一种公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法

1.本发明涉及交通技术领域，特别涉及一种公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法。


背景技术：

2.地铁作为城市公共交通的骨干，在缓解交通拥堵、维持城市运转等方面有着重要的作用。在运营过程中，地铁受多种因素(如设备故障、恶劣天气以及紧急医疗救助等)影响，经常发生地铁中断事件，导致乘客正常出行受到影响。影响范围大、持续时间长的地铁中断事件经常会造成严重的地面交通拥堵，甚至整个交通网络瘫痪。在滞留乘客较多的地铁站内还可能发生地铁站内人群踩踏事故。为了尽快将疏散滞留客流，恢复正常交通，近年来出现了采用出租车疏散滞留乘客，采用公交车疏散滞留乘客，地铁站点进出站客流管理控制等多种方法。
3.但现有的方法存在以下问题：
4.采用出租车疏散滞留乘客存在每辆出租车乘客载客量较小的问题，在滞留乘客较多的情况下，这种方法并不能及时有效地疏导大量的滞留乘客，而且采用这种方法要求出租车数量多，成本高，并不能运用于实际的地铁故障情况。
5.采用公交车疏散滞留乘客的方法能够疏导大量的滞留乘客，且所需要的成本相对较低，能够运用于实际的地铁故障情况。但是采用单一的公交车疏散滞留乘客的方法存在局限性，单一的公交接驳方法可以连接故障站点和与故障站点附近的地铁折返站点，接驳公交车在故障站点和折返站之间循环运行。这种方法“桥接”前后两个正常区段，需要运送大量来自某一正常区段去另一正常区段的乘客，可能造成折返站存在大量等待换乘地铁的乘客，造成某些站点严重拥堵，甚至瘫痪。而且在某些站点滞留大量乘客，容易引发安全事故。
6.地铁站点进出站客流管理控制则是对某些受到影响的地铁车站进行人流进出管控，这考虑了地铁站内的安全问题，但是大量受到故障影响的出行乘客仍然不能完成正常的出行。
7.综上所述，因为城市交通网络规模巨大，结构复杂，如果采用上述单一的解决模式，很难有效解决严重地铁中断事故造成的问题。为了保障地铁站内和站外聚集人群的安全，使得乘客能够尽快地恢复正常通行，现在迫切需要建立一种公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法。


技术实现要素：

8.为了解决目前发生严重地铁中断事故时难以快速恢复正常通行的技术问题，本发明提供一种能够保障地铁站内和站外聚集人群的安全，使得乘客能够尽快地恢复正常通行的诊断效果的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法。
9.为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是：
10.一种公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，包括以下步骤：
11.步骤一、获取出现中断的地铁线路以及在地铁线路上所有相邻站点间有站点的公交线路的交通基本信息；
12.步骤二、获取乘客上车需求信息；
13.步骤三、获取地铁故障信息和采用公交接驳的应急措施信息；
14.步骤四、构建以第k时间窗在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量和第k时间窗在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量作为决策变量、以最大化整个地铁中断过程中公交接驳服务和地铁小交路服务的疏散乘客数量为目标的公交接驳与地铁小交路协调模型；
15.步骤五、对于建立的公交接驳与地铁小交路协调模型，使用优化求解器进行求解，得到协调模型的决策变量的最优解，并以最优解作为地铁中断时各个站点的进站人数控制依据，从而完成公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法。
16.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述步骤一中，交通基本信息包括所研究的地铁线路各相邻站点运行时间和地铁线路沿线各站点间的公交运行时间、一辆地铁列车和公交车的载客容量、地铁列车和公交车的发车频率。
17.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述步骤二中，乘客上车需求信息通过以下步骤获得：
18.2.1)对地铁线路上的智能卡刷卡终端记录的历史刷卡数据进行异常数据清洗；
19.2.2)对于每位刷智能卡交易的地铁乘客，获取其进站车站和出站车站，并结合刷卡进出站时间，确定该乘客本次出行的时间；
20.2.3)根据历史数据计算中断时间段内每个地铁站的平均进入人数；
