城市轨道交通列车运行调整的粒子群算法实现

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随着国内城市轨道交通的兴建以及列车运行控制技术的进步,尤其是基于通信的列车运行控制技术(Communication Based Train Control,CBTC)的应用,列车运行的闭塞制式从固定闭塞转变为移动闭塞,大大缩小列车运行的追踪间隔,提高列车的运行效率以及轨道交通系统的运输能力。由于城市轨道交通是纯旅客运输,旅客的行为在很大程度上影响列车的正常运行,因而面对旅客行为以及其他因素导致的列车运行晚点,列车运行控制系统一方面应保证列车的安全运行,另一方面应最大限度的减少列车晚点对旅客出行的影响,尽可能的保证列车正点运行。列车运行调整系统是列车运行自动监控系统(Automatic Train Supervision, ATS)的核心系统之一,列车运行调整系统根据在线列车的运行情况对列车运行秩序、运行时间进行调整。国内外专家学者在对列车调整的研究过程中,做出了不少杰出的贡献。然而随着城轨列车运行间隔的大大缩小,列车运行调整的难度进一步加大,因此对城轨列车运行调整进行研究是有意义的。论文首先讨论了列车运行的晚点情况以及造成列车晚点的因素,与此同时对列车调整的数据来源、调整目标、调整策略以及调整过程进行阐述,并重点介绍了对列车晚点进行评价的定性定量指标。然后通过对城轨列车运行过程的特征以及列车运行约束条件进行分析,建立适用于城轨列车运行调整的数学模型,说明列车运行调整是列车实际运行图向计划运行图逼近的优化问题。在建立该调整模型的基础上,文中根据列车晚点严重程度的不同采纳三种调整方式:时间调整、间隔调整和时刻表偏移调整。时间调整针对于列车的一般晚点状况,通过粒子群算法对调整优化模型求解的方式获得调整的结果,是最基本以及最有效的调整模式;间隔调整和偏移时刻表调整是需要人工参与的调整,适用于列车晚点较严重时。最后在成都地铁一号线的列车运行组织数据为背景下,论文通过粒子群算法对列车运行调整模型进行仿真验证,根据验证结果分析说明所建立的模型和采用的方法可应用于调整城轨列车的运行。
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