基于智能調度系統的城市軌道交通行車組織優化

摘 要：隨著城市軌道交通的迅速發展，如何在有限的資源下實現高效、安全的運營成為一個重要的研究課題。智能調度系統的引入為解決行車組織優化提供了新的方向。本研究基于智能調度系統，提出了一個行車組織優化模型，并結合優化算法和仿真測試，驗證了該模型的有效性。通過優化調度策略，能夠提升軌道交通的運行效率，降低運營成本，增強運輸能力，為城市軌道交通系統的可持續發展提供有力支持。

關鍵詞：城市軌道交通 智能調度系統 行車組織優化 調度策略 優化算法

1 緒論

隨著城市軌道交通的快速發展，行車組織的效率和安全性成為影響運營質量的關鍵因素。優化行車調度是提升運輸能力、降低運營成本、保障乘客安全的重要途徑?；谥悄苷{度系統的行車組織優化，不僅能夠提高列車運行的靈活性與穩定性，還能有效應對復雜的交通需求變化。本文將深入探討智能調度系統在城市軌道交通中的應用，通過構建優化模型并進行仿真分析，探尋提升行車組織效率的有效策略。

2 智能調度系統在城市軌道交通中的應用

2.1 列車間隔動態優化

列車間隔的動態優化是智能調度系統中的關鍵應用之一，其目的是根據實時運營情況，調整列車之間的間隔時間，從而提高軌道交通的運行效率，確保系統穩定性，并減少乘客等待時間。該優化問題通常涉及多個因素，如列車的運行速度、站點的?？繒r間、列車間的相對位置、交通流量和乘客需求等[1]。

動態優化模型的核心在于實時獲取運營數據，并運用調度算法對列車間隔進行調整。假設在某一時間段內，列車的行駛時間為（為列車編號），停站時間為，則列車行程的總時間可以表示為：

在考慮到調度時，列車間隔也會隨之變化。根據不同的調度策略，列車之間的優化間隔可以通過以下模型進行計算：

其中，S為當前系統的負載狀況，D為乘客需求量，f為優化函數，通常采用基于遺傳算法、粒子群算法等優化方法對此函數進行求解，以最小化乘客的平均等待時間以及列車的空載率。

通過對列車間隔進行動態調整，系統能夠應對高峰時段的交通流量變化，并有效避免因過短或過長的列車間隔帶來的資源浪費或擁堵現象。例如，在高峰時段，系統可能會適當減少列車間隔，以提高運輸效率；而在低谷時段，適當增加列車間隔，可以減少不必要的能量消耗。

2.2 高峰期調度優化

高峰期通常表現為大規模的乘客涌入，列車的頻繁?？颗c緊張的時間安排，因此，高峰期的調度優化需要充分考慮到列車的運行效率、乘客的需求、站點的負載以及列車容量等因素。

在高峰期調度優化中，首先需要建立適應性調度模型，綜合考慮列車到站時間、載客量、乘客等候時間等變量。假設列車到達站點的時間為，每列車的最大載客量為，乘客的流量需求為，其中j表示不同的站點，則在高峰期時，列車調度的優化目標可表示為：

其中，n為列車數量，m為站點數量，Tmax為預設的最大允許運行時間，目標是最小化列車調度延誤和站點擁擠情況。

高峰期調度的一個常見策略是根據實時乘客需求，動態調整列車發車間隔和容量。例如，調度系統通過對乘客流量進行實時監測，判斷高流量站點的列車發車時間，并調整間隔，以減緩站點的擁擠程度[2]。此外，系統還可能根據前一列車的運行情況調整后續列車的發車時刻，以避免因列車間隔過短或過長而導致的運營不暢。

2.3 列車故障與延誤處理

針對列車故障與延誤，智能調度系統依賴于實時監控數據和預測算法，能夠在問題發生的第一時間做出響應，并通過優化調度方案有效減緩或避免進一步的連鎖反應。

列車故障發生時，智能調度系統首先通過實時監控系統檢測到故障信息，確定故障類型及發生位置。設定故障修復時間為trepair，并計算出列車的剩余運行時間tremaining。根據故障位置和修復時間，系統通過調度算法重新計算列車的運行路徑和時刻表。在此過程中，調度系統需要考慮以下目標函數：

