一种结合时刻表调整的列车节能驾驶优化方法

为了降低高速列车在连续站间运行的能耗,以区间运行能耗和运行时间为目标建立列车驾驶策略优化模型,采用基于模拟退火的粒子群算法PSO-SA进行求解,得到每个运行区间的能耗-时间Pareto解集,并通过最小二乘法拟合得到每个区间相应的Pareto曲线。在此基础上,提出一种时刻表优化调整方法,在始发站至终点站总运行时分确定的前提下,基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件调整每个站间运行时分,给出最优的站间运行时分组合和最佳的区间运行策略。以CRH2A高速列车在镇江南—昆山南区间实际运行数据为基础进行仿真验证,结果表明:通过区间最优工况求解和多站间运行时分调整优化,列车在多站间的总运行能耗降低了17.6%,验证了模型和算法的有效性。     

考虑路网随机性的地铁和道路公交网络优化

为发挥轨道交通的骨干运输功能,优化综合公共交通出行网络,建立了基于既有轨道交通路网的地面道路公交调整双层规划模型。上层规划考虑综合公交网络客运量及轨道交通客运周转量最大化、总社会出行成本及车辆配备成本最小化共4个目标,下层模型以效用理论为基础构建弹性需求下的线路流量分配,其中地面道路公交线路的出行效用考虑了道路通行能力的随机性。采用蒙特卡罗模拟求解下层模型,并采用基于向量的多目标粒子群算法求解整体双层规划,获得最佳调整线路的走向和发车间隔。最后通过算例验证了模型和算法。计算结果表明:所得到的解为一组Pareto解,4个目标间存在相悖关系。在实际问题中,应结合改造成本和现实需要来选取最优解作为调整方案。     

大型铁路供应链物资招标采购的供应商选择研究

通过对郑州局集团公司的大型招标采购案例进行分析,提出基于熵权法构建供应商选择标准和指标模型,实现标准和指标之间能够进行量化计算。针对大型铁路招标采购项目的复杂性,设计NSGA2 (多目标遗传算法),并以模型作为供应商选择的优化目标,从Pareto解集中选择折中解作为最终选择方案,证明提出的模型思路行之有效。     

基于多目标优化的磁浮轨道梁有限元模型修正

基于精细有限元建模与多目标优化算法,建立一种适用于具有复杂附属结构的磁浮轨道梁有限元模型修正方法。以一座典型的磁浮连续轨道梁桥为研究对象,建立其精细初始有限元模型;在灵敏度分析的基础上选择待修正参数,利用模态频率和振型等结构实测动力响应构造修正目标函数;采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对多目标优化问题进行求解,得到其Pareto最优解集。研究结果表明:模型修正后结构的模态频率和振型计算值与实测值吻合良好,修正后的有限元模型能够精确全面地模拟实际结构,且能确保设计参数合理且具有明确物理意义。     

基于NSGA2遗传算法的地铁隧道上方基坑工程优化设计

为在有效控制基坑下覆地铁隧道竖向位移的情况下,尽可能地减小基坑工程造价,基于NSGA2遗传算法,以5个基坑工程控制下覆地铁隧道竖向位移的关键设计参数为优化设计变量、隧道最大竖向位移和工程造价中的可变值为优化目标,优化得到Pareto最优解集。结合专家打分-COWA算子-博弈论组合赋权法和TOPSIS法从Pareto最优解集中选出最佳方案,并分析专家打分的主观权重改变对最佳方案的设计变量、目标函数值等参数的影响。研究结果表明:最佳方案比初始方案的隧道最大竖向位移减少23.3%,工程造价中的可变值减少36.9%,证明本文对地铁隧道上方基坑工程优化设计方法的有效性。     

舍入法与某些组合最优化问题的求解

通过两个组合最优化问题的实例，我们发现某类组合最优化问题能用舍入法求解。也就是说首先求解组合最优化问题的连续模型，然后巧妙舍入连续最优解，得到原问题最优解。     

横风环境下高速列车头型的多目标优化设计

基于高速列车初始外形的参数化设计,针对各个优化目标建立对应的基于交叉验证方法的Kriging模型;为保证预测精度且尽量减少加点数量,基于最优解点和预测标准差最大点的2点加点准则,利用多目标优化算法得到满足约束条件的Pareto最优解集;利用测试函数验证优化设计方法的可靠性。以3辆编组高速列车为例,以整车气动阻力系数、流线型部分容积、尾车气动侧向力系数和尾车倾覆力矩系数为优化目标,以鼻锥厚度、鼻锥引流、鼻锥高度、车体宽度、司机室视角和排障器形状为设计参数,进行横风环境下高速列车的外形优化。结果表明:多目标优化算法可应用于高速列车头型的优化设计;利用各设计参数与优化目标的作用规律,可指导高速列车头型的工程改进设计。     

