一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法与流程

本申请涉及量子计算，尤其涉及一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法。

背景技术：

1、现有的优化计算技术通常是基于传统计算机的优化算法，包括基于整数规划与混合整数规划数学模型的精确求解算法(分支定界等算法)、启发式算法、模拟仿真等。

2、然而，现有技术的优化计算方法存在以下的问题：现有技术对于大规模的地铁网络换乘优化的高效计算存在困难，随着问题规模增大，即线路数量增加、沿线各站数量增加、换乘站数量增加，地铁的调度计算复杂度呈指数增加，求解难度急剧增大，现有技术的优化计算方法难以在较短时间内求得最优解，因此，现有技术无法解决大规模的地铁网络末班车衔接调度问题难以计算的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法，从而可以解决大规模的地铁网络末班车衔接调度问题难以计算的问题。

2、本发明的技术方案具体是这样实现的：

3、一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法，该方法包括：

4、根据地铁网络末班车线路数据和乘客数据构建地铁网络末班车衔接优化模型，并确定所述地铁网络末班车衔接优化模型的目标函数；

5、根据地铁线路运行时间限制，确定对应的约束条件；

6、将所述约束条件转换为对应的约束等式；

7、根据所述目标函数以及约束等式，将地铁网络末班车衔接优化模型转换为二次无约束二值优化模型，并确定所述二次无约束二值优化模型的目标函数；

8、根据所述二次无约束二值优化模型的目标函数，使用量子计算机对所述二次无约束二值优化模型进行求解，得到最优解。

9、较佳的，所述地铁网络末班车线路数据和乘客数据包括：

10、地铁线路数据、各条线路的末班车数据和各条线路的各个换乘站的换乘乘客的数据。

11、较佳的，所述地铁网络末班车衔接优化模型的目标函数为：

12、

13、其中，为在换乘站i由线路l＇的末班车换乘至线路l的客流量；为二值变量，用于表示由线路l＇的末班车在换乘站i换出的乘客是否可以成功换乘至线路l；表示最小化换乘失败的乘客数量，l为地铁线路集合；ul为线路l的换乘车站的集合；xli为与线路l在换乘车站i相交的各条地铁线路的集合。

14、较佳的，所述约束条件包括：

15、

16、

17、

18、

19、

20、

21、

22、其中，ali为线路l的末班车在车站i的到达时间；dl,i-1为线路l的末班车在车站i-1的出发时间；jl,i-1,i为线路l中从换乘站i-1到换乘站i之间的所有沿线车站的集合，该集合中不包括换乘站i-1和i本身；jlii＇为线路l中从换乘站i到换乘站i＇之间的所有沿线车站的集合，该集合中不包括换乘站i和i＇本身；为线路l的末班车在车站j与车站j+1之间的最短允许运行时间；为线路l的末班车在车站j的最短允许停站时间；为线路l的末班车在车站j与车站j+1之间的最长允许运行时间；为线路l的末班车在车站j的最长允许停站时间；l为地铁线路集合；ul为线路l的换乘车站的集合；dli为线路l的末班车在车站i的出发时间；为线路l的末班车在车站i的最长允许停站时间；为线路l的末班车在车站i的最短允许停站时间；为线路l的末班车的前一列车在车站i的出发时间；为线路l的最短发车间隔；al＇i为线路l＇的末班车在车站i的到达时间；为乘客在换乘站i由线路l＇的末班车换出并走行至线路l的站台的时间；m为预设的正数；用于表示由线路l＇的末班车在换乘站i换出的乘客是否可以成功换乘至线路l；xli为与线路l在换乘车站i相交的各条地铁线路的集合。

23、较佳的，所述约束条件转换的约束等式为：

24、

25、

26、

27、

28、

29、

30、

31、其中，n为二进制的位数；n为需要的二进制位数的集合；alin为ali的二值变量；dl,i-1,n为dl,i-1的二值变量；dlin为dli的二值变量；γ1lin、γ2lin、γ3lin、γ4lin、γ5lin、和为松弛变量的二值变量。

32、较佳的，所述二次无约束二值优化模型的目标函数为：

33、

34、其中，λ为惩罚系数。

35、较佳的，使用量子退火机或相干伊辛机对所述二次无约束二值优化模型进行求解。

36、较佳的，将列车在各个车站的到发时间点的取值设置为预设的时间单位的整数倍。

37、如上可见，在本发明中的基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法中，先构建合适的、而且适合进行量子计算的地铁网络末班车衔接优化模型，并将该模型转换为qubo模型，然后再使用量子计算机对该qubo模型进行求解，因此可以利用量子计算机的优越性能对上述优化问题进行快速求解，从而可以有效地提高计算效率，提高对较大规模的问题的求解效率，解决现有技术对于大规模地铁网络末班车衔接调度问题难以计算的问题。

技术特征：

1.一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁网络末班车线路数据和乘客数据包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地铁网络末班车衔接优化模型的目标函数为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述约束条件转换的约束等式为：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述二次无约束二值优化模型的目标函数为：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

技术总结
本发明提供了一种基于量子计算的地铁网络末班车衔接优化方法。该方法包括：根据地铁网络末班车线路数据和乘客数据构建地铁网络末班车衔接优化模型，并确定所述地铁网络末班车衔接优化模型的目标函数；根据地铁线路运行时间限制，确定对应的约束条件；将所述约束条件转换为对应的约束等式；根据所述目标函数以及约束等式，将地铁网络末班车衔接优化模型转换为二次无约束二值优化模型，并确定所述二次无约束二值优化模型的目标函数；根据所述二次无约束二值优化模型的目标函数，使用量子计算机对所述二次无约束二值优化模型进行求解，得到最优解。应用本发明可以解决大规模的地铁网络末班车衔接调度问题难以计算的问题。

技术研发人员：袁也,徐皓,赵猛,蒲豫园
受保护的技术使用者：北京城市轨道交通咨询有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17