一种城市轨道交通线网限流方案仿真评价建模方法与流程

1.本发明涉及轨道交通限流方案评价技术领域。


背景技术：

2.近年来全国各大城市积极发展城市轨道交通事业，就已有城轨线路的城市来看，客流量时空分布不均是城轨运营公司面临的主要现状。实施限流方案是进行客流控制的常见手段，良好的限流方案可以均衡安全、乘车公平性以及列车运力等各方面的矛盾。为实现对城市轨道交通运营网络中客流的有效控制，学者们对限流方案的设计进行了一系列研究。由于研究客流控制手段的角度和目标不同，限流方案设计的相关研究也因此大致分为微观车站和宏观线网两个层级，但是随着系统工程思想的不断深入，线网级限流方案的研究逐渐被引起重视。从目前相关的各类研究来看，线网级的限流方案研究主要围绕在客流网可控性判定方法、列车交路开行方案与各站限流方案的协同控制、限流时段划分、降低乘客进站延误时间与保证限流方案安全性。而所制的限流方案科学与否往往需要仿真建模的方式进行验证、评估，但鲜有对具体线网限流方案仿真评价的相关研发案例。其难点主要体现在线网层级的车站和乘客往往数量庞大且特征各异，线网中换乘客流的逻辑较为复杂，仿真模型计算量极大，难以实现各乘客个体在线网中流动过程的数据追踪，并且即便实现对特定轨道网络限流方案的仿真评价，当网络中发生车站、线路等设施的改造或新建线路，模型就有可能会面临工作量巨大的流程再造。


技术实现要素：

3.本发明旨在有效解决线网层级仿真中车站、旅客、列车数量庞大和换乘逻辑复杂的难题，对任意城市轨道交通网络均具备普试性，并可有效降低旅客数据在复杂城轨网络内流动的计算冗余以及模型改造成本。
4.本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种城市轨道交通线网限流方案仿真评价建模方法，包括以下步骤：
5.步骤1：据限流方案目的设计中观仿真调度原理，客流控制的仿真逻辑模型为：
6.ai表示某一限流时段的起始时刻或上一限流时段的终止时刻；bi表示某列车到达时刻；ti表示某旅客抵达站外时刻；tm表示站内旅客数量已达到限流方案的上限；x1为a1至a2时段对应的车站限流人数；x2为a2至a3时段对应的车站限流人数；其中，tm后到达的旅客需要在站外等待，列车在站停靠时间内有旅客到站均可上车，若bi发生在tm之前，则到达列车的站台乘客全部上车，车站自ai至bi不产生等待时间；若bi发生在tm之后，则到达列车的站台乘客全部上车，同时站外等待的乘客开始被陆续放行进入车站，直至进站人数到达车站限流人数，车站自ai至bi产生等待时间；若a2时刻x2《x1且n》x2，则默认车站下次放行旅客进站时刻在bi时刻及其以后。在a2时刻及其以后车站允许旅客进入的条件为：
7.或或
8.步骤2：对抽象智能体群进行建模：
9.步骤2-1：建立车站智能体群，将抽象的车站智能体作为构建轨道网络物理空间模型最基本的单位，为乘客和列车智能体提供的数据交换的环境，实现车站与车站之间旅客数据的交换，完成乘客在轨道网络中时空的抽象移动；
10.步骤2-2：建立乘客智能体群，利用列车到达事件控制乘客数据由上车站向下车站转移，当列车到达某一站释放对应该站下车乘客的数据继续完成后续的站内逻辑，以此方式缩减网络模型中乘客数据的计算量，同时实现乘客个体在网络中的追踪；
11.步骤2-3：建立列车智能体群，不考虑列车停站后乘客智能体全部数据向列车智能体的转移和继承，将乘客与列车的数据交换过程简化为：根据车站相关的列车停靠、上下车人数等状态数据完成列车统计指标的更新与乘客所乘车次的定义；
12.步骤3：旅客到达事件控制：
13.步骤3-1：基于已建成的抽象智能体群，设计仿真驱动事件；
14.步骤3-2：模型顶层流程逻辑中完成具体旅客到达事件的初始定义；
15.步骤4：建立限流方案评价指标体系：
16.步骤4-1：评价轨道网络公平性，以站为单位统计站外到达的所有旅客的平均等待时间，通过比较各站平均等待时间的均值与方差判断限流方案的公平性，
