立初始種群； 552、 計(jì)算初始種群中每一條染色體的適應(yīng)度的值； 553、 利用輪盤賭算法對(duì)初始種群進(jìn)行選擇； 554、 利用改進(jìn)交叉方法對(duì)群體中某兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行部分染色體交換； 555、 利用改進(jìn)變異方法對(duì)個(gè)體的某一個(gè)或某一些基因座上的基因值按某一較小的概 率進(jìn)行改變，獲得新個(gè)體； 556、 重復(fù)步驟S52至S55,直至達(dá)到收斂或用戶預(yù)先設(shè)定的約束條件終止循環(huán)，獲得最 優(yōu)解。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種城市軌道交通運(yùn)行圖延遲調(diào)整方法，該方法的步驟包括獲取列車運(yùn)營參數(shù)，所述運(yùn)營參數(shù)包括列車運(yùn)行圖數(shù)據(jù)、車站最小停站時(shí)間和區(qū)間最小運(yùn)行時(shí)間等信息S1；利用上述運(yùn)營參數(shù)，建立基于列車到發(fā)時(shí)間分布的運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型S2；基于交叉和變異概率公式，利用改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法，對(duì)所述列車運(yùn)行圖延遲調(diào)整模型進(jìn)行計(jì)算，獲得最優(yōu)調(diào)整運(yùn)行圖S3。本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種城市軌道交通運(yùn)行圖調(diào)整系統(tǒng)。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，延遲列車在車站的到站和發(fā)車時(shí)間分布更加均勻，防止了過于密集的到發(fā)時(shí)間導(dǎo)致的客流累積，能改善和幫助行車調(diào)度員的調(diào)度工作。
【IPC分類】G06N3-12, B61L27-00
【公開號(hào)】CN104875774
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510332884
【發(fā)明人】董海榮, 孫緒彬, 瞿馳, 郭亮
【申請(qǐng)人】北京交通大學(xué)
【公開日】2015年9月2日
【申請(qǐng)日】2015年6月16日