(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211137040.1 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 北京交通大 学 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 王江锋　杨志成　罗冬宇　董佳宽　 高志军　 (74)专利代理 机构 北京市商 泰律师事务所 11255 专利代理师 邹芳德 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) G06F 30/18(2020.01)G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 7/08(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优 化方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种考虑级联失效的城市群交 通网络抗毁性优化方法及系统， 属于城市交通运 营管理技术领域， 包括： 根据城市群的空间特性， 构建以场站为节点、 线路为连边的城市群轨道 ‑ 道路耦合交通网络模型； 根据旅客个人意愿对网 络负载分配的影 响构建级 联失效的动力学模型； 根据城市群交通网络的现实特性， 构建城市群尺 度下的网络随机攻击算法与抗毁性测量指标； 从 种群初始位置映射、 惯性权重、 变异策略三个方 面对标准粒子群算法进行改进， 构建改进的自适 应变异粒子群算 法(MPSO)， 由此完成基于MPSO算 法的城市群交通网络节点容量优化算法。 本发明 方法通过对城市群范围内的场站资源优化重组， 实现对城市群客 运交通网络的抗毁性优化。 权利要求书4页 说明书21页 附图2页 CN 115496276 A 2022.12.20 CN 115496276 A 1.一种考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特 征在于， 包括： 基于城市群交通网络的现实特性， 考虑地理空间的限制， 构建城市群轨道 ‑道路双层耦 合网络模型， 并以实际客 流量对网络进行加权； 基于改进的容量 ‑负荷模型， 构建针对城市群轨道 ‑道路双层耦合网络模型的级联失效 模型； 其中， 改进的容量 ‑负荷模型为引入轨道网负载 因子、 道路网负载因子， 对不同网络节 点的负载能力做出差异化处 理， 并根据节点 容量与负荷的差异， 引入失效概 率； 根据城市群交通网络的现实特性， 构建城市群尺度 下的网络随机攻击算法与抗毁性测 量指标； 基于级联失效模型， 结合改进的自适应变异粒子群算法、 城市群尺度下的网络随机攻 击算法与抗毁性测量指标， 对城市群轨道 ‑道路耦合交通网络进行容量优化， 得到优化结 果； 其中， 基于种群初始位置映射、 惯性权 重和变异策略改进变异粒子群算法。 2.根据权利要求1所述的考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特征在 于， 考虑到地理空间的限制， 构建城市群轨道 ‑道路双层耦合网络模型， 并以实际客流量对 网络进行加权， 包括： 采用“站点映射法 ”构建城市群交通网络模型。 即将城市群 内各交通方式的站点视为网 络的节点， 将连接站点的各条线路视作网络的边， 分别构建城市群轨道、 道路交通网络模 型。 之后， 将城市群轨道、 道路交通网络通过耦合边进 行连接， 构建城市群轨道 ‑道路双层 耦 合网络模型。 3.根据权利要求1所述的考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特征在 于， 基于改进的容量 ‑负荷模型， 构建针对城市群轨道 ‑道路双层耦合网络模型的级联失效 模型， 包括： 鉴于火车站与汽车站对旅客容纳能力的差异， 分别引入轨道网负载因子α和道 路网负载因子β； 对不同网络节点的负载能力做出差异化处理； 在城市群轨道交通网络中， 假设节点i的容量为Cpi， 权重为hpi， 则有Cpi＝hpi， Lpi为节点i初始负载， 且有α ×Cpi＝Lpi， α 为 轨道网节点负载因子， 0≤α ≤1； 同理， 在城市群道路交通网络中， 节点i的容量为Cri， 权重为 hri， 则有Cri＝hri， Lri为节点i初始负载， 且有β ×Cri＝Lri， β 为道路网节点负载因子， 0≤β ≤ 1； 考虑到在城市群交通网络中， 不同线路的客流均受到发行列车规定载客量的限制， 引 入网络连边负载因子μ， 对轨道、 道路两种网络的连边负载能力作一般化处理， 即在城市群 交通网络中， 假设边ij的容量为Cij， 则有Cij＝wij， Lij为边ij初始负载， 且有 μ ×Cij＝Lij， μ为 连边负载因子， 0 ≤ μ≤1； 根据节点 容量与负荷的差异， 引入失效概 率pi， 定义节点的三种状态： 其中， rand为0 到1的随机数， 为节点i的失效概 率； 负载疏散时， 考虑到对旅客影响最大的两种因素连边冗余能力与相连节点的距离， 构 建基于这两种因素的效应指标fij：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115496276 A 2其中， 为节点i的相连节点集合， Cij为边ij的容量， Lij为边ij的负载， dij为边ij之间的 距离； 若节点i在t时刻失效， 则下一时刻， 其向相连节点j的负载分配为： Lj(t+1)＝Lj(t)+fij×Li(t) 若节点i在t时刻暂停， 则下一时刻， 只向相连节点疏散过量负载， 使其恢复正常， 其向 相连节点j的负载分配为： Lj(t+1)＝Lj(t)+fij×(Li(t)‑Ci(t))。 4.根据权利要求1所述的考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特征在 于， 城市群尺度下的网络随机攻击算法， 包括： Step1： 对网络中的所有节点进行编号， 随机选取一个攻击节点； 受攻击节点失效之后， 按既定的负载分配策略将其负载向网络中疏散， 待级联失效结束， 记录网络抗毁度值； 而 后， 被攻击节点恢复正常， 攻击下一个节点， 并记录级联失效结束后的网络抗毁度值； 重复 以上步骤， 攻击网络n次； Step2： 将被攻击节点按抗毁度值由小到大进行排列， 选择处于中间位置的节点作 为目 标攻击节点； Step3： 攻击选中的目标节点使其失效， 其负载按既定的分配策略向网络中疏散， 删除 节点及其连边； 执行Step1至Step3即可完成对网络的一次随机攻击， 若要继续攻击， 则对余下有效节 点继续执 行Step1至Step3 。 5.根据权利要求4所述的考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特征在 于， 抗毁性测度指标， 包括： 定义加权最大 连通子图相对规模S： 其中， N′表示网络遭受攻击后最大连通子图内的节点数， N表示未遭受攻击时网络节点 数， Li为最大连通子图内第i个节点的负载； 网络未受攻击时， 修正最大连通子图相对规模 为1， 此时网络处于全连通状态。 6.根据权利要求5所述的考虑级联失效的城市群交通网络抗毁性优化方法， 其特征在 于： 使用logistic函数对自适应变异粒子群算法的初始解进行混沌映射， 使得初始种群均 匀分布在解空间内， 增 加粒子靠近全局最优解的概 率， 包括： 首先， 将第一个粒子的位置x ′1j在0至1范围作随机化处 理， 之后， 粒子的迭代公式为： x′(i+1)j＝ μ×x′ij×(1‑x′ij),0＜x′1j＜1权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115496276 A 3