21.2.4)根据地铁列车通过相邻地铁站点的行驶时间和每次乘客的进出车站及出行时间，利用dijkstra算法计算出乘客本次出行路径，并由此计算出中断时间段内其他地铁线路的乘客从研究的地铁线路的各换乘站点换乘到研究的地铁线路的平均人数；
22.2.5)统计地铁路线上每个站点的上车人数即站点的上车需求：其中在非换乘车站上车的人数等于进入该站的人数；而在换乘车站上车的人数等于进入该站且乘坐研究的地铁线路的人数加上从其他线路换乘过来的人数；
23.2.6)根据实际场景以及历史数据确定使用公交接驳或地铁小交路路线的受影响乘客的比例。
24.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述的步骤2.1)中，异常数据清洗至少包括剔除重复数据、带有缺失值的数据、异常日期数据和异常时间数据在内的异常数据。
25.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述的步骤2.4)中，计算乘客本次出行路径的过程包括：
26.首先获取各线路的各相邻站点间的地铁行驶时间；然后根据乘客的进出车站时间，判断其出行时间；最后根据乘客的出入站点，利用最短路径算法，获取出行路径。
27.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述步骤三中，地铁故障信息和采用公交接驳的应急措施信息包括地铁故障发生的站点或区间、地铁受到影响的区间、地铁小交路运行的区间、公交接驳和地铁小交路服务开始的时间以及地铁预计
恢复正常运营的时间。
28.所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述步骤四包括：
29.4.1，建立目标函数：
[0030][0031]
其中，z是目标函数值；代表由公交接驳服务疏散的乘客数量；b是公交接驳路线的集合，b＝{b1，b2，b3，b4}，b∈b；jb是公交接驳路线b上站点的集合，j∈jb；k是时间窗的集合，k∈k；是在第k个时间窗内在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量；代表由地铁小交路服务疏散的乘客数量；m是地铁小交路路线的集合，m＝{m1，m2，m3，m4}，m∈m；im是地铁小交路路线m上站点的集合，i∈im；是在第k个时间窗内在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量。
[0032]
4.2，为计算协调模型中公交接驳过程部分的基本参数，依次添加约束条件(1)(2)(3)：
[0033][0034][0035][0036]
其中，是在第k时间窗内公交接驳路线b的车站j的乘客上车需求量；是在第k时间窗内非转乘乘客在公交接驳路线b的车站j的上车需求量；ej(k)是在第k时间窗内从地铁小交路路线换乘到公交接驳路线的车站j的乘客数量；是从地铁小交路路线换乘到公交接驳路线b的车站j的乘客比例；是在第k时间窗内未能在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量；s是地铁线路上发生故障的区间的端点即折返站点的集合，s＝s1∪s2；k
′
是在车站j
′b候车的乘客登上公交的时间窗，此时k的值取的值的整数部分；j
′b是公交接驳线路b上位于车站j前的车站；δt是一个时间窗的横跨时间；是地铁列车从车站i行驶到车站j的行程时间；是从地铁小交路路线m的车站i换乘到公交接驳路线的乘客比例；是在第k时间窗内通过公交接驳线路b的路段的乘客人数；是位于公交接驳路线b的车站j后的第一个路段；是在车站j
′b上车并通过路段的乘客比例，表示车站j
′b对路段的贡献率，根据智能卡的历史数据估计获得；
[0037]
约束条件(1)计算各时间窗内各折返站点或中断站点的乘客上车需求量，若j＝s1，则b∈{b2，b4}；若j＝s2，则b∈{b1，b3}，并根据智能卡的历史数据估计和约束条
件(2)计算从各地铁小交路路线换乘到各公交接驳路线的乘客数量，若m＝m1，则j＝s2；若m＝m3，则j＝s1，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(3)计算在各时间窗内通过普通公交接驳路线各路段的乘客人数，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1；
[0038]
4.3加入公交接驳过程限制，依次添加约束条件(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)：
[0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050][0051]
