基于约束规划的编组站阶段作业计划优化研究

为了解决编组站阶段作业计划优化模型规模过于庞大、适用性不强、求解方法复杂、算法收敛慢等缺点,通过剖析编组站阶段作业计划优化编制问题的本质,在此基础上建立了一个以车流累积为模型对象、出发车车流来源及解编顺序为决策变量,出发车最多为总目标的约束规划(CP,Constraint Programming)模型.将模型求解分为:利用约束传播得到初始解和利用搜索技术结合约束转播改进初始解两部分,并用约束规划算法引擎(CP Optimizer)实现模型的求解.实验表明,本模型均能在普通PC机上运行20 s左右就能得到最优的方案,符合现场对算法时间及空间复杂度要求.     

免疫算法求解编组站阶段计划配流问题研究

在编制编组站阶段计划时需解决的一个核心问题是确定出发列车的车流来源.本文针对该问题作了深入研究,以解编顺序为优化对象,在考虑解、编调机资源约束的情况下,以在正点出发列车数最大基础上考虑总停留车小时最小的解编顺序为目标建立数学模型,并设计了免疫算法中自适应克隆选择算法对其求解,其中抗体评价所需的配流结果通过lingo编程实现.算例证明了算法的有效性,为编组站阶段计划配流智能化提供了较好的解决途径.     

编组站阶段计划解编作业优化模型及算法

考虑编组站解编调机运用计划与列车出发计划的综合协调问题，建立阶段计划解民车流推算优化混合０－１规划模型，并给出模型的启发式分解算法。经实例验算证明算法的可靠、有效性。从而为阶段计划的计算机编制提供了一个优化决策基础。     

考虑不同满轴约束的编组站阶段计划配流优化

基于阶段计划列车解编顺序优化,同时考虑出发列车牵引质量及换长两个满轴约束,以车流接续与分配的"代价"最小为目标,构建编组站配流优化0-1整数规划模型,并设计与ILOG优化软件结合的和声搜索算法进行求解。其中配流结果使用ILOG求解,列车解编顺序则采用和声搜索策略进行优化。在构造新的和声过程中,采用邻域搜索策略提升算法的寻优效率。算例结果表明:提出的方法能获取鲁棒性更高的配流方案。     

编组站阶段计划刚性与柔性优化的协调研究

运用模糊集合论及系统优化的方法，考虑编组站阶段计划刚性与柔性优化的综合协调问题，通过对阶段计划中柔性概念的模糊化定义，建立了该问题的模糊混合０－１规划模型。该模型在编组站总停时最小与提高出发列车正点率等刚性优化指标及计划可实现性等柔性优化目标之间，寻求一套最合理的编线站到发线、调机安排与车流接线优化调度方案，采用遗传算法进行实例计算表明，刚性与柔性优化的结合改进了阶段计划计算机自动编制的辅助决策基     

自适应粒子群算法求解编组站车流推算问题的研究

编组站日班计划和阶段计划编制核心之一是出发列车车流来源的推算,由于车流推算的复杂性,其求解算法也是研究重点之一。基于解编顺序建立编组站动态车流推算的数学模型,约束中考虑了单调机资源、车流接续去向和时间等约束,目标函数在优化正点出发列车数的同时考虑总停留车小时的优化。通过设计自适应离散粒子群算法(ADPSO)对数学模型进行求解,以解编顺序为主要优化对象,静态配流采用Lingo编程实现,最后通过算例验证了算法的有效性。     

编组站货物列车定点集结模式下发车时刻表的编制

在编组站货物列车定点集结模式下，车列集结结束、安排不同列车出发属于周期事件安排问题。根据周期事件安排问题（PESP）理论，充分考虑车站作业能力及区间能力约束，将各列车发车时间点及相互间的周期约束用周期约束图表示。根据实际生产需求，以有利于机车周转、尽可能均衡分配发车时间点为目标函数，建立货车定点发车时刻表模型。选择合适的周期约束图生成树，根据PESP有解的充分必要条件，设计求解该模型的遗传算法。以丰台西编组站京广方向车流为例，利用建立的模型和遗传算法进行求解。计算结果表明：选择合适的生成树构建基本圈组，有利于降低模型求解的复杂程度；通过加入有可行解的充分必要条件，能够有效减少模型的求解时间；可以得到货物列车定点出发时刻表、平均集结车小时和出发列车平均编成辆数。     

编组站到解作业计划自动化编制研究

到发线和调机运用计划是编组站阶段计划的一部分,合理安排到解列车的作业和进路是车站作业的基础。在编组站到发线运用排序模型的基础上,考虑咽喉区行调车进路约束,建立基于行调车进路统一编排的到发线和调机运用模型,以可行性安排为实现目标,设计相应的启发式算法,并编制到解作业计划自动化编制系统,最后通过算例验证算法的可行性。     

