基于地铁客流与列车发车间隔的优化措施论述

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  南京地铁运营有限责任公司, 江苏南京  210012
  摘要:随着社会经济的不断发展,我国的城市交通正在面临严峻的考验。本文主要阐述地铁客流变化下列车发车间隔的优化措施,从而进一步提高城市地铁的运营效率,为人民的日常出行提供强有力的保障。
  关键词:地铁客流;列车;发车间隔;优化措施
  一、地铁交通的特点以及客流量分析
  在城市建设不断推进的现代社会,地铁已经成为了人们日常出行的重要交通工具,并在人们的日常生活中扮演着十分重要的角色。近年来,我国地铁交通主要呈现出以下特点:其一,路线结构较为简单。与其他交通工具相比,地铁的运行路线较为单一,其自动化控制难度较低,但是如果遭遇紧急事故或者地铁故障,则会使得地铁线路出现短时间的瘫痪。其二,发车频率较高。地铁的单车运行时间较长,且基本上不会遭遇交通堵塞现象,因而其整体的发车频率较高,乘客在站点的逗留时间也相对较短。其三,地铁的候车环境为密闭空间,其受到自然环境的影响较小,但大客流状态下会造成大量的乘客拥堵,进一步降低乘客的乘车体验。在地铁的实际运行过程中,其客流量主要集中在工作日的早高峰、晚高峰、旅游商贸等集中的站点以及地铁主干线的汇集点上,因此工作人员要对这些时段和地区的客流类型以及客流量有一个较为全面的认识,从而进一步加强列车发车间隔的优化工作,制定符合当前实际情况的列车发车间隔制度,从而切实缓解城市交通压力,进一步减少乘客拥堵现象。与此同时,工作人员也要对非工作时的地铁客流情况进行综合分析,从而根据分析结果得出非工作日的客流分布,并结合列车运营的实际情况,制定科学合理的列车发车间隔,在满足乘客出行的前提下切实提高地铁运行的经济效益,为地铁运行的进一步发展提供良好的资金支持。在地铁的正常运营状态下,其客流高峰如下表所示:
  二、基于地铁客流与列车发车间隔的优化措施
  (一)构建列车发车间隔的优化模型
  地铁列车的发车间隔受到的影响因素较多,因而工作人员要对列车发车间隔优化模型的构建工作给予足够的重视。在此过程中,工作人员要综合考虑地铁客流以及运营成本之间的关系,从而在满足乘客需求的前提下,进一步减少地铁的运营成本,使得二者处于一个相对平衡的状态,从而为地铁运行的不断发展奠定夯实的基础。与此同时,工作人员还要根据地铁运营的实际情况,并通过相应的公式进行精密的计算,从而得到地铁运营过程列车运营成本、乘客出行成本以及地铁交通总消耗成本数据,从而根据这些成本数据制定科学合理的列车发车间隔。工作人員在构建列车发车间隔优化模型的工作实践中,也要根据地铁的运行成本以及乘客成本,建立科学合理的假设条件,其假设条件主要包括以下几个方面:其一,地铁的列车为同一类型,且运行过程中没有其他附加的运行成本;其二,地铁的乘车票价以相关规定为准,不考虑外界因素影响下的票价波动;其三,对于同一时间段而言,其发车间隔保持不变;其四,列车行驶过程中无意外事件和地铁事故发生,其列车始终处于匀速的行驶状态;其五,地铁停靠点的等待人员不会由于突发状况突然离去;其六,列车在到达站点时没有乘客逗留。
  (二)基于粒子群算法的列车发车间隔优化
  粒子群算法优化主要是指通过简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为的一种优化算法模式,其整体概念较为简单且运算效率也相对较高,因而已经得到了广泛的使用。目前,粒子群优化算法流程主要如下图所示:
  在基于粒子群算法列车发车间隔优化的工作实践中,工作人员一定要对地铁运营的线路信息、时段划分以及其它的必要信息进行整理汇总,其优化过程中的控制参数主要包括粒子规模、粒子维度、学习因子、迭代次数以及惯性权重,工作人员通过相应的计算程序得出地铁列车发车的最有间隔。在运用粒子群算法来优化列车发车间隔的过程中,其粒子规模一般集中在20~30个左右,粒子维度为列车运行的各个时间段,也就是列车正常运行的19个工作时间点,学习因子主要是自我总结以及向优秀个体学习的能力,迭代次数正常情况下为10次,惯性权重一般维持在0.8~1.2之间,这样的参数设置可以进一步提高粒子群算法的运行效率和运行质量。
  结束语:
  为了进一步优化地铁的运行状况,切实满足乘客的出行需求,相关部门必须结合各个时段的客流量以及客流走向,不断优化列车的发车间隔,从而使得地铁运营和乘客出行能够处于一个良好的平衡状态,使得其经济效益和社会效益能够获得同步发展。
  参考文献
  [1]胡冰叶. 地铁客流与列车发车间隔的优化分析[J]. 中国西部, 2017, 000(012):119.
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