其中，nb是一辆公交车可容纳的乘客数量；n是自然数的集合；
[0052]
约束条件(4)确保公交车各站点上车人数不大于该站点乘客上车需求量；约束条件(5)确保公交车非起始站点上车人数不大于该路线公交车到达该站点时剩余的载客容量；约束条件(6)确保公交车起始站点上车人数不大于该路线公交车提供的载客容量，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1；约束条件(7)确保通过普通公交接驳路线各路段的乘客人数不大于该路段公交车提供的载客容量，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1；约束条件(8)确保在快速公交接驳路线的始站上车的乘客人数不大于该路线公交车提供的载客容量；约束条件(9)确保各站点乘客上车需求量不为负；约束条件(10)确保各站点非换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(11)确保各站点未成功上车人数不为负；约束条件(12)确保地铁中断发生时各站点乘客数量不为负；约束条件(13)确保各站点换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(14)确保各站点上车人数不为负；约束条件(15)确保各路段通过人数不为负；
[0053]
4.4，为计算协调模型中地铁小交路过程部分的基本参数，依次添加约束条件(16)(17)(18)：
[0054][0055][0056][0057]
其中，是在第k时间窗内地铁小交路路线m的车站i的乘客上车需求量；是在第k时间窗内非转乘乘客在地铁小交路路线m的车站i的上车需求量；是在第k时间窗内未能在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量；是在第k时间窗内从公交接驳路线换乘到地铁小交路路线m的车站i的乘客人数；k
′
是在车站i
′m候车的乘客登上地铁的时间窗，此时k的值取的值的整数部分；i
′m是地铁小交路路线m上位于车站i前的车站；是从公交接驳路线b的车站j换乘到地铁小交路路线的乘客比例；是在第k时间窗内通过地铁小交路路线m的路段的乘客人数；是位于地铁小交路路线m的车站i后的第一个路段；是在车站i
′m上车并通过路段的乘客比例，表示车站i
′m对路段的贡献率，其值根据智能卡的历史数据估计；
[0058]
约束条件(16)计算各时间窗内各正常站点的乘客上车需求量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(17)计算从各公交接驳路线换乘到各地铁小交路路线的乘客数量，若i＝s1，则b∈{b1，b3}，m＝m4；若i＝s2，则b∈{b2，b4}，m＝m2，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(18)计算在各时间窗内通过地铁小交路路线各路段的乘客人数，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2；
[0059]
4.5加入地铁小交路过程限制，依次添加约束条件(19)(20)(21)(22)(23)(24)(25)(26)(27)(28)：
[0060][0061][0062][0063][0064]
[0065][0066][0067][0068][0069][0070]
其中，nm是一辆地铁列车可容纳的乘客数量；
[0071]
约束条件(19)确保地铁列车各站点上车人数不大于该站点乘客上车需求量；约束条件(20)确保地铁小交路非折返站点上车人数不大于该路线地铁列车到达该站点时剩余的载客容量；约束条件(21)确保地铁列车折返站点上车人数不大于该路线地铁列车提供的载客容量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2；约束条件(22)确保通过地铁小交路路线各路段的乘客人数不大于该路段地铁列车提供的载客容量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2；约束条件(23)确保各站点乘客上车需求量不为负；约束条件(24)确保各站点非换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(25)确保各站点未成功上车人数不为负；约束条件(26)确保地铁中断发生时各站点乘客数量不为负；约束条件(13)确保各站点换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(27)确保各站点上车人数不为负。
[0072]
所述的公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，所述步骤五包括：
