高速铁路客运网络列车开行方案优化模型
客运专线网络列车开行方案与运行图综合优化模型及算法的开题报告
客运专线网络列车开行方案与运行图综合优化模型及算法的开题报告一、研究背景随着高速铁路的建设和发展，中国的客运专线网络越来越发达，客运专线上的高速动车组也日益增多。
如何优化客运专线上列车的开行方案和运行图，使之实现最优效益，成为了当前客运专线领域内的重要研究方向。
针对客运专线上列车开行和运行图设计的优化问题，目前已有许多研究，如基于模拟退火算法的列车运行图优化模型、基于粒子群算法的高速铁路列车运行图优化模型等。
但是，这些模型存在一些局限性，如计算效率不高、适应性差等问题，因此本研究旨在建立一种综合优化模型，提高列车运行效率和效益。
二、研究内容1. 客运专线列车开行方案的设计原则与方法根据列车运行特点、客流需求和运行成本等因素，确定客运专线列车开行方案的设计原则与方法，为优化模型提供基础。
2. 客运专线列车运行图综合优化模型的建立综合考虑列车开行方案、列车速度、列车停靠车站及列车半径等多种因素，建立客运专线列车运行图综合优化模型，并分析各因素对列车运行效率的影响。
3. 列车运行图的优化算法研究采用启发式算法或元启发式算法实现列车运行图的优化，包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等，从而得到经过优化的列车运行图方案。
4. 优化算法的算例验证与分析以某客运专线为例，进行模型仿真与实验，验证算法的优化效果及可行性，分析模型的适用范围和改进方向。
三、研究意义本研究旨在提高客运专线列车的运行效率和效益，可为广大铁路行业提供优化车次开行方案和运行图的新思路和新方法，对于推动中国客运专线的发展、提升国家铁路的运营效能和服务水平，具有重要的现实意义和社会价值。
四、研究方法本研究采用文献资料法、专家访谈法、数学建模法、算法设计与分析法等方法，以某客运专线为对象，分析其车站布局、列车运行特点、客流需求等因素，建立客运专线列车运行图综合优化模型，并采用启发式算法进行求解，最终得到优化后的列车运行图方案。
五、进度安排1. 第一阶段：文献资料调研与归纳（1个月）2. 第二阶段：专家访谈与分析（2个月）3. 第三阶段：模型建立与算法设计（3个月）4. 第四阶段：算例仿真与分析（2个月）5. 第五阶段：论文撰写与完成（2个月）六、预期成果本研究预期获得以下成果：1. 建立客运专线列车运行图综合优化模型，为我国客运专线的运营提供新思路和新方法。
面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法
面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法苏焕银;史峰;邓连波;单杏花【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2016(016)005【摘要】为了使高铁列车开行方案与旅客时变需求相吻合，引入列车运行方案图，使列车开行方案优化中既能利用列车运行的时间信息，又能避免结合列车运行图综合优化的大规模计算。
借助于基于时刻表的高铁客流分配方法，在区间通过能力、车站始发能力、列车载客能力等多种约束下，以列车运行时间与旅客出行时间加权和为优化目标，构建了时变需求下高铁列车开行方案优化的Stackelberg博弈模型。
利用降低编组、删除列车、添加列车、拼接列车、提高编组和调整列车始发时间等邻域搜索策略，设计了求解模型的模拟退火算法。
最后，针对京沪高速铁路进行算例分析，优化产生的列车开行方案具有良好的评价指标，特别是旅客上车时间与计划出发时间的偏差较小，具有较高的运算效率和收敛性。