其中，tnew（i）為調整后的列車運行時間，torig（i）為故障前的運行時間，目標是最小化調度調整對其他列車和乘客造成的影響。

延誤處理過程中，智能調度系統通過優化算法對所有列車的調度進行重新評估，并動態調整列車發車間隔、車站停靠時間和運行速度，以恢復正常的運行秩序[3]。例如，在故障發生的情況下，系統可能通過臨時增開備用列車來彌補運力缺口，或將部分列車繞行，以確保系統的整體平穩運行。

3 基于智能調度的行車組織優化模型

3.1 行車組織優化模型的構建

行車組織優化模型的構建是智能調度系統的核心任務之一，主要通過數學建模和優化算法合理安排列車運行，提升軌道交通系統的運行效率與安全性。該模型通常包括列車運行時間、發車間隔、車站停靠時間、乘客需求等多個關鍵因素。為了使得模型能夠真實反映實際運營情況，模型構建時需考慮到列車運行的各項約束條件、交通流量和動態調度需求[4]。

首先，模型的基本目標是最小化總運行成本，其中包括能源消耗、運營費用及乘客等待時間等。假設列車運行的目標函數為：

其中，Ci為第i列車的運行成本，ti為該列車的運行時間，Wj為第j個車站的等待時間權重，dj為乘客的等待時間，n為列車總數，m為車站總數。此目標函數旨在平衡列車的運行成本與乘客的等候成本。

其次，模型的約束條件需要考慮到列車之間的安全間隔、車站的客流需求以及列車的最大載客能力。例如，列車之間的安全間隔可表示Smin為：

其中，Vmax為列車的最大運行速度tmin為列車間的最小時間間隔。

此外，車站的客流需求與列車運行能力之間的平衡也是重要考慮因素。模型需滿足每個車站的乘客需求Rj和Cmax列車的最大載客量之間的關系。具體的約束條件可以表示為：

其中，xij表示第i列車在第j車站的停靠次數，Ri為車站j的乘客需求。（參數與相關值見表1）

3.2 調度策略與優化算法的選擇

調度策略是針對不同的運營情況，設計合理的列車發車時間、間隔、停靠順序等操作策略，從而實現資源的最優配置和運營效率的提升。根據具體的需求和系統特點，常見的調度策略有基于時刻表的固定調度、基于需求的動態調度以及混合調度策略。

在選擇優化算法時，應根據調度問題的復雜性、實時性需求以及計算資源的限制來決定。常用的優化算法包括啟發式算法、遺傳算法、粒子群優化算法和模擬退火算法等。對于具有較高非線性和多約束條件的行車組織優化問題，粒子群優化（PSO）算法因其全局搜索能力和較強的收斂性，成為常用的選擇之一[5]。通過模擬列車的運行狀態并與優化目標進行對比，粒子群優化算法能夠較好地處理行車組織中的多目標優化問題，例如最大化運輸效率與減少乘客等待時間之間的平衡。在實際應用中，調度策略和優化算法需要與智能調度系統相結合，以實現動態實時調度。

3.3 模型求解與結果分析

在行車組織優化模型的求解過程中，主要通過優化算法對模型中的決策變量進行求解，得到最佳的調度策略。優化算法首先從初始條件開始，通過多次迭代搜索過程，不斷逼近最優解。在模型求解時，首先需要明確優化目標，如最小化列車間隔、降低延誤時間、優化車站資源利用等，同時需要考慮系統的多種約束條件，如軌道容量、列車性能、乘客需求等。

求解過程采用粒子群優化（PSO）算法進行優化。該算法通過模擬粒子在搜索空間中的運動，不斷調整粒子的位置和速度，以尋找最優解。粒子的適應度函數根據優化目標進行設計，保證在求解過程中最大化目標函數的值或最小化某一特定的優化指標。粒子群優化算法能夠快速收斂到全局最優解，尤其適合解決大規模、多約束、非線性優化問題。