[0073]
5.1将公交接驳过程中的约束条件(1)至约束条件(15)和地铁小交路过程中的约束条件(16)至约束条件(28)加入至当前模型的约束条件中；
[0074]
5.2使用gorubi优化求解器求解模型：
[0075]
使用python中的gorubi优化求解器对所述的公交接驳与地铁小交路协调模型进行编程求解，从而得到：
[0076]
目标函数值即公交接驳服务和地铁小交路服务疏散的乘客数量：z；
[0077]
各决策变量即分别为第k时间窗在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量和第k时间窗在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量：
[0078]
本发明的技术效果在于，能够充分利用公交车接驳方式疏散滞留乘客，又能采用地铁小交路运行方式协调配合公交接驳，可以有效减少乘客出行受到地铁中断影响的延误时间。
附图说明
[0079]
图1为本发明流程示意图。
[0080]
图2为公交接驳与地铁小交路协调模型示意图
[0081]
图3为地铁车站客流需求示意图。
具体实施方式
[0082]
下面结合附图和具体实施实例对本发明作进一步详细描述，但不作为本发明的限定。本实施例所提供的方法主要包括以下步骤：
[0083]
步骤一：获取轨道交通及公共交通基本信息。这些基本信息主要包括地铁线路上
相邻站点间的地铁行驶时间和公交行驶时间、一辆地铁列车和公交班车的载客容量、地铁列车和公交车的发车频率，本实施例以深圳市的地铁11号线为例：
[0084]
1.1)深圳市地铁11号线全线共18个地铁站点，从深圳地铁官方网站获得地铁列车通过相邻地铁站点的行驶时间。同时，利用站点之间的道路距离和公交车的平均运行速度(设置为25km/h)来估计公交车通过沿线地铁站点的行驶时间。例如：宝安站至福永站的地铁行驶时间是18.1分钟，宝安站至福永站的公交行驶时间是36.72分钟。
[0085]
1.2)一辆城市地铁列车的载客量为1500人，一辆公交班车的载客量为90人。
[0086]
1.3)深圳地铁11号线的列车发车间隔为5分钟，即列车最大发车频率为12次/小时；2017年，深圳市共预留应急使用公交车634辆(不用于日常运营)，根据参考，将公交车的发车频率设置为60次/小时，即一条公交接驳路线最多需要36辆，总共最多需要144辆，远低于634辆，因此发车频率设置合理。
[0087]
步骤二：获取乘客上车需求信息。每一次乘客在进出地铁站时刷卡，时间和车站信息就会被记录下来，因此，乘客的行程可以从智能卡数据中提取。本实例利用2017年11月1日至12月12日收集的智能卡数据估算了中断期间乘客上车需求，具体步骤如下：
[0088]
2.1)对智能卡刷卡终端记录的智能卡刷卡数据进行数据清洗，删除智能卡刷卡数据中缺失、重复和其他异常的数据。
[0089]
2.2)对于每位持卡交易的地铁乘客，获取其进站车站，出站车站，并结合智能卡刷卡进出站时间，确定该乘客本次出行的时间。
[0090]
2.3)计算工作日上午8:00-9:05这段时间内每个地铁站的平均进入人数。
[0091]
2.4)获得地铁列车通过相邻地铁站点的行驶时间后，根据每次乘客的进出车站及出行时间，利用dijkstra算法推断出其本次出行路径，并由此计算出工作日上午8:00-9:05这段时间内其他地铁线路的乘客从各11号线换乘站点换乘到11号线的平均人数。
[0092]
2.5)在非换乘车站上车的人数等于进入该站的人数；而在换乘车站上车的人数等于进入该站且乘坐11号线的人数加上从其他线路换乘过来的人数。
[0093]
2.6)当城市地铁中断时，乘客并非只能使用公交接驳与地铁小交路前往原目的地，而是也可以使用其他交通方式(如出租车、步行)到达目的地。因此这里根据不同场景及历史数据，对使用公交接驳或地铁小交路路线的受影响乘客的比例进行了定义。本实施例将这一比例设置为60％。即一旦地铁中断，受影响的乘客会采用不同的选择继续前往目的地，本实施例中设定60％的人会接受公交接驳和地铁小交路服务，成为后续研究中的站点乘客需求。另外40％会放弃出行或选择出租等其他不方式，不成为站点乘客需求。该比例可在其他现有的研究中获取。
[0094]
步骤三：根据地铁运营部门提供的地铁中断信息和地铁运营部门在地铁中断后采取的应急措施信息，提取出有用的地铁故障信息和应急措施信息。本实例选取深圳地铁11号线的一次中断事故，提取得到的有用的地铁故障信息和应急措施信息包括：
[0095]
中断开始于普通工作日的上午8:00，并于上午9:05恢复，持续65分钟；碧海湾站、机场站和机场北站三个地铁站为中断站点；宝安站和福永站两个站点具备地铁小交路运行的条件可作为折返站点，两个站点之间有4个被破坏的路段；中断之后，公交公司紧急从11号线附近的存车点以及某些乘客需求较小的现有线路调取若干公交车进行接驳，地铁运营部门开始为地铁小交路运行做准备工作；公交接驳和地铁小交路服务于中断后20分钟开