【总页数】8页(P110-116,135)【作者】苏焕银;史峰;邓连波;单杏花【作者单位】中南大学交通运输工程学院，长沙410075;中南大学交通运输工程学院，长沙410075;中南大学交通运输工程学院，长沙410075;铁道科学研究院电子计算技术研究所，北京100081【正文语种】中文【中图分类】U293.1【相关文献】1.基于弹性需求的高速铁路列车开行方案优化 [J], 杨宇正;周文梁2.基于备选集的高速铁路列车开行方案优化方法研究 [J], 付慧伶;聂磊;杨浩;佟璐3.多层次高速铁路列车开行方案评价及优化方法研究 [J], 王秀成;贺振欢;聂磊;王腾龙4.面向服务水平的高速铁路列车开行方案优化 [J], 史峰;李彦霖;胡心磊;徐光明;单杏花5.基于时空网络的城际高速铁路列车开行方案优化方法 [J], 秦进; 谭宇超; 张威; 申纯燕; 赵成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高速铁路列车运行图优化设计模型研究
高速铁路列车运行图优化设计模型研究高速铁路系统已经成为现代化交通运输的重要组成部分。
为了提高列车运行的效率和服务质量，通过对运行图进行优化设计是一项重要的研究课题。
本文将针对高速铁路列车运行图的优化设计模型展开讨论，探讨如何通过合理的设计模型来提高列车运行图的效率和安全性。
一、高速铁路列车运行图的特点高速铁路列车运行图的特点主要包括运行时间、列车间隔以及车站停靠时间。
为了保证列车系统的高效运转，需要优化运行图设计，使得列车间隔最小化，运行时间最短化，并在保证安全和舒适的前提下，合理控制车站停靠时间。
二、高速铁路列车运行图优化的目标和约束在进行高速铁路列车运行图设计时，需要考虑以下的目标和约束因素：1. 运行时间最小化：避免列车之间相互影响，减少运行时间，提高列车的运输能力。
2. 乘客等待时间最小化：合理安排列车的发车时间和车站的停靠时间，减少乘客等待时间。
3. 列车之间的间隔最小化：通过控制列车出发和到达时间，调整列车之间的间隔，以确保运行的平稳性和安全性。
4. 车站停靠时间的控制：根据客流量和列车类型，合理安排车站停靠时间，以保证列车的正常运行和乘客的舒适出行。
5. 车站设备的限制：根据车站的设备条件和运行能力，将列车的停靠时间限制在合理范围内。
6. 车站之间的时分制约：考虑到车站之间的距离，车站停靠时间需要合理分配，避免造成拥堵。
三、高速铁路列车运行图优化设计模型为了实现高速铁路列车运行图的优化，可以采用数学建模的方法，建立相应的优化设计模型。
以下为可能的设计模型：1. 基于整数规划的模型：通过变量设定和约束公式，以最小化目标函数为目标，通过整数规划的方法来求解最优的列车运行图。
该模型可以考虑列车运行时间、列车间隔和车站停靠时间等因素。
2. 基于图论的模型：将高速铁路列车运行图视为一个图，节点表示车站，边表示列车行驶的路径，通过建立合适的图模型，来求解最优的列车运行图。
该模型可以考虑列车间隔和车站安排等因素。
列车开行方案建模
列车开行方案建模1. 简介随着交通运输的不断发展和城市化的进程，列车运输日益成为人们出行的首选交通方式。
为了提高列车运输的效率和安全性，需要对列车的开行方案进行建模和优化。
本文将介绍列车开行方案建模的基本概念、方法和步骤。
2. 列车开行方案的定义列车开行方案是指在给定的列车运营环境下，确定列车的发车时间、发车间隔、运行速度等运营参数，以实现列车运输的目标。
开行方案的设计需要兼顾列车运行时间、运送能力、运输成本和服务水平等多个因素之间的平衡。
3. 列车开行方案的建模方法列车开行方案的建模可以采用数学建模方法和仿真建模方法两种途径。
3.1 数学建模方法数学建模方法是通过建立列车运输系统的数学模型，利用数学规划等方法对列车开行方案进行优化。
常用的数学建模方法有线性规划、整数规划、动态规划等。
3.1.1 线性规划线性规划是一种常见的数学优化方法，可以用来解决列车开行方案的优化问题。
线性规划的数学模型可以根据列车运行时间、列车运送能力、运输成本等因素进行构建，通过求解最优解来得到最优的列车开行方案。
