針對城市軌道交通高峰期擁擠問題的智能調度方法研究

摘要 文章首先介紹了遺傳算法在列車運行調度中的優化模型、模擬退火算法在車輛優先級分配中的應用原理，以及離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構建；然后，探討了深度學習模型在乘客出行預測中的應用，強化學習算法在列車運行調度中的決策模型構建，以及自然語言處理技術在乘客信息傳遞中的實踐應用；最后，分析了時間序列分析在客流量預測中的模型構建、數據挖掘技術在列車晚點預測中的應用原理，以及網絡結構分析在軌道交通系統拓撲優化中的實踐探索。

關鍵詞 城市軌道交通；智能調度；人工智能技術；數據分析與預測方法

中圖分類號 U293 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2024）24-0043-03

0 引言

隨著城市人口增長和交通需求增加，城市軌道交通系統面臨運行效率低下、列車調度不合理等問題，尤其在高峰期，擁堵現象日益嚴重，影響乘客的出行體驗和城市交通的運行效率。該文將針對上述問題，采用遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法，設計智能調度算法，旨在提高城市軌道交通系統的運行效率，優化車輛和站臺資源的分配，改善乘客出行體驗。該文通過對現有優化算法和人工智能技術的整合與創新，為解決城市軌道交通系統的擁堵問題提供了一種新的思路和方法，有助于深化智能調度方法在城市軌道交通系統中的應用，為城市交通管理和規劃提供重要參考。

1 優化算法在城市軌道交通調度中的應用

1.1 遺傳算法在列車運行調度中的優化模型

遺傳算法作為一種經典的優化方法，在列車運行調度中展現出了顯著的應用潛力。遺傳算法源于生物學的進化理論，其基本原理是通過模擬自然選擇和遺傳機制搜索問題的最優解。在列車運行調度中，遺傳算法可以被構建成一個優化模型，以最大化運輸效率和減少擁堵為目標，其核心思想在于通過不斷迭代的過程，通過選擇、交叉和變異等操作，逐步優化調度方案，使得列車運行的時間、路線和停靠站點等參數達到最佳配置[1]。遺傳算法的優化模型可以由以下公式描述：

（1）

式中，——目標函數；x——待優化的決策變量向量；ci——各個決策變量的系數。通過設計適當的目標函數和約束條件，結合遺傳算法的迭代優化過程，可以有效地解決城市軌道交通調度中的列車運行問題，提高運輸效率，減少擁堵情況，從而實現更加順暢和可持續的城市交通運行。

1.2 模擬退火算法在車輛優先級分配中的應用原理

模擬退火算法作為一種啟發式優化方法，具有廣泛的應用前景，其獨特的優化原理源于模擬金屬熱退火過程，通過模擬粒子在高溫環境中隨機運動的方式，搜索問題的最優解。在車輛優先級分配問題中，模擬退火算法將車輛的優先級分配問題轉化為一個優化目標函數，該函數旨在最大化車輛的運行效率和乘客滿意度；利用模擬退火算法中的溫度參數控制搜索過程的隨機性，從而在解空間中進行有效的探索；通過不斷調整溫度參數和接受概率，使算法在搜索過程中能夠逐步收斂到全局最優解；根據模擬退火算法搜索到的最優解，確定車輛的優先級分配方案，以實現城市軌道交通系統的高效運行[2]。模擬退火算法在車輛優先級分配中的應用原理可以通過以下公式表示：

優化目標函數： （2）

式中，n——優先級分配方案中的車輛數量；xi——第i輛車的優先級，效益函數的具體形式根據問題的具體情況而定。

模擬退火算法通過模擬物質的退火過程，能夠有效地搜索到復雜問題的最優解，為城市軌道交通調度提供了一種高效而強大的優化方法。

1.3 離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構建

離散事件仿真作為一種重要的調度分析工具，展現出其獨特的優勢，其核心原理是將系統中的各種事件抽象成離散的時間點，并通過模擬這些事件之間的交互過程，評估不同調度策略的效果[3]。在站臺人流分析中，離散事件仿真可以定義站臺人流的生成規則和行為特征，包括乘客到達時間、上下車流程、乘客行走路徑等；建立站臺布局和列車運行模型，包括站臺結構、列車停靠規則、乘客上下車流程等；通過離散事件仿真技術模擬不同時間段內的站臺運行情況，包括人流密度、候車時間、列車停靠時間等指標；根據仿真結果評估不同調度策略的效果，并優化調度方案以提高站臺的運行效率和乘客的出行體驗。離散事件仿真在站臺人流分析中的模型構建可以通過以下公式表示：