始，即在上午8：20开始。
[0096]
步骤四：构建以第k时间窗在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量和第k时间窗在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量作为决策变量、以最大化整个地铁中断过程中公交接驳服务和地铁小交路服务的疏散乘客数量为目标的公交接驳与地铁小交路协调模型，具体步骤如下：
[0097]
4.1建立目标函数：
[0098][0099]
其中，z是目标函数值；代表由公交接驳服务疏散的乘客数量；b是公交接驳路线的集合，b＝{b1，b2，b3，b4}，b∈b；jb是公交接驳路线b上站点的集合，j∈jb；k是时间窗的集合，k∈k；是在第k个时间窗内在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量；代表由地铁小交路服务疏散的乘客数量；m是地铁小交路路线的集合，m＝{m1，m2，m3，m4}，m∈m；im是地铁小交路路线m上站点的集合，i∈im；是在第k个时间窗内在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量。
[0100]
4.2为计算协调模型中公交接驳过程部分的基本参数，依次添加约束条件(1)(2)(3)：
[0101][0102][0103][0104]
其中，是在第k时间窗内公交接驳路线b的车站j的乘客上车需求量；是在第k时间窗内非转乘乘客在公交接驳路线b的车站j的上车需求量；ej(k)是在第k时间窗内从地铁小交路路线换乘到公交接驳路线的车站j的乘客数量；是从地铁小交路路线换乘到公交接驳路线b的车站j的乘客比例；是在第k时间窗内未能在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量；s是折返站点的集合，s＝s1∪s2；k
′
是在车站j
′b候车的乘客登上公交的时间窗，此时k的值取的值的整数部分；j
′b是公交接驳线路b上位于车站j前的车站；δt是一个时间窗的横跨时间；是地铁列车从车站i行驶到车站j的行程时间；是从地铁小交路路线m的车站i换乘到公交接驳路线的乘客比例；是在第k时间窗内通过公交接驳线路b的路段的乘客人数；是位于公交接驳路线b的车站j后的第一个路段；是在车站j
′b上车并通过路段的乘客比例，表示车站j
′b对路段的贡
献率，其值根据智能卡的历史数据估计。
[0105]
约束条件(1)计算各时间窗内各折返站点或中断站点的乘客上车需求量，若j＝s1，则b∈{b2，b4}；若j＝s2，则b∈{b1，b3}，并根据智能卡的历史数据估计和约束条件(2)计算从各地铁小交路路线换乘到各公交接驳路线的乘客数量，若m＝m1，则j＝s2；若m＝m3，则j＝s1，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(3)计算在各时间窗内通过普通公交接驳路线各路段的乘客人数，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1。
[0106]
4.3加入公交接驳过程限制，依次添加约束条件(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)(13)(14)(15)：
[0107][0108][0109][0110][0111][0112][0113][0114][0115][0116][0117][0118][0119]
其中，nb是一辆公交车可容纳的乘客数量；n是自然数的集合。
[0120]
约束条件(4)确保公交车各站点上车人数不大于该站点乘客上车需求量；约束条件(5)确保公交车非起始站点上车人数不大于该路线公交车到达该站点时剩余的载客容量；约束条件(6)确保公交车起始站点上车人数不大于该路线公交车提供的载客容量，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1；约束条件(7)确保通过普通公交接驳路线各路段的乘客人数不大于该路段公交车提供的载客容量，若j＝s1，则b＝b2；若j＝s2，则b＝b1；约束条件(8)确保在快速公交接驳路线的始站上车的乘客人数不大于该路线公交车提供的载客容量；约束条件(9)确保各站点乘客上车需求量不为负；约束条件(10)确保各站点非换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(11)确保各站点未成功上车人数不为负；约束条件(12)确保地铁
