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基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

曹继茹, 王小敏, 陈建译

曹继茹, 王小敏, 陈建译. 基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究[J]. 铁路计算机应用, 2015, 24(12): 13-17.
引用本文: 曹继茹, 王小敏, 陈建译. 基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究[J]. 铁路计算机应用, 2015, 24(12): 13-17.
CAO Jiru, WANG Xiaomin, CHEN Jianyi. Train operation adjustment of Urban Transit based on passenger flow influence[J]. Railway Computer Application, 2015, 24(12): 13-17.
Citation: CAO Jiru, WANG Xiaomin, CHEN Jianyi. Train operation adjustment of Urban Transit based on passenger flow influence[J]. Railway Computer Application, 2015, 24(12): 13-17.

基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

基金项目: 中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2013X012-A-1,2013X012-A-2,2014X008-A),中央高校基本科研业务费专项资金(SWJTU11CX041)资助。
详细信息
    作者简介:

    曹继茹,在读硕士研究生;王小敏,教授。

  • 中图分类号: U231.92∶TP39

Train operation adjustment of Urban Transit based on passenger flow influence

  • 摘要: 列车运行调整是城轨交通调度指挥行车的重要内容,但存在约束条件多、搜索空间大、可行解范围小等问题,往往难以获得满意解。为解决该问题,结合城轨交通列车运行特点,本文建立基于客流量影响的列车运行调整优化模型,采用改进粒子群算法进行求解。通过与遗传算法、粒子群算法对比,验证本文模型及算法的有效性。
    Abstract: Train operation adjustment was an important part of dispatching command of Urban Transit. It was difficult to obtain the satisfactory solution because of many constraints, larger search space and small range of feasible solution. According to the operation characteristics of Urban Transit, this article established train operation adjustment optimization model based on passenger flow influence. The Improved Particle Swarm Algorithm was applied to solve the problem. Comparing with the Genetic Algorithm and Particle Swarm Algorithm, the model and the improved Algorithm were tested and verified to be effective.
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  • 期刊类型引用(1)

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    其他类型引用(7)

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-03-22
  • 刊出日期:  2015-12-24

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