摘要：该成果分析了实际城市轨道交通系统中列车停站时间的不确定性，从列车运行时效性和能效性两个角度出发，以列车运行图为决策变量，构建一种双目标随机整数规划模型，可同时降低列车的运行能耗和运行时间，设计基于遗传算法与结合ε-constraint算法的计算框架决策出一系列的帕累托最优运行图，基于北京地铁亦庄线的数值算例表明，与当前实际线路中使用的运行图相比，本成果所得到的运行图使得列车的运行时间最大能减少3.12%，列车净能耗最大能降低11.26%，从而验证了所提模型和算法的有效性。

 X. Yang, A. Chen, B. Ning, and T. Tang, Bi-objective programming approach for solving the metro timetable optimization problem with dwell time uncertainty. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 2017, 97, 22-37.