城市軌道交通過(guò)軌開(kāi)行方案編制技術(shù)

于 劍 張星臣 徐 彬 陳載朝

（1.中國(guó)鐵路經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究院，100038，北京；2.北京交通交通運(yùn)輸學(xué)院，100044，北京；3.武漢鐵路局宜昌車務(wù)段，443000，宜昌∥第一作者，研究實(shí)習(xí)員）

“過(guò)軌運(yùn)營(yíng)”，是指在相互銜接的兩條或多條軌道交通線路上，列車從一條線路跨越到另一條歸屬于另一個(gè)運(yùn)營(yíng)實(shí)體的線路，從而與該線路上的原有列車共用某一區(qū)段的運(yùn)營(yíng)組織方式［1］。隨著路網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，線路間的影響越來(lái)越多，客流總生成量和換乘客流量均顯著增加，這都使以往僅著眼于匹配一條線路客流的單線獨(dú)立開(kāi)行模式逐漸不能滿足日益精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)需求。針對(duì)此，本文對(duì)過(guò)軌運(yùn)營(yíng)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)上的開(kāi)行方案編制算法進(jìn)行了研究。

相關(guān)研究中，文獻(xiàn)［2］建立了使列車滿載率達(dá)到最大的優(yōu)化模型，考慮了車底銜接問(wèn)題，求算了合理的列車開(kāi)行頻率。文獻(xiàn)［3］詳細(xì)闡述了共線運(yùn)營(yíng)、多交路運(yùn)營(yíng)、快慢車結(jié)合組織方式的具體內(nèi)容和相關(guān)條件，并以乘客旅行時(shí)間最小化為目標(biāo)建立了快慢車開(kāi)行方案優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［4］主要從客流、交路、停站、開(kāi)行密度、運(yùn)行圖協(xié)調(diào)等方面進(jìn)行了研究，其中對(duì)停站方案和開(kāi)行密度進(jìn)行了定量分析。文獻(xiàn)［5］同時(shí)考慮地鐵運(yùn)營(yíng)方和乘客兩方面效益，應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法研究了跨線列車開(kāi)行方案編制問(wèn)題。文獻(xiàn)［6］研究了城市軌道交通運(yùn)行計(jì)劃編制方法，開(kāi)行方案方面重點(diǎn)研究了開(kāi)行頻率的確定方法。文獻(xiàn)［7］通過(guò)引入備選交路集，利用雙層規(guī)劃模型優(yōu)化了城軌網(wǎng)絡(luò)交路方案和發(fā)車間隔；同時(shí)注意到，鐵路領(lǐng)域?qū)τ陂_(kāi)行方案的研究更為成熟。文獻(xiàn)［8］利用多目標(biāo)規(guī)劃模型和模糊數(shù)學(xué)規(guī)劃方法研究了城際無(wú)支路高速鐵路的停站方案、開(kāi)行頻率和編組長(zhǎng)度三個(gè)方面的開(kāi)行方案優(yōu)化問(wèn)題。文獻(xiàn)［9－10］研究了具備不同停站特征的鐵路開(kāi)行方案優(yōu)化問(wèn)題，以最小化運(yùn)營(yíng)成本為目標(biāo)，利用多個(gè)模型對(duì)交路、頻率、停站方案進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)［11－12］均衡考慮企業(yè)和旅客的需求，建立了多目標(biāo)規(guī)劃模型、雙層規(guī)劃模型等優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)了開(kāi)行方案評(píng)價(jià)方法、列車吸流原則、啟發(fā)式優(yōu)化算法。文獻(xiàn)［13］運(yùn)用雙層規(guī)劃模型和模擬退火算法對(duì)大規(guī)模路網(wǎng)上鐵路列車交路及開(kāi)行頻率問(wèn)題進(jìn)行了研究。

可見(jiàn)，城市軌道交通領(lǐng)域已有的研究成果大多都只定性介紹了不同類型交路的特點(diǎn)和運(yùn)用條件，同時(shí)對(duì)給定交路的開(kāi)行頻率的計(jì)算方法、運(yùn)行圖鋪畫模型及協(xié)調(diào)方法進(jìn)行了較為深入的研究，但對(duì)交路方案本身的優(yōu)化方法的相關(guān)研究較少，更鮮見(jiàn)過(guò)軌條件下的相關(guān)研究。

本文要探討的是，如何在一個(gè)過(guò)軌運(yùn)營(yíng)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)上，根據(jù)已知的OD（起訖點(diǎn)）客流量，計(jì)算合理的交路方案和開(kāi)行頻率，使其既可降低乘客整體旅行成本，又具備較低運(yùn)營(yíng)成本。考慮到優(yōu)化難度和實(shí)際中大多數(shù)車站無(wú)越行條件、可變編組又增加作業(yè)復(fù)雜度等的情況，本文采用站站停車、固定編組遠(yuǎn)行模式。

