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作者：王芳盛;宋绪扬;王文昱;徐天捷;洪玲;徐瑞华;
单位：上海工程技术大学城市轨道交通学院;同济大学道路与交通工程教育部重点实验室;佳都科技集团股份有限公司中央研究院;上海申通地铁集团有限公司技术中心;
摘要：为解决网络化运营环境下诱发性大客流事件对地铁系统产生的连锁影响问题，提出1种面向地铁网络的客流态势推演与鲁棒决策方法。首先，通过融合多智能体系统，构建考虑客流需求不确定性的诱发性大客流态势平行推演框架；其次，针对客流异常波动的网络行车调整策略建立鲁棒优化模型，并结合局部搜索算法设计求解策略；最后，以西安地铁北客站突发大客流场景为例进行验证。结果表明：所提方法在实际应用中展现出良好的可行性，在案例分析中系统成功处理超过10万条出行路径和80万名乘客的复杂场景，可将4 h运营场景的推演时间控制在5 s内；通过加开备车与时刻表调整策略，能够有效缓解诱发性大客流的拥堵传播风险，其中综合性能优先策略与风险管控优先策略分别适用于客流特征差异较小和较大的场景。该方法可为地铁网络化运营中的大客流应急管理提供新的决策参考。
关键词：地铁网络;;诱发性大客流;;平行推演;;鲁棒优化;;不确定需求
基金资助：国家自然科学基金资助项目(72171174,72371154);; 上海市科技创新行动计划项目(22dz1200800)