中断发生时各站点乘客数量不为负；约束条件(13)确保各站点换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(14)确保各站点上车人数不为负；约束条件(15)确保各路段通过人数不为负。
[0121]
4.4为计算协调模型中地铁小交路过程部分的基本参数，依次添加约束条件(16)(17)(18)：
[0122][0123][0124][0125]
其中，是在第k时间窗内地铁小交路路线m的车站i的乘客上车需求量；是在第k时间窗内非转乘乘客在地铁小交路路线m的车站i的上车需求量；是在第k时间窗内未能在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量；是在第k时间窗内从公交接驳路线换乘到地铁小交路路线m的车站i的乘客人数；k
′
是在车站i
′m候车的乘客登上地铁的时间窗，此时k的值取的值的整数部分；i
′m是地铁小交路路线m上位于车站i前的车站；是从公交接驳路线b的车站j换乘到地铁小交路路线的乘客比例；是在第k时间窗内通过地铁小交路路线m的路段的乘客人数；是位于地铁小交路路线m的车站i后的第一个路段；是在车站i
′m上车并通过路段的乘客比例，表示车站i
′m对路段的贡献率，其值根据智能卡的历史数据估计。
[0126]
约束条件(16)计算各时间窗内各正常站点的乘客上车需求量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(17)计算从各公交接驳路线换乘到各地铁小交路路线的乘客数量，若i＝s1，则b∈{b1，b3}，m＝m4；若i＝s2，则b∈{b2，b4}，m＝m2，并根据智能卡的历史数据估计约束条件(18)计算在各时间窗内通过地铁小交路路线各路段的乘客人数，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2。
[0127]
4.5加入地铁小交路过程限制，依次添加约束条件(19)(20)(21)(22)(23)(24)(25)(26)(27)(28)：
[0128][0129]
[0130][0131][0132][0133][0134][0135][0136][0137][0138]
其中，nm是一辆地铁列车可容纳的乘客数量。
[0139]
约束条件(19)确保地铁列车各站点上车人数不大于该站点乘客上车需求量；约束条件(20)确保地铁小交路非折返站点上车人数不大于该路线地铁列车到达该站点时剩余的载客容量；约束条件(21)确保地铁列车折返站点上车人数不大于该路线地铁列车提供的载客容量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2；；约束条件(22)确保通过地铁小交路路线各路段的乘客人数不大于该路段地铁列车提供的载客容量，若i＝s1，则m＝m4；若i＝s2，则m＝m2；约束条件(23)确保各站点乘客上车需求量不为负；约束条件(24)确保各站点非换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(25)确保各站点未成功上车人数不为负；约束条件(26)确保地铁中断发生时各站点乘客数量不为负；约束条件(13)确保各站点换乘乘客上车需求量不为负；约束条件(27)确保各站点上车人数不为负。
[0140]
步骤五：对于建立的公交接驳与地铁小交路协调模型，使用python中的gorubi优化求解器进行求解，得到协调模型的决策变量的最优解，并以最优解作为地铁中断时各个站点的进站人数控制依据，从而获得公交接驳与地铁小交路协调配合的地铁中断管理方法，具体步骤如下：
[0141]
5.1建立目标函数：
[0142][0143]
其中，z是整个地铁中断过程中公交接驳服务和地铁小交路服务疏散的乘客数量。
[0144]
5.2将公交接驳过程中的约束条件(1)至约束条件(15)和地铁小交路过程中的约束条件(16)至约束条件(28)加入至当前模型的约束条件中。
[0145]
5.3使用gorubi优化求解器求解模型。
[0146]
使用python中的gorubi9.1.2优化求解器对所述的公交接驳与地铁小交路协调模型进行编程求解，可以直接得到：
[0147]
目标函数值(即公交接驳服务和地铁小交路服务疏散的乘客数量)：z＝77231人/次，其中公交接驳过程疏散了14474人/次，地铁小交路过程疏散了62757人/次。相比起在同样条件下的非协调模型，多疏散了361人/次。
[0148]
各决策变量由此分别得到第k时间窗在公交接驳路线b的车站j上车的乘客数量和第k时间窗在地铁小交路路线m的车站i上车的乘客数量，并可以此作为控制各站点进站人数的依据，从而完成本实施例所提供的公交接驳与地铁小交路协调配合的
地铁中断管理方法。