1 開(kāi)行方案優(yōu)化目標(biāo)

開(kāi)行方案的優(yōu)化目標(biāo)是算法的優(yōu)化方向，是合理編制開(kāi)行方案的基礎(chǔ)，應(yīng)綜合考慮運(yùn)營(yíng)成本和乘客旅行成本兩個(gè)方面。

1.1 條件假設(shè)

（1）所有網(wǎng)絡(luò)化過(guò)軌運(yùn)營(yíng)條件均已具備。不同于單線運(yùn)營(yíng)，過(guò)軌運(yùn)營(yíng)需要具備一定的線路基礎(chǔ)條件和運(yùn)營(yíng)組織條件，本文認(rèn)為所分析的城市軌道交通系統(tǒng)已具備諸如軌道、通信、信號(hào)、調(diào)度、旅客服務(wù)等一系列條件。

（2）各交路列車均成對(duì)開(kāi)行，每對(duì)列車的途經(jīng)站點(diǎn)集合完全相同。

1.2 符號(hào)約定

設(shè)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)（P，Q）上有n個(gè)車站、m條路段、o個(gè)不同的運(yùn)營(yíng)線路。相關(guān)符號(hào)說(shuō)明見(jiàn)表1。

1.3 優(yōu)化目標(biāo)

1）總旅客周轉(zhuǎn)量：是計(jì)算各項(xiàng)成本的基礎(chǔ)，是旅客人數(shù)與運(yùn)送距離的乘積。滿足同樣的運(yùn)輸需求量，產(chǎn)生的周轉(zhuǎn)量越少，行駛的里程數(shù)就越少，運(yùn)營(yíng)成本就越低。

總旅客周轉(zhuǎn)量Z＝所有乘客的乘車距離之和：

表1 相關(guān)符號(hào)表示

其中，n為路網(wǎng)中站點(diǎn)數(shù)量，下同。

2）列車運(yùn)行能源成本、車輛維修成本、設(shè)備維修成本：列車總質(zhì)量越大、行駛距離越長(zhǎng)，所需的能源就越多，車輛、設(shè)備維修成本就越大，所以列車運(yùn)行能源成本、車輛維修成本、設(shè)備維修成本可以用質(zhì)量和周轉(zhuǎn)量的乘積來(lái)計(jì)算。其中周轉(zhuǎn)量包括旅客總周轉(zhuǎn)量和列車總周轉(zhuǎn)量，質(zhì)量包括旅客質(zhì)量和列車自重。令：

式中：

λ1——列車運(yùn)行每t·km所需的能源成本；

λ2——列車運(yùn)行每t·km所需的車輛維修成本；

λ3——列車運(yùn)行每t·km所需的設(shè)備維修成本。

3）旅客旅行時(shí)間成本：旅客主要旅行時(shí)間有乘車時(shí)間、換乘時(shí)間兩項(xiàng)。

（1）乘車時(shí)間成本。旅客總乘車時(shí)間為所有旅客乘車時(shí)間之和，所以總乘車時(shí)間成本為：

（2）換乘時(shí)間成本。旅客總換乘時(shí)間為所有旅客在各換乘站所經(jīng)歷的換乘時(shí)間之和，故換乘時(shí)間成本為：

4）綜合優(yōu)化目標(biāo)：根據(jù)前述各指標(biāo)建立的城市軌道交通開(kāi)行方案綜合優(yōu)化目標(biāo)如下：

其中，ω1，ω2（ω1＋ω2＝1）分別為運(yùn)營(yíng)成本和旅客旅行成本的權(quán)重系數(shù)，此指標(biāo)值越小表示開(kāi)行方案越優(yōu)秀。

2 基于遺傳算法的開(kāi)行方案編制方法

算法的主要思路是，首先生成一個(gè)包含多條染色體的初始種群，每條染色體均代表一套可行的交路方案（包含多條交路）；之后針對(duì)每套交路方案進(jìn)行客流分配和各交路開(kāi)行對(duì)數(shù)的求算（以輸送能力剛好超過(guò)最大客流區(qū)段客流量為準(zhǔn)），并計(jì)算、記錄此開(kāi)行方案的優(yōu)化目標(biāo)值、適應(yīng)度；完成一代計(jì)算后，經(jīng)過(guò)選擇、雜交和變異產(chǎn)生新一代種群，重復(fù)上述步驟，直至一定代數(shù)后終止，選擇最優(yōu)染色體（和相應(yīng)開(kāi)行頻率）作為最終開(kāi)行方案。

在一個(gè)已確定的路網(wǎng)上，發(fā)車站和折返站是確定的。本文認(rèn)為，列車可從發(fā)車站發(fā)出，在另一發(fā)車站或折返站折返。算法流程圖如圖1所示。

