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考虑公共卫生事件下客流需求的高铁开行方案

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为解决公共卫生事件下的高铁列车开行方案的优化问题,以防控期望最高、乘客在公共卫生事件发生时换乘费用最少和企业运营成本最低为优化目标,构建以传染病防控政策下列车能力等为约束条件的多目标优化模型,并采用禁忌搜索-蜂群混合优化(TSABC)算法求解;利用Matlab程序,以武广高铁为例,验证模型与算法的科学性与合理性.结果表明:与传统人工蜂群算法相比,该算法具有更高的求解质量;相较于初始解的防控惩罚值,优化后的开行方案最优解降低28.90％,较非传染病防控条件下的开行方案降低40.53％,且总开行列车数减少21列.在防控公共卫生事件期间,在防控公共卫生事件期间,减少列车开行数量、压缩在高风险车站的停站和列车在相同风险等级车站停站等措施,可进一步优化开行方案.
High-speed railway operation plan considering passenger demand under public health events

public health eventspassenger demandhigh speed railwayoperation planinfectious disease prevention and controltabu search-hybrid artificial bee colony optimization(TSABC)

王越、孟学雷、秦永胜、李依娜

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兰州交通大学交通运输学院,甘肃兰州730070

中铁上海设计院集团有限公司,上海200070

公共卫生事件 客流需求 高铁列车 开行方案 传染病防控 禁忌搜索-蜂群混合算法(TSABC)

国家自然科学基金国家铁路集团系统性重大项目甘肃省教育厅双一流重大科研项目

71861022P2021X009GSSYLXM-04

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.06.1410

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(6)
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