17.模型中第k个限流车站的第i个站外等待旅客的等待时间：
18.tk(i)＝t
k2
(i)-t
k1(i)ꢀꢀꢀ
(2)
19.模型中第k个限流车站旅客平均等待时间：
[0020][0021]
线网中限流车站的平均等待时间：
[0022][0023]
线网中限流车站等待时间方差：
[0024][0025]
其中：m表示模型中限流车站数量；nk表示模型中第k个限流车站站外等待的旅客总数；t
k1
(i)表示第k个限流车站的第i个站外等待旅客的到站时刻；t
k2
(i)表示第k个限流车站的第i个站外等待旅客的进站时刻；
[0026]
步骤4-2：评价旅客运输系统的效益性，选择旅客周转量作评价指标，以每个旅客od数据为基础计算网络的旅客周转量，将站间里程作为矢量数据，旅客智能体按照乘车方向由上车站对站间里程依次累加至下车站。对于换乘旅客，其周转量的计算需要按照不同线路的多段乘车路段进行如上多次累加，
[0027]
模型顶层第g个旅客在轨道网络内的周转里程：
[0028][0029]
轨道网络内旅客周转量：
[0030][0031]
其中：g表示模型顶层旅客集合的顺序编号；h表示模型顶层旅客集合的旅客数量；ag表示第g个旅客的第一个乘车区段；bg表示第g个旅客的最后一个乘车区段；lj表示第g个旅客的第j个乘车区段里程；
[0032]
步骤4-3：评价列车的乘车环境安全性，衡量列车安全性的依据用列车的实际载客量表示：第k个车站发车时刻列车实际载客量：
[0033]
nk＝n
k-1
x
k-ykꢀꢀꢀ
(8)
[0034]
列车全程最高载客量：
[0035]
nh＝max{n1,n2,......,nm}
ꢀꢀ
(9)
[0036]
其中：xk表示本次列车在第k个车站的上车人数；yk表示本次列车在第k个车站的下车人数。
[0037]
所述步骤2-1中，根据网络中各车站的不同属性，基于智能体群内个体主码的唯一性来定义不同车站的当前旅客人数、站外等待人数等变量以及乘客行动逻辑流程，从而将网络中所有车站可视为一个智能体群，实现对具有复杂od特征的乘客在网络中流动的过程进行个性化控制，以及对线网中庞大车站群体的评价指标的统计与汇总，通过顶层智能体中的列车事件实现对单个车站智能体内乘客行动逻辑的事件调度。
[0038]
所述步骤2-2中，单个旅客数据处理逻辑为：旅客生成并给定编号、起始点、乘车方向，判断对应到站的站内人数是否到达上限，如果未到达上限，则按乘车方向编入对应站台的乘客集合，判断列车是否到达，列车到达则该乘客数据按下车站编入对应车站的乘客集合，判断列车已到下车站是否换乘，如果换乘则该乘客数据按行车方向编入对应站台乘客集合，如果未换乘则该乘客数据被当前站台乘客集合移除。
[0039]
所述步骤2-3中，单个列车智能体数据处理逻辑为：列车生成并给定编号，列车停站并按上下车乘客更新车内载客量数据，判断当前乘客量是否大于历史数据，如果大于历史数据则令列车最大载客量等于当前载客量，若不大于历史数据，则判断列车是否抵达终点站，如果抵达终点站结束，若未抵达终点站则列车发生并将本站上车乘客数据添至各到站的旅客集合。
[0040]
所述步骤3-1中，限流时段根据不同旅客到达速率的时间区段进行划分，在不同时段设置对应的所服从泊松分布的均值，用“以直代曲”的方法将所仿真全部时段内的非平稳泊松分布近似用不同均值的平稳泊松分布代替。
[0041]
所述步骤3-2中，根据每个车站旅客到达所服从的泊松分布的均值，控制单源的对象生成器生成旅客，在每个旅客的生成时刻按顺序赋值旅客id，返回其起始站的空间位置，定义终到站、换乘站数据，并自动计算全程周转里程，通过所生成的唯一旅客id，在模型顶层流程逻辑中完成具体旅客到达事件的初始定义。
[0042]
所述步骤4-1中，评价模型对网络内所有乘客在进站节点统计各自的站外等待时间，把所有旅客等待时间数据按旅客智能体在各站智能体内集合的顺序进行存储，以站为单位计算等待时间平均值，最后计算网络的等待时间平均值和方差。
