大铲湾码头（一期）新一批双40英尺岸桥顺利运抵

作为华南首家全部采用双40英尺岸桥的集装箱码头，大铲湾码头（一期）近两周迎来了4台全新岸桥。大铲湾码头（一期）的设计及配备都是围绕着服务世界当今及未来最大型集装箱船只而进行的。全套双40英尺岸桥是码头的优势之一。     

大铲湾码头（一期）新一批双40英尺岸桥顺利运抵

作为华南首家全部采用双40英尺岸桥的集装箱码头，大铲湾码头（一期）近两周迎来了4台全新岸桥。大铲湾码头（一期）的设计及配备都是围绕着服务世界当今及未来最大型集装箱船只而进行的。全套双40英尺岸桥是码头的优势之一。     

面向绿色制造的柔性作业车间调度优化

针对面向绿色制造的柔性作业车间调度问题,建立了以完工时间最优、能量消耗和环境影响最小为目标的调度模型,并采用遗传算法对模型进行求解。根据模型特点,采用机器染色体和工序染色体两种编码,并对初始种群的形成机制进行改进,采用精英策略和锦标赛法进行种群选择,两种染色体分别进行交叉和变异操作。最后通过实例对改进的遗传算法进行测试,并与其他方法的测试结果进行比较,验证了该算法的可行性和有效性。     

铁路集装箱中心站轨道门吊调度优化模型与算法

轨道门吊作为铁路集装箱中心站的核心资源,其调度策略直接影响中心站的运营效率和服务质量。本文针对铁路集装箱中心站轨道门吊的作业调度问题,在已知集装箱装卸位置的前提下,建立轨道门吊调度优化模型,确定最优的集装箱装卸作业顺序,使轨道门吊装卸任务完成时间最短。设计混合粒子群算法对模型进行求解,最后利用算例进行验证。结果表明;本文设计的算法能够比较有效地减少列车装卸作业时间和轨道门吊在装卸作业过程的空驶时间。     

动车组检修作业工单调度优化模型和算法

安全、高效是高速铁路动车组运营的根本要求,动车组检修是保障动车组安全、高效运营的重要手段。由于动车组日运行频率高、检修时间短且受一定时间段的限制,因此除合理编制动车组检修计划外,还应关注动车组检修作业过程中人员的合理配置,以保证任务完成的质量和效率。针对这一情况,首先对问题进行数学描述并建立模型,然后采用病毒遗传算法对模型求解。通过算例验证病毒遗传算法能够对合理的检修作业工单进行调度优化,能够在满足工期的前提下得出较优工程解,实现检修人员作业的优化配置．     

考虑公平的铁路应急物资调度优化研究

铁路应急资源调度受到应急需求、运输成本和物资分配公平性等因素制约。为了降低运输成本,提高物资分配公平性,针对灾害突然发生时需求不确定及应急物资不足的情况,以分配公平性最大和运输成本最低为目标,建立铁路应急物资调度多目标优化模型,设计改进遗传算法求解模型。以受自然灾害影响的某区域为例,验证铁路应急物资调度多目标优化模型及算法。结果表明,该模型和算法能够有效地解决应急资源调度问题,改进后的遗传算法与基本遗传算法相比更为有效,有助于提高各应急需求点的公平性,有效降低应急物资调度的成本。     

调度集中系统安全卡控模块的设计研究

随着高速铁路的发展,调度集中系统得到广泛应用,极大提高了运输指挥效率。同时安全检查、数据卡控等功能的重要性也逐步显现出来。基于现有铁路调度指挥工作模式,本文针对固定进路、车站作业和调度命令3个方面安全卡控功能进行详细分析和研究;明确了调度集中系统安全卡控的需求;基于既有调度集中系统进行了硬件设计和功能分析,结合既有系统软件模块进行了卡控软件模块设计,并对卡控功能的实现进行详细分析和阐述,解决了人工检查和判断容易出错的问题,提高了运输指挥效率。     

编组站进路调度优化算法

分析编组站作业进路选排问题的本质,以各任务的延误时间加权值总和最小为最优目标,以任务的前后工序选择路径为动态约束,建立编组站作业进路调度数学模型,采用遗传算法求解。编码采用定长染色体,长度为任务的工序数,每个工序采用2段制,编码中的顺序唯一地确定了每工序对指定进路占用的起讫时间和指标递推,设计基于优先规则的编码算法步骤。为保证解的可行性,将编码合法化,对工序进行拓扑排序。递推计算工序开始时间和结束时间,进而计算编码的目标值,并将其转化为适应值。采用轮盘赌与最优性相结合的方法进行选择,设计基于位置成组移位的杂交算子和随机交换的变异算子。以某编组站为例进行模拟计算,结果证明该算法满足编组站进路调度工作的要求。     

