WO2025140318A1 考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法及装置 （清华大学）

(19)世界知识产权组织(43)国际公布日(51)国际专利分类号：B61L27/10(2022.01)区清华园1号100084(CN)。(74)代理人：北京润泽恒知识产权代理有(21)国际申请号：PCT/CN2024/1(22)国际申请日：2024年12月25日(25.12.2024)(25)申请语言：中文(26)公布语言：中文(30)优先权：CN];中国北京市海淀区清华园1号100084(CN)。(72)发明人：宋士吉(SONG,Shiji);中国北京市海Ye);中国北京市海淀区清华园1号100084PROPERTYLAWFIRM);中国北京市海淀区中关村南大街甲18号北京国际C座6层606100081(CN)。(81)指定国(除另有指明，要求每一种可提供的国家BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CCV,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EGB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,IDIR,IS,IT,JM,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KLA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,MGMU,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA(54)发明名称：考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法及装置S120Determinecondemands,andtheexistingtrainoperationdatacomprisestrainrouteS130Onthebasisofthecooptimizationmodel,soastoobtainafirstextratran构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，S¹10以及构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列上车增开优化模型确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘牟出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第二列车增开方案WO2025/140318A1SE,SG,SK,SL,ST,SV,SY,TH,TJUA,UG,US,UZ,VC,VN,WS,ZA,ZM(84)指定国(除另有指明，要求每一种可提供的地区NA,RW,SC,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),欧亚(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),欧洲(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GBHU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,ME,MK,MTPL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OAPI(BFCG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML(57)摘要：本申请提供了一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法及装置，所述方法包括：构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型；确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间；根据约束条件、乘客出行需求和列车运行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第二列车增开方案。如此，实现了一种考虑经济效益、且满足乘客出行需求的列车增开方案。WO2025/140318相关申请的交叉引用本申请要求在2023年12月26日提交中国专利局、申请号为202311807883.2、名称本申请涉及铁路运行图编制领域，特别涉及一种考虑乘客背景技术高铁列车的运行时刻表与乘客的出行需求高度体验至关重要。通常，高铁列车的运行时刻表需要在购票窗口开启刻表之间的差距给出总体收益最大化的运行图调整方案；额外列车WO2025/140318行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间；根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，分开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得可选地，构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，包括：根据列车开行成本和客票收入构建第一子模型，所述第一子模型以最大化利润为目标；根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、