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随着世界范围内航空业务量的迅速增长,机场APM不断的规划和建设,机场旅客时间的高敏感性使其对旅行时效性和可靠性有着更为突出的要求。在机场APM列车运行过程中,由于各种不确定因素导致的列车运行干扰事件经常使得列车发生延误,此时需要采取适当的调度措施来促使列车恢复正常运行,减少站台乘客的滞留,保证乘客的安全。同时考虑到机场衔接交通方式的多样性,为了适应运营公司的竞争需求,需要针对考虑乘客选择行为的机场APM列车运行调整优化理论与方法进行研究。本论文主要进行了以下5项工作:(1)简述了机场APM的规划和建设现状及发展趋势,阐述了现有列车运行调整理论无法适用于机场APM交通方式的原因,总结分析了列车运行调整、车底周转、乘客选择行为问题的研究现状,明确了考虑乘客选择行为的机场APM列车运行调整问题的重要意义;(2)分析了考虑乘客选择行为的机场APM列车运行调整问题。包括机场APM在设置形式和运输组织等方面的特点、机场APM乘客特征及乘客选择行为影响因素、机场APM列车延误的原因和分类以及机场APM列车运行调整常采取的措施;(3)构建考虑乘客选择行为的机场APM列车运行调整模型。本文基于累积流变量理论描述列车对行车资源的占用;建立乘客对等待时间的响应函数来描述乘客对交通方式的选择行为;引入车厢状态变量构建三维的时-空-状态网络,在此基础上,以机场APM运输收益最大为目标,建立了机场APM列车运行调整0-1整数规划模型;(4)设计了拉格朗日松弛求解算法。基于列车运行调整问题的时效性和模型特点,选取拉格朗日松弛算法进行求解。包括构造拉格朗日对偶问题,设计动态规划算法求解对偶子问题,采用次梯度方法对拉格朗日乘子进行更新,设计拉格朗日松弛启发式方法四大核心步骤;最后给出了拉格朗日松弛算法求解框架;(5)模型和算法的验证。基于一个小规模的虚拟APM线路进行模型的正确性检验。随后,基于北京首都国际机场APM线进行实例验证,并对模型的可行性和有效性进行分析,结果表明本文提出的列车运行调整模型能够根据乘客需求对滞留乘客进行快速疏散,减少由列车延误带来的影响;同时,结果显示本文采取的拉格朗日松弛算法在大规模案例下,仍然能够表现出良好的求解质量和求解效率。基于Anylogic的仿真模型,可视化地验证了机场APM列车运行调整方案执行的有效性,也为站内拥堵问题的发现提供了一种手段。