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摘要
针对地铁客流分布不均衡情况,对地铁行车组织方案进行优化以缓解部分站点客流压力。建立乘客出行时间价值和平均载客率同时最优的双目标优化模型。假定乘客到达车站的时刻服从均匀分布,以此计算在途和等候时间价值。为了满足各个行车段的不同特征,在大小交路模式下定义不同交路段的载客率和列车使用车底数,更加符合运行的实际情况。以广州地铁6号线的运行情况为例,运用基于全局搜索的粒子群算法进行求解,验证了模型的有效性和合理性。结果表明:考虑单一出行时间价值的模型与该模型相比,出行时间价值降低3.21%,但平均载客率提高20.2%;考虑单一平均载客率的模型与该模型相比,平均载客率提高11.98%,但出行时间价值降低了1.68%,因此综合考虑乘客出行时间价值和平均载客率的优化模型可以使2个目标函数值同时达到最优。
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