以及选择的列子模型，所述第二子模型以最小化总行程时间为目标；可选地，构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型，包括：根据列车预留的客票数量构建第三子模型，所述第三子模型以最求为目标；根据选择的列车停站方案构建构第四子模型，所述第四子模型以根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、以及选择的列子模型，所述第五子模型以最小化总行程时间为目标；根据所述第三子模型、所述第四子模型和所述第五子模型，得到20可选地，确定约束条件，包括：确定停站方案约束条件，所述停站方案约束条件用于约束每辆列站方案集合中选择一种列车停站方案；确定时刻表约束条件，所述时刻表约束条件用于约束列车到达车25确定乘客出行时间窗约束条件，所述乘客出行时间窗约束条件用于约束列车与所述乘客出行需求的匹配关系；确定客票分配约束条件，所述客票分配约束条件用于约束列车预30可选地，所述时刻表约束条件，包括：所述列车到达车站的时间不能晚于维修开始时间，所维修结束时间；所述列车到达车站的时间和所述列车离开车站的时间35所述列车离开车站的时间到下一个车站的所述列车到达车站之间的列车区间运行时长，不能小于最短列车区间运行时长，且不能大于最长列车区间运行时长；WO2025/140318相邻两列车之间的发车间隔时长不能小于最短发车间隔时长，相邻两列车之间的到站可选地，所述乘客出行时间窗约束条件，包括：在列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配，且列车的停站可选地，所述客票分配约束条件，包括：列车预留的客票数量不超过乘客需求数量；列车满足的乘客需求数量不超过该列车的容量；列车预留的客票数量非零，当且仅当该列车的停靠车可选地，根据所述约束条件、所述乘客出行需求和车增开优化模型进行求解，包括：根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，求15第一增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；将所述第一最优解带入所述第二子模型进行求解，得到第一增开列车的时刻表；可选地，根据所述约束条件、所述乘客出行需求和车增开优化模型进行求解，包括：20根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，求解第三子模型和第四子模型，得到第二最优解，所述第二最优解包括：第二车的行驶顺序、第二增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；将第二最优解带入所述第五子模型进行求解，得到第二增开列车的时刻表；25本申请实施例的第二方面，公开了一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开构建模块，用于构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型；确定模块，用于确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间；求解模块，用于根据所述约束条件、所述乘客出行需求所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型35本申请实施例包括以下优点：在本申请实施例中，考虑增开列车以满足带有时间窗约束的超额WO2025/140318以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型；之后确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车5件、所述乘客出行需求和列车运行数据，分别对第一列车增开优化模型和所述第二列车增足乘客出行需求为目标，因此求解得到的第一列车足乘客的出行需求的同时在不同程度上考虑到铁路10方案和第二列车增开方案是基于乘客出行需求和现有的运行数据求解得到的，因此提供的列车增开方案满足乘客出行需求(即满足乘客的乘车时间窗口),且在不改变现有列车运行图的基础行得到的。如此，实现了一种考虑经济效益、且满足15附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还20图1是本申请实施例提供的一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法的步骤流程图；图2是本申请实施例提供的一种沈阳南-大连北段铁路线示意图；图3是本申请实施例提供的一种列车停站方案集合的示意图；图4是本申请实施例提供的一种实验1的结果示意图；25图5是本申请实施例提供的一种实验2的结果示意图；图6是本申请实施例提供的一种实验3的结果示意图；图7是本申请实施例提供的一种实验4的结果示意图；图8是本申请实施例提供的一种实验5的结果示意图；图9是本申请实施例提供的一种实验6的结果示意图；30图10是本申请实施例提供的一种实验7的结果示意图；图11是本申请实施例提供的一种实验8的结果示意图；图12是本申请实施例提供的一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开装置35具体实施方式为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明WO2025/140318的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的本申请实施例提供了一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法，如图15所示，图1为本申请实施例提供的一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法本申请实施例中，综合了高铁的公益性和普遍的亏损现状10同时在不同程度上考虑到铁路部门的经济效益，提供了两种列车增开优化模型，即第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型。