在求解完成后，通過仿真平臺進行驗證，得到優化后的調度方案。如表2列出了不同優化方案的求解結果，表中列出了列車間隔、調度效率以及乘客等待時間等關鍵指標，便于對優化結果進行量化分析。

根據優化結果，進一步分析優化方案的效果，為實際調度策略的調整提供理論依據。在模型求解與結果分析過程中，還需要通過多次實驗驗證模型的穩定性和適應性，確保其在不同場景和條件下的有效性。

4 智能調度系統的仿真與測試

4.1 仿真平臺與測試環境

為驗證優化后的智能調度系統的有效性和可行性，本研究構建了一個基于仿真技術的測試平臺，并在此平臺上進行了一系列測試實驗。該仿真平臺主要包括硬件和軟件兩個方面，旨在模擬真實的城市軌道交通環境，以便更好地評估優化后的調度策略對系統性能的影響。

在硬件方面，仿真平臺采用了高性能計算服務器，以支持大規模數據處理和高頻次的模擬運算。服務器配置包括多核心處理器、大容量內存以及高速存儲設備，能夠在短時間內完成大量的仿真任務。同時，平臺還配置了多臺顯示終端，用于實時展示仿真結果、數據分析和調度策略的調整過程（見表3）。

在軟件方面，仿真平臺使用了基于MATLAB/Simulink的仿真工具箱進行系統建模和仿真計算。MATLAB/Simulink的強大計算和建模功能能夠支持復雜的軌道交通系統建模，包括列車調度、路徑規劃、交通流量模擬等。此外，平臺還結合了自定義的調度算法模塊，能夠實現對優化調度策略的自動化調度和實時調度更新（見表4）。

4.2 仿真結果與分析

如表5所示，通過對比傳統調度與優化調度的列車間隔，優化調度在所有場景下均表現出顯著的改善，尤其在高峰期（上午與下午），列車間隔分別縮短了26.9%和27.3%。這種改進有助于提高軌道交通的通行能力，緩解高峰期的客流壓力，增加運載量，進而提升了城市軌道交通的運營效率，減少了乘客等待時間，并優化了整體運輸網絡的流暢度。

表6乘客等待時間的實驗結果顯示，優化調度在高峰期和非高峰期都有明顯的降低，尤其是高峰期的改善最為顯著，減少了25.6%。這一變化直接提高了乘客的出行體驗，減少了因長時間等待而帶來的不滿情緒，也使得軌道交通系統的服務質量得到有效提升，提升了公眾對智能調度系統的認可度。

在系統響應時間的對比中，優化調度相較傳統調度，響應時間顯著縮短（見表7）。尤其在高峰期，優化調度系統響應時間比傳統系統減少了28.9%，這表明優化后的智能調度系統能夠更快速地處理突發事件和乘客需求，提高了系統的靈活性和適應性。較短的響應時間意味著調度系統能更及時、有效地調整列車運行，保障了運營的穩定性和高效性。

5 結論

智能調度系統在城市軌道交通行車組織優化中的應用，展現了其在提升運輸效率和降低運營成本方面的重要作用。通過構建適應復雜運營環境的優化模型，合理調度資源，增強了系統的靈活性與穩定性。隨著技術的不斷進步，未來可進一步結合大數據和人工智能技術，探索更為高效的調度方案，以應對日益增長的城市軌道交通需求，推動城市軌道交通系統的可持續發展。

參考文獻：

[1]豆飛，呂楠，劉潔，等.城市軌道交通行車調度智能模擬演練系統研究[J].現代城市軌道交通，2022（9）：93-99.

[2]王子姣.城市軌道交通系統智能調度技術研究[J].中文科技期刊數據庫（引文版）工程技術，2024（11）：242-245.

[3]陳星，范禮乾，陰佳騰，等.城市軌道交通智能調度技術及應用研究[J].智慧軌道交通，2024，61（4）：48-51+57.

[4]趙興東，周旭，杜斌.城市軌道交通智能行車調度系統分析[J].中國高新科技，2023（1）：60-62.

[5]侯劍偉.軌道交通行車調度智能化系統設計與實現[J].人民公交，2024（8）：49-51.