CN101853441A - 基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法及***。该方法包括：将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，执行所述车流网络转化及参数计算步骤；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。本发明基于复杂网络，减少铁路旅客总旅行时间，进而提高整个铁路旅客的运送效率。

Description

基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法及***

技术领域

本发明涉及属于高速列车开行方案编制技术，尤其涉及一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法及***。

背景技术

随着高速铁路的投入使用，铁路列车的开行方案编制越来越受到重视。开行方案的编制对充分利用铁路通过能力、满足旅客发送需求具有决定性的意义。优秀的列车开行方案能够根据铁路线路实际能力，最大限度地发挥铁路列车的运输效果，尽可能的保证旅客的出行需求，并能保证开行方案有较强的可实施性。相反，开行方案编制不当，就会使得旅客的换乘次数增加，旅客的旅行时间延长，旅客运送效率低下，使得其可实施性降低。

列车开行方案的优劣的一个重要的衡量指标是旅客的运送效率。分为总的旅客旅行时间和平均换乘次数。对单个旅客而言，换乘次数越少，总的旅行时间越少，满意度越高。通过增加列车的停靠站就可以在很大程度上减少其换乘次数。但是对所有旅客来说，列车过多地停靠车站，势必造成部分旅客的总旅行时间延长，所以增加停靠站对所有旅客而言，并不一定使所有旅客的总旅行时间减少。即减小平均换乘次数并不一定能压缩旅客的总的旅行时间。目前，利用复杂网络理论对高速列车开行方案以及相应的旅客的总旅行时间和平均换乘次数进行研究尚处于起步阶段。本发明提出了利用复杂网络理论优化铁路列车开行方案的方法，该方法能够使得所有旅客的总旅行时间降低，减少旅客的换乘次数，从而提高旅客总体运送效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法及***，基于本发明可以提高整个铁路旅客的运送效率。

一方面，本发明公开了一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法，所述方法包括如下步骤：车流网络转化及参数计算步骤，将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；分析步骤，判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，执行所述车流网络转化及参数计算步骤；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

上述提高铁路旅客运送效率的方法，优选所述网络平均路径长度依据下式确定：

$L=\frac{1}{\frac{1}{2}N(N-1)}\underset{i\≤j}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ij}}$

其中，L表示网络平均路径长度；N为自然数，表示网络中节点的总数；i、j为自然数，d_ij表示网络中两个节点i和j之间的距离，所述距离依据连接i节点和j节点的最短路径上的边数确定。

另一方面，本发明还提供了一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的***，所述***包括：车流网络转化及参数计算模块，用于将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；分析模块，用于判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，进行所述车流网络转化及参数计算；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

上述提高铁路旅客运送效率的***，优选所述网络平均路径长度依据下式确定：

$L=\frac{1}{\frac{1}{2}N(N-1)}\underset{i\≤j}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ij}}$

其中，L表示网络平均路径长度；N为自然数，表示网络中节点的总数；i、j为自然数，d_ij表示网络中两个节点i和j之间的距离，所述距离依据连接i节点和j节点的最短路径上的边数确定。

相对于现有技术而言，本发明基于复杂网络，减少铁路旅客总旅行时间，进而提高整个铁路旅客的运送效率。

附图说明

图1为本发明基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法实施例的步骤流程图；

图2是D305次列车构成的车流网络图；

图3是D305与D5653次列车构成的车流网络图；

图4是增加济南停靠站后D305与D5653此列车构成的车流网络图；

图5为本发明基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的***实施例的步骤流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，图1为本发明基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法实施例的步骤流程图，包括：步骤110，将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；步骤120，判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若平均路径长度和总旅行时间不满足要求，则执行步骤130，修改开行方案中的停站设置后，转向执行步骤110，即车流网络转化及参数计算步骤；若均路径长度和总旅行时间满足要求，则执行步骤140，确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

下面对上述方法做详细的说明。

全路旅客列车车流(以下简称车流)网络是一个复杂网络。在这个网络中节点是全路有客运作业的所有车站；如果两站之间有同一列车停站作业，那么这两个车站之间的连线就是网络中的边。因此可以利用复杂网络相关的理论来研究车流网络。

根据2009年7月份铁道部公布的最新全路旅客列车时刻表，全路具有客运服务的车站有3361个。共有2334列车。这个由车站节点和车流边组成的复杂网络中具有330273条边。

此处是做算例，所以研究对象不是所有的2334列车，而是两个车次D305与D5653。

表1  D305次列车的停站信息表

站序	车站	历时
			1	北京	0
2	南京	08:04
			3	上海	10:04

如表1，北京南-上海的D305次列车，经过的车站有北京、南京、上海3个车站，那么将D31次车转化成车流信息之后就成为如图2所示。

这样由车次D305转化的车流网络就生成了。网络图中包含3条边。

表2  D5653次列车的停站信息表

站序	车站	历时
			1	上海	0
2	嘉兴	00:52
			3	海宁	01:09
4	杭州	01:47

将D5653列车信息转化成车流网之后，车流网变为图3所示。

现在考虑网络中添加济南停靠站。当D305次列车没有济南停靠站时，从济南出发的客流必须经过一次中转才能转至D305次列车上。此时，车流网如图4所示。

网络中两个节点i和j之间的距离dij定义为连接这两个节点的最短路径上的边数。网络的平均路径长度定义为任意两个节点之间距离的平均值，即

其中N为网络的节点数。

根据上述定义，此时网络任意两节点之间的路径长度如表3所示。

表3没有设置济南停靠站时北京(经上海中转)至杭州之间各站的路径长度

根据上述定义，此时网络的平均路径长度为：

(2+1+1+2+2+2+2+2+3+3+3+1+2+2+2+1+1+1+1+1+1)/(0.5*7*6)＝1.7143

也就是说旅客的平均换乘次数是0.7143次。

表4  假设的北京(经上海中转)至杭州之间的OD流

表5  北京(经上海中转)至杭州之间的OD客流每位旅客所必须的旅行时间(D305不在济南设置停站的情况)