为了便于计算，假设第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型是在走廊型铁路上构建的，走廊型铁路是路线路上，上下行各有一条线路相互平行互不影响，所有列车均采用相同的始发终到站。并且，假设所有可用列车均为高铁列车且属性相同。基于列车停站方案的选择采用既有的15票价设定(例如，统一采用二等座票价进行计算)。第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型所涉及的模型参数包括：S车站集合，即列车行驶路线上的车站；S₀列车的首发站；S列车的终点站；L可选列车停站方案集合，列车在行驶路线上会经过多个车站，但列车并不是在所有量取值0-1,停站方案l在车站s停靠为1,否则为0;djs列车i在车站s的发车时间i∈N₀,s∈S25客需求，p∈P;P所有待解决乘客需求的集合Tend列车最晚允许到达终点站的时间(分钟数);Trans,m,n列车采用开行方案1从车站m开最短时间；Ca列车客容量(不区分座位等级);C开行一辆列车的运营成本；Pri开行方30案l中从站点i到站点j的客单价(二等座)。第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型的决策变量包括增开列车运行图的为1,否则为0,i∈CnN₀;di,s为列车i在车站s的离站时间，i∈CnNo,s∈S且s≠S;ais为35列车i在车站s的到达时间，i∈CnNo,s∈S且s≠S₀,WO2025/140318PCT/CN2024/顺序变量能够更加方便描述列车之间的距离，由于在单线铁路上，列车只允许在车站内进行超车，在轨道上不允许超车越行，因此只需确定两车在站点的发车时间顺序即可同时确定两车在下一站点的到达顺序。5在一种可选的实施例中，构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，包括：根据列车开行成本和客票收入构建第一子模型，所述第一子模型以最大化利润为目标；根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、以及选择的列车停站方案构建第二子模型，所述第二子模型以最小化总行程时间为目标；根据所述第一子模型和所述第二子模型，得到所述第一列车增开优化模型。10本申请实施例中，第一列车增开优化模型包括第一子模型和第二在模型，第一子模型用于对铁路部门利润的优化，第二子模型用于在优化利润的同时，在其最优解空间中进一步优化列车的总行程时间，在不产生冲突的前提下尽可能最大化利润和减少列车在区间的运行时间和车站的停靠时间。示例地，第一子模型z₁和第二子模型z₂分别表示为：其中，Cxi;,j表示列车i选择1停站方案的列车开行成本；yip表示列车i为需求p预留的客票数量；yi;pPrp.o,p.d,i表示客票收入；变量xi;,1∈{0,1}在列车i选择停站方案1发车时为1,否则为0,i∈CnN₀;di,s。为列20车站s的到达时间，i∈CnNo,s∈S且s≠S₀。在一种可选的实施例中，构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型，包括：根据列车预留的客票数量构建第三子模型，所述第三子模型以最大化满足乘客出行需求为目标；25根据选择的列车停站方案构建构第四子模型，所述第四子模型以最小化增开列车数量为目标；根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、以及选择的列车停站方案构建第五子模型，所述第五子模型以最小化总行程时间为目标；根据所述第三子模型、所述第四子模型和所述第五子模型，得到所述第二列车增开优30化模型。本申请实施例中，第二列车增开优化模型包括第三子模型、第四在模型和第五子模型。第三子模型最大化总搭载乘客数；第四在模型考虑最小化增开列车数量，通过减少铁路部门额外开行列车数，降低运营成本；第五子模型考虑最小化所有备用列车总行程时间，提升运营效率。35示例地，第三子模型z₃、第四在模型z₄和第五子模型z₅分别表示为：WO2025/140318PCT/其中，yip表示列车i为需求p预留的客票数量；变量x;】∈{0,1}在列车i选择停站方案l发车时为1,否则为0,i∈CnN₀;di,s。为列车i在车站s的离站时间，i∈CnNo,s∈S且s≠S;步骤S120:确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间。本申请实施例中，约束条件用于对增开列车的停站方案、时刻表、乘客出行时间窗、10客票分配和列车的启用顺序等进行约束，在对第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型进行求解时，第一约束条件为约束进行计算。获取溢出的乘客出行需求是从购买“候补”车票的乘客数据中获取的，目前高铁提供了”候补”的购票方案，购买”候补”车票的乘客数据可以提供溢出的乘客出行需求信息，这其中就包括乘客的始发站和目的车站(即乘车出发到站需求),乘客期望的上车时间(即15乘车时间窗口)。