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期刊信息/Journal information
交通运输系统工程与信息
交通运输系统工程与信息

毛保华

双月刊

1009-6744

bhmao2006@bjtu.edu.cn

010-51684836

100044

北京西直门外上园村3号北京交通大学机械工程楼D403室

交通运输系统工程与信息/Journal Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是面对国内外交通运输系统工程、智能交通、交通管理、交通工程与信息工程等学科领域的决策者、科技工作者、交通运输工程师、交通运输院校研究院所的专家、硕、博士研究生以及交通运输企业家的刊物。
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    考虑路径关系的干线多路径绿波优化模型

    吴场建曹奇任刚
    103-113,163页
    查看更多>>摘要：针对协调路径数目增加后绿波带宽变窄问题,本文提出一种考虑路径关系的多路径协调控制优化模型.分析路径的相关关系,构建上下行分区和路径分解模型;引入子区划分参数,改进经典多路径模型,构建子区内部协调约束;分析路径在相邻子区之间的衔接特征,构建子区间连接性约束条件;综合考虑子路径长度和流量构建权重系数,以各子路径绿波带宽加权和最大为优化目标,建立多路径协调控制优化模型.为验证模型的有效性,选取南京市典型干道为研究对象开展案例分析.实验结果表明,本文提出的模型可以有效增大绿波带宽,相较于对比模型,加权绿波带宽和提高49.44%.利用VISSIM验证了方案的应用效果,仿真结果表明,本文模型方案可以获得更高的通行效益.相较于对比方案,关键路径车均延误和车均停车次数明显降低,干道车均延误和车均停车次数分别降低了20%和27%,车辆平均速度提高了17%.本文模型可为城市道路干线协调控制提供理论基础.

    交通工程绿波优化模型混合整数线性规划多路径干线协调控制路径关系

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    基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法

    陈喜群朱奕璋谢宁珂耿茂思...
    114-126页
    查看更多>>摘要：针对路网交通信号控制的复杂性,本文提出基于异构多智能体自注意力网络的路网信号协调顺序优化方法,提升路网范围内多交叉口信号控制策略性能.首先,模型考虑多交叉口交通流的空间相关性,采用基于自注意力机制的价值编码器学习交通观测表征,实现路网级通信;其次,面向多智能体策略更新的非稳态环境,模型在前序智能体的联合动作基础上,基于多智能体优势分解的策略解码器,顺序决策最优反应动作;最后,设计基于有效行驶车辆的动作掩码机制,在时效完备区间自适应调节决策频率,并提出考虑等待公平性的时空压力奖励函数,进一步提高策略性能与实用性.在杭州路网数据集上验证模型有效性,结果表明:所提模型在2个数据集和5个性能指标上均优于基准模型;相比最优基准模型,所提模型平均行程时间降低10.89%,平均排队长度降低18.84%,平均等待时间降低22.21%.此外,所提模型的泛化能力更强,且显著减少车辆等待时间过长的情形.

    智能交通深度强化学习路网信号控制异构多智能体时空压力奖励

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    信控路段混行交通生态驾驶深度强化学习模型

    辛琪王嘉琪杨文科徐猛...
    127-139页
    查看更多>>摘要：针对考虑通过性约束和安全性约束的动态规划模型,其在混行和大流量条件下模型复杂度较高,甚至会出现无解的问题,本文提出一种混行信控路段智能网联车辆生态驾驶轨迹优化的深度强化学习模型.本文所提模型通过设定不同程度的奖惩机制,并采用双延迟深度确定性策略梯度算法优化混行车流中智能网联车辆接近信号交叉口的轨迹.首先,选取车距、速度差、速度、到交叉口距离、排队长度、信号相位及配时等特征作为智能体状态,刻画驾驶安全性和通行效率,特别地,将交叉口排队长度扩增到状态中,解决智能网联车辆因有人驾驶车辆排队而临时停车的问题;其次,构建基于智能体状态和预期到达交叉口时间的多目标奖励函数,同时,优化混行车流下智能网联车辆的效率、能耗、舒适性和安全性,解决动态规划模型约束与求解复杂度关联的问题.仿真训练和测试结果表明,随着智能网联车辆渗透率的提高,车辆在交叉口等待时间显著减少;与无控制相比,能耗降低约5.47%;与动态规划模型相比,能耗降低约4.42%,与基于深度确定性策略梯度轨迹规划模型相比,能耗降低约2.91%.此外,在交通需求和信号周期波动条件下,本文所提模型均可实现智能网联车辆不停车通过信号交叉口.