3.1.2 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展，它要求决策变量必须为整数。
对于列车开行方案的优化问题，如果需要考虑发车时间点的离散性，可以采用整数规划方法进行建模和求解。
3.1.3 动态规划动态规划是通过将一个复杂问题划分为若干个子问题，并将子问题的最优解存储起来，最后通过递推关系求解原问题的最优解的方法。
对于列车开行方案的优化问题，可以将列车运行时间切分为若干个时间段，构建动态规划模型来确定最优的列车开行方案。
3.2 仿真建模方法仿真建模方法是通过建立列车运输系统的仿真模型，模拟列车的运行过程，并通过实验和模拟来评估各种列车开行方案的性能。
常用的仿真建模方法有离散事件仿真、连续仿真等。
3.2.1 离散事件仿真离散事件仿真是一种基于事件驱动的仿真方法，通过模拟列车运行过程中发生的各种事件，如车辆进站、出站、交会等，来评估列车开行方案在不同情况下的性能表现。
高速铁路列车客票定价和列车开行方案协同优化研究
高速铁路列车客票定价和列车开行方案协同优化研究高速铁路列车客票定价和列车开行方案协同优化研究随着我国高速铁路网络的不断发展壮大，高速列车作为一种便捷快速的交通工具，得到了越来越多乘客的青睐。
与此同时，如何合理定价和优化列车开行方案，对于高速铁路运营商和乘客来说，都是一个重要的课题。
本文将探讨高速铁路列车客票定价和列车开行方案协同优化的方法与实践。
首先，我们来看高速铁路列车客票定价问题。
客票定价是铁路运营商和乘客之间的双向选择问题。
对于乘客来说，他们希望能够以合理价格购买到满意的车票；对于铁路运营商来说，他们希望通过定价策略，最大限度地实现收益最大化。
因此，客票定价需要考虑两方面因素：一方面是乘客对不同价位车票的需求弹性，即价格对需求的敏感度；另一方面是铁路运营商的成本和收益预期。
为了解决这个问题，可以借鉴经济学中的价格弹性理论。
在高速铁路中，价格弹性的形成与多个因素有关，比如出行目的、出行时间和竞争情况等。
因此，可以通过数据分析和建立数学模型，预测不同票价下的乘客需求弹性，进而合理调整客票价格。
此外，考虑到不同出行目的的乘客特点，可以设定一些灵活的票价政策，比如针对学生、老年人和常旅客等群体推出优惠措施。
其次，我们来看高速铁路列车开行方案的优化问题。
高速铁路网络中涉及到的车站、线路和列车等因素较多，开行方案的优化需要考虑多个指标，包括运行时间、运能利用率和运营成本等。
在此基础上，还需要满足乘客出行需求，保障列车的运行安全。
针对这个问题，可以采用混合整数线性规划方法进行求解。
首先，需要建立一个数学模型，包括乘客出行需求的预测模型、列车运行图的建模和列车编组等。
然后，通过线性规划算法，在满足各项约束条件的前提下，寻找最优的列车开行方案。
在实际操作中，还需要考虑到列车运行的实际情况和现有设施的限制。
比如，高速列车在运行过程中需要定期进行维护和检修，这就需要对列车开行方案进行动态调整。
此外，还需要关注节假日和旅游高峰期等特殊情况，以提前安排优化的列车开行方案。
高速铁路调度系统的优化算法与模型设计
高速铁路调度系统的优化算法与模型设计1. 引言高速铁路调度系统是一个复杂的系统，涉及列车运行时间、车票需求、站台容量等多个因素。
为了提高铁路运行效率和减少旅客等待时间，需要设计优化算法和模型。
本文旨在探讨高速铁路调度系统的优化算法与模型设计，减少列车之间的冲突、合理安排车次以及最小化旅客的等待时间。
2. 高速铁路调度系统的优化目标在设计优化算法和模型之前，我们首先需要明确高速铁路调度系统的优化目标。
主要包括以下几个方面：2.1 最小化列车之间的冲突列车之间的冲突会造成列车延误和乘客的等待时间增加。
因此，优化算法的目标是最小化列车距离冲突，避免时间上的重叠。
2.2 合理安排车次高速铁路调度系统需要合理安排车次，确保资源的最优利用。
例如，根据不同时间段的乘客需求，合理安排高峰和低谷期的列车数量，使车次分布均衡。
