铁路重载运输组合站重载列车组合方案的优化方法

对重载运输组合站组合方案进行优化研究,分析我国重载运输组合站作业过程,并归纳出组合站组合作业特征,在考虑组合规则、列车重量、最晚开始组合时间等约束的条件下,以列车在组合站总停留时间及分解时间之和最小为目标,构建符合我国重载运输组合站重载列车组合作业特征的非线性0-1规划模型。在分析模型性质的基础上,得出时间消耗最小目标下组合方案优先选择次序,并根据上述性质推论设计出"表格法"对模型进行求解。算例表明:对于到达列车规模为18列的算例,通过上述优化方法,可减少2次不必要的分解作业并节省时间消耗128min。     

重载铁路始端技术站列车组合策略优化研究

重载铁路始端技术站在重载铁路线网中具有举足轻重的地位.针对列车站内组合策略优化问题,通过分析重载列车技术站内作业特点,引入出站列车追踪策略变量,考虑到发线选择、到发线内接发车进路冲突和列车出发时间动态调整等约束的基础上,以单位时间内从技术站发出的货物列车净载重最大为目标,结合列车站内整体作业流程,构建混合整数规划模型,...     

编组站阶段计划自动编制的数学模型及算法

根据编组站实际作业流程，将阶段计划自动编制问题分解为配流计划、解体／编组计划、到发线运用计划3个自动编制子问题。分别建立数学模型并求解。配流计划模型是在满足列车编组要求的前提下，以中转车组在编组站的总停留时间最少为目标，确定出发列车从站存车以及本阶段到达列车中所获得的车流来源。解体／编组计划模型是在车组配流完成后，以晚点列车总数量最少为臼铄，确定列车的解体／编组次序。到发线运用计划模型是在当前股道的配置条件下，以能够完成接发列车数量最多为目标，合理安排图定列车的接发。通过将3个模型合理地衔接．实现编组站阶段计划的自动编制。采用所提出的3个模型建立的编组站计算机辅助决策支持系统，目前已在乌鲁木齐西站实施应用。     

铁路编组站日班计划网络流规划模型及算法

以压缩车辆在编组站停留时间为目标，建立编组站日班计划多商品网络流规划模型，编组站装、卸、排空与列车出发计划综合协调问题，并通过网络分层分解方法，将一个多商品汉问题为几个单商品流子问题，以寻得快速有效算法；并通过采用分枝定界策略，解决了站由于车注足需运出发列车运行线问题，从而，为日班计划的计算机自动编制提供一个优化决策基础。     

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。     

双向编组站配流问题整数规划模型及算法

双向编组站是铁路大型技术站,有2个相对独立的改编系统,业务繁忙且复杂。每个系统中出发列车的车流既来源于本系统的普通车流,也来源于对向系统的折角车流。配流问题指同时确定2个系统中出发列车的编组内容及车流来源,指派并调度解编调机的任务。本文设定折角车流利用交换场进行转场,以车辆在站总停留时间最小为目标,构建大规模混合整数线性规划模型。利用模型结构,开发拉格朗日松弛算法,通过松弛连接约束,将原问题分解为更为简单的子问题。最后以案例测试算法,结果表明,该算法在求解质量和时间方面明显优于商业优化软件CPLEX和现场使用的经验方法。     

重载车辆溜放连续高速方案的思考

随着重载列车的开行,编组站的调车作业超速连挂现象日益增多,减速顶在数量上设计明显不足,已经不能满足安全连挂的需要了,因此应该有一种按着重载车辆的要求来布置股道中的减速顶方案,使既有的编组线满足重载的需要。     

铁路编组站适应重载运输发展的对策

在分析铁路重载运输的主要模式和国外典型编组站发展重载运输的站场布局特点的基础上,结合我国铁路实际路情,根据铁路实现重载运输的基本方式,研究提高轴重、开行单元重载列车、组合重载列车3种实现铁路重载运输的方式,提出开展重载运输对编组站站场布局造成的影响及对策建议,为未来编组站发展提供决策支持。     

从湖东站运营实践看重载列车编组站的设计

大秦线运量逐年递增,运营模式不断变化,站场改造不断进行.根据湖东编组站运营实践看,运营模式和站场设备仍不够匹配.创建合理的重载运输编组站站场,需要把握以下几点:重载车辆运用模式与编组场的设置,车辆检修模式与检修所(线)的设置,机车交路与机车走行线和整备线的设置,开行的列车种类与到发线的设置等.意在探寻重载运输合理的运营...     

考虑股道运用的重载卸车站作业计划优化研究

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明：微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果...     

多站协同的技术站配流优化研究

技术站是铁路网的重要组成部分,其作业组织水平直接决定了铁路运输生产效率。传统的技术站配流问题通常考虑车站内部作业优化,如解编顺序、分类线运用等,以减少车辆在站停留时间。为加强站间互联互通,促进车流有序流动,提出基于货物列车编组计划的多站协同概念。建立以车辆在站停留时间最小为目标的考虑多台调机的单技术站动态配流模型M1和以协同后减少的停留时间之和最大、新增列车走行费用最小为目标的多站协同优化模型M2。考虑到模型M1属于NP-hard问题,设计拉格朗日松弛算法将模型分解为3个子问题求解。模型M2根据模型M1求得结果并结合多站协同概念,调用GUROBI求解器求解验证。通过案例分析可知：在计划时限内,给定的路网中共有6个技术站进行协同配流,通过改变欠轴停运列车的编组去向,实现相邻车站车流供给,车辆在站停留时间减少645.1 h,较协同前降低6.57%,增加6列正点出发列车。研究结果表明,提出的模型及算法能够压缩多站车辆在站停留时间,提高计划兑现率,增强铁路货物运输生产效率。     

