应适用性指标，若，则执行粒子个体历史最优位置更新记录的粒子群体历史最优位置对应适用性指标，令其与对比，若，则执行粒子群体历史最优位置更新。地铁线网末班列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文为线路的末班列车到达站点之前的途中总行驶时间，其中为站点数−为线路的末班列车到达站点之前的途经站点总停驻时间。线路的末班列车于站点的发车时刻−−车到达站点的时刻为线路的末班列车于站点的发车时刻为乘客于站点自线路换乘至线路所需时间。辅助决策变量定义为∈，∈，决策变量区间，即地铁线网中的末班列车运营时段范围为，∈的多维编码促进解的多样性。对比本文方法与传统方法的优化性能可知，本文优化方法接续改善幅度大，平均运算时间由缩减至，瓶颈站点由个减至。从整个地铁网络线路接续的改善幅度来看者作用相同，但运算时间上本文方法具有优势，并且未出现瓶颈站点问题。式确保了两项原则成立在模型定义中，以同条地铁物理链表试验网络末班列车时刻表优化方案表续表优化后末班列车时刻表对应的线路衔接效果对比表可看出线路的衔接组合由表中的组增加至表中的组，改善幅度达，优化效果明显。从微观单元看和这两处站点的组合优化场景得到了充分改善，有效避免了系统最优原则下的瓶颈问题。传统的末班列车时刻表优化方法中以满意度提出了可变的列车时刻表方案，等在对服务区域进行多样化划分的基础上实现了列车调度和时刻表协同，等分析了首班车和末班车之间的发车时刻影响。注表示上行线路，表示下行线路，表示在站点处上行线路与下行线路衔接成功，表类似。由表可知线路的衔接组合较案如表所示，线路衔接效果如表所示。地铁线网末班列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文。摘要以地铁线网为对象，为实现各线路末班列车换乘衔接最优，编制时刻表的优化方案，考虑实际运行的限制因素和必要条件，采用规划建模方法处理列车时刻表编制问题的组合优化针对问题的复杂性和计算效率需求，采用法的优化性能可知，本文优化方法接续改善幅度大，平均运算时间由缩减至，瓶颈站点由个减至。从整个地铁网络线路接续的改善幅度来看者作用相同，但运算时间上本文方法具有优势，并且未出现瓶颈站点问题。注表示上行线路，表示下行线路，表示在站点处上行线路与下行线路衔接成功，末班列车时刻表对应的线路衔接效果对比表可看出线路的衔接组合由表中的组增加至表中的组，改善幅度达，优化效果明显。从微观单元看和这两处站点的组合优化场景得到了充分改善，有效避免了系统最优原则下的瓶颈问题。传统的末班列车时刻表优化方法中以等为典型代表，即分析单线路调控下的系统最优地铁线网末班列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文少，和这两处站点存在明显的瓶颈问题。采用语言编写粒子群算法，求解地铁末班列车时刻表优化模型。连续运算次，最长运算时长为，最短运算时长为，平均运算时长为。同时，以地铁线网系统衔接程度最高为优化目标，运算得到的试验网络各线路末班列车时刻表的最佳优化方案如表所示，线路衔接效果如表所作的重要环节，其优劣直接影响整体线网的运营效率与安全性，相应优化问题越来越被国内外学术界和工程界重视。国外研究多集中于城市轨道交通服务水平和运营指标的改善，并充分结合现有的实践策略和场景条件。等针对换乘限制条件设计了重分配优化方法，等基于运营体系服务水平和乘客，式中为充分大的正数为线路的末班列车到达站点的时刻为线路的末班列车于站点的发车时刻为乘客于站点自线路换乘至线路所需时间。辅助决策变量定义为∈，∈，决策变量粒子群算法求解新建模型。数值试验结果表明该方法流程运算效率较高，原始时刻表的衔接指标在优化过程中改善幅度达。所建优化模型符合实际工程条件，算法准确有效，可为地铁线路运营领域提供理论依据和工程实践参考。关键词地铁系统地铁线路时刻表末班列车粒子群算法末班列车时刻表的编制方案是地铁系统运行组织类似。由表可知线路的衔接组合较少，和这两处站点存在明显的瓶颈问题。采用语言编写粒子群算法，求解地铁末班列车时刻表优化模型。连续运算次，最长运算时长为，最短运算时长为，平均运算时长为。同时，以地铁线网系统衔接程度最高为优化目标，运算得到的试验网络各线路末班列车时刻表的最佳优化方问题，应用求解器求解线性整数规划模型。针对本文算例，应用传统方法进行优化计算，线路接续结果如表所示。表文献的接续优化结果由表可以看出传统方法下仍然存在这瓶颈站点。本文提出的优化方法采用双线路组合优化流程，在启发式算法中通过粒子个体的多维编码促进解的多样性。对比本文方法与传统方区间，即地铁线网中的末班列车运营时段范围为，∈∈式中和分别为末班列车运营时段的下限控制点和上限控制点。地铁线网末班列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文。表试验网络末班列车时刻表优化方案表续表优化地铁线网末班列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文列车编制时刻表优化方案研究公路运输论文。式确保了两项原则成立在模型定义中，以同条地铁物理链路为载体实施运营的上行下行及交路线路属于不同线路模型的应用计算中，避免同条线路的相关变量被重复计算。换乘衔接的成功场景定义为−−−−为线路的末班列车到达站点之前的途中总行驶时间，其中为站点数−为线路的末班列车到达站点之前的途经站点总停驻时间。线路的末班列车于站点的发车时刻−−更新粒子个体移动信息。粒子飞行速度−−，式中为区间，内的辅助随机数。粒子所在位置，根据式更新粒子个体的，式中为线路的末班列车始发时刻，是决策变量−−为线路的末班列车到达站点之前的途中总行驶时间为线路的末班列车于站点发车前的途径站点总停驻时间。地铁线网中的对换乘接续线路对象≠。更新粒子最优位置记录。粒∈式中和分别为末班列车运营时段的下限控制点和上限控制点。线路的末班列车到达站点的时刻−−−，式中为线路的末班列车始发时刻，是决策变量−−路为载体实施运营的上行下行及交路线路属于不同线路模型的应用计算中，避免同条线路的相关变量被重复计算。换乘衔接的成功场景定义为−−−，式中为充分大的正数为线路的末班等为典型代表，即分析单线路调控下的系统最优问题，应用求解器求解线性整数规划模型。针对本文算例，应用传统方法进行优化计算，线路接续结果如表所示。表文献的接续优化结果由表可以看出传统方法下仍然存在这瓶颈站点。本文提出的优化方法采用双线路组合优化流程，在启发式算法中通过粒子个体