旅客导向的高速铁路列车开行方案与列车运行图一体化优化方法研究

Train line planning problem and train timetabling problem are the two key processes of the high-speed railway operation and management, the optimization which could effectively improve the efficiency of railway resource allocation and passenger transport service level..In the hierarchical planning process , which is the most widely used flowchart currently for railway transportation planning ,train line planning problem and train timetabling problem are solved separately and sequencely. That may schedule trains inefficiently in low quality service or could not guarantee to fully meet for passenger travel demand. Therefore, this study aims to develop a passenger-oriented integrated optimization method in the high-speed railway network that considers train line planning and timetabling problem simultaneously. .Based on the passenger route, the relationship between train line and train timetable are fully incorporated to acquire the conflict information. A double-layer time-space service network, which consider the influence of the conflict information, is adopted to formulate the model in a network flows way. Considering the train line plan are the connection between passenger travel demand and train timetable, a Benders decomposition algorithm integrated column generation, branch-and-bound algorithm and heuristic algorithm are applied to solve the larger-scale mixed integer programming problem to guarantee finding an optimal solution. A set of practical examples based on China’s high-speed railway are provided to test and validate the theory and method of the passenger travel oriented integrated optimization method to train line planning and train timetabling problem of high-speed railway.

高速铁路列车开行方案与列车运行图是高速铁路运营管理的核心工作计划，是高速铁路优化运力资源配置效率，提升旅客运输服务质量的重要保障。目前列车开行方案和列车运行图按照分层递进优化，容易导致优化结果质量欠佳，无法保证旅客出行需求的完全满足。本课题围绕旅客出行路径，提取开行方案和列车运行图冲突信息，以此信息为基础设计双层时空服务网络，并构造基于网络流的旅客出行导向的高速铁路列车开行方案与列车运行图一体化优化模型。设计整合Benders分解、列生成算法、分支定界算法和智能算法的能求解大规模混合整数规划问题的精确算法，有效保证求解结果优化性。最后以我国典型高速铁路网络为案例原型，对所提出的理论与方法进行验证分析。

旅客导向的列车开行方案与列车运行图一体化问题是通过确定列车途径区段、开行起点、终点和停站方案以及途径各车站到发时间，以满足旅客出行需求的铁路运输计划，是列车开行方案和列车运行图的综合优化问题。项目围绕高速铁路列车开行方案与列车运行图一体化问题的编制机理、模型和方法这三方面，通过对列车区间和车站运行在宏观层面和微观层面路网结构分析，充分挖掘两者冲突信息，在列车区间运行与调度仿真模型和换乘车站列车运行与行人一体化仿真模型的基础上，构建微观层面列车运行计划编制模型及求解算法，最大可能地消解旅客在开行方案阶段的出行路径与旅客实际基于列车运行图信息的出行路径之间的冲突，高效提升高速铁路运输服务水平。项目具体从以下六个方面展开研究并取得相关成果：1）从铁路网络宏观层面和微观层面的构成要素的角度入手，构建高速铁路宏观层面和微观层面路网模型，深入分析列车的到达进路、出发进路、区间进路和折返进路的轨道组资源占用与释放规则；2）构建基于智能体的列车运行与调度指挥仿真模型，基于“黑板”的通信机制，在列车申请出站或通过时，实现死锁预防以及列车对资源占用的先后顺序决策。以成昆线德昌至攀枝花段及其支线部分为对象进行仿真应用研究；3）构建铁路换乘车站行车与行人一体化仿真模型，从有效换乘人数、换乘时间、服务水平三个角度构建换乘车站运营水平评估指标；4）以列车进路为基本决策单元，以列车进路选择，进路进入和释放时间和进路顺序关系为决策变量，构建以列车总运行时间最小为目标函数的微观列车列车运行计划编制优化模型；5）运用机器学习方法研究换乘车站运营情景影响因素和车站运营水平评估指标的相关性，构建车站工作人员排班优化模型，形成基于仿真评估的列车运行计划与车站作业一体化优化方法，以成都地铁2号线与成灌铁路的换乘站犀浦站为研究对象，验证方法的有效性；6）将问题分解为不考虑轨道维修任务的列车调度与路径选择阶段，列车调度与轨道维修任务计划编制阶段和列车调度和路径重新选择阶段，不断更新算法上下界，构建微观列车列车运行计划编制的一体化优化迭代算法，以国际运筹学与管理学研究学会（INFORMS）2016年铁路优化专题竞赛（RAS Problem Solving Competition）提供实例为研究对象。研究成果可为现场的列车开行方案和列车运行图编制提供参考，也可与铁路数字孪生、强化学习结合，不断提升高速铁路水平。