地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法

1.本发明涉及铁路运输技术领域，更具体地，涉及一种地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法。


背景技术：

2.地铁是城市交通运输的重要组成部分，可以减轻城市道路交通的客流压力。一套完整的地铁时刻表运营方案不仅包括制定日常客流需求下的地铁时刻表，同时也应包括应对突发性中断事故下的时刻表调整方案。导致地铁线路突发性中断的原因有很多，如铁路信号故障、闭塞区间内电力故障、道岔转换装置故障等。
3.目前，地铁列车在运营中断场景下的应急救援措施分为两类：地铁系统的调整及应急响应车辆的设计。其中，地铁时刻表的调整是地铁系统调整的重要组成部分之一。通常采纳的时刻表调整措施包括：跳站、短途折返、取消车次、调整列车速度等。在学术研究上，学者们已经充分论证了这些调整措施的应急效用，但是在实际运营管理中，应对突发中断事故仍采用简单的调整策略。可见，目前的实际应用尚未实现智能化调度。此外，应急响应车辆的设计也是应急救援的重要组成部分之一。目前，普遍采用公交桥接的接驳方式。这种接驳方式采用传统的公交作为中断区域内地铁的替代工具，即在中断区域内采用新的定制公交线路，并在线路上设定固定的发车频率，以服务受到中断影响的乘客。采用这种接驳公交方案虽然能在一定程度上服务中断区域内乘客的出行，但是却未考虑到道路交通的实时变化，若在道路上发生公交串行等情况，将严重影响接驳公交的运输能力。
4.经分析，现有的应急救援方案只包含地铁时刻表的调整，或者是公交接驳方案的设计，而已有的学术研究成果和实际运营方案中，并未将两者动态结合，可能影响接驳公交的运输能力。


技术实现要素：

5.本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法。该方法包括以下步骤：
6.以最小化乘客总等待时间作为第一目标函数，求解时刻表调整模型，获得中断后的地铁时刻表，其中采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突；
7.针对中断区域，采用元胞离散道路网络，获得重构离散道路交通网络；
8.对于所述重构离散道路交通网络，以最小化应急响应车辆的总出行时间作为第二目标函数，求解应急响应车辆实时诱导模型，获得应急响应车辆的路径，其中采用动态交通分配方法来捕捉道路实时交通状况，以实时诱导应急响应车辆的路径。
9.与现有技术相比，本发明的优点在于，针对地铁在线路中断情景下，既有时刻表无法满足中断时段内的客流需求的问题，本发明采用两阶段优化的方法提供在地铁线路中断情景下的应急救援方案：第一阶段优化地铁时刻表的调整及客流的组织分配，采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突；在此基础上，第二阶段优化应急响应车
辆的路径，采用动态交通分配的方法来更好地捕捉道路实时交通状况，实时诱导应急响应车辆的路径。这种两阶段优化的方法，不仅可快速求解得到应急救援优化方案，同时也可以将地铁时刻表调整和应急响应车辆的设计协同优化，从而可以捕捉道路交通实时变化，实时诱导应急响应车辆的路径，为地铁应对突发性中断事故的应急救援提供有效的技术支持。
10.通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
11.被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。
12.图1是根据本发明一个实施例的地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法的流程图；
13.图2是根据本发明一个实施例的地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法的过程示意图；
14.图3是根据本发明一个实施例的地铁线路中断后区域划分示意图；
15.图4是根据本发明一个实施例的时空中断区域示意图；
16.图5是根据本发明一个实施例的时空中断时刻表示意图；
17.图6是根据本发明一个实施例的判断车次与时空中断区域冲突的算法流程图；
18.图7是根据本发明一个实施例的判断客流占用车次的填充算法示意图；
19.图8是根据本发明一个实施例的中断区域道路网示意图；
20.图9是根据本发明一个实施例的中断区域道路网重构示意图。
具体实施方式
21.现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
22.以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