基于NSGA-Ⅱ算法的高速铁路声屏障高度多目标优化

为探究高速铁路声屏障高度的多目标优化问题,基于声屏障降噪理论,利用声-振分析软件SYSNOISE计算不同高度声屏障的插入损失。基于非定常、三维、不可压缩N-S方程和k-ε方程湍流模型,利用FLUNT软件,计算不同高度直立型声屏障的最大有效正压力。以插入损失和最大有效正压力为优化目标,声屏障高度作为设计变量,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)得到Pareto分布优化解集,对高速铁路声屏障高度进行优化设计,可为高速铁路声屏障高度设置提供更多权衡选择方案。     

铁路编组站动态配流分层模型

为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不同解体方式的动态配流字典序多目标累积调度模型,并设计约束传播与多点结构化搜索相结合的混合算法迭代求解,得到解编顺序和初步配流方案;然后,以出发列车车流来源总数最少为目标函数,建立二次配流整数规划模型,并设计贪婪算法对初步配流方案优化。算例结果表明,采用给出的编组站动态配流分层模型和求解算法,可提高铁路编组站的解编调车作业效率和配流方案兑现率。     

基于信息实时交互的现代有轨电车信号优先控制研究

现代有轨电车优先通行的关键在于对路口交通的处理,通过连续设置有轨电车检测器,实时获取有轨电车通行的位置信息,实现有轨电车信号控制器和道路交通信号控制机之间的信息实时交互。基于交互信息的类型,设计优先控制流程和控制方式,实现现代有轨电车的主动优先控制。应用结果表明,现代有轨电车路口不停车通过率达到86.02%,平均速度由原先的21.7 km/h提高至25.6 km/h,有效地提高了现代有轨电车路口通行效率。     

带时间窗约束的道路危险品运输路径选择研究

对已有危险品运输模型进行分析,针对当前危险品类物流配送网络的特点,提出了在时间窗约束条件下城市道路网络中的危险品配送模型,该模型以整个网络中事故发生的期望和影响人数最小为目标。设计了目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法来计算该多目标问题的Pareto最优折衷解,最后用实例对算法进行了验证。     

多种群分层联合优化的城轨列车ATO研究

针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,在满足安全、精确停车及各种约束条件下,以运行时间和能耗为目标,建立列车运行的多目标优化模型。将粒子群优化PSO算法与布谷鸟搜索CS相结合,即多种群分层PSO-CS联合优化算法。在底层,该方法将整个种群分成若干个小种群,小种群使用PSO算法寻优,再将寻优得到的精英粒子送往高层使用CS算法深度优化,高层优化后的粒子再返回到底层各自的小种群中去。将该方法与多目标粒子群MOPSO分别用于列车运行过程的优化,仿真实验表明,所提出算法得到的Pareto前沿解的收敛性和多样性更好。将该算法用于城轨列车运行曲线的优化设计中,不仅能够获得更优的列车运行控制策略,还能为设计者提供更多选择方案。     

基于低碳与随机需求的多目标车辆路径优化

考虑B2B电商环境下随机需求以及低碳要求对物流配送环节的影响,以配送总成本最小、车队规模最小以及客户时间满意度最大为目标,建立基于低碳与随机需求的多目标模型,针对该模型特点,设计基于Pareto最优的多目标遗传算法.最后以步步高集团云通物流为实际配送优化案例,对上述优化模型及其求解算法的有效性进行验证.研究结果表明:从政府管理的角度,碳税额定为70元/t最优,从物流配送行业的角度,碳税额定为40元/t最优.配送企业的不同优化目标偏好与配送优化决策方案的选择密切相关.本模型可为政府制定合理的碳税政策以及企业制定合理的配送决策提供理论依据.     

