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针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.     

基于地铁乘务资源共享的排班计划优化方法

针对不同线路间列车不跨线情况下的乘务基地和乘务员共享问题开展研究,分析乘务资源共享，在传统排班模型基础上考虑乘务员跨线值乘，班次出退勤地点比例及其鲁棒性优化，建立乘务排班计划集合覆盖模型。针对乘务资源共享后多线协同优化引起的问题规模显著增大，以连续值乘区段为最小值乘任务单元构建网络图，引入分层结构，多级的汇点和源点，以及跨线就餐和间休弧等以满足班次的可行性约束。构建对应不同出退勤地点属性的网络图集合，将定价子问题转化为网络图集合的最短路问题以进行列生成法求解。案例结果表明：相比于分线单独优化，乘务资源共享可为乘务员提供更多的出退勤地点选择，显著降低其通勤时间；此外乘务资源共享可少量节省乘务班次数，提高排班计划效率。     

广深线城际列车乘务组排班计划编制方法探讨

针对广深线城际列车开行及动车组运用情况,在确定了乘务组数量的基础上,按照乘务组排班计划的编制原则,对乘务组排班计划问题进行了描述,并设计了相应的SE算法．通过该方法得到的乘务排班计划,目前正应用于广深线城际列车的实际乘务组织中。     

考虑时间均衡度的城市轨道交通乘务排班计划优化方法

乘务排班计划是城市轨道交通乘务组织的核心内容和运营管理工作的重要组成部分,其生成质量对城市轨道交通的运营效率有显著影响.本文将时间均衡度作为给定周期条件下评价乘务员值乘时间与休息时间合理程度的指标,构建了基于该均衡度的乘务排班计划优化模型.为同时考虑乘务区段的最优组合与早晚班的匹配问题,本文的求解过程由改进遗传算法和双相匹配算法两个部分构成.最后将所建模型应用于北京市某轨道交通线路的案例研究中,对优化结果与既有乘务计划进行比较分析,验证模型的有效性.对比发现,该模型的结果在较大程度上提高了乘务排班计划的时间均衡度.     

基于矩阵互斥排班公平性算法的轨道交通乘务计划编制系统的设计与实现

为了提高地铁车站排班效率和排班质量,通过分析运营时刻表中对乘务计划编制有效的数据,对乘务交路计划问题和乘务轮班计划问题进行了研究。基于矩阵互斥模型,运用以排班公平最大化为目标的公平性算法实现计划编制。同时挑选长交路编制以及交路表生成两个模块,利用PHP面向对象技术来进行编程,开发实现矩阵判别的自动排班算法。研究实现了长交路自动编译以及轮班计划自动编译,为乘务计划未来的创新及发展提供了理论依据,对乘务计划的应用和传承具有实践指导意义。     

列车节能运行目标速度控制优化研究

探讨了城市轨道交通列车节能运行控制问题,提出了一种分段目标速度控制策略,将目标速度的大小、调速范围和里程范围作为控制参量,建立了定时约束下的列车节能运行优化模型.设计了一种双重惩罚机制的实数编码遗传算法求解模型,对列车晚点和非节能方案进行惩罚以提高算法收敛速度.仿真分析表明,该方法得到的目标速度控制方案较好地适应了线路条件,有效地避免了列车在下坡道的制动调速,与启发式算法得到的运行结果相比,案例中不同富裕时分程度下的优化方案平均节能率22.2%.     

基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。     

洪灾被困人员搜救的模糊定位-路径问题优化模型

为保障洪灾被困人员搜救效果,分析了救援过程的特性,建立了一个带时间窗和模糊搜救时间的定位-路径问题优化模型,并提出一种遗传求解算法,采取三段式实数编码,设计了与编码相应的交叉和变异操作,在迭代过程中添加替代操作以加快收敛速度,最后对模型及算法进行了验证。研究结果表明:采用MATLAB编程实现该算法时,将程序运行10次,平均运行时间为42.95 s,最差解和最好解与平均值的偏差仅分别为1.56%和3.48%。可见,算法是高效、收敛和稳定的,模型可行。     

基于可预知事件的城市轨道交通乘务轮转计划优化调整

城市轨道交通乘务轮转计划是在充分考虑乘务员正常的夜间休息、休息日休息、休假等因素的基础上,合理安排乘务员一定阶段内的每日值乘任务.但在某日乘务轮转计划执行前,仍然会发生乘务员临时请假、临时调动等可预知事件,此时就需要对现有乘务轮转计划进行优化调整.调整以在满足任务调整需求条件下乘务员阶段任务最均衡为目标,且调整的幅度越少越好.考虑休息日、工作量、任务连乘等约束条件,以调整后所有修改乘务任务序列的总费用最小为目标函数,建立乘务轮转计划优化调整模型,并设计基于贪婪算法和禁忌搜索算法的启发式算法进行求解.算例表明,求解算法在一定程度上实现了调整后乘务轮转计划的均衡性,达到了优化的目的.     