2.3 最小化旅客的等待时间对于旅客来说，最大的期望是能够尽快乘坐列车。
因此，优化算法需要最小化旅客的等待时间，通过减少车次间隔、合理分配乘客流量等措施来实现。
3. 高速铁路调度系统的模型设计为了实现优化算法，我们需要建立一个合适的数学模型。
以下是高速铁路调度系统的模型设计要点：3.1 车次的分配首先，根据乘客需求和运力情况，确定各个车次的数量和始发时间。
根据高峰和低谷期的需求差异，调整车次的分配比例，确保高效的运力利用。
3.2 站台容量分配考虑到不同站台的容量不同，模型需要根据站台的可用空间和乘客流量，合理分配车次到各个站台。
同时，需要考虑列车停靠时间、上下客时间等因素，以避免站台拥堵。
3.3 时间调度在安排车次时，需要根据列车的最大速度、车次间隔、车辆调头等要素，优化列车的时间调度。
通过合理的时间调度，减少列车之间的冲突，提高运行效率。
3.4 旅客流量预测在模型中应用旅客流量预测算法，通过历史数据、天气情况等因素，预测未来各个时间段的旅客流量。
这将有助于调整车次的分配和站台的容量，以适应不同时间段的乘客需求。
高速列车客流量预测模型与优化策略
高速列车客流量预测模型与优化策略随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对出行的要求也越来越高。
高速列车作为快速、方便、舒适的交通工具，受到了广大乘客的青睐。
然而，高速列车的客流量预测和优化策略的制定对于提高服务质量和满足乘客需求至关重要。
客流量预测是指通过对历史数据和未来趋势的分析，估计未来一段时间内高速列车的乘客数量。
准确预测客流量可以帮助高速列车运营商合理安排列车数量和运行时间，以提高列车的利用率和乘客满意度。
为了实现准确的客流量预测，可以采用以下模型：1. 时间序列模型时间序列模型是基于历史乘客数量数据进行预测的常用方法。
该模型假设未来的乘客数量取决于以往时间的乘客数量，通过对历史数据的分析，可以观察到乘客数量存在周期性变化和趋势变化。
可以利用ARIMA模型、指数平滑模型等进行时间序列分析，从而实现准确的客流量预测。
2. 循环神经网络（RNN）模型RNN模型是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
通过将历史数据作为输入，RNN模型可以学习到数据中的时间依赖关系，从而实现对未来客流量的预测。
可以使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）等RNN的变体来构建客流量预测模型。
3. 支持向量机（SVM）模型SVM模型是一种常用的监督学习算法，在客流量预测中也可以得到应用。
通过对历史数据进行特征提取，使用SVM模型可以建立乘客数量与其他因素之间的非线性关系，从而实现准确预测。
优化策略是指通过对客流量进行合理的调控和管理，以提高高速列车的运行效率和乘客满意度。
下面介绍几种常见的优化策略：1. 调整列车运行计划根据客流量预测结果，可以对高峰时段和低峰时段的列车运行计划进行调整。
在高峰时段增加列车班次，以满足乘客需求；在低峰时段减少班次或合并列车，以节省成本。
2. 座位预留策略通过预留一定比例的座位给网上购票的乘客或提前预约的乘客，可以确保他们能够得到座位，提高乘客满意度。
同时，也需要合理安排站内的候车区及座位，以避免拥挤。
高速铁路运营设计优化方案
高速铁路运营设计优化方案一、引言随着城市化进程的加快，交通运输需求不断增长，高速铁路作为城市间快速、高效的交通工具，发挥着越来越重要的作用。
然而，高速铁路运营中存在诸多问题，包括线路布局不合理、列车停靠时间过长、运行效率不高等等。
为了提高高速铁路的运营效率和服务水平，需要对其运营设计进行优化和改进。
本文从高速铁路运营的整体规划、线路布局、列车运行、站点设计等方面进行分析，提出了一系列运营设计优化方案。