基于解体顺序的编组站到解作业计划自动化编制研究

以阶段内正点出发列车数最多为目标,构建考虑列车解体顺序和配流问题的广义动态配流问题模型;设计按照先到先服务的原则和贪婪思想为每一列车分配车流的启发式算法,并确定到解列车的解体顺序。在解体顺序的基础上,运用已编制好的编组站到解作业计划自动化编制系统确定到解列车到发线和调机运用。研究结果表明:构建的模型和编制的系统较好地实现编组站到解作业计划的自动编制,能为编组站实际工作中作业安排提供决策支持。     

铁路空车调配问题的随机机会约束模型及遗传算法

提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。     

编组站智能调度系统阶段计划优化模型及算法研究

构造编组站智能调度系统阶段计划的混合0-1线性规划模型。该模型体现出编组站列车解体、配流、编组及到发线运用计划。鉴于模型的NPC属性,将模型分解为相应4个关联的子问题,进而提出了以列车配流为主线,通过构造局部区域优化问题实现解体、编组方案优化的高效启发式算法。     

编组站阶段计划与动态车流的耦合及调整研究

编组站的阶段计划在执行过程中,会受到车流波动的影响,衡量阶段计划与动态车流之间的耦合关系,并将车流波动控制在一定的范围,对车站调度工作具有重要意义。在车站阶段计划执行资源已确定的条件下,分析列车晚点时间、解体作业时间、编组作业时间的容许变动范围,给出车站阶段计划与动态车流耦合度的计算方法。当车流的变化超出容许范围时,在不改变原有解编顺序的基础上,对车流进行一定幅度的调配,以减小对车站整体作业的影响,并以此为目标建立优化模型。算例表明,车站阶段作业计划易受到达列车晚点、列车编组内容改变、解编作业晚点等因素的影响,进行适当的车流调配可在一定程度上提高阶段计划与动态车流的耦合度。     

放宽条件定点集结模式下编组站车列解体顺序优化研究

定点集结是一种高效率的集结方式,有利于运输质量的提高,其解体顺序的确定是阶段计划的关键问题,优化解体顺序可以有效节约中时,组流上线。本文比较定点集结模式与定编集结模式的优缺点及适用性,进一步分析放宽条件定点集结模式对于解体顺序优化的影响,建立放宽条件定点集结模式下的解体顺序优化模型,模型利用编组站能力、作业时间标准、最小编成辆数等作为限定条件,以有调中时最短作为目标函数进行车流推算,并采用遗传算法得到满足条件的最优解体顺序。以丰台西编组站上行系统为例进行模型的实际应用,验证了模型的有效性。     

编组站CIPS系统的调度计划管理

调度计划管理是编组站综合集成自动化系统的核心部分，本文阐述了编组站调度计划管理的原则和方法，并在此基础上将MAS具体应用于调度计划管理，在实时和优化之间取得一个比较好的平衡，满足了编组站调度计划的动态调整要求，取得了良好的效果。     

铁路编组站阶段计划编制研究综述

铁路编组站阶段计划优化编制一直是铁路运输组织研究的热点和难点,其目标是为实现阶段计划的计算机自动编制和构建智能化编组站调度系统。迄今,在编组站阶段计划编制理论与方法研究上取得较多成果。在对阶段计划编制主要内容分析的基础上,对确定和不确定环境下的阶段计划编制以及阶段计划计算机编制与实现的研究现状进行简要综述;并综合已有的主要研究成果,探讨编组站阶段计划自动编制存在的问题及未来的研究方向。     

计算机编制郑州北站阶段计划的研究与实现

阶段计划是编组站调度指挥的核心,计算机辅助编制阶段计划是编组站调度指挥现代化的重要标志.结合郑州北站实际,介绍了计算机辅助编制阶段计划研究的背景和主要内容、分析了研究中的重点、难点,提出了优化编制阶段计划的思路和方法,介绍了系统设计的方案和实现的主要功能.     

编组站作业计划自动执行功能研究

实现编组站作业计划的自动执行能力,核心在于实现编组站内各作业所需进路的自动优化选择,为每一项作业合理的安排走行进路及进路排序时机。本文以某编组站为背景,通过绝缘节和道岔节点,构建了车站网络的抽象描述方法。以作业准点率最大,作业总延误时间最小及进路总路径长度最短为优化目标,以进路冲突、作业时间冲突、满足作业计划要求等为约束条件建立了编组站进路选择的多目标优化模型。利用进路选择的0-1特性,提出了适合求解进路选择模型的遗传算法。实际案例证明:该模型可以较好地实现优化目标,有效调整进路在时间和空间上的相互干扰,实现了作业计划的自动执行功能。     

新一代编组站调度系统的开发理念与实践

对近20年来我国铁路编组站调度系统开发现状进行系统总结与分析,剖析编组站综合自动化系统背景下新一代编组站调度决策支持系统开发的新理念及实现功能,分析基于新理念的编组站调度系统开发实践及关键技术的研究进展情况,阐明未来编组站调度决策支持系统技术发展的方向。     

新丰镇编组站无线列调通信方案研究

结合新丰镇编组站工程建设，对大型编组站无线列调通信系统的组网方式进行了研究，提出了新的解决方案。