铁路车流分配的树状径路优化模型及算法

铁路网车流分配需要解决的关键问题是如何确定车流路径,而同一终点的车流具有合而不分的特点,即呈现"树状结构"径路。以多商品网络流理论为基础,构建铁路网车流分配与树状径路综合问题的混合整数规划模型,优化结果可得到铁路网中流量分布情况及符合"树状结构"的车流走行路径。设计拉格朗日松弛算法求解模型,通过松弛掉模型中弧段能力约束进而将原问题分解为求解多个单支车流分配子问题,采用传统次梯度优化算法求解对偶问题;上界计算方面设计基于车流排序的可行解求解方法。算例表明:该算法可有效求解模型,实现车流径路"树状结构"要求;求解效果和计算空间方面优于商业软件ILOG CPLEX。     

铁路车流径路优化分布式算法

针对铁路车流径路优化的计算量随着路网中节点数和车流数的增加呈指数型增长的问题,引入分布式计算方法进行求解。对于任意一个固定顺序的车流排列,基于线路能力约束条件,构造车流径路优化模型。定义对该车流排列评价的函数,将车流径路优化问题分解成车流排列的评价计算问题和车流排列优化问题。设计分布式计算网络结构及网络程序流程。采用改进的禁忌搜索法,在服务器端完成车流排列空间的优化搜索,在不同的客户机端进行车流排列的评价计算,利用计算机网络将二者有机地结合起来,形成分布式算法。将车流排列优化问题归纳为旅行商问题,分析模型算法的复杂性。对算例进行计算表明：对构造的车流径路优化模型采用分布式算法进行求解可以节省大量时间,但存在对计算机网络配置要求高的问题。     

基于服务水平的铁路货物运输网络能力计算方法

引入服务水平等级概念,以OD流量最大和运输费用最小为目标,构建铁路货物运输网络能力计算多目标规划模型.采用按服务水平等级由高至低顺序进行车流量调整的策略,设计基于K短路和最小费用流问题的启发式算法;并针对最小费用流问题,分别给出基于Lingo软件和遗传算法的2种求解方法.在遗传算法中,对染色体采用二进制编码和运用Double-Sweep算法计算各支车流在给定服务水平等级下的可选径路,利用交叉、变异操作遍历可能的车流路径集合,使用启发式车流调整策略,实现线路及车站能力限制条件下不同路径集合的车流分配.算例测试表明,基于Lingo软件的算法适合于求解小规模问题,而基于K短路的遗传算法更适用于求解大规模问题,且具有较高的稳定性和适应性.     

基于树形结构的铁路车流径路优化模型

铁路车流具有独特的运行特征,在铁路支点路网上车流的运行径路具有树形结构。本文基于该特点提出一个基于树形结构的铁路车流径路优化改进模型。模型以路网上车流的广义里程成本最小化为目标,以车流径路的树形结构约束、车流强度守恒以及路段通过能力限制等为约束条件,并且在MATLAB平台上用IBM ILOG CPLEX软件对模型进行求解。通过与已有的车流径路优化模型进行对比,验证了模型的有效性。     

论铁路车流径路的数学问题

归纳铁路车流径路制定过程中和自动化系统中应用车流径路的数学问题。分别讨论容量无限制交通分配方法数学模型和容量限制交通分配方法数学模型。结合铁路运输管理实际给出适合于铁路管理方式的车流径路制定参照模型及其算法。针对各种运输管理类自动化系统中普遍涉及的车流径路求解方法给出详细数学模型与算法。     

铁路网车流径路优化模型及算法研究

分析目前铁路网车流径路存在的问题,提出路网车流径路综合最优的含义,对路网进行数学描述;分别以运输时间最少、运输距离最短、运输成本最低为目标建立多目标0-1规划模型;采用线性加权和法将多目标0-1规划转化为单目标问题进行求解,利用专家打分法获得合理的权系数,设计并采用阻尼系数法约束线路能力,在此条件下对路网车流径路模型及算法进行分析,提出求解的方法步骤;最后运用本文模型和算法,以我国铁路网为背景,通过改变阻尼系数调整线路流量,实现宝中线和宝兰线的车流径路调整,验证了本文模型及算法的有效性。     

