综合学术报告

研究背景与作者资讯

本文发表于期刊 Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering 第34卷（2019年），文章题为《Hybrid Demand-Driven and Cyclic Timetabling Considering Rolling Stock Circulation for a Bidirectional Railway Line》。主要作者包括来自北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室的Yonghao Yin和Dewei Li*（通讯作者，联系方式为lidw@bjtu.edu.cn），同时还有来自荷兰代尔夫特理工大学土木工程与地质科学系运输与规划部门的Nikola Bešinović，以及中国南通大学交通运输学院的Zhichao Cao。

研究聚焦于铁路运输领域中关于混合型需求驱动与周期性时刻表设计的优化问题，特别是在双向铁路线上考虑动车组的周转与调度。研究旨在通过创新的建模和算法，提出一种能平衡周期性与需求驱动性的混合时刻表，从而提高铁路运营效率，改善乘客体验。

研究的学术背景与目标

铁路运营中时刻表的设计是核心环节之一。目前，世界范围内大多数城市轨道交通系统和高密度铁路线路中普遍使用的周期性时刻表（cyclic timetable），因其简单易于操作的特性被广泛采用。然而，这种设计可能会导致因客流动态需求变化而产生的资源浪费，例如非高峰时期的低载客率问题。

相对的，“需求驱动型时刻表”（demand-driven timetable）近年来得到了更多关注，其目标是通过动态调整列车发车时间以降低乘客的候车时间，尤其是在高峰时段使用更多且更长的列车，低谷时段使用更少的列车，从而更好地与客流需求匹配。尽管如此，由于需求驱动型时刻表难以记忆，且在调度过程中复杂性较高，限制了大规模应用。

本文研究的目的在于，结合两种传统时刻表的优势，构建一种“混合时刻表”（hybrid timetable），既具备周期性的规律特点，又能够响应动态客流需求，并在考虑动车组周转约束等实际运行条件下优化时刻表。

研究方法与流程

本研究采用混合整数规划（Mixed-Integer Programming, MIP）模型，并开发了一种分三阶段运行的启发式算法（Three-Phase Heuristic Algorithm）来求解此类问题。研究的具体流程可分为以下几步：

1. 混合时刻表的建模：

   • 首先，构建了一个严格符合周期性特点的时刻表，并以最小化全体列车总运行时间（TTT, Total Train Travel Time）与乘客总候车时间（TWT, Total Waiting Time）加权和为优化目标。
   • 模型中进一步引入了多个约束条件，包括：列车运行时刻限制、周期性约束、乘客登乘匹配约束、列车容量限制以及列车服务数量限制。此外，还特别考虑了动车组周转与交路问题。

2. 三阶段启发式算法（Three-Phase Heuristic Algorithm）：

   • 阶段1：通过传统的周期性事件调度问题模型（PESP, Periodic Event Scheduling Problem），计算初始严格周期性时刻表；
   • 阶段2：同步调整列车时刻表，提高与客流需求的匹配度；
   • 阶段3：进行个别列车调度优化，包括取消、修复或略微调整个别列车班次，并在最终阶段根据滚动股调度模型计算实际交路安排。

3. 案例研究： 上海金山铁路走廊（Jinshan Railway Corridor）作为实际应用案例，通过使用真实的乘客需求数据进行了模型测试和优化分析。

研究结果与数据验证

1. 周期性与需求响应性的权衡： 优化后的混合型时刻表在满足客流动态需求与周期性稳定性之间达到了有效平衡。具体表现为在早晚高峰时段增加班次密度，而在非高峰时期合理减少列车班次。

2. 效能指标改进： 优化后的时刻表在多项指标上取得显著改善，例如：

   • 全体乘客的平均候车时间从实际时刻表中的21.68分钟下降至19.38分钟，减少约10.6%。
   • 总运行时间（TTT）略微增加了48分钟（由3,552分钟增加到3,600分钟），为优化乘客候车体验所付出的成本。
   • 周期性评价指标“事件时间偏差”保持为0，表明优化后时刻表仍符合周期性要求。

3. 动车组周转优化： 动车组的交路设计通过最小化“连接时间”（CT, Connection Time），优化了动车组的利用效率。优化后连接时间为7,182分钟，较实际时刻表的1,904分钟有所增加，主要原因是适应客流变化的交路安排更加复杂。

4. 案例实证： 研究对上海金山铁路的优化验证表明，模型和算法在实际应用中的计算效率较高，计算时间约为600秒，并能稳定提供接近最优的解决方案。

研究意义与亮点

本研究在理论和实践上都有重要的意义：

1. 理论创新：

   • 提出了混合型时刻表设计方法，在学术研究上填补了周期性与需求驱动性整合优化领域的空白。
   • 引入了新的周期性评价指标（事件时间偏差和事件频率偏差），为时刻表评估提供了标准化工具。

2. 算法贡献：

   • 开发了一种三阶段启发式算法，能够在短时间内有效解决包括时间约束、滚动股调度等复杂约束的优化问题。
   • 建立了实际铁路运营条件下的混合整数规划模型，解决了交路设计与时刻表优化的结合难题。

3. 实用价值：

   • 优化模型适用于乘客需求波动显著的城市轨道与区域铁路，尤其适合解决早晚高峰时段的运力分配问题。
   • 模型可扩展至其他城市铁路和交通调度系统，为提高铁路服务效率和乘客体验提供思路。

总结

本文通过对铁路运输领域混合时刻表优化问题的研究，为周期性与需求响应性冲突的解决提供了新的视角。研究结合混合建模和创新算法，不仅在学术理论上具备创新性，同时也为实际铁路运营提出了可行、有效的解决方案。这一成果为未来更先进的智能化铁路调度优化奠定了基础，具有重要的推广意义。