二、高速铁路运营规划1.城市连接由于高速铁路的运营范围覆盖城市面积较广，因此，需要通过科学合理的线路设计来连接城市。
首先，需要研究城市之间的经济联系、人口流动等因素，选择具有较大交通需求的城市成为高铁的主要运营节点。
其次，需要根据不同城市的经济发展状况和交通需求，合理确定高速铁路的运营路线，确保可以实现城市间的高效连接。
2.可持续发展高速铁路的发展需求是一个动态过程，需要根据未来的发展趋势来进行规划。
在设计高速铁路运营规划时，需要考虑到未来城市的发展预期和人口趋势，避免线路布局不足或者过剩，从而确保高铁的可持续发展。
三、高速铁路线路布局1. 线路设计在确定高速铁路线路的设计时，需要考虑铁路的技术标准及地理环境等因素。
首先，需要选择平坦且稳定的地质地貌，以确保铁路的稳定性和安全性。
其次，需要将线路设计成直线或者缓曲线，减少旋转和坡度，提高列车的运行速度和稳定性。
此外，需要避免线路的过多弯曲和高架桥梁的设计，以降低建设成本和维护成本。
2. 车站布局在高速铁路的线路布局中，车站的设置也是一个关键的考量因素。
由于高速铁路的特点是速度快，停车时间短，因此需要合理设计车站的位置和数量，确保列车在运行中的高效性和连贯性。
此外，车站的设计也需要兼顾到城市规划和人口密度等因素，以确保能够满足城市间的交通需求。
四、列车运行1. 运行速度高速铁路的运行速度是其最主要的优势之一，因此需要采取一系列措施以提高列车的运行速度。
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中国管理科学 Chinese Jour nal of M anagement Science
文章编号: 1003- 207( 2010) 06- 0051- 08
V ol. 18, No . 6 December , 2010
高速铁路客运网络列车开行方案优化模型
旅客列车开行方案设计是指从一个可行方案的 集合中选出既能满足运营约束又能实现运营目标的 开行方案组合, 总的目标是以客运量为基础( 即 按 流开车 ) , 在相关条件允许的情况下, 经济、合理、充 分地使用客运机车车辆和各种客运技术设备, 最大 限度地满足旅客出行需求, 方便旅客出行( 尽可能地 减少旅客换乘次数的旅行时间) , 同时要尽量减少运 营成本, 使铁路运营商收益最大化。列车开行方案 设计是铁路运输的战略计划层的重要任务, 好的旅 客列车开行方案能够提高铁路旅客运输的经营效果 和效益。
每次列车具体的承运和坐席分配数据。 本模型利用一个 OD 客流的虚拟换乘矩阵, 精
确计算 OD 客流在各个可能的换乘站的换乘情况, 同时构造了几个关联矩阵, 把每个 OD 客流在各条 换乘弧上的客流与每列可以运送该 OD 客流的列车 相关联, 不仅能够优化列车开行方案, 还能同时优化 各列车的坐席分配和中转客流, 并使客流分配与列 车开行方案相互匹配, 统一优化。
本研究和现有研究相比的主要特点和 区别如 下: ( 1) 本文提出的模型将列车开行方案、OD 客流 分配与列车坐席分配统一在一个模型中优化; ( 2) 着 眼于复杂路网的全局最优, 而不是单条线路; ( 3) 从 复杂网络多种不同始发- 到达组合、不同停站方式、 不同类型的发车备选方案集中选出最优发车方案组 合。对上述创新点还会在本文的第 2 和第 3 小节中 进一步展开论述。
我国对旅客列车开行方案的研究起步较晚, 且 定性研究多, 定量研究少; 研究单条线路开行方案的 多, 研究整个路网开行方案的少; 采用启发式搜索方 法的多, 采用数学规划模型的少。