23.对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
24.在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
25.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
26.在现有技术中，地铁线路在突发中断情景下，列车时刻表调整和应急响应车辆的设计以经验为主，未达到智能化调度的目标。若能够将地铁时刻表的调整和应急响应车辆路径的实时诱导相结合，协同考虑两种交通工具的衔接配合，可为乘客在突发事件下的应急疏散提供高效智能的技术支持。在设计新的地铁时刻表时，应考虑到既有时刻表与中断
区域内的冲突。例如，中断发生后，若不调整原有时刻表，将导致列车驶入到中断区域内，造成严重安全隐患。此外，将客流按照起讫点疏散到相应的应急响应上车辆后，需实时诱导应急响应车辆路径，使得该路径方案既可降低对于道路交通的影响，也保证了乘客的出行时间。基于此，本发明提供了一种地铁线路突发中断情景下的列车时刻表调整和应急响应车辆实时路径诱导的协同优化方法。
27.参见图1所示，总体上，所提供的地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法包括以下步骤：步骤s110，以最小化乘客总等待时间作为第一目标函数，求解时刻表调整模型，获得中断后的地铁时刻表，其中采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突；步骤s120，针对中断区域，采用元胞离散道路网络，获得重构离散道路交通网络；步骤s130，对于所述重构离散道路交通网络，以最小化应急响应车辆的总出行时间作为第二目标函数，求解应急响应车辆实时诱导模型，获得应急响应车辆的路径，其中采用动态交通分配方法来捕捉道路实时交通状况，以实时诱导应急响应车辆的路径。
28.具体地，参见图2，并结合图3-图9所示，所提供的地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法包括以下步骤：
29.步骤s1，输入原始数据，并设计算法生成模型(m1，即时刻表调整模型)的参数；步骤s2，求解建立的混合整数线性规划模型，并输出中断后的地铁时刻表；步骤s3，将道路网络元胞离散化，重构道路交通网络；步骤s4，输入道路参数及中断区域内客流数据，求解建立的线性规划模型(m2，即应急响应车辆实时诱导模型)。
30.步骤s1中模型(m1)的参数，对于模型极为重要。在一个实施例中，采用判断车次与时空中断区域冲突的算法生成参数θu，参见图6所示。在一个实施例中，采用判断客流占用车次的填充算法生成参数参见图7所示。另外，其他相关参数可由参数定义通过运算得到。相关参数的定义参见表1。
31.表1模型(m1)参数定义
[0032][0033]
在一个实施例中，步骤s2中模型(m1)具体表述如下：
[0034][0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041]
[0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050][0051][0052][0053][0054][0055][0056][0057][0058][0059]
[0060][0061]
其中，模型(m1)的数学公式含义为：式(1-1)为模型(m1)的目标函数，表示最小化乘客总等待时间，同时惩罚未搭载上列车的人数；式(1-2)至(1-15)表示列车时刻表的更新约束。更新逻辑为：判断原有时刻表的车次是否在时空中断区域内，若发生冲突，则更新原有时刻表；若未发生冲突，则该车次保持原有时刻表。式(1-16)至(1-17)表示客流的分配约束。式(1-16)为客流分配流守恒约束，式(1-17)为客流分配在起讫点、方向、时刻上限制。式(1-18)至(1-19)表示列车容量约束。式(1-17)为列车在不同车站车内人数的计算公式，式(1-18)为列车的容量约束。式(1-20)-式(1-22)为瞬时车站客流计算公式；式(1-23)-式(1-25)为累积车站客流计算公式。式(1-26)至(1-27)为决策变量约束。
[0062]
进一步地，步骤s3中将道路网络元胞离散化，重构道路交通网络。例如，将道路划分为矩形元胞，该元胞是离散的，且矩形元胞尺寸应保证至少能够容纳下一辆公交汽车。
[0063]
进一步地，步骤s4中中断区域内需求的输入，使用模型(m1)中的式(1-19)至(1-21)计算得到。
[0064]
在一个实施例中，步骤s4中模型(m2)具体表示如下：
[0065][0066][0067][0068][0069][0070][0071][0072][0073][0074][0075][0076][0077]
