對大小交路優(yōu)化在地鐵行車組織中應用探究

劉常坤

摘要：本文主要分析在地鐵行車組織當中的大小交路優(yōu)化以及具體的運用措施。近幾年以來，在當前的城市交通當中，地鐵交通是非常關鍵的。目前，在地鐵當中對于布置大小交路問題，通過采取各種各樣的方式，對于整體行車組織進行不斷的優(yōu)化和改進。所以，對于地鐵行車組織這個問題來講，不能將大小交路問題忽略掉，應該保證通過采取多種不同的措施，將大小交路當前行車方式中可能存在的不足加以改進和補足。

關鍵詞：大小交路問題;地鐵行車組織;具體應用

1.優(yōu)化地鐵大小交路的意義

如果要不斷地優(yōu)化大小交路的設置問題，需要先將運營當中的地鐵效益問題得到落實和保證。從實際情況出發(fā)，對于自行車組織的優(yōu)化問題來講，人們對運營的實效性和地鐵折返的主要方式更加注重和關心。所以，通過全面的分析和了解之后，在根本上，行車效率可以直接影響地鐵當前的折返情況，所以建模方式的優(yōu)化是非常關鍵的。

在具體采取這些優(yōu)化模式的過程中，一般情況下，沒有兼顧特定時間段的實際客流情況。如果要將這種現(xiàn)狀得以改善，對于地鐵行車來講，需要對折返路線可能承受的運營壓力等實際情況更加關注，同時，也需要保證乘客對于該過程當中可能耗費的通行時間盡可能的縮短。在創(chuàng)建模型時，需要保證將當前實際的載客率與出行時間這幾個主要的方面充分的結合起來。

2.具體技術運用

2.大小交路方案評估因素

在分析一些特定時間段，地鐵行車的實際狀況時，可以對線路大小交路方案是否合理這個問題進行評估，在優(yōu)化時，不僅要適當?shù)卦O置整體行車的間隔問題，同時，還需要保證行車周期的可優(yōu)化空間問題，從而可以全面的調(diào)整大小交路。在優(yōu)化和改善大小交路行車方案的過程中，可能會包含運行經(jīng)濟性、供車條件以及折返能力驗證等多方面的因素。

客流空間分布特征。對于列車交路整個方案，主要是能夠結合客流的實際空間分布情況，若是在一個特殊的區(qū)段當中，斷面客流發(fā)生突降情況，可以充分的結合大小交路方案當中采取的可行性方式。

乘客服務水平。大小交路方案當中，有一部分乘客在乘坐大交路列車的過程中，乘客的侯車時間會有所增加，所以對于乘客服務水平來講，大小交路方案，主要是根據(jù)大交路列車出行乘客的數(shù)量以及實際的占比來決定的。

運營經(jīng)濟性。在運營當中，如果出現(xiàn)一部分線路客流分布不均勻的問題，采取單一化的交流方式，可能會嚴重浪費低客流區(qū)段的運力，除此之外，還可能會出現(xiàn)運營成本等多方面的問題。

通過能力適應性。在大小交路單向折返的過程中，小交路列車的折返作業(yè)可能會在很大程度上嚴重干擾大交路列車的到發(fā)作業(yè)，所以當前需要更加嚴格的校驗折返站的實際通過情況。

2.2新車周期與間隔的優(yōu)化

當前，對于地鐵大小交路問題來講，需要與特定時間段的地鐵行車情況相互結合，應該全面地優(yōu)化全面行車間隔與周期。在合理設置大小交路的過程中，這個方式可以保證特定區(qū)段的客流量得以有效的平衡，同時，也可以將調(diào)度成本比較高的問題在根本上得以解決和改善，我們需要更加關注當前的運營狀況與地鐵乘客需求。對于不同時間段的地鐵，在運營的過程中，也需要保證設置大小交路時，與客流的分布問題得以改善。此外，在將布置大小交路問題不斷優(yōu)化的過程中，還可能包含列車偏組、行車間隔以及運行經(jīng)濟性等多個方面的問題。

2.3模型創(chuàng)建研究

在創(chuàng)建模型時，需要先選擇相應的目標函數(shù)，目標函數(shù)當中包含一些指標以及乘客消耗的出行時間、地鐵的實際載客情況與載客率、大小交路發(fā)車的配比情況。通過合理的設置當前可能存在的約束條件，發(fā)車間隔限制時間為兩分鐘，或結合地鐵運營的狀況，進一步確定地鐵運行的實際列數(shù)。

在建立大小交路模型的過程中，可能會包含多個不同的算法，在求解算法時，需要充分的了解一些對立性的目標。剛在設置優(yōu)化多個目標是相對比較復雜，如果包含目標函數(shù)時，應該合理的協(xié)調(diào)相關工作。

2.4選擇相關算法

在多個目標進行優(yōu)化之前，大小交路模型可能包含了多個不同的算法，因此，如果要求解這些問題，需要充分的結合某些對立性目標。一般在設置最優(yōu)化目標的過程中，可能會面臨相當大的難度和復雜度，所以在包含目標函數(shù)的時候，需要保證將其得到適當?shù)貐f(xié)調(diào)。在解決以上模型的過程中，可以選擇使用粒子群這種特殊算法，以保證非線性的復雜模型情況得到更加良好地優(yōu)化和改善。對于粒子群算法來講，它本身的全局性和隨機性相對比較突出，可以全面的優(yōu)化目標函數(shù)問題，除此之外，也不用去進行連續(xù)約束。

2.5驗證運用效果

如果包含某種比較特殊的行車組織，粒子群需要初始化處理這些問題，其中可能包括一些比較特殊的粒子速度、位置等多個相關的方面。除此之外，對于多個方面的決策變量，都可以結合模型來描述，實際情況下，各個不同的例子都分別對應一些特殊的目標函數(shù)，分別代表相應的度值。如果想要使得這種適應度得到充分的優(yōu)化和改善，需要將其替換成個體極值。

例如，在某列，地鐵線路工作室一天早晚高峰，行車之間的間隔為四分鐘，上線地鐵數(shù)量是21列車。早、晚高峰期間，不需要安排備用列車，然而，在其他高峰期，可以適當多設置一列備用列車數(shù)量。為了保證改進當前的狀況，在地鐵線路當中，相比上一個階段的運輸目標當中，需要在周一到周四晚中峰期，可以多安排一列列車上線，周五周六日晚中峰期，可以根據(jù)實際情況增加兩列地鐵。相比整體建模方式，這樣可以保證出行時間得到相應的縮短，同時可以適當?shù)慕档吞囟▍^(qū)段出行成本。

3.總結

對于地鐵線路問題，需要行車組織，在優(yōu)化的過程中，特別是在包含布置大小交路的特殊線路更加關注和重視。所以在地鐵線路當前的行車范圍與實際狀態(tài)問題不斷優(yōu)化的過程中，這種方式可以在根本上促進地鐵通行所承受的壓力得到有效地舒緩，才可以保證整個路段的通常以及安全問題。在之后實踐的過程中，負責行車組織的相關部門與相關的人員，必須要對地鐵的大小交路問題更加重視，通過因地制宜的方式，合理的選擇相應的調(diào)度方式，保證地鐵通行的安全度得到有效的提升。

參考文獻：

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