曹继茹，王小敏，陈建译

（1.西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 610031；2.广州铁路（集团）公司 电务处，广州 510088）

基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

曹继茹1，王小敏1，陈建译2

（1.西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 610031；2.广州铁路（集团）公司 电务处，广州 510088）

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。

列车运行调整；客流量；粒子群算法

城市轨道交通的运营特点包括追踪间隔短，行车密度高。基于通信的列车运行控制（CBTC）系统采用的移动闭塞技术，缩小了列车追踪间隔，一旦列车发生晚点就容易影响其他列车的正常运行，使列车运行秩序发生紊乱。列车运行调整问题的核心任务就是当运行中的列车发生晚点或者被外界条件干扰偏离了计划运行图时，能够使列车尽快恢复到图定时刻，并解决当前列车晚点和晚点传播的影响。

列车运行过程中常见的影响因素有停站时间、区间运行时间、追踪间隔等。在实际运营中，列车发生晚点时发车间隔将会增大，容易导致乘客在站台等待时间加长而客流积压的情况，此时车门可能无法按时关闭[1]。为保证乘客能正常搭载列车，需要适当延长停站时间，而客流量较少的车站，停留过长时间会造成时间损耗。……