模擬時間步長： （3）

式中，——每個仿真步長的時間間隔，仿真總時長和仿真步數根據具體問題的要求而定。

離散事件仿真作為一種基于事件交互的模擬方法，能夠較為準確地模擬城市軌道交通系統中復雜的站臺人流情況，為調度決策提供了重要的參考依據。

2 人工智能技術在智能調度中的作用

2.1 深度學習模型在乘客出行預測中的應用

深度學習模型作為一種強大的預測工具，在乘客出行預測中展現出了巨大的潛力，其通過多層次的神經網絡結構，從大量的歷史數據中學習并發現數據之間的復雜關系，以實現對未來乘客出行行為的精準預測[4]。在智能調度中，深度學習模型的應用可以收集并整理大量的歷史乘客出行數據，包括乘車時間、地點、車廂擁擠程度等相關信息；構建深度學習模型的網絡結構，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層，以及各層之間的連接權重；通過大規模的數據訓練深度學習模型，采用反向傳播算法不斷調整模型參數，以逐步提高對乘客出行行為的預測準確度；利用訓練好的深度學習模型對未來的乘客出行行為進行預測，并結合實際情況進行調度決策，以提高城市軌道交通系統的運行效率和服務質量。深度學習模型在乘客出行預測中的應用可以通過以下公式表示：

（4）

式中，——模型對乘客出行的預測結果；——深度學習模型的函數；x——輸入的乘客出行數據；θ——模型參數。

深度學習模型作為一種強大的數據驅動方法，能夠從海量的歷史數據中挖掘出隱藏的規律和模式，為智能調度提供了精準的乘客出行預測，從而為城市軌道交通系統的優化和改進提供了重要的支持和指導。

2.2 強化學習算法在列車運行調度中的決策模型構建

強化學習算法是一種基于試錯學習的方法，其核心思想是通過不斷與環境進行交互，從而學習最優的決策策略。在列車運行調度中，強化學習算法的應用首先定義列車運行調度的狀態空間、動作空間和獎勵機制，狀態空間通常包括列車位置、速度、到站時間等信息，動作空間則包括列車的加速度、減速度等調度操作，而獎勵機制則是根據列車運行效率和乘客滿意度等指標給予的反饋[5]。選擇合適的強化學習算法，并構建決策模型，常用的強化學習算法包括Q學習、深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法等，通過訓練模型使其在不斷的試錯中逐步學習最優的列車運行調度策略。利用模型進行仿真實驗和優化調整，通過將訓練好的強化學習模型應用于仿真環境中，評估其在不同情景下的表現并根據實驗結果對模型參數進行優化調整，以提高模型的性能和泛化能力。將優化后的強化學習模型應用于實際的列車運行調度中，指導實際運行并實時調整，以提高列車的運行效率和服務質量。強化學習算法在列車運行調度中的決策模型構建可以通過以下公式表示：

（5）

式中，——在狀態St下采取動作at的價值函數；rt——在狀態St下采取動作at后的獎勵；α——學習

率；γ——折扣因子。

2.3 自然語言處理技術在乘客信息傳遞中的實踐應用

自然語言處理技術在乘客信息傳遞中展現出其獨特的實踐應用，其核心原理是通過對自然語言文本的理解和處理，實現對乘客信息的自動化傳遞和處理，提高信息傳遞的效率和準確性。

（1）在智能調度中，自然語言處理技術的應用可以實現乘客信息的自動化生成和傳遞。通過分析乘客需求和車輛運行情況，系統可以自動生成適合當前情況的乘客信息，并通過語音提示或文本顯示的方式傳遞給乘客，提高信息傳遞的及時性和準確性。

（2）利用自然語言處理技術可以實現乘客信息的智能化處理。系統可以通過分析乘客提出的問題或需求，自動生成相應的回復或建議，并根據具體情況調整調度方案，提高信息處理的智能化水平。

（3）利用自然語言處理技術可以實現乘客信息的個性化傳遞。系統可以根據乘客的個性化需求和偏好，自動生成相應的信息內容并通過適合乘客的方式進行傳遞，提高信息傳遞的針對性和用戶體驗。

（4）利用自然語言處理技術可以實現乘客信息的多樣化傳遞。系統可以通過分析乘客的語言特征和習慣，選擇語音、文字、圖片等適合的傳遞方式和形式，提高信息傳遞的多樣性和靈活性。

3 數據分析與預測方法在智能調度中的應用

3.1 時間序列分析在客流量預測中的模型構建

數據分析與預測方法在智能調度中扮演著重要角色，其中時間序列分析作為一種經典方法，在客流量預測中發揮著重要作用，其基本原理是通過分析歷史客流量數據的時間序列特征，建立數學模型，從而預測未來客流量的變化趨勢。在智能調度中，時間序列分析在客流量預測中的模型構建可以收集并整理歷史客流量數據，包括不同時間段內的客流量情況，如小時、日、周、月等；對客流量數據進行時間序列分析，包括觀察數據的趨勢、季節性和周期性等特征，以及是否存在異常值或缺失值；根據時間序列的分析結果選擇合適的模型進行建模，常用的模型包括移動平均模型（MA）、自回歸模型（AR）、自回歸移動平均模型（ARMA）和季節性自回歸移動平均模型（SARIMA）等；利用選定的模型對未來客流量進行預測，通常采用滾動預測的方式，即在每個時間點都重新估計模型參數并預測下一個時間點的客流量；評估模型的預測效果，包括計算預測誤差、殘差分析等，以確定模型的準確性和可靠性，并根據評估結果優化模型參數。時間序列分析在客流量預測中的模型構建可以通過以下公式表示：

