高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力，编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题，本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理，提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型，该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰，并利用接力进化遗传算法求解.结果表明，与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比，同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间，在考虑行程时间的同时，更加有效吸收了累积延误，提高了冗余时间利用率.     

基于多叉树的延误高速列车运行优化调整方法

高速列车高密度的运行模式,使列车运行对延误的敏感度非常高.因此,延误高速列车运行调整成为一个重要的研究问题.本文基于高速铁路列车运行特点,建立了高速铁路列车运行关系模型.在此基础上随机添加列车延误,设计区间加速、按图行车、减少停站时间、减少越行、增加越行、按最小间隔时间顺延及按延误时间运行等 7种列车运行调整方法.以各列车在各车站的总延误时间最小为优化目标,建立延误高速列车运行优化调整模型,并设计了基于分阶段多叉树的延误高速列车运行优化调整算法以实现延误后列车运行的调整,从而得到最优调整方案及列车在各车站的延误总时间.最后以京沪高速铁路实际运行图作为案例进行计算分析,证明该模型和算法的有效性和可行性.     

高速铁路列车运行冲突机理

分析了高速铁路列车运行过程中随机干扰的分布规律和累积过程,采用运行计划的状态偏离图,描述了高速铁路列车运行延误的变化机理。分析了高速铁路列车运行过程中冗余时间的分布规律与利用过程,采用运行计划的状态恢复图,描述了冗余时间对延误时间的吸收过程。根据运行干扰作用过程与冗余时间利用过程,研究了高速铁路列车运行冲突的产生机理,建立了随机干扰和冗余时间共同作用下高速铁路列车运行状态的递推过程。运用易语言开发了运行干扰-冗余时间-冲突仿真程序,当干扰概率分别为50%和30%,冗余时间比例分别为15%和10%时,仿真了4种工况下高速铁路列车运行冲突的产生机理。仿真结果表明:随机干扰会导致运行冲突的产生,冗余时间可以吸收延误时间并减小运行冲突个数;随机干扰越小,运行冲突个数越少,当随机干扰概率减小20%时,冲突个数减小17.3%;延误时间越大,可利用的冗余时间越大,当冗余时间比例增大5%时,冲突吸收系数增大6.5%;冗余时间对小干扰概率与小干扰总量下的运行冲突吸收作用更明显。     

干扰条件下高速铁路列车运行实时调整问题研究

高速铁路列车在日常运行过程中不可避免地会受到各种干扰的影响,导致列车偏离计划运行图,需要及时调整列车运行图.本文主要针对由干扰导致的区间能力全失效情况下的列车运行图调整问题进行研究,构建列车运行调整混合整数线性规划模型.该模型在满足车站和线路能力约束的情况下,尽量减少取消列车的数量和列车晚点时间加权求和量.模型还阐述了提高列车终到正点率对列车运行调整结果的影响.最后以京沪高铁为例验证了模型的有效性,结果表明,在列车总晚点时间不明显增加的情况下可以提高列车终到正点率.     

考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化研究

为应对日趋严重的地铁系统拥堵问题及客流过饱和情况，从系统优化角度出发，将服务供给侧与需求侧综合为一个整体进行研究。考虑乘客的持续性到达特征，提出考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化方法。首先，引入列车运行图与车站限流相关决策变量，以提高列车运行效率、减少客流乘车延误人数为优化目标，建立轨道交通列车运行与车站限流协同优化双目标整数非线性规划模型。其次，为便于模型求解，引入0-1变量，使用时间重构和大M方法将模型中的非线性约束线性化处理，将模型重构为整数线性规划模型，利用CPLEX软件求解。算例结果表明，双目标优化方法与传统单目标优化方法相比，相较于仅考虑列车服务时间，本文模型可使客流乘车延误人数显著减少；相较于仅考虑客流乘车延误人数，本文方法可使列车服务时间降低2%~3%。     

跨线运营模式下地铁列车运行图调整优化方法

地铁列车跨线运营模式使列车运行调整工作更为复杂精细。为应对因故障导致的线路区间通过能力下降，采用小交路折返、暂停运行、上线运行、取消跨线和恢复跨线这5种策略对列车运行图进行调整。考虑运行安全、配线占用、车底接续和乘客出行等约束，构建以乘客出行时间和列车延误最小化为目标的列车运行图调整优化模型，结合非支配遗传算法Ⅱ和跨线运营列车时刻推算算法对模型进行求解，并通过案例验证模型与算法的有效性。案例研究结果表明：与完全保留原跨线运营计划和转为独立运营模式的两种调整方案相比，本文提出的方法在多个场景下使乘客出行时间和列车运行延误分别平均减少了3.86%和21.07%；采用作业冗余时间较长的过轨方式可提高列车运行调整的抗风险能力，乘客平均换乘等待时间和列车平均延误分别进一步降低了4.06%和3.77%。     