单向编组站配流与调机运用综合问题

单向编组站配流与调机运用综合问题研究的是确定出发列车的编组内容,指派并调度解体和编组调机的任务,使得出发列车满足列车编组要求,调机任务没有冲突,且车辆在站总停留时间最小。基于并行机调度和资源分配理论,建立该问题的混合整数线性规划模型。设计有偏随机键遗传算法求解该优化模型,基于平均分配和随机分配规则生成初始种群,并采用参数均匀交叉算子以使子代能有效继承父代的优化特征。最后,以1个实际算例对所提出方法的有效性进行测试,并与现场采用的贪婪算法、直接求解模型的优化求解器CPLEX进行比较。算例结果显示所提算法在计算质量和计算效率上的优越性。     

南京东站中时延长分析及压缩措施

中转停留时间是货车在车站进行解体、改编及其它中转作业所停留的时间，是编组站重要生产技术指标之一。压缩货车在编组站中转停留时间，对加速全路车辆周转，提高运输能力起着举足轻重的作用。“4．18”提速调图后，由于车流径路及运行图结构变化，南京东站中时指标完成情况并不理想。本文主要从南京东站技术作业过程和现有运行图结构入手，分析中时延长原因，探讨压缩货车中转停留时间，提高运输生产效率的措施。     

压缩南京东站货车停留时间的思考

编组站是铁路运输的据点,路网中各节点车流汇聚于编组站,车流经过集结、解体、编组后.组成新的去向列车,最终形成干线流动的规模效应。货物列车在编组站停留时间,直接影响到货车周转时间.压缩货车在编组站停留时间,对加速全路车辆周转,提高运输能力起着举足轻重的作用。在编组站畅通有序的前提下,通过改编能力的发挥,能有效调蓄区间车流,提高区间通过能力,改善区段各中间站装卸能力的不足,进而提升区间综合效益。从根本上缓解铁路运能与运量不足矛盾,为地方经济和社会发展提供强有力保障。     

路网编组站间重载列车去向优化分布模型

主要从整个路网车流接续优化及压缩车辆集结滞留时间的角度，确定编组站之间优先开行的重载直达，直通去向。在每个直达去向分别只有一种牵引定数的约定条件下，首次构造出了重载与非重载法去向合理分布模型，其数学形式为目标非线性０－１规划问题，模型中引进了３类变量，重载去向方案变量，非重功直达去向方案变量和车流接续方案变量，从而使得载车与非重载的直达去向优化协同起来。     

编组站列车编组顺序的调整方法

编组站出发列车按发车时刻的先后安排的编组顺序有时难以保证每一出发列车均满轴,此时需要调整。在分析编组站作业特点的基础上,以作业时间标准为依据,定义了紧凑接续编组、相邻列车最大调整等概念。由出发列车的最晚必须开始编组时刻分析了发车间隔时间、待发时间与编组作业时间之间的关系对编组顺序调整的影响,推导出相邻列车的调整条件及方法,给出了调整后时间推移的定理,并通过实例证明用此方法可以分步进行跨列车编组顺序的调整,从而为编组站列车解体顺序与编组顺序的协调优化打下了基础。     

基于组合列车的重载铁路装车区车流组织优化模型研究

根据我国重载铁路车流组织以列为单位调整以及对线路通过能力要求较高等特点,对开行组合重载列车和单元重载列车的重载铁路装车区车流组织优化问题进行研究。建立以组合时间耗费最小化和重载通道流量最大化为目标的重载铁路装车区车流组织优化模型,并引入组合系数的概念,以解决由于列车组合作业造成的列车流输入输出不均衡的问题;为降低多目标优化求解的复杂度,将其转化为网络流模型并验证其解的等价性,并采用最小费用最大流算法对模型进行求解。以大秦铁路为例,研究其装车区车流组织问题,通过对计算结果的分析表明,所给出的模型简单而实用。     

双向编组站列车调度调整的优化模型及算法

研究双向编组站调度优化问题,以解决到达列车接入系统和出发列车编组系统的实时调度调整。在分析双向编组站作业机理和规律的基础上,以列车的编成辆数、编组内容、接续时间、集结地点和作业能力为约束条件,以列车的走行距离、所产生的交换车数为综合优化目标,构造双向编组站列车调度调整的非线性优化模型。根据模型NP-Hard性和变量高度相关性的特点,建立基于网络流技术的遗传算法求解理论。算法的主要思想是在假定0-1变量已经确定的条件下,将整数变量的确定归结为求解网络最小费用流问题。以郑州北编组站为背景,给出算法的实际求解过程。求解算例表明,提出的方法能够有效解决到达列车和出发列车作业地点的实时选择问题。     

通用敞车编组的重载列车试验分析

针对大秦、瓦日铁路的通用敞车和专用敞车编组重载列车的试验结果,对比分析编组质量、循环制动性能、紧急制动距离、列车纵向力性能等参数。结果表明,在相同站线条件下,通用敞车编组质量小于专用敞车,其循环制动性能、紧急制动距离、列车纵向力等参数都能满足重载列车要求;通用敞车可作为重载列车的编组车辆,应用于单元万吨和组合万吨重载列车中。     

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。