Resumen

En vista del conflicto entre la variación temporal de la demanda de los pasajeros del transporte ferroviario urbano y la homogeneidad del horario de los trenes, este artículo tiene en cuenta los intereses tanto de los pasajeros como de los operadores para construir un modelo de programación del transporte ferroviario urbano que permita obtener un horario de trenes optimizado en función del tiempo. Basándose en los volúmenes dinámicos de pasajeros de los pares origen-destino del sistema automático de cobro de billetes, el modelo se centra en minimizar el tiempo total de espera de los pasajeros con restricciones en el intervalo de tiempo entre dos trenes consecutivos, el número y la capacidad de los trenes disponibles y el factor de carga de los trenes. Para resolver el modelo se diseña un algoritmo híbrido compuesto por el algoritmo principal basado en el algoritmo genético y el algoritmo anidado basado en el cálculo de la tracción de los trenes y el requisito de distancia de seguridad. Para justificar la eficacia y el valor práctico del modelo y el algoritmo propuestos, en este artículo se ilustra un caso de la línea S1 del metro de Nanjing. El resultado muestra que el horario de trenes optimizado presenta ventajas en comparación con el original.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:modelo, tiempo, horario de trenes, línea s1 del metro de nanjing, sistema automático de cobro de billetes, demanda de pasajeros del transporte ferroviario urbano, modelo de programación del transporte ferroviario urbano, horario de trenes dependiente, volumen dinámico de pasajeros, requisito de distancia de seguridad
• Keywords:model, time, train timetable, nanjing metro line s1, automatic fare collection system, urban rail transit passenger demand, urban rail transit scheduling model, dependent train timetable, dynamic passenger volumes, safety distance requirement