高速列车多区间节能操纵优化研究

区间运行时间和操纵方法是实现高速列车节能运行的两个重要方面.本文构建了可调整区间运行冗余时间的高速列车多区间节能操纵模型.考虑到高铁枢纽车站和非枢纽站对列车到达时刻准点性的要求程度不同,模型中增加了枢纽车站的列车到达时刻与列车运行图定到达时刻一致性约束,以及非枢纽车站的列车到达时刻在一定时间范围内的约束.为了避免解空间中不满足定时约束的不可行解的数量影响算法效率,设计了一种三层编码的遗传算法来求解模型.通过1条包含3个枢纽车站、3个非枢纽车站的高速铁路线路验证,结果表明,本文所提出的高速列车多区间节能操纵方法能够保证枢纽车站列车到达时刻不变,非枢纽车站列车到达时刻在一定时间范围内变换时,求得多个区间的列车最优节能操纵速度轨迹.与基于牵引-惰行控制方法和单区间节能操纵方法在图定运行时分下的计算结果相比,本文所提出的方法节能率分别超过16%和4%.     

面向大客流的城轨备用车投放车站选择与优化模型

为快速疏解城轨线路上车站的大客流，减少乘客的等待时间，研究了备用车投放问题; 在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上，建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型; 界定了城轨备用车开行条件，提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法; 用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件，并将其作为模型输入，以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标，构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型，该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划; 为同时求解0-1变量与连续变量，设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明:该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案，并进一步筛选出最优的备用车投放车站，最多可减少1 318 209 s的乘客等待时间，优化效率为21.9%，且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好; 相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法，本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断，优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率，并优化了备用车与后续列车的开行方案，可以有效解决高峰时段车站大客流问题。      

基于两阶段算法的运行图与天窗协同优化

列车运行图铺画与天窗设置存在相互影响，相互制约的耦合关系，为了达到优化列车运行图结构，合理配置铁路运力资源的目的，在分析天窗与列车运行动态影响关系的基础上，以天窗设置对列车运行线铺画影响最小为目标，建立了列车运行图与天窗协同优化的混合整数规划模型. 考虑问题复杂性,设计了包含初步优化和综合优化的两阶段求解算法. 初步优化阶段采用基于专家经验的启发式算法得到列车运行图的大体框架，综合优化阶段利用禁忌搜索算法获取全局最优解. 最后以宝成线（阳平关—成都）为例进行有效性验算. 结果表明，相较于人机交互编制所得运行图，优化得出的运行图中所有客货列车在途经车站的总停留时间降低了6.19%，共减少1 355 min，其中旅客列车和货物列车在站停留时间分别降低了3.08%和7.40%，减少总时间分别为189 min和1 166 min.      

基于初始晚点和冗余时间的列车晚点恢复时间预测模型

列车初始晚点严重程度和运行图冗余时间配置是列车晚点恢复时间长短的重要影响因素。本文基于高速铁路列车运行实绩数据,以初始晚点时间、站停冗余时间和区间冗余时间为变量,使用多层感知器(MLP)和循环神经网络(RNN)建立了列车晚点恢复时间预测模型,并采用基于运行图历史数据的冗余时间近似统计方法来提高统计精度,降低了运行图参数数据采集的工作量成本。基于广深港铁路12个月列车运行实绩数据进行了列车晚点恢复时间预测试验,结果表明允许误差为1 min时,MLP模型预测精度为91.6%;允许误差为3 min时, RNN模型表现更好,预测精度在95%以上。     

城际公交车高峰时段发车间隔时间优化

面对城际客运通道城际铁路的发展,为满足城际公交旅客出行需求,综合考虑城际公交车辆的旅客分担率和竞争力的提高,将旅客到达公交始发站候车过程视为泊松过程,建立基于公交化运营组织模式的高峰时段车辆开行间隔时间不均等的优化模型,相应提出旅客候车等待时间的数学模型,并结合算例进行分析.     

基于人工鱼群算法的移动通信网络基站覆盖优化问题

基站覆盖优化问题是移动通信网络优化的核心问题．针对网络节点严重冗余，基站之间相互干扰的情况，提出了一个移动通信网络基站最优覆盖模型，并利用人工鱼群算法对移动通信网络基站覆盖优化问题进行求解，得到了最优设计方案．最后选取某城市核心区域对模型与算法进行了验证，仿真结果表明：本文提出的方法提高了移动通信网络基站的覆盖率，减少了节点冗余，从而达到减少网络建设成本，提高网络规划效率和准确度的网络优化目的．     

基于双标准的物流配送延误时间管理研究

针对物流配送过程中产生的延误,构建一种双标准延误时间管理的模型.在运输延误不可避免的情况下,该模型为配送中心管理员提供未来一段时间内车辆进出站的时间优化方案,尽量降低配送的延误时间和延误的后续影响.结合某一物流配送中心的工作时间表,通过收缩法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点，本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响，扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法，研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标，考虑车站作业间隔时间，不同作业类型列车比例等约束条件，建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明，不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大，分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间，提高车站通过能力.     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.