查伟雄和符卓( 2000) [ 11] 采用定量和定 性分析 相结合的办法, 根据路网 O- D 流量, 以方便旅客出 行为目标, 将直达列车开行方案问题归结为二分图 的最大权匹配问题, 通过对初始优化方案的评价与 调整形成较为满意的结果。冯枫( 2006) [ 12] 设计了 以最大化直达运输和最小化列车虚糜为目标, 求解 旅客列车开行方案的多目标数学规划模型, 但是没 有考虑旅客换乘的影响。邓连波( 2007) [ 13] 构造了 客运专线旅客列车开行方案的双层规划模型, 在上 层规划中考虑企业收益和旅客需求, 在下层规划中 处理客流换乘选择问题, 并设计了基于模拟退火方 法的优化算法。
管理学院教授, 博士生导师, 研究方向: 大系统优化理 论与算法、收益管理优化模型
以多条客运专线为主体的 四纵四横 快速客运网。 在我国高速铁路客运大发展的今天, 凭经验制定开 行方案已经无法适应高铁客运的需求, 铁路运营和 管理的效率急待提高, 对开行方案优化的研究非常 急迫和重要。
以德国、荷兰、法国为代表的欧洲国家铁路客运 网络发达, 研究旅客列车开行方案问题起步较早, 通 常是针对旅客列车开行方案的成本、收益、直达旅客 人数、换乘次数等目标建立数学规划模型。
从模型优化的目标函数上看, 已有模型通常以 成本最小、直达旅客数最大和旅行时间最短为目标 进行优化。单一目标模型存在以下问题:
成本最小化模型虽然可以减少运营成本, 但缺 点也很明显: ( 1) 增加旅客的换乘次数造成旅客出行 不便; ( 2) 选择成本便宜但服务质量差的列车降低对 旅客的吸引力; ( 3) 可能为缩减成本而降低运能, 导 致部分旅客需求未被满足。
( 1) 模型下标 s: 车站( st at ion) , s ∀ S , S 为全部车站的集合。 e: 物理路段( edge) , 路网上相邻两车站间的轨 道, e ∀ E= { ( i , j ) | i, j ∀ S} 。 k: 列车, k ∀ K , K 为全部备选列车的集合。 l: 运输路段( leg ) , 列车每两次停车之间行走的 路径, l = ( i , j ) , i , j ∀ S。 p : O- D 需求对, p = ( o, d) , o, d ∀ S。 ( 2) 参数定义 A p : mp # np 维矩阵, p O D 需求换乘网络 的节 点( 可能的换乘站点) - 运输弧关联矩阵, 表示可以 满足该 O- D 需求的运输方式( 直达或中转) ; mp 是 p OD 需求换乘矩阵的节点数, np 是反映各种可能 换乘方案的运输弧数, 图 1 给出一个具体 OD 的例 子来演示该换乘网络网络。 该网络表示在 1- 4 节点间的 OD 运输需求, 接 点 2、3 是中转换乘节点。运输需求可通过不同运输
Schobel 等人( 2005) [ 9] 提出了一个考虑换乘成
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中国管理科学
2010 年
本, 以乘客旅行时间最小化为目标的开行方案优化 模型, 并 用 Dant zig Wolf e 分 解 算法 求解 该 模型。 Bor ndorf e 等人( 2008) [ 10] 提出两个多目标网络流模 型, 以运营成本最小化和旅客旅行时间最小化为目 标。这两个模型中旅客可以根据旅行时间而改变旅 行路径。
图 1 实现 OD 运输的换乘网络
途径满足, 可以从 1 直达 4( 变量 x 1 4 表示直达运输
旅客数量) , 可以在 3 中转( 变量 x 13 , x 34 表示在 3 中 转量) , 也可以在 2 中转( 变量 x 12 , x 24 表示在 2 中转 量) , 最极端是分别在 2 和 3 中转两次。
Bussieck 等人( 1997) [ 1] 提出了一个以直达旅客 数最大化为目标的混合整数规划模型, 考虑的主要 约束是全部运送旅客和运能上限。
Claessens 等人( 1998, 2004, 2004, 2006) [ 2- 5] 提 出了一个在给定路网结构、客流量、开行成本、运能 约束的条件下, 以成本最小为目标的开行方案优化 模型。模型优化发车频率和所需的列车数量, 是一 个整数非线性规划模型, 给出了 5 个来自荷兰铁路 的真实算例。研究了 3 种不同停站模式下列车开行 方案的优化模型与算法。