[0043]
本发明的城市轨道交通线网限流方案仿真评价建模方法，提升了建模和后期模型改造的效率和成本，有效降低了实验的运算冗余；可通过直观生动的网络客流密度图展示
当前限流方案的仿真状态，实现仿真过程中站、车数据可视化；生成的数据结果可准确描述各客流控制手段下的各类评价指标差异，能有效帮助城轨公司完成限流方案的评估与管理，解决了城市轨道交通线网限流方案评价的难题。
附图说明
[0044]
图1是本发明单一方向轨道交通线路限流示意图。
[0045]
图2是本发明客流控制的仿真逻辑示意图。
[0046]
图3是本发明抽象智能体群数据交换示意图。
[0047]
图4是本发明单个旅客数据处理逻辑流程图。
[0048]
图5是本发明单个列车智能体数据处理逻辑流程图。
[0049]
图6是大连城市轨道交通线网限流方案仿真评价模型某时刻运行状态示意图。
具体实施方式
[0050]
本发明的一种城市轨道交通线网限流方案仿真评价建模方法，其实现环境是基anylogic软件的仿真环境和microsoft windows 7及以上操作系统，开发工具采用visual studio 2013，开发语言应用java语言。本建模方法包括4个步骤：根据限流方案目的设计中观仿真调度原理、对抽象智能体群进行建模、分类控制旅客到达事件、建立限流方案评价指标体系，具体如下:
[0051]
步骤1：据限流方案目的设计中观仿真调度原理:
[0052]
步骤1-1：分析限流方案的目的,以城市轨道交通网络中单一方向的线路为例，对限流方案问题的描述如附图1所示,其中，s1为始发站，si为换乘站，sn为终点站；可控变量包括列车安全容量和站台限流量，单位可以是乘客数量也可以是比率；决策变量为车站i在限流时段δt(一般取值15min或30min)内的最佳进站客流量或限流率(限流量与进站需求的比率)。可以看出，对某一运行方向，当轨道交通线路各站下车客流均较少，上车客流均较大的时候，宏观上呈现客流以列车为载体沿线路累积传播，客流拥挤所带来的安全风险也沿线蔓延的情况，运输效益也会随之改变。因此限流方案设计的最终目的是基于乘车安全性、效益性和公平性，给出轨道交通线路上各个车站的限流方案。
[0053]
步骤1-2：设计限流方案中观仿真调度原理。在限流方案实施的过程中，不同的车站客流状态对于模型的系统事件调度的方式存在差异。以线网中某车站的某限流时段为例，其客流控制的仿真逻辑模型如附图2所示，
[0054]ai
表示某一限流时段的起始时刻或上一限流时段的终止时刻；
[0055]bi
表示某列车到达时刻，ti表示某旅客抵达站外时刻；
[0056]
tm表示站内旅客数量已达到限流方案的上限；
[0057]
x1为a1至a2时段对应的车站限流人数；
[0058]
x2为a2至a3时段对应的车站限流人数；
[0059]
其中，tm后到达的旅客需要在站外等待，列车在站停靠时间内有旅客到站均可上车，若bi发生在tm之前，则到达列车的站台乘客全部上车，车站自ai至bi不产生等待时间；若bi发生在tm之后，则到达列车的站台乘客全部上车，同时站外等待的乘客开始被陆续放行进入车站，直至进站人数到达车站限流人数，车站自ai至bi产生等待时间；若a2时刻x2《x1且n》
x2，则默认车站下次放行旅客进站时刻在bi时刻及其以后。在a2时刻及其以后车站允许旅客进入的条件为：
[0060]
或或
[0061]
由上述客流控制逻辑，仿真模型的未来时间表由各旅客到站、列车到达两类基本事件构成。按照旅客在网络中的运动逻辑种类，旅客到达基本事件可细分为上行换乘旅客到达、上行非换乘旅客到达、下行换乘旅客到达和下行非换乘旅客到达四种类型。各站旅客到达服从均值不同的非平稳泊松分布，各列车运行时分和停站时分依据列车运行图，当仿真时钟推进到未来事件发生时刻，仿真系统主程序会按照事件类型更新系统状态、对事件相关的各智能体进行数据交换，并推进仿真时钟至下一个未来事件。如在有列车到达的bi时刻，站台的候车旅客会被清空，列车与车站、车站与车站需要进行乘客的数据交换；a2时刻会刷新城轨网络内所有车站的乘客到站速率，并重新赋值各站限流人数。