考虑车流组织模式的铁路车流径路优化模型研究

根据OD车流的流量及其对运输服务需求的特点,考虑我国铁路车流组织模式对车流径路规划的影响,基于不同组织模式下车流的运行径路,将铁路OD车流划归为如下3大类:装车地始发直达车流、时效要求较低的零散车流、运输服务要求较高的快运车流。针对前两种车流,以车流总的走行车公里最小为目标,以径路唯一性、树形径路及线路能力为约束,建立线性0-1规划模型。以沈阳铁路局简化路网为例,运用LINGO软件求解模型。计算结果表明,在新的车流组织模式下,部分车流的走行径路可以进一步优化。此外,发现部分车流不能走最短路径是树形径路约束导致。本文车流径路分配结果更适应新型货运市场的需要。     

基于多商品流模型的铁路网车流分配和径路优化模型

针对既有点-弧模型和弧-路模型的局限性做2点改进.第1点是定义1个0-1决策变最,使优化结果体现车流的径路;第2点是区分大股车流和小股车流,使优化结果符合实际车流组织的特点.基于多商品流模型,结合铁路运输组织的车流不拆散原则,对大股车流、线路能力和车站能力进行约束,构建铁路网车流分配和径路优化改进模制,采用Lingo 8.0软件求解.以简化的东北地区局部路网为例,采用模拟OD车流,按照本文构建的模型进行铁路网车流分配及径路优化.结果表明:采用该模型能够得出较理想的车流分配和径路方案,验证了模型的合理性与有效性.     

考虑车流径路选择的分组-单组货物列车混合编组优化策略

统筹考虑车流径路选择与编组方案制定，研究带路网干线大运转车流径路选择的分组-单组货物列车混合编组优化问题，构建具有2阶递进结构的模型及求解策略。在构建嵌入车流径路选择的单组列车编组优化模型基础上，以分组列车开行方案替代原单组列车开行方案所带来的车小时节省最大为目标，进一步构建基于单组列车方案组合排序的分组列车编组优化模型。求解时先通过3次更新，完成单组列车开行方案优化；再通过组合排序，分别生成合并式分组列车和衔接式分组列车的开行方案；最后利用车组唯一与车小时节省原则，筛选出最优分组列车开行方案。依托我国中部路网主通道设计实验场景，验证模型及求解策略的有效性。结果表明：考虑车流径路选择后，最优单组列车开行方案共开行17列列车，产生11 560车小时消耗；进一步优化得到的分组-单组货物列车混合编组方案能够减少1列列车，节省582.5车小时消耗。该模型及求解策略能有效求解车流径路选择下的分组-单组列车混合编组优化问题。     

确定车流最短短路的CN模型及算法

给出了ＣＮ模型（立交网络模型）的定义，并以ＤＢＦＳ算法为基础建立了求解ＣＮ模型最短径路的算法。本文着重分析了它在铁路车流径路问题中的应用，ＣＮ模型具有广泛泊应用前景。     

基于最优接续网络的动车组交路计划优化模型与算法研究

动车组交路计划是动车组运用的日常计划,是客运专线列车运行计划的重要组成部分,针对该问题约束复杂、刻画困难的特点,本文在将问题归结为带补给的多人旅行商问题的基础上,针对列车运行图已知的情况,建立相应的多目标整数规划模型,设计了基于动车组运用数量最少的接续网路的分层优化启发式算法,并以广深线为背景对算法进行验证。结果表明,该方法能求解最优动车组交路计划。     

铁路承认车最优分配模型与算法研究

首先介绍承认车计划审批问题,并在分析各种优化目标和限制条件的基础上,提出自动审批承认车的数学模型,说明问题属于NP完备问题,在目前条件下仅能采用启发式算法。同时由于实例规模过大,一般启发式算法所耗费的时间仍然难以接受,因此结合实例的特性给出了一种特定启发式算法。铁路现场实际使用表明,此算法对实例能够在5 min内得到满意解,所得解的各项指标均符合日常装车方案要求,具有鲜明的实用特点,有效解决了铁路局货运营销中,如何审批承认车可带来最大收益问题。     