基于遗传算法的线路大型养路机械捣固作业单元区段选择模型北大核心

针对现有养护维修计划编制效率低下且相应模型编制复杂的问题,以维修单元内大型养路机械捣固作业计划编制最优化为原则,建立基于遗传算法的线路大型养路机械捣固作业单元区段选择模型。该模型以单元区段划分和多目标0-1整数规划方法为基础,以最大化养护维修作业量为目标,通过遗传算法搜索决策实现了养护维修作业的最优化。为验证该模型的计算效果,基于朔黄铁路的轨道高低不平顺检测数据进行计算,并与传统的枚举法进行对比。结果表明,在目标函数值近似的情况下,该选择模型计算效率约为传统枚举算法的200倍,能够有效减少养护维修计划的编制时间,提高养护维修计划自动编制的可行性。     

地铁运营中断下公交桥接疏运车辆应急调度模型及算法

在地铁线路发生较长时间的运营中断事件下,从公交既有停车场或首末站调派公交车辆,为中断地铁车站的受影响乘客提供快速、有效的公交桥接疏运服务,是提高城市公共交通系统应急联动管理水平和服务可靠性的必要手段。本研究针对公交桥接疏运车辆应急调度问题中"疏运需求远超单辆公交车辆运能"的特征,以完成各中断站待疏运乘客的总疏运时间最小化为优化目标,建立公交车辆多循环应急调度优化模型,将动态系统仿真方法整合到带特定变异算子的改进遗传算法中求解模型,并进行实例验证。对比分析表明,本文设计的改进遗传算法在求解效率、求解效果和算法稳定性方面均优于标准遗传算法,能够有效提高公交桥接疏运效率、降低疏运成本。     

铁路集装箱堆场混堆区箱位分配优化模型与算法

针对铁路集装箱堆场混堆区中的零散箱箱位分配问题,在集装箱到达时间和离开时间已知的条件下,建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型。在计划期内将每时段起重机作业按顺序划分为提箱和卸车两个过程,采用5组0-1变量刻画两种作业、作业前后集装箱的状态以及箱位的状态,由此建立非线性0-1规划模型。考虑到模型所刻画的问题具有NP-hard性质,设计遗传算法求解。算例表明:该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。     

编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究

运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。     

考虑作业环节完整性的企业车站进路选择优化

传统企业车站进路选择优化问题,即当多项作业出现在同一时空,以行车作业优先,调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待,导致调车作业无法准时到达目标地点,破坏了调车作业环节的完整性,损害了企业车站的利益。基于企业车站行车作业与调车作业并存且调车作业数量要远大于行车作业的特点,同时考虑调车作业环节完整性,将调车作业设定一个能充分完成作业的时间标准值,并动态实时更新作业过程中节点占用时间,以判断进路冲突并进行疏解,建立以调车作业时间成本、行车作业时间成本最小的多目标进路选择优化模型。为加快遗传算法的搜索效率,结合K短路算法特点改进了遗传算法,并且以进路为基本单元针对性地设计了个体编码方案、交叉变异策略,求解该模型。最后,以具有代表性的某企业车站为例进行了验证。研究结果表明：考虑作业环节完整性的进路选择优化模型得到的进路选择方案能够有效地避免作业冲突,并且能够依据作业的优先级为车站作业选择合理的进路,快速有效地得出满意的作业方案,满足车站工作的需求。与传统进路选择方案相比,总的作业时间降低了23.26%。研究成果对该企业车站进路选择...     

基于遗传算法的铁路集装箱装卸门吊作业优化研究

集装箱装卸门吊作业是铁路集装箱运输的基础,为提高铁路集装箱装卸效率,在分析集装箱运输效率影响因素的基础上,综合考虑集装箱在箱区位置、集装箱在车上预期位置及门吊作业顺序,以装卸作业过程中门吊总运行距离最小为优化目标,基于遗传算法建立铁路集装箱装卸作业优化模型并求解。根据集装箱装卸线门吊作业实例分析,计算结果表明:铁路集装箱装卸门吊作业优化模型能够找到集装箱装卸的最优顺序,可以实现缩短集装箱装卸时间、降低装卸成本的目的,验证了该模型的有效性和合理性。     