其中，模型(m2)的数学公式的含义为：式(2-1)为模型(m2)的目标函数，表示最小化应急响应车辆的总出行时间。式(2-2)是不同方向od的流量守恒约束；式(2-3)-(2-6)是松弛的元胞传输模型约束，其中式(2-3)和(2-4)描述了上游元胞的发送函数，即当前元胞的流入量不超过上游元胞的车辆数和当前元胞的最大通行能力；式(2-5)和(2-6)描述了下
游元胞的接受函数，即当前元胞的流出量不超过其最大通行能力和下游元胞的剩余空间；式(2-7)描述了源元胞的流量发送函数；式(2-8)描述了车辆在不同时刻加载到路网上，所有人都被运走；式(2-9)和(2-10)表示初始时刻专用车道被完全清空；式(2-11)和(2-12)是元胞的车辆数和流入流出量的非负约束。
[0078]
对于所提供的两阶段数学优化模型(m1)和(m2)中的数学符号，详细说明见下表2。
[0079]
表2数学符号说明
[0080][0081]
[0082][0083]
本发明提供了一种基于两阶段优化的地铁时刻表调整和应急响应车辆路径实时诱导的协同优化框架，对于该框架的适用范围做以下情景假设：
[0084]
1)地铁中断的时段以及客流需求可通过预测得到；
[0085]
2)地铁发生中断后，除端点车站外，中断区域内所有地铁车站均关闭。客流无法进入该关闭车站。
[0086]
3)应急响应车辆的资源充足。
[0087]
为进一步理解本发明，下文将具体描述求解时刻表调整模型(m1)和应急响应车辆实时诱导模型(m2)的实施例。
[0088]
一、时刻表调整模型(m1)
[0089]
1)车次与时空中断区域冲突判断
[0090]
时空中断区域是指发生中断后将在列车时刻表内中形成一个矩形区域，该区域内列车无法通过，图3是地铁线路中断后区域划分示意图，图4是时空中断区域示意图。如图4所示，时空中断区域(spatio-temporal disruption area)是由中断起始车站、中断起始时间所围成的矩形区域。图4示意有三个列车车次u1、u2、u3，其中车次u1、u3无需经过时空中断区域，u2需经过时空中断区域。
[0091]
车次与时空中断区域的冲突，是指原有时刻表中的某些车次将通过时空中断区域，该车次若进入时空中断区域，则与之产生冲突。如图5所示，以北京地铁亦庄线部分时刻表为例，图5(a)中共有10趟列车车次u1～u19。考虑地铁中断的起始车站为lcxng站和lxucw站，中断的开始时间为5点20，结束时间为5点45。则由图5(b)所示，车次u7、u9、u11、u13与时空中断区域冲突，该车次无法通过时空中断区域。
[0092]
需要说明的是，图5中时间单位为分钟，如320分钟表示5时20分(320＝5
×
60+20)。
[0093]
车次与时空中断区域冲突的判断，是由所设计的判断车次与时空中断区域冲突的算法实现。该算法流程图如图6所示，主要包括以下步骤：
[0094]
步骤s61：输入需判断的车次u及原始时刻表中的列车到发时间
[0095]
步骤s62：令θu:＝0,r＝s
begin
。判断车次u在车站r的到发时间是否属于时空中断区域，若是则令θu＝1，转步骤s65；否则，转步骤s63。
[0096]
步骤s63：判断车站r是否大于s
end
，若是则转步骤s65；否则，转步骤s64。
[0097]
步骤s64：判断车次u在车站r的到发时间是否属于时空中断区域(τ
begin
,τ
end
)。若是，则令θu＝1，转步骤s65；否则，令r＝r+1，转步骤s63。
[0098]
步骤s65：输出θu。
[0099]
2)列车车次占有判断
[0100]
列车车次占有判断是指判断列车到达某一车站后车内的乘客是否仍占有列车席位，即乘客是否还在车上。
[0101]
列车车次占有判断是由所设计的客流占用车次的填充算法实现。该算法流程图如图7所示，主要包括以下步骤：
[0102]
步骤s71：输入模型中的所需要的所有相关参数；
[0103]
步骤s72：令
[0104]
步骤s73：对于所有的车次u，判断车次u是否与时空中断区域冲突。若冲突，则执行步骤s74；否则，执行步骤s75。
[0105]
步骤s74：对于所有的客流p，若客流起点不为中断车站，则从客流的起点开始填充直到碰到中断车站为止；否则，不填充。
[0106]
步骤s75：对于所有的客流p，从客流的起点开始填充直到碰到终点车站前一站为止。
[0107]
步骤s76：输出参数
[0108]
3)模型(m1)分析与求解
[0109]
时刻表调整模型(m1)是一类混合整数线性规划模型。与车次的到发时间相关的变
量为连续变量，与客流相关的变量为整数变量。
[0110]
在一个实施例中，时刻表调整模型(m1)可由商业软件如gurobi、cplex求解。一般地，该类商业优化软件的求解思路为：首先，将所建立的混合整数线性规划模型松弛为线性规划模型，采用改进的单纯形法求解该线性规划数学模型；然后，采用分枝定界算法寻找当前线性规划模型的整数解，直至找到模型(m1)的最优解。
