铁路突发事件应急物资优化调配

为求解满足应急开始时间最早及经济性最优的铁路应急物资优化调配问题,通过分析铁路应急物资调配的特点,运用多目标规划方法建立铁路应急物资调配模型,设计了求解步骤及算法,并进行了算例验证.研究结果表明:该模型能够实现应急开始时间最早、出救点最少及应急运输费用最少等目标,进而实现铁路应急物资的高效利用与合理调度.     

不确定条件下地铁应急储备点 优化配置研究

为提高地铁应对突发事件的预防和处置能力,探讨不确定条件下的地铁应急物资储备点优化配置问题。 考虑在应急物资储备点不确定和需求点救援带有时间窗限制的情形下,以应急物流总成本最小化和救援时间最短 化为目标,建立基于相关机会规划理论的地铁应急储备点选址-路径模型,并应用遗传算法求解。通过算例验证遗 传算法在处理应急储备点不确定和需求点时间窗限制下的有效性和鲁棒性,可减少陷入局部最优的可能性,进而 为地铁应急物资储备点选址决策提供模型和方法设计。     

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。     

铁路突发事件应急救援设备调度优化研究

铁路突发事件具有不确定性、灾难性及救援时效性等特点,其应急救援资源的调度优化关系到救援工作的顺利开展。基于对铁路突发事件种类及其应急救援资源需求的分析,提出静态应急救援能力需求条件下的设备调度问题,建立最小化应急救援结束时间和调度费用的双目标优化模型,出于对应急救援工作时效性的考虑,设计以应急救援结束时间优先的两阶段启发式算法。算例表明:采用该启发式算法制定的应急救援设备调度方案优于先到先参与的调度策略,能够在不影响救援工作结束时间的前提下,有效地节省设备调度费用。     

基于蚁群算法的应急物资运输路径优化

由于各种自然灾害和公共卫生事件频发,世界各国加大了对应急物资的采购、存储和调运方案的研究,旨在建立高效的救援物流系统。结合以往文献中有关应急状态下物资运输的模型和非常规物流中车辆运输的特殊性,运用多式联运和路网的脆弱性理论,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,设计改进的蚁群算法,结合算例说明当运输路径及其流量发生改变时应急物资运输路径的变化情况。     

基于鲁棒优化的应急物资多式联运调配策略研究

针对灾后应急物资多式联运优化问题,考虑物资需求量、需求优先级、路网交通状况等不确定因素,在满足灾区最低服务水平的基础上兼顾物资分配的公平性,以应急救援总费用最小、响应时间最短和应急物资未满足灾区需求的惩罚费用最小为目标,结合公路、铁路和航空运输方式特点,基于鲁棒优化理论,建立多情景下应急物资多式联运调配策略模型。最后,通过算例分析验证模型可以有效解决应急物资多式联运调配策略问题。     

震后应急物资分配-运输问题研究

为实现震后应急物资的快速、公平分配,综合考虑应急物资需求数量的不确定性、灾区路网通行情况复杂、受灾点需求紧急度差异性、道路可分配车辆数有限、救援周期长等特点,采用机会约束规划方法,以各受灾点之间需求满足率之差最小、应急物资运达受灾点的时间最短和车辆运输与库存成本最低为目标,建立多时段应急物资分配-运输规划模型,并针对模型特点设计带精英策略的非支配排序遗传算法予以求解,通过算例验证了模型和算法的有效性.研究结果表明:可以得到有效的Pareto最优解,决策者可根据当期灾区的实际情况选择合适的物资分配-运输方案.     

铁路突发事件多应急点资源调度模型及仿真研究

基于应急点具有不同优先级的铁路突发事件的救援工作,在单应急点应急开始时间最早模型的基础上,根据优先级高低决定救援先后的特点,建立铁路突发事件多应急点的资源调度模型,然后将建立的模型转化为易于求解的线性模型,并使用LINGO软件建模求解,同时给出仿真算例,最后文章给出了结论.     

不确定条件下铁路应急资源调度多目标优化方法研究

铁路应急救援的决策,往往面临应急需求、资源调度时间及救援优先权评价等不确定性因素。本文面向不确定需求的铁路应急资源调度问题,考虑救援初期应急资源可能不足的特点,采用基于模糊评价和熵权的灰色关联理想法,对应急需求点的救援优先级进行排序,并利用模糊理论方法将不确定性需求进行去模糊化处理后,建立以资源调度时间最短和应急费用最低为优化目标的多目标规划模型,并设计了基于TOPSIS方法和限定参数区间搜索的模型求解方法,实现帕累托最优解的快速搜寻与择优。算例分析表明,本文所提出的方法计算快捷,结果合理,能为不确定条件下铁路应急资源调度决策提供科学依据。     

基于线路风险的铁路救援资源优化配置

分析铁路线路致灾因素,构建铁路线路灾害风险评估指标体系.采用基于风险概率的风险评估方法对铁路线路灾害风险进行评估,得到铁路线路风险发生概率和风险等级,以此为依据抽象得到事故预测点及其风险程度.以救援资源储备点覆盖所有事故预测点为约束条件,以救援资源储备点的建设及运营成本最小和救援资源配送时间最短为目标函数,建立铁路救援资源优化配置模型.采用蚁群算法对模型求解,设计模型求解算法流程.以某铁路局线路和救援资源现状为例,采用上述方法进行线路风险评估和求解救援资源优化配置方案.结果表明,救援资源配置方案与现有资源配置情况相比,节约了救援资源储备点的建设及运营成本,缩短了平均救援资源配送时间.     

