青岛地铁二号线列车运行图优化系统

青岛地铁二号线列车运行图优化系统

本项目利用优化算法对青岛地铁二号线的列车运行图进行优化设计，提高运营效率，减少乘客等待时间。

项目背景

青岛地铁二号线是青岛市重要的交通干线，连接了多个重要区域。随着客流量的增加，需要对列车运行图进行优化，以更好地满足乘客需求，提高运营效率。

项目目标

1. 最小化乘客平均等待时间
2. 保证高峰期有足够的运力
3. 控制列车满载率在安全范围内
4. 优化列车运行效率
5. 提供可视化的优化结果分析

实现方法

本项目实现了两种优化算法：

1. 粒子群算法(PSO): 模拟群体智能行为，通过粒子在解空间中的移动寻找最优解
2. 遗传算法(GA): 模拟自然选择和遗传机制，通过交叉、变异等操作寻找最优解

文件说明

• train_schedule_optimizer.py: 基于粒子群算法的优化实现
• ga_train_schedule_optimizer.py: 基于遗传算法的优化实现
• compare_algorithms.py: 算法对比工具
• README.md: 项目说明文档

优化结果

粒子群算法(PSO)优化结果

经过多次调整和优化，粒子群算法在高峰期时段表现良好：

• 早高峰(7-9点)发车间隔: 3.2分钟
• 晚高峰(17-19点)发车间隔: 3.7分钟
• 平峰时段发车间隔: 10分钟
• 总列车数量: 151列

遗传算法(GA)优化结果

遗传算法也提供一套可行的优化方案：

• 早高峰(7-9点)发车间隔: 3.5分钟
• 晚高峰(17-19点)发车间隔: 4.4分钟
• 平峰时段发车间隔: 8-9分钟
• 总列车数量: 156列

优化过程

1. 初步实现基于粒子群和遗传算法的优化程序
2. 发现算法容易陷入局部最优解，特别是将所有时段的发车间隔优化为最大值(10分钟)
3. 调整评价函数，增强对高客流时段的敏感度
4. 增加动态惯性权重调整策略
5. 为高峰期增加了特殊约束条件和惩罚因子
6. 优化列车运行图的可视化效果
7. 增加详细的性能分析和高峰时段对比
8. 实现跨平台字体兼容性，解决了中文显示问题

算法比较

两种算法各有优势：

• 粒子群算法(PSO)：实现相对简单，参数较少，收敛速度通常较快
• 遗传算法(GA)：更加灵活，适应复杂约束条件，但实现复杂度较高

根据运行时间对比，在此问题中PSO算法运行时间约20秒，而GA算法约6秒，但GA算法在平峰时段的处理上表现更为灵活。

使用说明

1. 运行单个算法优化：

   python train_schedule_optimizer.py  # 运行PSO算法
   python ga_train_schedule_optimizer.py  # 运行GA算法
   

2. 运行算法比较：

   python compare_algorithms.py
   

3. 查看优化结果：

   • 优化过程图：optimization_process.png, ga_optimization_process.png
   • 列车运行图：train_schedule.png, ga_train_schedule.png
   • 对比分析图表：headway_comparison.png, waiting_time_comparison.png, load_rate_comparison.png

技术改进

1. 惩罚函数优化：通过动态调整惩罚因子，有效处理约束条件
2. 高峰期优先策略：为高客流时段设置更高的权重，确保优化结果符合实际需求
3. 图形可视化：提供直观的列车运行图和对比分析图表
4. 跨平台兼容：解决了不同操作系统(Windows/macOS/Linux)上的中文字体显示问题

最新优化改进

在最新的优化中，我们对PSO算法进行了以下改进：

1. 增加了粒子数量(100个)和迭代次数(300次)，提高搜索能力
2. 引入了时段类型分类，将一天划分为5种不同类型的时段：
   • 早高峰核心(7-8点)
   • 早高峰过渡(6点和9点)
   • 晚高峰(17-19点)
   • 平峰(10-16点)
   • 低峰(19-23点)
3. 为不同时段设定了合理的发车间隔范围
4. 改进了粒子初始化策略，确保第一个粒子使用原方案
5. 增强了高峰时段的约束惩罚力度
6. 增加了对满载率的目标控制
7. 优化了可视化分析，提供了更全面的对比图表

目标函数完善

最新的优化中，我们完全按照文档要求实现了目标函数：

F = α·∑(ht/2)·λt + β·∑(ht/h0)

其中:

• ht: 时段t的发车间隔（分钟）
• λt: 时段t的乘客到达客流量（人）
• h0: 原运行图发车间隔（基准值）
• α = 0.8, β = 0.2: 权重系数

约束条件完善

根据论文要求，我增强以下约束条件的处理：

1. 最小发车间隔限制: 2分钟 ≤ ht ≤ 10分钟
2. 大客流站（如东韩站、五四广场站）停站时间延长到0.7分钟
3. 满载率限制: ≤ 120%
4. 总列车数限制: N ≤ 30列/方向
5. 五四广场站换乘等待时间 ≤ 3分钟
6. 折返时间 ≥ 3分钟

结果分析

最新优化结果表明：

1. 早高峰和晚高峰时段的发车间隔保持在合理范围内(3.2分钟和3.7分钟)
2. 平峰和低峰时段的发车间隔为10分钟，有效节约运营成本
3. 总列车数量为151列，比原方案减少约30列
4. 所有时段的满载率均控制在安全范围内，早高峰最高满载率约32.5%
5. 加权平均等待时间从3.10分钟略微增加到3.77分钟，但总体仍在合理范围内
6. 运算速度提高，算法运行时间仅需20.37秒

记录

1: 初始开发

• 目的: 创建基础优化算法
• 完成: 实现PSO和GA算法框架，设计评价函数
• 关键: 选择粒子群和遗传算法作为优化方法
• 技术栈: Python, NumPy, Matplotlib
• 修改文件: train_schedule_optimizer.py, ga_train_schedule_optimizer.py

2: 算法改进

• 目的: 解决算法陷入局部最优的问题
• 完成: 调整评价函数，增加约束条件
• 关键: 为不同时段设定不同权重和约束
• 技术栈: Python, NumPy, Matplotlib
• 修改文件: train_schedule_optimizer.py, compare_algorithms.py

3: 可视化与分析

• 目的: 优化结果展示和分析
• 完成: 增强可视化效果，添加性能分析
• 关键: 设计多种图表展示优化效果
• 技术栈: Python, Matplotlib
• 修改文件: train_schedule_optimizer.py, README.md

4: 最终优化

• 目的: 根据文档要求进行最终优化
• 完成: 重新设计时段分类和约束条件，强化高峰期优化
• 关键: 引入时段类型分类，增强高峰期约束
• 技术栈: Python, NumPy, Matplotlib
• 修改文件: train_schedule_optimizer.py, README.md

5: 目标函数完善

• 目的: 完善评价体系与约束条件
• 完成: 严格按照文档中的目标函数公式F = α·∑(ht/2)·λt + β·∑(ht/h0)优化
• 关键: 调整α=0.8和β=0.2的权重，精确处理各约束条件
• 技术栈: Python, NumPy, Matplotlib
• 修改文件: train_schedule_optimizer.py, README.md