铁路货运机车乘务交路计划编制优化方法

铁路货物列车机车乘务交路计划编制问题是货运机车运用的工作基础,我国目前仍以人工经验编制为主,存在编制效率低、机班劳时不均衡、乘务资源浪费等问题。针对这些问题,结合乘务交路计划编制流程和机车运用管理规定,以乘务员非值乘时间最少为优化目标,建立乘务交路计划编制优化模型,并分别设计了基于先到先走原则的遍历搜索算法和遗传算法对模型进行求解。最后选取某铁路机务段2个货运车间的数据,验证所提出的模型和算法能有效求解铁路货运乘务交路编制方案,运用优化方法计算得到的乘务机班数比原有人工经验方案分别减少了22.5%和17.5%,提高货运部门编制乘务交路的效率。     

客运专线乘务组织模式及交路方案设置的构想

传统客运乘务组织模式具有乘务人员跨线（局）值乘,运行途中在列车上实行双班轮班作业的特点,不能适应当前客运专线的旅客运输需要。本文在“四纵四横”和三个城际客运专线网络骨架的基础上,构想了乘务基地的设置,并通过分析列车开行方式,对动车组列车的乘务组织模式提出了设想方案．     

基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式，通过加入班次数量比例和备班约束，构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型，进行乘务组数的全局优化；之后对传统列生成求解算法进行改进，在定价子问题中分别针对不同班次类型，各自生成班次以适应新的模型约束，并设计加速策略，以完成对一体化优化模型的求解；最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究，研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果，分析了算法的求解效率. 研究结果表明:固定班制条件下，与分阶段优化方法相比，简化了轮班单元构成，乘务组数量减少了6.67%～14.29%，求解时间节约了44.2%～51.4%.      

改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题的特点,设计了一种双层编码和解码的方法,在一定程度上扩大了可行解的搜索范围,为了克服传统免疫算法在初期收敛速度慢的问题,在算法的早期应用特定的变异算子,以期提高收敛速度,为避免算法陷入局部最优解,在算法后期,利用模拟退火算法的随机扰动性,引导算法跳出局部最优解,同时还引入了免疫记忆,运用精英保留策略预防最优解的丢失,最终提出了一种改进的混合免疫算法.通过仿真结果表明了该算法在解决混合流水车间问题上的可行性和有效性.     

高速铁路车站咽喉区与到发线综合运用优化

研究接发列车的到发线分配和咽喉区进路选择问题,在满足到发线使用规则的条 件下,以作业计划稳定性强和接发车进路条件优为目标,构建到发线与车站咽喉区运用多目 标优化模型.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法 能有效保存优秀个体和降低计算复杂度.最后以某高速铁路车站为例,采用Matlab 编程得到 模型的Pareto 最优解集,从解集中选择1 个解,将其结果与原始到发线方案进行对比,结果表 明,采用该模型和算法能有效改进车站咽喉区与到发线的综合运用方案.     

均匀设计和遗传操作并行的遗传算法

针对简单的遗传算法稳定性较差，容易发生早熟收敛的不足之处，提出了将均匀设计和遗传操作相结合的遗传算法，通过编码在问题的解空间和算法的搜索空间之间建立一个映射，对其进行交叉操作，变异操作和均匀设计操作，用典型的测试函数进行测试，证明了该算法是可行的，与单纯遗传算法相比，计算精度和收敛速度更高。     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

北京地铁13号线扩能提升乘务计划编制

乘务计划是轨道交通系统运营的关键点,是建立在列车运行图的基础上所编制的工作计划,是将工作计划分配给司机的工作方法。乘务计划编制的质量直接关系到轨道交通的运营质量。针对北京地铁13号线扩能提升改造后运营人力与运力最优匹配问题,采用乘务计划编制模块化方法,从乘务方式、乘务性质、乘务模式三方面适应线路运营需求,并得出轮乘站设置在龙泽车站可实现13号线跨线运营最优方式,通过对包乘制、轮乘制四班三运转、轮乘制五班三运转、轮乘制综合班制进行分析得出综合班制在人力与运力方面为最优匹配。可适应13号线扩能提升改造后运营最优乘务计划编制方向。     

基于工作强度均衡的地铁乘务轮班计划优化模型

地铁乘务轮班计划是运营组织工作的重要组成部分,对于提高运营水平和降低运营成本有重要影响.本文采用基于“轮班单元”的周期循环编制模式,以工作强度均衡为目标构建乘务轮班划分和分配两阶段模型,划分模型中不区分同种类型的班次,分配模型将具体班次分配到划分结果中.采用粒子群算法与模拟进化算法相结合的混合智能算法求解,并针对乘务计划两阶段模型分别进行算法设计.最后以北京市某地铁线路数据为例进行求解,对比发现,本文模型求解方案可有效提高乘务员工作量均衡程度.     

铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.     

改进DNA遗传算法求解车间调度问题

针对DNA遗传算法高计算量、收敛速度慢的缺点,该算法采用基因转移进行交叉,动态的变异概率进行变异.对动态变异概率公式的系数作调整来提高变异后DNA序列的合法性,对变异的父本进行设计来保持种群的多样性并产生新的基因信息,对进化过程中可能出现种群中最好的染色体没有改变的情况做了应变调整.对DNA遗传算法的步骤作了详细设计,并将改进后的算法应用到车间调度问题中.实验表明,该方法能有效地提高收敛速度和减少编码给算法带来的高计算量.