现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间，其中，列车路线是指列车行驶的路线，包括列车的出发站、终点站和途径车站；列车在行驶时会途径多个车站，但是列车不会在所有的车站都停靠，因此列车停站方案集合是指在一条列车路线上列车的可能停车方案，增开列车的停站方案是从现有的列车停站方案集合中20选择一个；列车区间运行时间包括列车的运行时刻表，以及列车在每个运行区间的运行时在一种可选的实施例中，确定约束条件，包括A1项至A5项：A1项：确定停站方案约束条件，所述停站方案约束条件用于约束每辆列车只能从所述列车停站方案集合中选择一种列车停站方案。25本申请实施例中，增开列车的停站方案是从现有的列车停站方案集合中选择一个执行(也可以全不选择，即不出车)。通过二进制变量xi;,1来指示列车i是否选择了停站方案l。对于每一辆列车，在只考虑下行的基础上，最多只能选择一种停站方案。示例地，停站方案约束条件可以表示为：当xi,等于0时表示不选择停站方案，xi,等于1时表示选择了停站方案l。ai,s≤Tend表示离站时间小于最晚列车最晚允许到达终点站的时间。A2项：确定时刻表约束条件，所述时刻表约束条件用于约束列车到达车站的时间、列车离开车站的时间，以及列车区间运行时间。35本申请实施例中时刻表确定了每个列车在每个站点的到达时间和发车时间(ais,di,s),WO2025/140318PCT/其中为了保障运行安全和服务质量，要考虑到列车维修的天窗时间、列车越行、安全车距、站点服务等方面的约束。具体地，所述时刻表约束条件，包括以下B1项至B4项：B1项：所述列车到达车站的时间不能晚于维修开始时间，所述列车离开车站的时间不5能早于维修结束时间。示例地，列车i在站点s停靠，则列车到达车站的时间ai,不能晚于维修开始时间Tend表示为：B2项：所述列车到达车站的时间和所述列车离开车站的时间之间的停站时长，不能小于最短停靠时长，且不能大于最长停靠时长。示例地，停站时长不能小于最短停靠时长表示为：dis-ais≥Tstop(ZIeLxi,Uls),Vi∈CnNo,s∈Sands≠S₀,s≠S,列车i选择停站方案l时，是否在站点s停站，若停站则x;,U₁s等于1,否则等于0。示例地，停站时长不能大于最长停靠时长表示为： dis-ais≤Tstop(ZleLXi,U₁s),Vi∈CnNo,s∈Sand20B3项：所述列车离开车站的时间到下一个车站的所述列车到达车站之间的列车区间运行时长，不能小于最短列车区间运行时长，且不能大于最长列车区间运行时长。示例地，列车区间运行时长不能小于最短列车区间运行时长表示为：25ai,s+1-di,s表示列车区间运行时长；TransI,m,n表示从车站m开行到车站n所需要的最短时长，即最短列车区间运行时长；x;,Trans,m,n表示列车i选择停站方案I时，从车站m开行到车站n所需要的最短时长。示例地，列车区间运行时长不能大于最长列车区间运行时长表示为：ai,s+1-dis≤2leLXi,TransI,m,n,Vi∈CnNo,Vs∈Sands≠S,30其中，Trans,m,n表示列车采用开行方案1从车站m开行到车站n所需要的最长时长，即最长列车区间运行时长；x;,TranS1,m,n表示列车i选择停站方案l时，从车站m开行到车站n所需要的最长时长。B4项：相邻两列车之间的发车间隔时长不能小于最短发车间隔时长，相邻两列车之间的到站间隔时长不能小于最短到站间隔时长。35示例地，列车i和列车j是相邻的两列车，若列车i在列车j的前面，则相邻两列车之间WO2025/140318的发车间隔时长不能小于最短发车间隔时长可以表示为：5若列车j在列车i的前面，则相邻两列车之间的发车间隔时长不能小于最短发车间隔时长可以表示为：10若列车i在列车j的前面，相邻两列车之间的到站间隔时长不能小于最短到站间隔时长可以表示为：若列车j在列车i的前面，相邻两列车之间的到站间隔时长不能小于最短 20否则为0,i∈CnN₀,j∈N,s∈S且s≠S|。25本申请实施例中，乘客出行需求主要通过两个方面刻画。一方面是空间需求：该列车需要在乘客的出发站和目的站停靠，另一方面是时间需求：乘客对发车时间有特定要求。具体地，所述乘客出行时间窗约束条件，包括站需求匹配，且列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口客出行需求。示例地，列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配表示为：30时为1,否则为0;xi;,U¹,表示列车i选择停站方案l时，是否从站点o出发，若从站点o出发，则x;,U₁,₀等于1,否则等于0;xi,U,a表示35只有当x;,1U,₀等于1,且x;,U1,a等于1的情况下，才满足乘客从站点o出发去往站点d的乘WO2025/140318PCT/车出发到站需求，即满足需求p。示例地，列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口匹配表示为：5Zi,p∈{0,1},Vi车的停站时间窗口需要与满足乘客的乘车时间窗口匹配；乘车时间窗口是使用乘客原定列车的出发时间t为中心，设定宽度为W的时间窗得到的，例如，原定列车的出发时间为8点，时间窗宽度为2小时，则认为乘客期望的出行时间窗为7点至9点。10A4项：确定客票分配约束条件，所述客票分配约束条件用于约束列车预留的客票数量与乘客出行需求数量之间的关系。本申请实施例中，第一列车增开优化模型和第二列车增开优化模型的目的是要求解增开列车在面对额外乘客需求时的运行图方案，即每辆增开列车的时刻表。因此本申请考虑的是和乘客出行需求密切结合的时刻表，两者之间一个重要联系便是对待解决的乘客需求15的分配方式，即变量yip所表示列车i对乘客出行需求p的满足量，即列车i对乘客出行需求p预留的客票数量。具体地，所述客票分配约束条件，包括以下C1项至C3项：C1项：列车预留的客票数量不超过乘客需求数量。