高速铁路单循环乘务排班计划编制模型与算法

乘务计划是高速铁路运输组织的基本计划之一,而乘务排班计划又是乘务计划的重要组成部分。本文研究高速铁路单循环形式乘务排班计划编制问题,建立以乘务交路总接续时间最短和冗余时间分布最均衡的双目标优化模型,设计基于动态启发式信息的蚁群优化算法。算例表明:求解算法对编制单循环乘务排班计划是有效的。     

基于A*算法的地图路径搜索的实现

最短路径问题(SP)是人工智能的一个活跃方向,本文介绍了人工智能中的一般启发式搜索算法的原理及算法的优点,搜索过程,并将其应用到公园导游系统的路径搜索中,给出了一种搜索公园导游地图最短路径的算法及其实现.     

基于遗传算法的铁路纵断面优化系统的研究

提出一种基于全局最优的改进式遗传算法.采用改进的启发式交叉算子和多种算子混合操作,加快算法向最优解收敛的速度.给出相应的纵断面优化模型,并改进初始种群生成的方法,将一个二维优化问题转化为两个一维优化问题进行求解,简化了算法的执行过程.引入惩罚函数的概念处理方案的约束问题,设计算法实现的流程图,并开发相应的优化系统.利用实例证明遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能.     

大规模货物列车运行图优化编制的一种拉格朗日松弛启发式算法

针对货物列车运行图优化编制规模庞大、精确求解困难的问题,构造时空网络将列车运行线铺画描述为路径求解问题,将各类约束转化为时空网络节点选择限制,建立整数规划模型。该问题本质在于疏解各列车运行线潜在冲突。对原模型进行拉格朗日松弛,将列车运行线潜在冲突表示为各节点罚数,设计启发式算法并通过拉格朗日乘子更新迭代求解。以京九线北京西至阜阳区段为例,对该区段711条运行线中的439条货物列车运行线进行了优化编制实验。结果表明,在满足运行线铺画条数的前提下,全图货物列车平均旅行速度由39.28 km/h提升至41.81~43.72 km/h,所提出的算法是解决大规模列车运行图编制的一种有效算法。     

A~*进路搜索算法的研究与实现

目前应用于铁路现场的各种计算机联锁系统所采用的进路搜索方法经实践发现其搜索效率低、占用资源大,针对此问题,结合进路搜索的实际要求,采用带启发信息的A*算法进行进路搜索。使用Visual C++搭建计算机联锁软件的实验平台,对A*进路搜索算法进行性能测试。结果表明,A*进路搜索算法能够快速准确的搜出所需基本进路,动态生成进路表,并且搜索时间短、占用空间小,相较其他算法具有更良好的性能。     

地铁车辆段/停车场列车运营日计划优化模型与算法研究

综合考虑列车正线运营、车辆检修、车辆调车等需求，将列车运营日计划优化问题归结为指派问题，并建立0-1整数规划模型。针对优化模型的目标函数不确定性及为了提高求解效率，根据实际经验和计划编制优先原则，设计一种基于规则的启发式算法，并利用计算机辅助决策实现运营日计划的自动编制。通过实例验证了模型和算法的有效性。     

库存路径问题的固定分区-整数比周期组合策略研究

针对供应商-物流中心-零售商组成的三层级系统的库存路径问题研究一种组合策略。各零售商对单品种货物的需求率固定,相互独立;物流中心从供应商批量进货,然后配送给零售商,不许缺货或延迟;目标是最小化系统库存及运输总成本。整合固定分区、整数比周期设计一种组合策略,构建了三层级系统的IRP数学模型,将三层级库存路径问题分解为两个子问题,借鉴车辆路径问题求解思路设计了启发式算法;试验结果表明,新策略的求解效率更好。     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。