（6）

式中，——在時間點t的預測值；μ——常數

項；φi和θj——模型的參數；yt+i——時間點t + i的觀測

值；εt+j——時間點t + i的殘差項。

時間序列分析作為一種經典的數據分析方法，在客流量預測中發揮著重要作用，為智能調度系統提供了重要的數據支持和決策依據。

3.2 數據挖掘技術在列車晚點預測中的應用原理

數據挖掘技術在智能調度中的應用日益廣泛，其中在列車晚點預測中的應用尤為突出，數據挖掘技術分析列車的歷史運行數據，可以發現隱藏在數據背后的規律和模式，從而實現對列車晚點的準確預測。在列車晚點預測中，數據挖掘技術的應用原理主要包括以下幾個方面：（1）收集并整理大量的列車歷史運行數據，包括列車的開行時間、到站時間、發車間隔、運行路線等信息；（2）對數據進行清洗和處理，包括去除異常值、填補缺失值、對數據進行標準化等，以保證數據的質量和可靠性；（3）選擇合適的數據挖掘算法進行建模，常用的算法包括決策樹、神經網絡、支持向量機等，根據具體情況選擇最適合的算法進行建模；（4）利用建立的模型對未來列車的晚點情況進行預測，根據模型的預測結果進行調度安排，以降低列車晚點帶來的影響；（5）評估模型的預測效果，包括計算預測準確率、召回率等指標，根據評估結果對模型進行優化和改進，提高預測的準確性和穩定性。數據挖掘技術在列車晚點預測中的應用原理可以通過以下公式表示：

（7）

式中，——對列車晚點的預測結果；X——列車運行數據的特征向量；f——數據挖掘模型。

數據挖掘技術在列車晚點預測中的應用為智能調度系統提供了重要的決策支持，可以幫助調度員更好地制訂列車的運行計劃，提高列車運行的效率和準確性。

3.3 網絡結構分析在軌道交通系統拓撲優化中的實踐探索

蘇州軌道交通3號線作為蘇州市軌道交通網絡的重要組成部分，其高效運營和拓撲優化對于整個軌道交通網絡的順暢運行具有重要意義，網絡結構分析在蘇州軌道交通3號線的拓撲優化中發揮了核心作用。通過收集3號線沿線各站點、換乘樞紐的客流數據，利用大數據分析工具，揭示了客流分布的時空特征；利用復雜的網絡理論和圖論方法，對3號線的網絡結構進行深入分析，識別出關鍵節點和瓶頸路段，為后續的拓撲結構優化提供了精準指導。在拓撲結構優化過程中，蘇州軌道交通部門結合網絡結構分析的結果，對3號線進行針對性優化；對于關鍵節點，通過增設換乘設施、優化換乘流線等方式，有效提高了換乘效率和乘客體驗；對于瓶頸路段，則通過增加列車頻次、優化列車運行圖等措施，緩解了客流壓力，提高了運營效率。蘇州軌道交通部門還利用大數據和人工智能技術，對3號線的運行狀態進行實時監控和預測，通過分析歷史數據預測未來客流的變化趨勢，為智能調度提供了有力支持；智能調度系統能夠根據實時的客流情況，自動調整列車運行計劃，確保3號線的順暢運行。通過實踐探索，蘇州軌道交通3號線在網絡結構分析的指導下，實現了拓撲結構的優化升級，不僅提高了3號線的運行效率和安全性，也為其他軌道交通線路的拓撲結構優化提供了有益參考。

4 結論

該文通過研究城市軌道交通高峰期擁擠問題，深入探討了優化算法、人工智能技術、數據分析與預測方法在智能調度中的應用。通過對遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法的分析，發現這些方法在提高列車運行效率、優化車輛優先級分配和站臺人流分析等方面具有很高的實用性和效果。同時，深度學習模型和強化學習算法在乘客出行預測和列車運行調度決策中的應用也展現出巨大潛力，這不僅在理論上深化了對智能調度方法的認識，還為城市軌道交通系統的運行提供了一種創新的解決方案。該文不僅具有重要的理論意義，還具有實際的應用價值，可以為城市軌道交通系統的管理和運營提供重要的參考依據。

參考文獻

[1]康世貴.智能倉儲管理系統的設計與實現[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術， 2020（10）：288-290.

[2]李春濤.城市軌道交通智能調度輔助決策系統研究[J].石油石化物資采購， 2019（20）：111.

[3]譚耿.城市軌道交通線網級智能調度業務需求研究[J].城市軌道交通研究， 2022（11）：43-47.

[4]劉洪梅.智能安防系統在城市軌道交通領域的建設研究[J].電子樂園， 2022（7）：259-261.

[5]勵敏.城市軌道交通行車調度調整方法分析[J].山東工業技術， 2019（22）：89.