[0111]
综上，通过求解时刻表调整模型可以优化地铁时刻表的调整及客流的组织分配，并采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突。
[0112]
二、应急响应车辆实时诱导模型(m2)
[0113]
1)道路网重构
[0114]
道路网的重构是指将道路划分为离散的矩形元胞。应急响应车辆在道路上的实时位置，可以由所占有的元胞定位。考虑以北京市亦庄线地铁线路中断为例，中断的地铁站为同济南路站至次渠南站，则该中断区域附近的道路网如图8所示。为了采用动态交通分配的方式实时诱导车辆路径，需将该道路网采用元胞离散化重构。如图9所示，元胞的尺寸为160米/个，则将图8中道路网划分为29个元胞，另有3个虚拟节点(见阴影矩形)，交叉口为圆圈。
[0115]
需要说明的是，本发明所采取的应急响应车辆，由于突发中断情景下，客流随时间的累积将导致，需在道路上专门设计应急公交专用道。
[0116]
2)模型(m2)分析与求解
[0117]
响应车辆实时诱导模型(m2)可以是一类线性规划模型。在一个实施例中，求解该线性规划模型的方法是改进的单纯形法，可使用商业软件如gurobi、cplex在较短时间内迅速求解。
[0118]
综上，通过进一步求解响应车辆实时诱导模型，可以优化应急响应车辆的路径，采用动态交通分配的方法来更好地捕捉道路实时交通状况，实时诱导应急响应车辆的路径。
[0119]
综上所述，本发明提供一种基于两阶段优化的地铁时刻表调整和应急响应车辆路径实时诱导的协同优化方法，通过建立两阶段数学优化模型，能够让使用者在中断时段内调整已有时刻表，使列车按照新的时刻表在中断地铁线路上安全运行。同时，也提供了中断区域内的应急响应车辆路径实时诱导方法。这种协同优化方案可为地铁突发中断情景提供安全高效的客流疏散方案，在实际的地铁运营中，提供列车突发中断事故下的列车时刻表调整和应急响应车辆路径实时诱导，在实践中更具指导价值。
[0120]
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
[0121]
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电
信号。
[0122]
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
[0123]
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++、python等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
[0124]
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
[0125]
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
[0126]
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
[0127]
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或
流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
[0128]
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

技术特征：
1.一种地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法，包括以下步骤：以最小化乘客总等待时间作为第一目标函数，求解时刻表调整模型，获得中断后的地铁时刻表，其中采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突；针对中断区域，采用元胞离散道路网络，获得重构离散道路交通网络；对于所述重构离散道路交通网络，以最小化应急响应车辆的总出行时间作为第二目标函数，求解应急响应车辆实时诱导模型，获得应急响应车辆的路径，其中采用动态交通分配方法来捕捉道路实时交通状况，以实时诱导应急响应车辆的路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：所述第一目标函数表示为：
其中，z1表示乘客总等待时间，r表示地铁车站集合；r
o
表示未中断区域内地铁车站集合；表示未中断区域内第一地铁子系统车站集合；表示未中断区域内第二地铁子系统车站集合，表示正方向上首个中断地铁车站集合；表示负方向上首个中断地铁车站集合；p表示客流集合；u表示车次集合；t表示离散时间集合；表示客流p的起点，表示客流p的终点；表示客流p的人数；表示客流p到达起始车站的时刻；表示客流p是否为正方向，若是则为1，否则为0；f
