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为降低区间失效对城市轨道交通(URT)运营的影响,分别以随机及蓄意攻击的方式模拟自然灾害及人为破坏对URT区间的破坏,以最大化全日出行客运量、最小化修复完成后乘客出行拥挤度为目标,考虑修复能力、出行需求等约束条件,构建了 URT区间失效修复模型,并以系统弹性损失为指标量化修复效果,结合快速非支配排序遗传算法对该模型进行了求解.结果表明:修复失效区间时,客运量最优目标倾向于修复最重要区间,而拥挤度最优目标侧重于修复不同线路的失效区间;相较于平均修复及偏好修复策略,所建立的区间失效修复模型能达到更优的修复效果. 相似文献
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