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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117933478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410120045.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法是由陈海伟;胡郁葱;林璐;温惠英设计研发完成，并于2024-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法，包括：获取所有乘客的预期到达时间段和起讫点，获取列车最小发车间隔、列车容量、线路车站和长度；构造地铁列车时刻表和客流OD的协同优化模型，这是个混合整数规划模型，约束条件包括发车间隔约束、延误乘客数量约束和乘客服务约束；设计自适应的分支定界算法，计算上述协同优化模型，输出列车发车方案、所有乘客的成功上车时间段和起讫点。本发明可以在优化成本的同时，有效减少拥挤和乘客延误时间，提高乘客的出行效率和体验。在此基础上基于协同优化模型的理论特性对分支定界算法进行定制化改进，能为解决大规模地铁网络计算效率问题提供一定的参考。

本发明授权一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法在权利要求书中公布了：1.一种地铁列车时刻表和客流OD协同优化的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取所有乘客的预期到达时间段和起讫点，起点为O，讫点为D，获取列车最小发车间隔、列车容量、线路车站和长度； S2、构造地铁列车时刻表和客流OD的协同优化模型，该协同优化模型为混合整数规划模型，约束条件包括发车间隔约束、延误乘客数量约束和乘客服务约束，包括如下步骤： S21、根据现有研究和地铁的特点，做出假设，具体如下： 列车在所有车站都停留相同长度的时间，列车运行时保持相同的速度行驶，驶过距离相同的两个站点花费的时间相同；基于此，将车站的时间进行偏移处理，使得一趟列车在所有车站的到站和离站时间相同； 客流OD量已知，相同的客流OD乘客采取先到先上车的原则； 列车每趟运行成本固定且一致； 在运营时间内，列车车底数量充足； S22、决策变量一类为列车发车的0-1决策变量xjs，另一类为整数决策变量和quvj，为在时刻j之前预期到达但暂未分配到预约成功上车时间段的乘客延误排队量； xjs：列车发车的0-1决策变量；等于1表示列车在时刻j车站s发车；等于0表示不考虑发车； 为在时刻j之前预期到达但暂未分配到预约成功上车时间段的乘客起讫点经过车站s的延误断面乘客数量； quvj表示起讫点为车站u和车站v，在时刻j之前预期到站，但暂未分配到预约成功上车时间段延误的乘客OD数量； S23、根据所述决策变量制定约束条件，各约束条件包括发车间隔约束、延误乘客数量约束和乘客服务约束，数学表述如下： 相邻两趟列车的发车间隔不小于最小发车间隔，其约束表达式如下所示： 列车站站停，在所有车站发车时刻都相同，其约束表达式如下所示： 在初始时刻，所有车站的延误乘客数量为零，其约束表达式如下所示： 在初始时刻，各类延误乘客OD数量为零，其约束表达式如下所示： 如果列车没有在j时刻发车，则站点s的延误断面乘客数量为时段[j-1,j]内预期到达且经过车站s的延误断面乘客数量之和；如果列车在j时刻发车，则站点s的延误断面乘客数量不小于在时刻j-1站点s的延误断面乘客数量与在时间段[j-1,j]内预期到达且经过车站s的延误断面乘客数量之和减去列车车厢容量之差，其约束表达式如下所示： 起讫点为u和v的乘客，在时刻j的延误数量不大于时刻j-1延误数量与时段[j-1,j]内预期到达且起讫点为u和v的乘客OD量之和，其约束表达式如下所示： 在时刻j-1站点s的延误断面乘客数量，等于经过车站s的延误乘客OD数量之和，其约束表达式如下所示： 在最后的运营时刻乘客OD为u和v的延误数量为零，全部乘客均上车，其约束表达式如下所示： 决策变量约束在不同的数值范围内，列车发车变量为0-1变量，车站的断面延误排队数量和乘客OD的延误数量为大于或等于零的整数，其约束表达式如下所示： 式中：表示车站序号的集合； s,u,v表示车站的序号， 表示车站s的上游车站集合和下游车站集合； j表示运营时间范围内时间点序号， 表示时间点的集合；j'表示运营时间范围内的时间点序号； xj'1表示列车发车0-1决策变量；等于1表示列车在时刻j'第一个车站发车；等于0表示不考虑发车； xj1表示列车发车的0-1决策变量；等于1表示列车在时刻j第一个车站发车；等于0表示不考虑发车； q0s表示在时刻0之前预期到达但暂未分配到预约成功上车时间段的乘客起讫点经过车站s的延误断面乘客数量； quv0表示起讫点为车站u和车站v，在时刻0之前预期到站，但暂未分配到预约成功上车时间段延误的乘客OD数量； 表示在时刻j-1之前预期到达但暂未分配到预约成功上车时间段的乘客起讫点经过车站s的延误断面乘客数量； 表示在预约时间段[j-1,j]内期望到达上游车站且要前往车站的乘客断面数量； quv,j-1表示起讫点为车站u和车站v，在时刻j-1之前预期到站，但暂未分配到预约成功上车时间段延误的乘客OD数量； auvj表示在预约时间段[j-1,j]内期望到达且起讫点为车站u和车站v的乘客数量； c表示列车能容纳的最大乘客数量； S24、得到以最小化乘客总的延误时间成本和列车发车成本的目标函数如下： w表示单个乘客延误一个预约时间段所产生的时间成本； δ表示一个预约时间段的时间间隔时长； S3、设计自适应的分支定界算法，计算上述协同优化模型，输出列车发车方案、所有乘客的成功上车时间段和起讫点。

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