代剛


南京地鐵運營有限責任公司, 江蘇南京 ?210012
摘要:隨著社會經濟的不斷發(fā)展,我國的城市交通正在面臨嚴峻的考驗。本文主要闡述地鐵客流變化下列車發(fā)車間隔的優(yōu)化措施,從而進一步提高城市地鐵的運營效率,為人民的日常出行提供強有力的保障。
關鍵詞:地鐵客流;列車;發(fā)車間隔;優(yōu)化措施
一、地鐵交通的特點以及客流量分析
在城市建設不斷推進的現代社會,地鐵已經成為了人們日常出行的重要交通工具,并在人們的日常生活中扮演著十分重要的角色。近年來,我國地鐵交通主要呈現出以下特點:其一,路線結構較為簡單。與其他交通工具相比,地鐵的運行路線較為單一,其自動化控制難度較低,但是如果遭遇緊急事故或者地鐵故障,則會使得地鐵線路出現短時間的癱瘓。其二,發(fā)車頻率較高。地鐵的單車運行時間較長,且基本上不會遭遇交通堵塞現象,因而其整體的發(fā)車頻率較高,乘客在站點的逗留時間也相對較短。其三,地鐵的候車環(huán)境為密閉空間,其受到自然環(huán)境的影響較小,但大客流狀態(tài)下會造成大量的乘客擁堵,進一步降低乘客的乘車體驗。在地鐵的實際運行過程中,其客流量主要集中在工作日的早高峰、晚高峰、旅游商貿等集中的站點以及地鐵主干線的匯集點上,因此工作人員要對這些時段和地區(qū)的客流類型以及客流量有一個較為全面的認識,從而進一步加強列車發(fā)車間隔的優(yōu)化工作,制定符合當前實際情況的列車發(fā)車間隔制度,從而切實緩解城市交通壓力,進一步減少乘客擁堵現象。與此同時,工作人員也要對非工作時的地鐵客流情況進行綜合分析,從而根據分析結果得出非工作日的客流分布,并結合列車運營的實際情況,制定科學合理的列車發(fā)車間隔,在滿足乘客出行的前提下切實提高地鐵運行的經濟效益,為地鐵運行的進一步發(fā)展提供良好的資金支持。在地鐵的正常運營狀態(tài)下,其客流高峰如下表所示:
二、基于地鐵客流與列車發(fā)車間隔的優(yōu)化措施
(一)構建列車發(fā)車間隔的優(yōu)化模型
地鐵列車的發(fā)車間隔受到的影響因素較多,因而工作人員要對列車發(fā)車間隔優(yōu)化模型的構建工作給予足夠的重視。在此過程中,工作人員要綜合考慮地鐵客流以及運營成本之間的關系,從而在滿足乘客需求的前提下,進一步減少地鐵的運營成本,使得二者處于一個相對平衡的狀態(tài),從而為地鐵運行的不斷發(fā)展奠定夯實的基礎。與此同時,工作人員還要根據地鐵運營的實際情況,并通過相應的公式進行精密的計算,從而得到地鐵運營過程列車運營成本、乘客出行成本以及地鐵交通總消耗成本數據,從而根據這些成本數據制定科學合理的列車發(fā)車間隔。工作人員在構建列車發(fā)車間隔優(yōu)化模型的工作實踐中,也要根據地鐵的運行成本以及乘客成本,建立科學合理的假設條件,其假設條件主要包括以下幾個方面:其一,地鐵的列車為同一類型,且運行過程中沒有其他附加的運行成本;其二,地鐵的乘車票價以相關規(guī)定為準,不考慮外界因素影響下的票價波動;其三,對于同一時間段而言,其發(fā)車間隔保持不變;其四,列車行駛過程中無意外事件和地鐵事故發(fā)生,其列車始終處于勻速的行駛狀態(tài);其五,地鐵停靠點的等待人員不會由于突發(fā)狀況突然離去;其六,列車在到達站點時沒有乘客逗留。
(二)基于粒子群算法的列車發(fā)車間隔優(yōu)化
粒子群算法優(yōu)化主要是指通過簡單個體組成的群落與環(huán)境以及個體之間的互動行為的一種優(yōu)化算法模式,其整體概念較為簡單且運算效率也相對較高,因而已經得到了廣泛的使用。目前,粒子群優(yōu)化算法流程主要如下圖所示:
在基于粒子群算法列車發(fā)車間隔優(yōu)化的工作實踐中,工作人員一定要對地鐵運營的線路信息、時段劃分以及其它的必要信息進行整理匯總,其優(yōu)化過程中的控制參數主要包括粒子規(guī)模、粒子維度、學習因子、迭代次數以及慣性權重,工作人員通過相應的計算程序得出地鐵列車發(fā)車的最有間隔。在運用粒子群算法來優(yōu)化列車發(fā)車間隔的過程中,其粒子規(guī)模一般集中在20~30個左右,粒子維度為列車運行的各個時間段,也就是列車正常運行的19個工作時間點,學習因子主要是自我總結以及向優(yōu)秀個體學習的能力,迭代次數正常情況下為10次,慣性權重一般維持在0.8~1.2之間,這樣的參數設置可以進一步提高粒子群算法的運行效率和運行質量。
結束語:
為了進一步優(yōu)化地鐵的運行狀況,切實滿足乘客的出行需求,相關部門必須結合各個時段的客流量以及客流走向,不斷優(yōu)化列車的發(fā)車間隔,從而使得地鐵運營和乘客出行能夠處于一個良好的平衡狀態(tài),使得其經濟效益和社會效益能夠獲得同步發(fā)展。
參考文獻
[1]胡冰葉. 地鐵客流與列車發(fā)車間隔的優(yōu)化分析[J]. 中國西部, 2017, 000(012):119.