其中，選擇算子采用輪盤賭選擇法，設(shè)式（8）的上限估計(jì)值為M，則適應(yīng)度為M－C。雜交算子采用單點(diǎn)雜交，變異算子采用單點(diǎn)隨機(jī)變異，下面對(duì)關(guān)鍵步驟進(jìn)行闡述。

2.1 確定備選交路集

圖1 列車開(kāi)行方案算法流程圖

首先定義全交路集，它是指路網(wǎng)上所有可能開(kāi)行交路的集合，本文將各發(fā)車站和發(fā)車站、發(fā)車站和折返站之間的最短路徑的集合作為全交路集的主要組成部分，再通過(guò)人工增加部分環(huán)線、繞行線等最短路徑算法無(wú)法算得的線路共同構(gòu)成全交路集。備選交路集通過(guò)對(duì)全交路集進(jìn)行篩選得出，是指路網(wǎng)上可開(kāi)行的、較為合理的所有交路的集合，最終的交路方案是備選交路集的一個(gè)子集。由于城市軌道交通系統(tǒng)主要吸引中遠(yuǎn)途客流，為減少換乘次數(shù)，篩選應(yīng)遵循：①排除過(guò)短交路；②排除本線客流（能通過(guò)該線路直達(dá)的客流）較小的交路。

其中，第一個(gè)原則可作為計(jì)算機(jī)自動(dòng)篩選交路的依據(jù)。對(duì)于第二個(gè)原則，由于難以在計(jì)算前對(duì)本線客流量設(shè)定科學(xué)的下限，且還需考慮線路走向等因素，故通過(guò)人工篩選更合理。

2.2 染色體描述方法和初始種群

一個(gè)種群有多條染色體，每個(gè)染色體代表一套交路方案，染色體的長(zhǎng)度等于備選交路集中交路的數(shù)量。染色體采用二進(jìn)制編碼方法，各基因與備選交路集中各交路一一對(duì)應(yīng)：若某基因?qū)?yīng)的交路開(kāi)行，此基因值為1，否則為0。確定初始種群就是確定種群內(nèi)各染色體的初始編碼。例如某路網(wǎng)經(jīng)過(guò)計(jì)算、篩選得出的備選交路集中交路數(shù)量為8，種群數(shù)量為4，那么初始種群可能為：

設(shè)備選交路集中交路的數(shù)量為Nz。本文計(jì)算初始種群的方法是，事先憑經(jīng)驗(yàn)指定擬開(kāi)行的交路數(shù)量Nk，之后以Nk／Nz為開(kāi)行概率對(duì)各基因隨機(jī)賦1。

2.3 構(gòu)建服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和有效路徑搜索

本文以途經(jīng)站數(shù)和換乘次數(shù)為考慮因素構(gòu)建服務(wù)網(wǎng)絡(luò)［14］。例如，在圖2 中，一個(gè)十字形線路上有用虛線表示的l1，l2，l3號(hào)3條交路開(kāi)行，構(gòu)建的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)示意圖如圖3所示。

圖2 服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建示例

圖3 服務(wù)網(wǎng)絡(luò)示意圖

其中，空心圓點(diǎn)代表對(duì)應(yīng)于不同線路停站點(diǎn)的虛擬點(diǎn)，實(shí)心圓點(diǎn)代表對(duì)應(yīng)于實(shí)際車站的虛擬點(diǎn)，各路段權(quán)值標(biāo)注如圖。其中定義途經(jīng)1 站的成本為1，旅客認(rèn)為的換乘一次的平均成本為R。服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與染色體一一對(duì)應(yīng)，不斷進(jìn)行重構(gòu)。

令換乘路徑阻抗為其所包含的所有路段的阻抗權(quán)值之和。本文利用刪邊法求算了服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)間的前兩條最短路徑作為旅客的有效路徑，具體算法如下：

（1）步驟1：初始化，i＝1，利用Floyd算法求算路網(wǎng)所有點(diǎn)對(duì)間的最短路。記m、n兩點(diǎn)間的最短路徑阻抗為Fmn，0，記目前求得的m、n兩點(diǎn)間的次短路徑阻抗為Smn，令Smn＝∞，?m，n∈［1，N］，其中N為服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)的數(shù)量。

（2）步驟2：恢復(fù)路段i－1的原始權(quán)值（若算法首次執(zhí)行至此則無(wú)此步），檢查服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的路段i，若其權(quán)值非0且不為無(wú)窮，則將其權(quán)值置為無(wú)窮產(chǎn)生新的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，轉(zhuǎn)步驟3；否則i＝i＋1，繼續(xù)檢查路段i。