    智能交通轨迹优化双延迟深度确定性策略梯度信号交叉口智能网联车辆

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    高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制

    余琼霞候怡腾孙俊杰侯忠生...
    140-150页
    查看更多>>摘要：为研究高速列车(High-Speed Train,HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control,FI-CAILFTC)方法.首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function,BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究.仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限.

    铁路运输有限次运行收敛自适应迭代学习容错控制高速列车超速防护执行器故障

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    高速铁路列车开行方案与票价票额综合优化

    周文梁蒋志刚柴乃杰徐光明...
    151-163页
    查看更多>>摘要：为提升高速铁路的运营组织水平和盈利能力,本文提出高铁列车开行方案与票价票额综合优化方法.首先,构建分时客流需求与票价间弹性需求函数,并分析包括出发时段偏差、乘车耗时及票价的旅客广义出行成本,进而采用多项式Logit模型描述分时弹性客流的列车选择行为.在此基础上,以客票总收入与运营总成本之差最大为目标构建三者综合优化模型.其次,利用OD总收益关于列车票价的偏导构造票价方案搜索策略,使票价邻域解和列车开行方案邻域解相适应,并运用Cplex求解对应的最优票额分配方案,设计模拟退火算法求解模型.最后,基于郑西高速铁路进行算例分析,结果表明:在7个不同弹性系数下进行综合优化,旅客出行成功率和列车平均客座率均在90%以上,优化解的列车开行方案、票价方案及票额分配方案均高度匹配;在5组不同规模算例中,三者综合优化的运营净收益相比于固定票价下的开行方案与票额联合优化和固定开行方案下的票价与票额联合优化,分别提高了4.11%～15.25%和3.17%～13.42%,且人均单位里程出行成本亦分别降低了1.69%～4.96%和0.97%～4.35%,表明综合优化更好地提升了高速铁路的运营收益和旅客服务水平.

    铁路运输综合优化模拟退火算法列车开行方案差异化定价票额分配

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    考虑高平峰差异的城市轨道交通节能运行图优化研究

    张伯男姚向明赵鹏杨中平...
    164-171,193页
    查看更多>>摘要：降低能耗是轨道交通绿色低碳、可持续发展的关键.基于"高峰快跑保运力、平峰慢跑降能耗"的思想,本文提出在高平峰时段设置差异化标尺的节能运行图优化方法.首先,根据区间运行时间与列车牵引能耗负相关关系,结合客运服务需求特征,以列车周转牵引能耗最小化为目标构建列车运行标尺优化模型;其次,针对差异化标尺导致的过渡时段列车服务不均匀问题,以列车到站间隔标准差最小化为目标构建列车运行线调整模型;最后,选取福州地铁1号线开展实证分析.结果表明:高平峰差异化标尺节能运行图能够在不改变运力供给、车底运用数量的前提下有效降低全日列车牵引能耗12.56%.所构建方法具有良好的应用价值和可操作性,能够为运营管理人员编制节能运行图提供方法支持.