计算所有下行方向(规定北京-上海-杭州方向为下行方向)旅客的总的旅行时间。以下计算过程中，旅行时间都是下行方案。

表4中是假定的下行方向的OD流。表5中的内容是车站到车站之间每位旅客消耗的的旅行时间。假定每换乘一次，增加的旅行时间是两个小时，即120分钟。如北京到嘉兴的总旅行时间是604+120+52分钟，其中604分钟是北京到上海需要的时间，120分钟是在上海车站换乘的时间，52分钟是上海到嘉定的时间。

那么下面计算所有旅客的总的旅行时间。

(1)从北京出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*(186+120)+300*484+300*604+100*(604+120+52)+50*(604+120+69)+100*(604+120+107)＝587950

(2)从济南出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*(316+120)+300*(443+120)+50*(443+120+120+52)+50*(443+120+120+69)+100*(443+120+120+107)＝409450

(3)从南京出发至各站的旅客的总的旅行时间

400*120+300*(120+120+52)+100*(120+120+69)+200*(120+120+107)＝235900

(4)从上海出发至各站的旅客的总的旅行时间

300*52+200*69+400*107＝72200

(5)从嘉兴出发至各站的旅客的总的旅行时间

300*17+300*55＝21600

(6)从海宁出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*38＝7600

所有下行方向旅客总旅行时间sum1＝1334700分

由于网络平均路径长度和旅客总旅行时间没有满足既定的标准，需要对车流网络进行调整。现在增加济南停靠站。

增加济南停靠站以后，带来两个结果。其一，从济南出发的下行方向客流，乘坐D305次列车不用换乘，减少了这些旅客的换乘次数，每位旅客减少了换乘时间。其二，增加济南停靠站以后，从济南站之前的车站(北京)发出的客流，每位旅客的旅行时间都会相应延长5分钟。如表7所示。

此时网络任意两节点之间的路径长度如表6所示。

表6设置济南停靠站时北京(经上海中转)至杭州之间各站的路径长度

此时网络的平均路径长度为：

(1+1+1+2+2+2+1+1+2+2+2+1+2+2+2+1+1+1+1+1+1)/(0.5*7*6)＝1.4286

也就是说旅客的平均换乘次数是0.4286次。

表7北京(经上海中转)至杭州之间的OD客流每位旅客所必须的旅行时间

(D305在济南设置停站的情况)

此时所有旅客总旅行时间是：

(1)从北京出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*186+300*(484+5)+300*(604+5)+100*(604+120+52+5)+50*(604+120+69+5)+100*(604+120+107+5)＝568200

(2)从济南出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*316+300*443+50*(443+120+52)+50*(443+120+69)+100*(443+120+107)＝325450

(3)从南京出发至各站的旅客的总的旅行时间

400*120+300*(120+120+52)+100*(120+120+69)+200*(120+120+107)＝235900

(4)从上海出发至各站的旅客的总的旅行时间

300*52+200*69+400*107＝72200

(5)从嘉兴出发至各站的旅客的总的旅行时间

300*17+300*55＝21600

(6)从海宁出发至各站的旅客的总的旅行时间

200*38＝7600

总旅行时间sum₂＝1230950

所以增设济南停站之后，所有旅客的总旅行时间压缩了103750分钟。新的车流网络如图4所示。

由于本次设定的符合要求的总旅行时间是1250000分钟，所以总的旅行时间达到了要求。计算停止。

另一方面，本发明还提供了一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的***，参照图5，还***包括：车流网络转化及参数计算模块52，用于将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；分析模块54，用于判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，进行所述车流网络转化及参数计算；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

***实施例的原理与方法实施例相同，相同之处户型参照即可，在此不再赘述。

以上对本发明所提供的一种基于网络分析灾害天气对列车开行影响的方法及***进行详细介绍，本文中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (4)

1.一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

车流网络转化及参数计算步骤，将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；

分析步骤，判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，执行所述车流网络转化及参数计算步骤；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

2.根据权利要求1所述的提高铁路旅客运送效率的方法，其特征在于，所述网络平均路径长度依据下式确定：

$L=\frac{1}{\frac{1}{2}N(N-1)}\underset{i\≤j}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ij}}$

其中，

L表示网络平均路径长度；

N为自然数，表示网络中节点的总数；

i、j为自然数，d_ij表示网络中两个节点i和j之间的距离，所述距离依据连接i节点和j节点的最短路径上的边数确定。

3.一种基于复杂网络提高铁路旅客运送效率的***，其特征在于，所述***包括：

车流网络转化及参数计算模块，用于将列车开行方案转化为车流网络，计算所述车流网络的平均路径长度和总旅行时间；

分析模块，用于判断所述平均路径长度和总旅行时间是否满足预定要求；若否，则修改开行方案中的停站设置后，进行所述车流网络转化及参数计算；若是，则确定所述开行方案为符合要求的开行方案。

4.根据权利要求3所述的提高铁路旅客运送效率的***，其特征在于，所述网络平均路径长度依据下式确定：

$L=\frac{1}{\frac{1}{2}N(N-1)}\underset{i\≤j}{\mathrm{\Σ}}{d}_{\mathrm{ij}}$

其中，

L表示网络平均路径长度；

N为自然数，表示网络中节点的总数；

i、j为自然数，d_ij表示网络中两个节点i和j之间的距离，所述距离依据连接i节点和j节点的最短路径上的边数确定。

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