u
表示车次u是否为正方向，若是则为1，否则为0；表示车次u到达车站r/的时刻，表示车次u从车站r的出发时刻；θ
u
表示车次u是否与时空中断区
域冲突，若是则为1，否则为0；表示车次u能够容纳乘客的人数；m是任意大的数；s
begin
表示地铁中断区域在正方向上的起始车站，s
end
表示地铁中断区域在正方向上的终点车站；τ
begin
表示地铁中断开始的时间，τ
end
表示地铁中断结束的时间；表示调整后的时刻表中车次u到达车站r/(从车站r出发)的时刻；c
ur
表示车次u到达车站r之后车上的人数；表示客流p乘坐车次u的人数；x
p
表示客流p未搭载上列车的人数；表示客流p在t时刻到达车站r/(从车站r出发)/(在车站r滞留)的瞬时人数；表示客流p在t时刻到达车站r/(从车站r出发)/(在车站r滞留)的累积人数，表示客流p选择车次u时的等待时间，表示车次u是否从客流p的起点出发，若是则为1，否则为0；表示车次u到达从客流p的起点时间是否晚于客流p到达起点时间；表示车次u与客流p是否有同样的方向，若是则为1，否则为0；表示客流p在时刻t是否到达起始车站r，若是则为1，否则为0；表示客流p在时刻t是否已经到达起始车站r，若是则为1，否则为0；表示若客流p乘坐车次u，在时刻t是否到达其换乘车站r，若是则为1，否则为0；表示若客流p乘坐车次u，在时刻t是否已经到达其换乘车站r，若是则为1，否则为0；表示若客流p乘坐车次u，在时刻t是否已经从其起始车站r出发，若是则为1，否则为0。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：所述第二目标函数表示为：
其中，z2表示应急响应车辆的总出行时间，c表示元胞集合，c
r
表示起点元胞的集合，c
s
表示终点元胞的集合，c
o
表示普通中转元胞的集合；γ-1
(i)表示元胞i的下游元胞的集合，j∈γ-1
(i)；γ(i)表示元胞i的上游元胞的集合，k∈γ(i)；e(i)和元胞i属于同一路段的元胞集合；m表示不同方向od的集合；ψ表示离散时间步的集合；t表示仿真时间阈值；τ表示离散时间步的长度；p表示车辆的最大载客量；l表示车辆的有效长度，包括安全间距；v表示车辆的自由流速度；w表示车辆的拥堵波传播速度；表示t时刻，元胞i的通行能力；表示t时刻，元胞i的最大容量；表示t时刻，起点元胞i的最大通行能力；l
i
表示元胞i的可用车道数量；表示t时刻，m类od车辆在元胞i内的数量；表示t时刻，m类od车辆从元胞i到元胞j的数量；l
i,m
表示元胞i中，分配给m类od的车道数量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时刻表调整模型是混合整数线性规划模型，并使用分枝定界算法进行求解。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应急响应车辆实时诱导模型是线性规划模型，并采用单纯形法进行求解，以获得全局最优解。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重构离散道路交通网络通过采用矩形元胞离散化道路网获得，且矩形元胞尺寸不小于元胞内车辆的尺寸。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述应急响应车辆在道路上的实时位置，由所占有的元胞进行定位。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时刻表调整模型和所述应急响应车辆实时诱导模型采用软件gurobi或cplex进行求解。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种地铁突发中断情景下的列车和应急响应车辆协同优化方法。该方法包括：以最小化乘客总等待时间作为第一目标函数，求解时刻表调整模型，获得中断后的地铁时刻表，其中采用缩短车次路径的策略规避列车与中断区域内的运行冲突；针对中断区域，采用元胞离散道路网络，获得重构离散道路交通网络；对于所述重构离散道路交通网络，以最小化应急响应车辆的总出行时间作为第二目标函数，求解应急响应车辆实时诱导模型，获得应急响应车辆的路径，其中采用动态交通分配方法来捕捉道路实时交通状况，以实时诱导应急响应车辆的路径。本发明能够为地铁应对突发性中断事故的应急救援提供有效的技术支持。急救援提供有效的技术支持。急救援提供有效的技术支持。


技术研发人员：李峰 王辉 贾斌 吴建军 孙会君
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：2023.06.09
技术公布日：2023/9/20