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A STOCHASTIC TIMETABLE OPTIMIZATION MODEL IN SUBWAY SYSTEMS

机译：地铁系统中的随机时刻表优化模型

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With fixed running times at sections, cooperative scheduling (CS) approach optimizes the dwell times and the headway time to coordinate the accelerating and braking processes for trains, such that the recovery energy generated from the braking trains can be used by the accelerating trains. In practice, trains always have stochastic departure delays at busy stations. For reducing the divergence from the given timetable, the operation company generally adjusts the running times at the following sections. Focusing on the randomness on delay times and running times, this paper proposes a stochastic cooperative scheduling (SCS) approach. Firstly, we estimate the conversion and transmission losses of recovery energy, and then formulate a stochastic expected value model to maximize the utilization of the recovery energy. Furthermore, we design a binary-coded genetic algorithm to solve the optimal timetable. Finally, we conduct experimental studies based on the operation data from Beijing Yizhuang subway line. The results show that the SCS approach can save energy by 15.13％ compared with the current timetable, and 8.81％ compared with the CS approach.
机译：由于路段的行驶时间是固定的，因此协作调度（CS）方法可优化停顿时间和行进时间，以协调列车的加速和制动过程，从而使加速列车可以利用制动列车产生的回收能量。实际上，在繁忙的车站，火车总是会随机发车。为了减少与给定时间表的差异，运营公司通常会在以下部分中调整运行时间。针对延迟时间和运行时间的随机性，本文提出了一种随机协作调度（SCS）方法。首先，我们估算回收能量的转换和传输损失，然后建立一个随机期望值模型，以最大程度地利用回收能量。此外，我们设计了一种二进制编码的遗传算法来求解最佳时间表。最后，我们根据北京亦庄地铁线的运营数据进行了实验研究。结果表明，与目前的时间表相比，SCS方法可节能15.13％，与CS方法相比可节省8.81％。

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