（3）步驟3：利用Floyd算法在新產(chǎn)生的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)上求算所有點(diǎn)對(duì)間的最短路，記計(jì)算所得的m、n兩點(diǎn)間的最短路徑阻抗為Fmn，1，轉(zhuǎn)步驟4。

（4）步驟4：若Fmn，1≤Fmn，0＋μ（無(wú)過(guò)遠(yuǎn)繞行約束，μ為閾值）、Fmn，1＜Smn且Fmn，1對(duì)應(yīng)的路徑與Fmn，0對(duì)應(yīng)的最短路徑不同，則Smn＝Fmn，1，記錄相應(yīng)的換乘路徑；否則變更m、n點(diǎn)對(duì)，重新執(zhí)行步驟4，直到所有點(diǎn)對(duì)均已判斷。之后i＝i＋1，若i已超過(guò)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的路段數(shù)，轉(zhuǎn)步驟5，否則轉(zhuǎn)步驟2。

（5）步驟5：若各點(diǎn)對(duì)間已求出次短路，則輸出最短路、次短路，否則證明該點(diǎn)對(duì)間無(wú)滿足條件的次短路，只輸出最短路，所有點(diǎn)對(duì)輸出后算法結(jié)束。

3 算例

利用C#語(yǔ)言開(kāi)發(fā)“網(wǎng)絡(luò)化條件下城市軌道交通開(kāi)行方案編制”軟件。算例為一個(gè)類似“田”字形的中型路網(wǎng)（見(jiàn)圖4），站點(diǎn)以字母命名，共計(jì)21個(gè)，外圍一周車站 A1、B1、C1、A5、B5、C5、D1、D2、E1、E2、F1、F2為發(fā)車站點(diǎn)，A3、B2、B3、B4、C3 為折返站點(diǎn)。編制該路網(wǎng)1 h內(nèi)的OD 客流，共運(yùn)送旅客120 906人次。

以6 km 作為交路長(zhǎng)度下限，利用最短路算法求出一個(gè)備選交路集，數(shù)量恰為100條；為繼續(xù)縮小規(guī)模，將本線OD 客流量在8 140人次以下的交路全部刪除，得到有15條交路的備選交路集，如表2所示。

優(yōu)化參數(shù)如圖5所示，其中，“換乘一次的當(dāng)量站數(shù)”意為旅客認(rèn)為的平均每換乘一次的旅行成本相當(dāng)于乘車途經(jīng)一個(gè)區(qū)間旅行成本的倍數(shù)，此處定為5，“大致開(kāi)行的交路數(shù)量”Nk定為6。

圖4 算例路網(wǎng)

表2 備選交路集

優(yōu)化耗時(shí)43 min 37 s，結(jié)果如表3所示。每代種群中最好的優(yōu)化目標(biāo)值隨著進(jìn)化代數(shù)增加的變化趨勢(shì)圖如圖6：部分進(jìn)化階段目標(biāo)值顯現(xiàn)出提前成熟、局部收斂的現(xiàn)象，但隨著變異率的提高，目標(biāo)值總體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。此外，為與單線運(yùn)營(yíng)作對(duì)比，將備選交路集中交路確定為直線交路A1－A5、B1－B5、C1－C5、D1－D2、E1－E2、F1－F2并全部開(kāi)行，在相同參數(shù)下算得的優(yōu)化目標(biāo)值為300 755元。而利用本文算法得出的優(yōu)化開(kāi)行方案目標(biāo)值為262 424元，相比降低12.7%，證明網(wǎng)絡(luò)化過(guò)軌運(yùn)營(yíng)能夠比單線運(yùn)營(yíng)大幅降低綜合成本，提高組織效率。

圖5 優(yōu)化參數(shù)設(shè)置

表3 優(yōu)化結(jié)果 （最優(yōu)目標(biāo)值為262 424元）

4 結(jié)語(yǔ)

隨著各國(guó)大型城市地面軌道交通路網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，采取過(guò)軌運(yùn)營(yíng)等運(yùn)輸組織方式，提高客流直達(dá)率，減少運(yùn)營(yíng)和旅行成本必將是規(guī)劃建設(shè)和運(yùn)營(yíng)組織的重點(diǎn)研究方向之一。本文研究了城市軌道交通列車過(guò)軌開(kāi)行方案的計(jì)算機(jī)編制方法與技術(shù)，提出的算法可優(yōu)化中小型路網(wǎng)的列車過(guò)軌開(kāi)行方案。但是，仍存在很多不足，例如較少考慮編制開(kāi)行方案的約束條件，如車站、區(qū)間能力限制、線路間相互干擾以及車底調(diào)度等問(wèn)題，未考慮停站和編組方案的優(yōu)化；同時(shí)算法效率有待提高，今后應(yīng)在有關(guān)方面進(jìn)行更加深入的探索。

圖6 優(yōu)化目標(biāo)值的變化趨勢(shì)

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