示例地，列车预留的客票数量不超过乘客需求数量表示为：也就是说，列车i对乘客出行需求p预留的客票数量小于等于需求p的乘客人数。C2项：列车满足的乘客需求数量不超过该列车的容量。示例地，列车满足的乘客需求数量不超过该列车的容量表示为：∑(s,s+1)∈(p.o,p.d),pePYi25也就是说，列车i对乘客出行需求p预留的客票数量小于等于列车的列车客容量Ca。C3项：列车预留的客票数量非零，当且仅当该列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配和列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口匹配。示例地，列车预留的客票数量非零，当且仅当该列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配和列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口匹配表示为：也就是说，z;p等于1时，表示列车i满足乘客出行需求p,即列车的停靠车站与乘车出发到站需求匹配和列车的停站时间窗口与i乘车时间窗口匹配，此时列车i为会预留的客票。A5项：确定列车顺序约束条件，所述列车顺序约束条件用于约束列车的启用顺序。WO2025/140318本申请实施例中，所有列车的容量都是相同的，列车的各项属性也相同，对所有备用列车进行标号排序，任意两辆列车例如列车i(m)和列车i(n)的时刻表安排是可以相互交换而完全不影响最终的求解结果的，但是如果不加以限制则解，拖慢求解速度。因此本申请在对备用列车排序之后约定，优先安排排序靠前的列车，5即如果备用列车i不启用，则列车i+1也不启用(后续列车也都不启用)。第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，本申请实施例中，将乘客出行需求和所述列车运行数据带入到第一列车增开优化模型，第一列车增开方案包括新增开列车的停站方案、增开列车的行驶利润为目标，因此第一列车增开方案是在最大化铁路部门的15条件作为约束，对第二列车增开优化模型进行求解，得到第二列车增开方案包括新增开列车的停站方案、增开列车的行需求提供的客票数量、增开列车的时刻表等。由乘客出行需求为目标，因此第二列车增开方案是最大化满足乘对所述第一列车增开优化模型进行求解，包括步骤D1至步骤D3:型，得到第一最优解，所述第一最优解包括：第一增25行驶顺序、第一增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；步骤D2:将所述第一最优解带入所述第二子模型进行求解，得到步骤D3:根据所述第一增开列车的时刻表和所述第一最优解得到第一列车增开方案。本申请实施例中，第一列车增开优化模型包括第一子模型30是以最大化利润为目标，优先对第一子模型进行求解，得到利润最大化下的第一最优解。之后利用第二子模型进一步优化列车总行程时间，润和减少列车在区间的运行时间和车站的停靠时间，以得到第一增得到第一列车增开方案，在第一列车增开方案中包括增开列车对所述第二列车增开优化模型进行求解，包括步骤E1至步骤E3:WO2025/140318步骤E1:根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所型和第四子模型，得到第二最优解，所述第二最优解二增开列车的行驶顺序、第二增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；步骤E2:将第二最优解带入所述第五子模型进行求解，得到第二增开列车的时刻表；第三子模型是以以最大化满足乘客出行需求为目标、第二子模型目标，优先对第三子模型和第四子模型进行求解，得到最大程度的满在一定程度上满足经济消息的第二最优解。之后利用第五子模型进一10间，在不产生冲突的前提下尽可能最大化利润和减少列车在区间的运行时间和车站的停靠时间，以得到第二增开列车的时刻表，进而得综上所述，本申请实施例考虑增开列车以满足带有时间窗约束的构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化15为目标的第二列车增开优化模型；之后确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘有列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车束条件、所述乘客出行需求和列车运行数据，分别对第一车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第标，因此求解得到的第一列车增开方案和第二列车增开方案能够在满足乘客方案是基于乘客出行需求和现有的运行数据求解得到客出行需求(即满足乘客的乘车时间窗口),且在不改变现有列车运行图的基础行得到的。首先，获取现有的列车运行数据，即列车路线行时间。如图2所示，图2是本申请实施例提供的一种沈阳南-大连北段铁路线示意图，在停靠，图3是该路线中现有的8种停站方案。列车区间运行时间即时刻表，可以从购票软件(如12306平台)中获取近期既有列车的时刻表。其次，获取乘车出行需求。高铁列车的客流量数据目前无法获得，本申请实施例采用估计方式。首先，根据选定的8种停站方案，针对任意一个行车区间，统计在这8中停站35方案中有几种能够实现该OD对(即乘车出发到站需求),以此次数作为各个行车区间之WO2025/140318PCT/C个OD对，筛选出在其起讫点停靠的停站方案，将这些停站方案对应的既有时刻表中的上车时间作为可选时间。通过随机抽取的方式，给出乘客的出行时间需求。例如，从沈阳南站出发在辽阳站停靠的列车共有4辆，其从沈阳南出发的时间分别为7:21(441min)、7:27(447min)、9:47(587min)和19:50(1190min),括号里是出发时间对应的分钟数。