铁路车站作业进路分配的优化模型和算法

进路的调度与执行是影响铁路车站作业效率的关键因素之一，现阶段车站作业的调度安排与信号控制尚未形成一体化融合。引入运筹学车间调度思想，对作业计划进行分解，综合考虑线路拓扑关系和区段资源的占用时间，紧密结合信号联锁分段解锁控制原理，利用资源调度方法构建进路分配时空约束，提出一种基于站场区段资源精细化分配的车站进路分配优化模型。针对模型难于求解的特点，提出一种基于短路径和时间交换邻域搜索的混合遗传算法。实验验证结果表明：本文方法与进路冲突疏解的方法相比，在延迟时间和走行时间方面分别提升4.76%和10.72%;当提升作业连续性的影响比重时，可避免部分进路冲突延迟，提高进路分配的优化质量。     

基于多目标遗传算法的地铁车辆回库股道安排

科学安排地铁车辆回库股道对提高车辆段生产效率具有重要意义，文章采用多目标遗传算法对回库股道安排进行优化。对车厂线路布置、车辆出入库方式进行分析并对回库股道安排问题进行描述，以任务完成度、接车过程总调车次数、车辆出入库额外耗时为优化目标，以车辆回库时间间隔、车辆段检修能力为约束建立基于多目标遗传算法的回库股道安排模型，以极限情况为例对算法性能进行测试，验证了模型的有效性。     

基于环岛策略的自动化码头AGV路径仿真优化

随着自动化集装箱码头的广泛使用,水平运输环节逐渐成为制约码头作业效率的新瓶颈。为避免AGV在交叉路口产生排队等待,采用虚拟环岛策略,并根据AGVs运行机理,考虑边装边卸作业工况,利用e M-Plant仿真软件建立包括岸桥、AGV和堆场在内的集装箱码头仿真模型,最后通过变动支路数量和位置,来比较AGV不同行驶路径对码头作业效率产生的影响。研究结果表明:AGV选择不同的行驶路径在一定程度上影响着码头的作业效率。实验结果为提高码头作业效率,优化码头前沿路径提供一定参考依据。     

高铁车站接运公交时刻表与车辆调度综合优化

优化高铁站接运公交时刻表和车辆调度,可疏散更多高铁客流密集到达期间高铁站的积聚客流,并有效减少因无法及时换乘接运公交而产生的公交流失客流。以流失乘客数最少、使用的公交车辆数最少为目标,并考虑车辆满载率、乘客等待时间、最大可用公交车辆数、最大流失乘客数等约束条件,建立高铁站接运公交时刻表与车辆调度多目标综合优化模型,并设计带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型。最后,以某高铁站接运公交线路的时刻表与车辆调度综合优化为例,验证了模型与算法的正确性与有效性。结果表明:所提出的方法可以在较短的时间内获得多个高铁站接运公交时刻表与车辆调度综合优化方案,供决策者选择。     

基于时间连续性的企业枢纽车站进路选择优化

企业铁路车站的线路结构及作业方式较普速铁路车站更为复杂,其货运调车作业的进路选择较客运行车作业有明显不同。根据企业铁路枢纽站行车作业与调车作业并存以及调车作业繁多的场站特性,考虑调车作业的进路选择具有时间连续性即前项作业的完成情况直接影响后续作业的进行,建立进路冲突延误时间最小及走行时间最少的多目标进路选择及时间安排模型,并设计遗传算法求解。以某一具有代表性的大型企业铁路枢纽车站为例,结果表明:优化后的进路方案可避免部分进路冲突延误,最大程度上保持调车作业的时间连续性,对于进路冲突亦可进行时间调整疏解,较未考虑调车作业时间连续性的方案优化幅度达到21.6%。     

调度集中中心站集控方案在浦梅铁路的应用

针对调度集中在普速铁路应用中存在的调度员调整计划频繁、工作强度大，值班员处于小站，地域偏僻、交通不便、办公环境恶劣等问题，提出一种整体结构改动较小，功能符合《调度集中系统技术条件》（Q/CR 518—2016）规定和要求，适应普速铁路调度集中控制需求的调度集中中心站集控方案。通过调度集中系统结构优化，实现了减少调度员调整车站股道作业量，精减车站人员岗位数量等目标；通过择地设置中心站，集中车务作业人员，提高了车站车务人员的作业效率，保障了其作业环境，实现了铁路减员增效的目标。