典型文献
考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型
文献摘要：
在城市轨道交通网络化运营条件下,极易导致换乘站的换乘需求差异过大.为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度,本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点,通过构建量化换乘差异的协同度指标,建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型,优化轨道交通网络线路间成功衔接次数,提升乘客换乘出行效率.针对提出的混合整数非线性规划模型,本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解,并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析.结果表明,所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异,利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态;优化后全网列车同步到达次数增加33.86％,乘客平均换乘等待时间减少22.75％;相较于PSO和BAS算法,本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率.本文可有效提高轨道交通换乘效率,为提升城市轨道交通服务质量提供理论参考.
文献关键词：
城市交通;协同度;天牛须搜索算法;列车时刻表
中图分类号：
作者姓名：
孙会君;代佩伶;郭欣
作者机构：
北京交通大学,综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京100044
文献出处：
引用格式：
[1]孙会君;代佩伶;郭欣-.考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型)[J].交通运输系统工程与信息,2022(05):125-134
A类：
列车时刻表优化
B类：
时刻表协同,协同优化,城市轨道交通网络化,网络化运营,换乘站,需求差异,匹配度,空间拓扑,拓扑结构,协同度,网络线,乘客,出行效率,混合整数非线性规划模型,粒子群优化算法,算法应用,北京市轨道交通,算例分析,分级优化,交通路网,全网,等待时间,PSO,BAS,全局搜索,搜索能力,求解效率,交通换乘,换乘效率,交通服务,城市交通,天牛须搜索算法
AB值：
0.255956
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