基于Pareto最优的动车组高级修轮廓计划多目标决策研究

动车组高级修轮廓计划对动车组使用效率提升、检修成本控制和检修基地效益提高等多个经营目标的实现至关重要，而这些经营目标间存在着此长彼消、效益悖反现象。针对多目标互斥问题，将高级修轮廓计划中各业务逻辑关系进行数学抽象，借鉴流体力学中坐标系分析法，在拉格朗日坐标系下，测算每列动车组在何时何地进行何种等级高级修作业，在欧拉坐标系下，记录每一检修地点每一时刻每一等级高级修作业在修动车组列数，并将二者有效耦合，构建多目标0-1整数规划模型。然后利用ε-constraint法求解多目标规划模型得到Pareto前沿。最后，基于上海局部分动车组的实际案例对模型的合理性与有效性进行验证。结果显示，相较于以往决策过程，文中所述方法可快速给出系列最优解，大幅度提升高级修轮廓计划编制的质量与效率。     

现代有轨电车路口信号优先控制的方案及比选

现代有轨电车路口信号优先方案的选择与实施直接影响现代有轨电车运营速度及运营效能,是现代有轨电车规划和建设中必须优先考虑的。介绍了现代有轨电车的路权模式,详细阐述了现代有轨电车路口信号优先控制的各种方案并对方案进行了比选。建议结合路口特点和项目特点选择合适的路口信号优先方案,以实现现代有轨电车运营效能最优化。     

考虑多目标的中欧集装箱多式联运路径选择

为了解决运输通道路径优选问题,在综合分析中欧集装箱联运现状的基础上,集成考虑运输时间、运输费用和碳排放3方面因素,构建中欧集装箱多式联运路径优化的多目标优化模型。根据多式联运参与者的不同侧重点和差异化需求,确定3个目标函数的不同权重,通过加权求和将多目标合并转化为单目标问题;采用遗传算法求解,最终迭代得到模型的Pareto解。以南京到柏林的实际数据为例进行算例分析,结果表明该模型是可行有效的,能够为中欧集装箱多式联运路径优化提供较高指导性的优化方案。     

铁路起重机箱型伸缩臂设计的多目标模糊优化模型

以N1002G型铁路起重机箱形伸缩臂设计为例,以箱形伸缩臂的截面几何参数为设计变量,以箱形伸缩臂的结构重量、整体稳定性这2个相互制约的要求为目标函数,以强度、刚度、局部稳定性和几何限制为模糊约束条件,建立铁路起重机箱形伸缩臂设计的多目标模糊优化模型.应用最优水平截集法,将该多目标模糊优化模型转化为多目标普通优化模型,并应用遗传算法NSGA-Ⅱ求解.实例验证表明:采用建立的模型和求解算法,可以得到目标空间下的Pareto解;结构重量和整体稳定性是此消彼长的关系,设计者可以根据需要,选择合适的结构重量和整体稳定性作为设计方案.     

基于多目标决策的轨道控制网网形设计

为保障铁路轨道的几何平顺性,需要建立适合既有线维护的轨道控制网。基于控制网网形设计理论,考虑网形的精度、可靠性和建网费用,对四种不同测站间距和观测方案的网形进行了计算与分析,同时提出了评价控制网质量的七项指标。为四种轨道控制网各建立2 km的模拟算例,定量计算它们的七项指标。基于多目标决策方法,得到综合最优的间隔2对斜向点的观测网形方案。最后,通过敏感性分析,验证了结果的稳定性。研究结果表明:四种网形方案在精度上均可满足规范要求,仅考虑单项指标会得到不同的最优网形;间隔2对斜向点的观测网形方案建网费用最低,相对其他网形综合最优,适合在既有线轨道控制建网中推广使用。     

铁路连续梁桥铅芯橡胶支座优化设计研究

基于最优化理论,以梁体顺桥向位移为约束条件,各墩底最大弯矩之和为目标函数,建立某3跨铁路连续梁桥铅芯橡胶支座(LRB)隔震体系优化设计模型。采用ANSYS中一阶优化方法,进行全桥铅芯橡胶支座动力控制参数优化设计研究。单条地震波输入优化分析表明:连续梁桥中墩和边墩LRB优化参数之间有明显差异,最大差距达42.18%。由于4组单条地震波激励下LRB参数优化解差距较大,进一步以4条地震波作为激励进行支座设计参数优化。结果表明:对于铁路连续梁桥,多条地震波激励下得到的目标函数最优解较单条地震波时更安全。故在实际桥梁减隔震设计中,减隔震支座参数宜采用多条地震波激励下得到的优化值,以确保连续梁桥结构在地震作用下的安全。     

隧道围岩变形预测模型的优化与应用

为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非线性组合预测模型,将组合模型与优选模型进行效果测度对比,并基于该算法编制"智能监测—模型优化—信息反馈"系统。结合麻栗垭隧道工程,对组合模型和单项模型进行分析,预测拱顶沉降值。研究结果表明:以残差与后验差为评判标准,实时构建的最优组合预测模型的平均相对误差绝对值为4%,方差为6.5,后验差比值为0.34,小误差概率为1,更能对隧道施工过程围岩变形进行有效的预测和反馈。