[0062]
步骤2：对抽象智能体群进行建模：
[0063]
根据步骤1的离散事件调度原理，对乘客、车站和列车进行交互建模。对于中观的线网限流方案仿真评价模型而言，并不需要过于关注乘客在车站、线网中的活动细节，只需要关注限流过程中的相关数据统计的准确性和有效性。因此，将仿真评价模型的数据交换即简化为以乘客智能体和列车智能体为物理流动对象、以轨道网络内各车站智能体为抽象数据存储和交换基础的模型结构。抽象智能体群数据交换逻辑如附图3所示，。
[0064]
步骤2-1：建立车站智能体群。将抽象的车站智能体作为构建轨道网络物理空间模型最基本的单位，为乘客和列车智能体提供的数据交换的环境，实现车站与车站之间旅客数据的交换，完成乘客在轨道网络中时空的抽象移动。根据网络中各车站的不同属性，基于智能体群内个体主码的唯一性来定义不同车站的当前旅客人数、站外等待人数等变量以及乘客行动逻辑流程，从而将网络中所有车站可视为一个智能体群，实现对具有复杂od特征的乘客在网络中流动的过程进行个性化控制，以及对线网中庞大车站群体的评价指标的统计与汇总。尽管车站智能体在模型中不属于顶层智能体，但是可通过顶层智能体中的列车事件实现对单个车站智能体内乘客行动逻辑的事件调度。
[0065]
步骤2-2：建立乘客智能体群。将乘客智能体在车站中的运动简化为随车站状态、列车到达情况变化而进行数据存储位置变更的过程，即利用列车到达事件控制乘客数据由上车站向下车站转移，当列车到达某一站释放对应该站下车乘客的数据继续完成后续的站内逻辑。以此方式缩减网络模型中乘客数据的计算量，同时实现乘客个体在网络中的追踪，具体的单个旅客数据处理逻辑流程如附图4所示，单个旅客数据处理逻辑为：旅客生成并给定编号、起始点、乘车方向，判断对应到站的站内人数是否到达上限，如果未到达上限，则按乘车方向编入对应站台的乘客集合，判断列车是否到达，列车到达则该乘客数据按下车站编入对应车站的乘客集合，判断列车已到下车站是否换乘，如果换乘则该乘客数据按行车方向编入对应站台乘客集合，如果未换乘则该乘客数据被当前站台乘客集合移除。
[0066]
步骤2-3：建立列车智能体群。忽略列车智能体乘客上下车的细节，即不考虑列车停站后乘客智能体全部数据向列车智能体的转移和继承，将乘客与列车的数据交换过程简化为：根据车站相关的列车停靠、上下车人数等状态数据完成列车统计指标的更新与乘客所乘车次的定义。单个列车智能体数据处理逻辑如附图5所示，单个列车智能体数据处理逻
辑为：列车生成并给定编号，列车停站并按上下车乘客更新车内载客量数据，判断当前乘客量是否大于历史数据，如果大于历史数据则令列车最大载客量等于当前载客量，若不大于历史数据，则判断列车是否抵达终点站，如果抵达终点站结束，若未抵达终点站则列车发生并将本站上车乘客数据添至各到站的旅客集合。
[0067]
步骤3：旅客到达事件控制方法。
[0068]
步骤3-1：基于已建成的抽象智能体群，设计仿真驱动事件，即旅客到达事件的发生。由于限流时段是根据不同旅客到达速率(一般服从非平稳泊松分布)的而时间区段进行划分，因此在不同时段设置对应的所服从泊松分布的均值，用“以直代曲”的方法将所仿真全部时段内的非平稳泊松分布近似用不同均值的平稳泊松分布代替。
[0069]
步骤3-2：由于根据随机事件在时间维度上同时发生的概率为0，根据每个车站旅客到达所服从的泊松分布的均值，控制单源的对象生成器生成旅客。在每个旅客的生成时刻按顺序赋值旅客id，返回其起始站的空间位置，定义终到站、换乘站等数据，并自动计算全程周转里程。通过所生成的唯一旅客id，在模型顶层流程逻辑中完成具体旅客到达事件的初始定义。
[0070]
步骤4：建立限流方案评价指标体系。
[0071]