那5么在给出沈阳南站-辽阳站的乘客出行需求时会在这四个时间中随机抽取一个作为这批乘客的期望出行时间。之后，根据获取的现有的列车运行数据设置计算参数，参数设置如表1所示。符号定义值W发车窗口宽度(分钟)同站列车发车的最小间隔时间(分钟)5同站列车到站的最小间隔时间(分钟)3列车在车站的最长停留时间列车在车站的最短停留时间2列车最早允许从首发站出发的时间(分钟数)列车最晚允许到达终点站的时间(分钟数)列车客容量(不区分座位等级)C开行一辆列车的运营成本(元)最后，设置了10组实验进行分析计算。其中，实验1-实验8是为了对比第一列车增10开优化模型和第二列车增开优化模型在不同规模客流输入下的表现，实验9-实验10是为了对比按序启用约束对模型求解效率的提升情况。具体地，实验参数设置如表2所示。组别客流基数是否分组编号，按序启用1利润优先是2利润优先是3利润优先是4利润优先是5乘客优先是6乘客优先是7乘客优先是8乘客优先是9利润优先否乘客优先否将所有实验均在同一台设备上进行，设备具体配置为：Win11系统、12thGenIntel(R)WO2025/140318Core(TM)i9-12900H2.50GHz处理器、32.0GB内存。采用python3.9.8调用Guro进行求解，最大求解时间设定为1小时。实验1-实验8的实验结果如图4至图11所示，实线表示既有列车的时刻表分布，带点的线条表示为新增列车的时刻表分布。实验1-实验8的铁路部门利润、成本对比结果如5表3所示，乘客出行需求满足比例对比结果如表4所示。实验9和实验10的求解耗时对比结果如表5所示。组别利润值(元)运营成本(元)工234S678组别乘客出行需求满足比例(%)12345678组别阶段求解耗时(s)二阶段求解耗时(s)总求解耗时(s)2o6o9o实验结果表明，第一列车增开优化模型会尝试通过增大列车的运营时间跨度提升列车上座率，进而减少总的列车使用量，提高铁路部门利润稳定增长的态势。在乘客需求满足方面，虽然利润优先没有最大化程度地满足乘客需求，WO2025/140318但总体来看，乘客的出行需求满足比例基本总是维持在50%以上，模型偏好于优先满足人数更多、距离更远的乘客需求。随着乘客规模的增大，整体满足比例有上升趋势，在乘客规模下降时也有比较稳定的表现。但某些时刻表曲线过大的时间跨度一定程度上会增加长途旅客的旅行时间，降低其满意度。5第二列车增开优化模型的最大优势是能够最大程度地满足乘客出行需求。乘客优先模型同样会尝试增大列车运行时间跨度来降低成本。但由于需要优先最大化乘客需求满足量，因此并没有出现有过大的时间跨度的时刻表曲线，对于列车数量的优化有限，整体上增开列车数要多于利润优先模型的结果。在经济效益方面，相较于利润优先模型，乘客优先模型表现不佳，尤其在乘客需求规模较小时。但相比于直接增开出现溢出现象的列车的方式，10乘客优先模型在增开列车数上还是有所减少。“解绑”的思路给模型的优化提供了空间。通过对模型求解时间的对比可知，通过添加同属性列车的分组排序，按序启用的约束，在利润优先和乘客优先模型中均取得很好的效果，极大地缩短了求解时间，提高了求解效本申请实施例还提供了一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开装置，如图1512所示，图12为本申请实施例提供的一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开装置的结构示意图，所述装置包括：构建模块1210,用于构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型；确定模块1220,用于确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和列车运行数据，20所述乘客出行需求包括：乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间；求解模块1230,用于根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第二列车增开方案。25在一种可选的实施例中，所述构建模型包括：第一构建子模型，用于根据列车开行成本和客票收入构建第一子模型，所述第一子模型以最大化利润为目标；第二构建子模型，用于根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、以及选择的列车停站方案构建第二子模型，所述第二子模型以最小化总行程时间为目标；30第三构建子模型，用于根据所述第一子模型和所述第二子模型，得到所述第一列车增开优化模型。在一种可选的实施例中，所述构建模型包括：第四构建子模型，用于根据列车预留的客票数量构建第三子模型，所述第三子模型以最大化满足乘客出行需求为目标；35第五构建子模型，用于根据选择的列车停站方案构建构第四子模型，所述第四子模型以最小化增开列车数量为目标；WO2025/140318第六构建子模型，用于根据列车到达车站的时间、列车离开列车停站方案构建第五子模型，所述第五子模型以最小化总行程时间为目标；第七构建子模型，用于根据所述第三子模型、所述第四子模5在一种可选的实施例中，所述确定模块包括：第一确定子模块，用于确定停站方案约束条件，所述停站方列车只能从所述列车停站方案集合中选择一种列车停站方案；第二确定子模块，用于确定时刻表约束条件，所述时刻表约车站的时间、列车离开车站的时间，以及列车区间运行时间；10第三确定子模块，用于确定乘客出行时间窗约束条件，所述乘客出行时间窗约束条件用于约束列车与所述乘客出行需求的匹配关系；第四确定子模块，用于确定客票分配约束条件，所述客票分预留的客票数量与乘客出行需