    城市交通节能运行图差异化标尺牵引能耗列车服务均衡性

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    考虑快慢车的城轨跨线运营开行方案与时刻表优化

    温芳柏赟陈垚
    172-183页
    查看更多>>摘要：跨线运营是城市轨道交通网络化运营的重要方向,跨线与快慢车组合运营可降低乘客出行时间.本文考虑跨线与快慢车组合模式,构建事件活动图刻画列车运行和乘客出行过程;考虑列车安全运行间隔和列车载客能力等约束,建立以乘客出行时间和列车走行成本最小化为目标的开行方案与时刻表综合优化模型,决策列车运行交路、停站方案、开行频率及各车次在各站的到发时刻;并针对综合优化模型,设计定制的变邻域搜索算法.案例结果表明,在组合模式下,列车走行成本增加了3%,换乘人次降低了82.5%,总乘客和跨线乘客的平均出行时间分别减少了1.3 min和5.3 min,乘客出行效益有明显提升;跨线与快慢车组合模式小幅增加了无需换乘乘客的出行时间,但大幅降低了跨线乘客的出行时间;换乘站换乘走行时间越长,宜开行的跨线列车频率越大,跨线运营降低乘客出行时间的效果越显著.

    城市交通列车运行计划事件活动图跨线运营快慢车

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    城市轨道交通多编组列车时刻表和车底周转综合优化研究

    冉昕晨陈坚陈绍宽刘葛辉...
    184-193页
    查看更多>>摘要：为缓解城市轨道交通高峰客流拥挤,减少平峰运力浪费,本文研究多编组列车混跑场景下的列车时刻表和车底周转综合优化问题.基于动态变化的OD客流需求和多类型的行车资源,以最小化乘客等待时间和列车运行费用为优化目标,以开行列车总数、列车时刻表、编组类型、列车出入段情况和车底接续关系为决策变量,考虑时刻表、车底衔接、车底资源、折返线占用和列车能力等约束,构建城市轨道交通多编组列车时刻表和车底周转综合优化模型.根据开行列车总数可变的特点,设计变长度非支配排序遗传算法Ⅱ求解双目标的帕累托集合.以某地铁线路为例进行案例分析,结果表明:相比于单一编组方案,优化的多编组方案可同时降低26.16％和25.75％的乘客总等待时间和列车运行费用;优化后的列车平均满载率增加了1.3％～9.6％,进一步提高了运输能力和客流需求的匹配度.

    城市交通列车时刻表NSGA-Ⅱ灵活编组车底周转

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    自适应多视图融合图神经网络地铁客流预测模型

    鲁文博张永李培坤王亭...
    194-203页
    查看更多>>摘要：针对传统方法对地铁车站的多视角空间交互建模不足的问题,本文提出自适应多视图融合图神经网络模型(Adaptive Multi-view Fusion Graph Neural Network Model,AMFGNN)进行地铁车站短时客流预测.在空间维度,模型包括了物理拓扑图、线路可达性图、空间距离图等多个局部视图,并使用图注意力网络(Graph Attention Networks,GAT)学习每个视图内车站间的动态空间交互;以单视图车站为中心节点,结合其他视图中该车站作为邻居节点构建融合视图,并使用GAT学习多视图间动态交互;在时间维度,使用门控循环单元神经网络学习车站客流的时变特征.以重庆市地铁网络为例,全网出站客流的预测实验结果表明:相较于基线中的物理虚拟结合图网络模型(PVCGN),AMFGNN的平均绝对误差和均方根误差分别降低3.06%和2.49%.多视图内节点间注意力分数可视化结果表明,基于GAT的多视图建模思路能够自适应地融合不同视图中提取到的车站空间信息.此外,AMFGNN模型性能影响因素分析结果表明,以物理拓扑、线路可达性等结构稳定的视图作为中心节点构建融合视图能够获得更准确、稳定的预测模型.

    城市交通地铁客流预测图注意力机制多视图建模图神经网络

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    电动汽车集中型充电站选址定容模型

    杨亚璪宾涛
    204-212页
    查看更多>>摘要：针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法.首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量.结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性.

    交通工程充电站选址定容遗传算法集中型充电站电动汽车移动充电

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