刘 颂，陈 新，肖添文，辛 宇

(南京理工大学 自动化学院， 南京 210094)

1 引言

据中国城市轨道交通协会统计，截至2019年底，我国城市轨道交通已开通运营里程已达6 736.2 km，其中地铁运营里程占比76.9%(5 180.6 km)。由此看出，地铁在城市客流运输中承担着重要作用。随着地铁线路建成已久，地铁车辆寿命周期已近，列车故障也发生越来越多[1-2]，同时由于地铁客流较大，客流拥挤现象也因为行车延误变的更为严重，因此研究故障状态下的行车计划调整方案对减少客流积压、降低列车延误产生的影响具有重要意义。

在进行列车运行调整时研究者们提出了不同的研究策略：杨柯等[3]利用基于遗传算法研究城市轨道交通中的列车实际运行图与计划运行图出现偏离而采取的自动调整方法，能够通过调整及时的使列车恢复到按图运行。郭戬[4]研究城市轨道列车晚点后的等间隔行车调整优化方法来改进列车运行调整效果。吴品等[5]通过对客流的预测进行列车运行调整，以此达到提高铁路运营效率的目的。Chun Y C等[6]将初始时刻表与运行图结合在一起来研究列车延误和突发客流情况下的列车调整。Krasemann J T[7]针对干扰下列车运行调整问题用贪婪算法来寻求最优调整方案。但是他们的研究都只针对列车发生延误后如何对后行列车进行调整，没有考虑到前方车站的滞留乘客感受，忽略了地铁服务功能。本文将考虑到乘客出行体验，以及列车延误总时间最短，在对前行列车进行调整的基础上，再执行后行车调整方案。……