基于Dijkstra算法的铁路应急物资调配方案研究

针对应急物资调配问题,为提高铁路突发事件中应急物资需求的快速响应能力,将各类物资的需求量和储存量结合在一起进行分析,并探究调配最优路径的决策方案。以追求最短时间和最小损失为根本目标,依据应急点的不同紧急程度,建立铁路应急物资调配方案。     

计算搭接施工计划时间参数新模型

为了编制和优化搭接施工计划,计算工作最早开始时间、最迟开始时间、最早完成时间、最迟完成时间、总时差、自由时差和计算工期十分重要。提出了一种计算搭接施工计划时间参数新模型。该模型以工作完成时间为决策变量,通过建立和求解线性规划模型来得到搭接施工计划时间参数：其建模思路独特,不需绘制网络图,能用通用办公软件EXCEL求解。模拟计算表明,用该方法与用标准搭接网络计划技术计算出的时间参数完全一致。     

多目标规划在铁路零担货运中转装车问题中的应用

结合顾客满意度与中转货物运到期限两者间的关系,将以货物的运到期限为要素的函数作为首要目标,将车辆的静载重利用率及车辆的轻重搭配合理程度作为次要目标,以车辆标记载重限制、车辆载货容积限制及车辆满载限制为约束条件,建立研究铁路零担货物运输中转装车问题的多目标规划模型。利用主要目标法,把首要目标作为主要目标、次要目标转化为约束条件,从而将多目标规划模型转化为单目标规划模型。应用模拟退火算法,设计算法的实现步骤,求得单目标规划模型的有效解。以同去向30件待中转货物装入2辆车为例,运用设计的模拟退火算法步骤,计算得到装车方案。计算结果表明:得到的装车方案满足车辆的载重约束与载货容积约束,提高了车辆静载重利用率,并体现客户需求至上的铁路货运服务理念。     

基于非线性规划的铁路应急物资储备点选址模型方案研究

通过对国内外应急物资选址问题成果的研究,根据铁路的特点,对铁路应急物资储备点选址方案进行科学规划和设计。在优先考虑应急响应时间的基础上,建立一个以各应急点物资运输量与运输距离乘积之和最小化为目标的非线性规划选址模型,并通过lingo多次迭代求解。算例分析表明,该模型能够确定储备点的位置和对各应急点的运送方案,解决铁路应急物资的储备点选址问题。     

基于模糊路段流量的OD反推的不确定规划模型与算法研究

考虑调查数据存在的偏差,将路段流量视为一个模糊数,在此基础上构造一个OD反推的双层规划模型,其上层为一模糊期望值模型,即以路段计算流量与实测流量的偏差模糊期望值最小为目标;下层为用户平衡分配模型.为求解该模型,将模糊模拟、二分法、人工神经网络以及遗传算法相结合,给出一种混合智能算法及其步骤.通过一个简单的路网进行仿真试验,最后对这一新方法的有效性进行检验,并对结果进行了分析.     

铁路应急通信网络组呼的组播路由算法分析

从建立GSM-R铁路应急通信网络的需要出发,在组播路由算法ODMRP的基础上通过改进,提出1种支持GSM-R铁路应急通信网络组呼的组播路由新算法(REGCA)及其算法流程。在该算法中加入了抑制听者发言、限制洪泛区域以及允许自动加入临时组播等控制策略。使用NS2仿真工具建立武广高铁应急通信系统自组网仿真模型,然后根据模型建立相应的仿真场景,对REGCA算法进行仿真分析。仿真结果表明,采用REGCA算法能够大大减轻网络负载、提高分组投递率、降低端到端传输时延和路由开销;采用REGCA算法在各种仿真场景中的分组投递率均达80%以上,端到端传输平均时延均在0.4s以下,能够满足GSM-R铁路应急通信环境下的组呼要求。     

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。     

城市轨道交通列车运行自动调整的优化模型及算法研究

针对城市轨道交通列车运行的特点，以发车时间、停站时间、区间运行时间、追踪间隔为约束条件，以列车总晚点时间和总晚点数目为综合优化目标，构建城市轨道交通列车运行自动调整模型。采用改进的遗传算法对该模型进行求解。并对实例进行仿真测试验证，仿真结果表明，此模型和算法可以满足自动运行调整的需要。     

不固定牵引方式双肩回交路机车最优配置的遗传算法

机车周转图的编制是多约束条件的组合优化问题。针对不固定牵引方式双肩回交路机车周转图编制建立数学模型,并以机车在2个折返段(站)和基本段(站)总停留时间最少为目标,设计不固定牵引方式双肩回交路机车运转制下求解机车最优配置的遗传算法。基于知识的变异方法和采用交叉概率、变异概率随个体优劣程度自适应的调整策略,提高算法的局部搜索能力以及收敛和优化性能。以某实际列车运行图为例进行仿真计算,结果表明:运用该算法可使机车的段内总停留时间和需要的牵引机车台数较实际的机车周转图分别减少约21%和8.6%。