求数量之间的关系；第五确定子模块，用于确定列车顺序约束条件，所述列车顺在一种可选的实施例中，所述时刻表约束条件，包括：所述列车到达车站的时间不能晚于维修开始时间，所维修结束时间；所述列车到达车站的时间和所述列车离开车站的时间之20停靠时长，且不能大于最长停靠时长；所述列车离开车站的时间到下一个车站的所述列车到达车站之间的列车区间运行时长，不能小于最短列车区间运行时长，且不能大于最长列车区间运行时长；相邻两列车之间的发车间隔时长不能小于最短发车间隔25在一种可选的实施例中，所述乘客出行时间窗约束条件，包括：在列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配，且列车的停站在一种可选的实施例中，所述客票分配约束条件，包括：列车预留的客票数量不超过乘客需求数量；30列车满足的乘客需求数量不超过该列车的容量；列车预留的客票数量非零，当且仅当该列车的停靠车在一种可选的实施例中，所述求解模块包括：第一求解子模型，用于根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，一增开列车的行驶顺序、第一增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；WO2025/140318PCT/C第二求解子模型，用于将所述第一最优解带入所述第二子模型进行求解，得到第一增开列车的时刻表；第三求解子模型，用于根据所述第一增开列车的时刻表和所述第一最优解，得到第一列车增开方案。5在一种可选的实施例中，所述求解模块包括：第四求解子模型，用于根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，求解第三子模型和第四子模型，得到第二最优解，所述第二最优解包括：第二增开列车的停站方案、第二增开列车的行驶顺序、第二增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；第五求解子模型，用于将第二最优解带入所述第五子模型进行求解，得到第二增开列10车的时刻表；第六求解子模型，用于根据所述第二增开列车的时刻表和所述第二最优解，得到第二列车增开方案。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。15尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之20间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的25相同要素。以上对本申请所提供的一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，30本说明书内容不应理解为对本申请的限制。WO2025/1403181、一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开方法，其特征在于，所述方法5构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化满足乘客出行确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、10根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，包括：3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建以最大化满足乘客出行需求为目根据列车预留的客票数量构建第三子模型，所述第三子模型以最大化满足根据选择的列车停站方案构建构第四子模型，所述第四子模型以最小化增25根据列车到达车站的时间、列车离开车站的时间、4、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定约束条件，包括：30确定停站方案约束条件，所述停站方案约束条件用于约束每辆列车只能从所述列车停WO2025/140318PCT/C出行需求数量之间的关系；确定列车顺序约束条件，所述列车顺序约束条件用于约束列车的启用顺序。5、根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时刻表约束条件，包括：所述列车到达车站的时间不能晚于维修开始时间，所述列车离开车站的时间不能早于5维修结束时间；所述列车到达车站的时间和所述列车离开车站的时间之间的停站时长，不能小于最短停靠时长，且不能大于最长停靠时长；所述列车离开车站的时间到下一个车站的所述列车到达车站之间的列车区间运行时长，不能小于最短列车区间运行时长，且不能大于最长列车区间运行时长；10相邻两列车之间的发车间隔时长不能小于最短发车间隔时长，相邻两列车之间的到站间隔时长不能小于最短到站间隔时长。6、根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述乘客出行时间窗约束条件，包括：在列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配，且列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口匹配的情况下，所述列车满足乘客出行需求。157、根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述客票分配约束条件，包括：列车预留的客票数量不超过乘客需求数量；列车满足的乘客需求数量不超过该列车的容量；列车预留的客票数量非零，当且仅当该列车的停靠车站与所述乘车出发到站需求匹配和列车的停站时间窗口与所述乘车时间窗口匹配。