步骤4-1：评价轨道网络公平性。以站为单位统计站外到达的所有旅客的平均等待时间，通过比较各站平均等待时间的均值与方差判断限流方案的公平性。因此评价模型要对网络内所有乘客在进站节点统计各自的站外等待时间，把所有旅客等待时间数据按旅客智能体在各站智能体内集合的顺序进行存储，以站为单位计算等待时间平均值，最后计算网络的等待时间平均值和方差。
[0072]
模型中第k个限流车站的第i个站外等待旅客的等待时间：
[0073]
tk(i)＝t
k2
(i)-t
k1(i)ꢀꢀꢀ
(2)
[0074]
模型中第k个限流车站旅客平均等待时间：
[0075][0076]
线网中限流车站的平均等待时间：
[0077][0078]
线网中限流车站等待时间方差：
[0079][0080]
其中：
[0081]
m表示模型中限流车站数量；
[0082]
nk表示模型中第k个限流车站站外等待的旅客总数；
[0083]
t
k1
(i)表示第k个限流车站的第i个站外等待旅客的到站时刻；
[0084]
t
k2
(i)表示第k个限流车站的第i个站外等待旅客的进站时刻；
[0085]
步骤4-2：评价旅客运输系统的效益性。选择旅客周转量作评价指标，以每个旅客od数据为基础计算网络的旅客周转量。将站间里程作为矢量数据，旅客智能体按照乘车方向由上车站对站间里程依次累加至下车站。对于换乘旅客，其周转量的计算需要按照不同
线路的多段乘车路段进行如上多次累加。
[0086]
模型顶层第g个旅客在轨道网络内的周转里程：
[0087][0088]
轨道网络内旅客周转量：
[0089][0090]
其中：
[0091]
g表示模型顶层旅客集合的顺序编号；
[0092]
h表示模型顶层旅客集合的旅客数量；
[0093]ag
表示第g个旅客的第一个乘车区段；
[0094]bg
表示第g个旅客的最后一个乘车区段；
[0095]
lj表示第g个旅客的第j个乘车区段里程。
[0096]
步骤4-3：评价列车的乘车环境安全性。衡量列车安全性的依据都可用列车的实际载客量表示。比如，在大型突发公共卫生事件(如新冠疫情)背景下，危及乘车安全的因素是车厢内人与人的安全间隔，即防疫条件下允许的安全乘车人数，根据交通运输部于2021年1月发布的《2021年春运期间客运场站和交通运输工具新冠肺炎疫情分区分级防控指南》，高风险和中风险地区的城市轨道交通列车内拥挤度上限分别为50％和70％，那么在建模过程中就将拥挤度转化为载客量进行统计和计算。统计列车在整个交路中的的最高载客量，对比各时段所有车次的最高载客量作为评价限流方案安全性指标的依据。
[0097]
第k个车站发车时刻列车实际载客量：
[0098]
nk＝n
k-1
x
k-ykꢀꢀꢀ
(8)
[0099]
列车全程最高载客量：
[0100]
nh＝max{n1,n2,......,nm}
ꢀꢀꢀ
(9)
[0101]
其中：
[0102]
xk表示本次列车在第k个车站的上车人数
[0103]
yk表示本次列车在第k个车站的下车人数
[0104]
城市轨道交通线网限流方案的实施过程复杂，而且网络内各站情况不同，建模工作复杂繁琐，计算量庞大，本发明就此设计了限流方案仿真的调度原理，提出了一种基于抽象智能体群的建模方法，提升了建模和后期模型改造的效率和成本，有效降低了实验的运算冗余。依据上述理论方法开发的大连城市轨道交通线网限流方案仿真评价模型，如附图6所示，可通过直观生动的网络客流密度图展示当前限流方案的仿真状态，实现仿真过程中站、车数据可视化；生成的数据结果可准确描述各客流控制手段下的各类评价指标差异，能有效帮助城轨公司完成限流方案的评估与管理。这不仅解决了城市轨道交通线网限流方案评价的难题，对于有关城市轨道交通运输组织的仿真建模问题都具有一定的参考意义。
[0105]
本发明是通过实施例进行描述的，本领域技术人员知悉，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求
范围内的实施例都属于本发明的保护范围。