基于上面的分析, 结合我国高速铁路及客运专 线网络的发展情况, 综合考虑客票收入、运营成本、
第6期
蓝伯雄等: 高速铁路 客运网络列车开行方案优化模型
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直达旅客数、以及总运送旅客数, 本小节将提出运营 商收益最大化列车开行方案模型。 3 1 模型基本假设
铁路客运网络由若干车站和连接车站 的路段 ( 铁路轨道) 组成。其中车站按 照客流量分为 三个 ( 或更多) 等级, 比如: I 类站为大的始发- 终到站或 中转枢纽站, 客流量最大; II 类站客流量中等; III 类 站客流量最小。列车按照其停站情况和运行速度等 也可分为多种类型, 比如分为三类: 直达车, 中途不 停站; 快速车, 中途只停 I 类站或 II 类站; 普快车, 每 站停车或者错站停 车。列车可 以按不同的频 率发 车, 以提供和客流相符合的运能。客运网络中存在 中转客流, 即部分旅客不是通过直达客车运送, 而需 要中转换乘。
2 对已有模型的进一步分析
通过文献研究可知, 已有的列车开行方案优化 方法通常将开行方案制定和客 流分配与换乘 分离 开, 分别作为单独的问题加以研究与优化, 将客流分 配和换乘方案的结果作为开行方案优化问题的输入 数据, 两个分离问题的最优结果不一定是统一优化 问题的最优结果。
此外, 已有研究在考虑列车开行数量时通常将 客流与列车运能分别和路段相关联, 分别考虑每条 路段上必须满足的客流和每条路段上至少需要通过 的列车数量, 求解结果只能得到列车的运行频率和 路段的分段总客流流量, 无法获得具体的 OD 客流 是通过哪些列车运送的客流分配数据, 也无法得到
Chang 等人( 2000) [ 6] 建立了基于台湾高速铁路 结构的多目标( 铁路运营费用, 旅客等待时间) 整数 规划模型, 用于优化周期运行的列车开行方案。
Borndor fe 等人( 2004) [ 7] 提出了一个多货物流 模型, 能够动态的生成备选开行方案和旅客径路, 讨 论了该模 型的特点 和算法复 杂度。Bussieck 等人 ( 2004) [ 8] 提出了求解成本最小化列车开行方案模型 的整数规划和 非线性整数规划相结合 的启发式算 法。
最后, 西方国家由于人口较少, 运能充分, 所以 往往把满足全部的旅客需求作为硬性约束条件。这 类约束可能导致运能浪费, 无法适用于我国旅客需 求大, 铁路运能紧张的实际情况。在本模型中, 满足 旅客需求不作为硬性约束, 允许在运能不足或运输 不经济的情况下流失部分旅客。
3 收益最大化列车开行方案模型介绍
本模型着眼于整个客运网络中的列车开行方案 制定。可行发车方案( 即列车的型号、径路、停站) 集 合已知, 需要从中选出最优方案集合, 并确定其发车 频率。主要考虑的约束有: 客流约束、运能 分配约 束、成对发车约束、各路段通过能力约束等。
本模型优化的目标是运营商的收益最大, 包括 经济收益和公共服务效益。运营商的收益为客票收 入和成本之差, 其中成本又包括列车开行成本、运能 不足而流失旅客的惩罚成本、旅客换乘成本。模型 通过引入流失成本和换乘成本来体现铁路旅客运输 的公共服务性质, 避免出现为了降低成本而造成运 能不足或中转过多的情况。 3 2 模型参数及变量描述
蓝伯雄, 吴李知
( 清华大学经济管理学院, 北京 100084)
摘 要: 本文在分析铁路旅客列车开行方案优化 研究进展的 基础上, 提出 了一个 适合我 国铁路客 运网络 的开行 方
案优化模型。本模型综合考虑客票收入、运营成本、直达旅客数和总运送旅客数, 在保证铁 路旅客运 输公共服务 性
质的 基础上以运营商收益最大化为目标, 对全网列车的开 行方案的进行优化。利用随机生 成数据进 行的模型试 验