208、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，对所述第一列车增开优化模型进行求解，包括：根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，求解第一子模型，得到第一最优解，所述第一最优解包括：第一增开列车的停站方案、第一增开列车的行驶顺序、第一增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；25将所述第一最优解带入所述第二子模型进行求解，得到第一增开列车的时刻表；根据所述第一增开列车的时刻表和所述第一最优解，得到第一列车增开方案。9、根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，对所述第二列车增开优化模型进行求解，包括：根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，求解第三子模型和第四30子模型，得到第二最优解，所述第二最优解包括：第二增开列车的停站方案、第二增开列车的行驶顺序、第二增开列车的为乘客出行需求提供的客票数量；将第二最优解带入所述第五子模型进行求解，得到第二增开列车的时刻表；根据所述第二增开列车的时刻表和所述第二最优解，得到第二列车增开方案。10、一种考虑乘客需求具有时间窗约束的高铁列车增开装置，其特征在于，所述装置35包括：构建模块，用于构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大WO2025/140318PCT/C化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型；确定模块，用于确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和列车运行数据，所述乘客出行需求包括：乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间；5求解模块，用于根据所述约束条件、所述乘客出行需求和所述列车运行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第二列车增开方案。5图2构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，构建以最大化利润为目标的第一列车增开优化模型，以及构建以最大化满足乘客出行需求为目标的第二列车增开优化模型确定约束条件，以及，获取溢出的乘客出行需求和现有的列车运行数据，所述乘客出行需求包括乘车时间窗口和乘车出发到站需求，所述现有的列车运行数据包括列车路线、列车停站方案集合、以及列车区间运行时间行数据，分别对所述第一列车增开优化模型和所述第二列车增开优化模型进行求解，得到第一列车增开方案和第二列车增开方案金警WO2025/140318PCT/--------------------------------------- 大烧北大烧北岚房店西海娥西沈阳南8:009:9910:0011:0012:0013·0014:0015:0016:0017:0018:0019:9920:0021.9022:03东鞍道6:007:008:009:0010:0011:0012:0013:314:0035:0016:0017:0018:0019:0020:0023:3022:00WO2025/140318瓦房店西鲅鱼圈盖州西营口东海城西鞍山西沈阳南6:007:008:009:0010:0011:0012:大连北下大连北下金普瓦房店西鲅鱼圈盖州西营口东海城西鞍山西辽阳6:007:008:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023大连北大连北金普瓦房店西鲅鱼圈营口东海城西鞍山西沈阳南6:007:008:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:0024:00WO2025/140318PCT/大连北大连北瓦房店西鲅鱼圈海城西鞍山西沈阳南6:007:008:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:0024:00金普瓦房店西盖州西海城西鞍山西沈阳南图10大连北大连北金普瓦房店西鲅鱼圈盖州西营口东海城西鞍山西沈阳南图12G06Q10/0631(2023.01)i;B61L27/10(2022.01)i;G06Q50/40(2024Minimumdocumentationsearched(classificationsystemfolCNABS,CNTXT,CNKI:高铁，列车，火车，公交车，航班，增开，增加，增设，新增，时间窗，利润，利益，收益，车时间，约束条件，方案，清华大学，宋士吉，吴晔，刘琳钰；VEN,ENTXT,IEEE:train,bus,flight,open+,add+,additionalCitationofdocument,withindication,whereappropriate,oftherCN117829491A(TSINGHUAY江峰等(JIANG,Fengetal.)."基于拉格朗日松弛的高速铁路列车运行图新增运行线局部调整模型(AHigh-speedRailwayNew-addedTrainTimetablePartialAdjustmentModelBasedonLagrangianRelaxati交通运输系统工程与信息(JournalofTransportationSystemsEngineeringandTechnology),Vol.18,No.4,31August2018(2018-08-31),1Y王怡臻(WANG,Yizhen).