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dc.contributor.advisor 손상혁 - Minji Kim - 2020-06-22T16:03:14Z - 2020-06-22T16:03:14Z - 2020 -
dc.identifier.uri en_US
dc.identifier.uri -
dc.description Train timetable, Passenger waiting time, Oversaturated condition, Genetic algorithm -
dc.description.abstract This Theses presents a data-based approach for a train scheduling that aims to minimize passenger waiting time by controlling train departure time and the number of skipped trains. In contrast to existing approaches that rely on a statistical model of passenger arrival, we develop a model based on real-world automated fare collection (AFC) data from a metro line in Daegu, a Korean city. The model consists of decomposing the travel time for each passenger into waiting, riding, and walking times, clustering of passengers by trains they ride and calculating the number of passengers in each train for any given time. Based on this, for a given train schedule, the passenger waiting time of each passenger for the entire AFC data period can be calculated. The problem is formulated using the model under realistic constraints such as headway, the number of available trains, and train capacity. To find the optimal solution, we employed a genetic algorithm (GA). The results demonstrate that the average waiting time is reduced up to 56% in the highly congested situation. Moreover, letting the trains directly go to the congested station by skipping previous stations further reduces the maximum waiting time by up to 19%. The effect of the optimization varies depending on the passenger arrival pattern of highly congested stations. This approach will improve the quality of the subway services by reducing passenger waiting time. -
dc.description.statementofresponsibility open -
dc.description.tableofcontents Ⅰ. INTRODUCTION 1
2.1. Passenger Volume Estimation 4
2.2. Train Scheduling Optimization 5
3.1. Overview 6
3.2. Dataset 8
3.3. Scenario Analysis 9
3.3.1 Peak Hours Scenario 10
3.3.2 Congested Off-Peak Hours Scenario 10
4.1. Assumptions 13
4.2. Train Capacity 15
4.3. Passenger Volume Estimation 15
4.3.1. Passenger Volume on the Train 16
4.3.2. Passenger Volume on the Platform 20
4.4. Timetable Optimization Model 20
4.4.1. Train Departure Time Control 21 Passenger Waiting Time Minimization Problem 21 Oversaturation Time Minimization Problem 24
4.4.2. Train Skip Plan Control 24
4.5. Genetic Algorithm 27
5.1. Peak Hours Scenario 30
5.2. Congested Off-peak Hours Scenario 32
5.2.1 Single Peak Oversaturation 32
5.2.2 Double Peak Oversaturation 36
5.2.3 Box-shaped Peak Oversaturation 40
5.3. Discussion 43
APPENDIX A. Optimization Results 48
요약문 81
dc.format.extent 90 -
dc.language eng -
dc.publisher DGIST -
dc.source /home/dspace/dspace53/upload/200000285553.pdf -
dc.title An approach to Handling Irregular Oversaturation in Urban Subway Stations -
dc.type Thesis -
dc.identifier.doi 10.22677/Theses.200000285553 -
dc.description.alternativeAbstract 도시 지하철은 도로교통 상황의 영향을 크게 받지 않으며 대용량의 교통 수요를 처리할 수 있어 많은 승객들에게 이용된다. 혼잡한 지하철은 승객들에게 불편을 야기하며, 승객들의 승강장에서의 대기시간을 증가시킨다. 본 논문은 열차 출발 시간과 역들을 건너 뛴 열차 수를 조절하여 승객 대기 시간을 최소화하는 것을 목표로 한 열차 시간표 최적화 방안을 제시한다. 승객 도착 통계 모델에 의존하는 기존의 접근 방식과 달리, 이 연구는 대구의 지하철에서 수집된 교통카드 데이터들을 기반으로 하는 최적화 모델을 만든다. 모델은 각 승객의 여행 시간을 차량 대기 시간, 차량 탑승 시간 및 보행 시간으로 구분하고, 탑승한 기차에 따라 승객들을 군집화 시킨 후 각 차량마다 승객 수를 추정하는 것으로 구성된다. 이를 바탕으로 주어진 열차 스케줄에 대해 모든 승객 각각의 대기 시간들을 계산할 수 있다. 최적화 문제는 이용 가능한 열차 수, 열차가 수용 가능한 최대 승객 수, 폐색구간과 같은 현실적인 제약 조건 하에서 구성된다. 최적의 시간표를 찾기 위한 방법으로 유전자 알고리즘이 사용되었다. 그 결과 승객 평균 대기 시간은 최대 56%까지 단축되었으며, 열차 출발시간 뿐만 아니라 일부 역을 건너뛰는 열차의 수까지 최적화하면 매우 혼잡한 상황에서 승객의 차량 대기 시간을 더욱 줄일 수 있었다. 혼잡한 상황에서 기차가 일부 역을 건너뛰었을 때, 그렇지 않을 때보다 승객 최대 대기 시간은 19%, 승객 평균 대기 시간은 15% 정도 더욱 단축되었다. 또한 혼잡한 상황에서 승객 도착 패턴에 따라 최적화의 효율이 달라진다는 것을 확인하였다. 본 방안은 승객 평균 대기시간을 감소시킴으로써 지하철 서비스를 향상시킬 것이다. - Master -
dc.contributor.department Information and Communication Engineering -
dc.contributor.coadvisor Kyung-Joon Park - 2020-02 -
dc.publisher.location Daegu -
dc.description.database dCollection -
dc.citation XT.IM 김38 202002 - 2020-01-20 -
dc.contributor.alternativeDepartment 정보통신융합전공 -
dc.contributor.affiliatedAuthor Kim, Minji -
dc.contributor.affiliatedAuthor Park, Kyung-Joon -
dc.contributor.affiliatedAuthor Son, Sang Hyuk -
dc.contributor.alternativeName 박경준 -
dc.contributor.alternativeName Sang Hyuk Son -
dc.contributor.alternativeName 김민지 -
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Department of Electrical Engineering and Computer Science Theses Master


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