蚁群算法在城市轨道交通列车运行调整中的应用研究

摘要

城市轨道交通由于具有运量大、污染少、安全系数高、方便快捷等特点，越来越多的大中型城市选择发展城市轨道交通来缓解城市中日渐严重的公共交通运输压力。列车一般按照运营部门编制的计划运行图运行，但由于随机性客流、设备故障、天气等原因，列车会偏离计划运行图，这时需要对列车进行运行调整，使之尽快恢复正点运行，以免干扰正常的运行秩序。
　　列车运行调整是城市轨道交通列车自动监控系统(ATS)的功能，通过利用车次号和列车位置，ATS对列车的运行状态进行分析，当列车偏离计划运行时，ATS自动采取人工或自动调整措施，对实际列车运行时刻进行及时的修正。本文采用蚁群算法对建立的城市轨道交通列车运行调整模型进行求解，验证了该方案的可行性。
　　首先，介绍了运行图的组成要素及技术指标，并分析了城市轨道交通列车运行的特点以及晚点情况，说明了列车运行调整问题的优化目标、约束条件以及调整方法。在此基础上，建立了以列车总晚点时间最小为优化目标的多约束条件的列车运行调整模型。
　　然后，设计了基于蚁群算法的列车运行调整方案，通过建立构建图、更新信息素与启发式信息等详细的步骤来求解列车运行调整问题，并在实验室城市轨道交通列车运行图编辑系统的基础上编程实现。
　　最后，以深圳地铁6号线为例对基于蚁群算法的城市轨道交通列车运行调整方案进行仿真验证。并通过对比调整前后的相关运行指标对调整效果进行分析，结果表明进行算法调整后，可以减少实际列车运行时刻与计划时刻表之间的偏差，使列车尽快恢复按计划运行，证明了采用蚁群算法进行列车运行调整调整方案的可行性与有效性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 列车运行调整的研究现状

1．3 本文研究的主要内容

第2章 城市轨道交通列车运行调整概述

2．1 列车运行图概述

2．1．1 列车运行图的要素

2．1．2 列车运行图的技术指标

2．2 城市轨道交通列车运行调整分析

2．2．1 城市轨道交通列车运行特点

2．2．2 列车晚点情况分析

2．2．3 列车运行调整的目标

2．2．4 列车运行调整的约束条件

2．2．5 列车运行调整的方法

2．3 本章小结

第3章 调整模型的建立及蚁群算法的模型求解

3．1 列车运行调整模型的建立

3．1．1 目标函数

3．1．2 约束条件

3．2 蚁群算法概述

3．2．1 算法简介

3．2．2 算法流程

3．2．3 算法使用原则

3．3 基于蚁群优化算法的模型求解

3．3．1 蚁群优化算法的构建图

3．3．2 信息素的更新

3．3．3 探索与开发的平衡

3．3．4 启发式信息

3．3．5 定性分析蚁群算法各参数影响

3．4 本章小结

第4章 基于蚁群算法的列车调整系统设计

4．1 读取计划时刻表模块

4．2 计算晚点列车数模块

4．3 蚁群算法搜索模块

4．3．1 优化目标与约束条件的处理

4．3．2 更新信息素、启发式信息与搜索概率

4．3．3 轮盘选择

4．3．4 蚁群算法参数设置

4．3．5 算法步骤

4．4 调整后时刻表模块

4．5 本章小结

第5章 城轨列车运行调整系统仿真及分析

5．1 深圳地铁六号线概况

5．1．1 初期线路及车站数据

5．1．2 运行调整基本数据

5．2 列车运行调整仿真结果

5．2．1 读取本地时刻表模块

5．2．2 计算晚点列车数

5．2．3 蚂蚁搜索过程

5．2．4 时刻表调整结果

5．2．5 评价分析调整结果

5．3 本章小结

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果