列车延误下城市轨道交通路网客流动态诱导研究
来源：交通运输系统工程与信息杂志2026年第2期北京时间：
作者：何洁, 郭建媛, 王子瑜, 秦勇, 王若愚, 贾利民
单位：北京交通大学，a.交通运输学院；b.先进轨道交通自主运行全国重点实验室，北京100044
摘要：在大规模路网中，列车延误会造成大量乘客出行滞留拥堵，通过信息诱导进行客流疏解是必要的手段。但因为受影响乘客数量庞大且行程多样，如何通过有效诱导提升出行效率并缓解路网拥堵，是一个极具挑战性的问题。为此，本文构建以最小化乘客平均等待时间与路网客流分布非均衡度为目标的客流动态诱导模型。该模型在常规约束基础上，融合随机后悔最小化和随机效用最大化理论，建立诱导信息影响下的路径选择约束。针对所提出的高维变量复杂约束模型，设计一种多目标异步并行鲸鱼优化算法（NFM_WOA），并将模型与算法应用于北京市城市轨道交通路网的实际列车延误场景进行案例分析。结果表明，通过本文提出方法对受影响的77826对OD（Origin-Destination）进行分时段动态诱导，受影响乘客平均等待时间降低12.107%，路网客流分布非均衡度优化8.582%，高满载率区间数量占比下降39.19%，有效验证了所提方法在列车延误场景下的客流诱导效能；同时，本文提出的NFM_WOA算法相较传统鲸鱼优化算法求解耗时减少94.02%，显著提升其在列车延误场景下大规模变量求解的效率。
关键词：城市交通,客流诱导,鲸鱼优化算法,路径选择,列车延误
基金资助：北京市科技计划 (Z211100004121013)。
