基于阶段计划的取送车调车作业计划编制优化研究

针对树枝形货物作业点车站的取送车调车作业计划编制问题,以阶段内调车机车总走行时间最小为优化目标,考虑每批作业最晚必须返回车站时刻、车组解体完毕时刻、批次开始时刻、调机最大编挂能力和调移作业所要求的调机访问优先权等约束,建立基于阶段计划的树枝形货物作业点取送车作业优化模型。依据2项原则产生初始解,随机采用3项规则构造邻域解,运用改进的禁忌搜索算法搜寻满意的取送车作业顺序、批次划分及起止时刻。最后应用案例对模型及算法进行了验证,结果表明,所建立的模型和设计的算法是可行有效的,结合阶段计划编制的取送车调车作业计划更有应用价值。     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

铁路车站取送车作业问题一般模型解的构造方法

基于取送车作业问题具有顺序和批次2个优化维度,根据客观约束条件和实际生产经验,设计取送车作业问题一般模型解的模块化构造方法。以满足取送车作业顺序偏序约束构造取送车作业初始顺序方案,以满足装卸区容车能力约束构造取送车作业调整顺序方案。为了满足相应放射枝不同批次约束、调机牵引能力约束、时间窗约束和提高调机运用效率,分别采用基于相异放射枝不同批次约束的批次划分方法、基于牵引能力最大化的批次划分方法、基于不必要牵引车组数最小化的批次划分方法、基于及时送车原则的批次划分方法和基于及时取车原则的批次划分方法,将取送车作业调整顺序方案划分为一系列有序的取送车批次。算例仿真结果表明:利用本文方法生成的取送车作业方案满足铁路车站取送车作业问题一般模型的约束条件,使调机的运用和各装卸区的集中作业强度更为合理,使有效方案的生成效率比随机生成方法更高。     

铁路车站取送车作业问题的一般模型

在各种装卸地点布置形式、各种到发车流、各种取送车作业组织方式条件下,将合理取送顺序、合理取送批次数和合理取送时机作为一个整体,研究铁路车站取送车作业问题.以取送车作业顺序偏序关系、装卸区容车能力、相异放射枝不能同批、调机牵引能力、交货时间窗为约束条件,以站内货车处于取送车作业状态的时间最少为优化目标,建立取送车作业问题的一般模型.模型的每个解都对应1个完整的取送车作业方案,设计了解的编码型式.利用排列组合理论和方法分析取送车作业问题解的结构关系,证明取送车作业问题是具有取送车作业批次和顺序2个优化维度的调度问题.     

基于改进蚁群算法的铁路取送车作业问题研究

针对企业铁路树枝形货物作业点取送车作业路径优化问题,运用改进的蚁群算法对其进行运算求解,并通过国内某煤炭企业案例验证优化模型和算法,结果表明运用建立的模型和最大最小蚁群算法可得到更加符合实际生产的作业方案,可以满足取送车作业实际要求。     

树枝形专用线取送车模型及算法

基于树枝形专用线取送车作业的特点,针对多次列车相继到达车站情况下各种车流到发方式的取送车问题建立统一的数学模型.对一种特殊的调移作业,即跨调作业,进行界定,并将其纳入模型的处理范围.该模型可根据问题的具体情况自适应的选择各种合理的取送作业方式,通过求解模型,可以得到合理的取送车顺序、取送批次和取送车时机.提出时距期望启发式信息的概念,它在准确刻画取送车流优先级别的同时,也被运用于算法的寻优过程,从而改善算法的求解效率.最后,针对模型的具体特点,设计模型解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性.     

树枝形铁路专用线取送车作业模型及启发式算法

合理安排铁路专用线取送车顺序,有利于提高调车机车作业效率、加速货车周转。以调车机车完成一批调车作业任务后所走行路程最短为优化目标;为便于区分,增设虚拟车站,并以各装卸作业点和车站为顶点;以根据作业情况不同调整后的作业点间距离为线段权,建立树枝形专用线取送车作业的哈密尔顿图模型,指出合理的取送车顺序为满足所有优先权关系的哈密尔顿回路。设计启发式算法进行求解,以不同作业的起点为始点,顺或逆时针确定机车下一访问作业点,从而形成不同的初始解,采用局部交换作业顺序规则对目前解进行改进,选择机车走行路程最短的路径为满意解。其他作业形式可认为是送调取结合作业形式的简化形式,所提出的模型及算法同样适用。     

铁路客技站车底作业排序模型与算法

作为铁路客技站核心工作之一的车底作业安排包括车底出入库安排、车底停留线运用和调机运用3方面的内容,是CTC（调度集中系统）条件下客技站分散自律控制的基本组成部分。以车底、调机运用、车底停留线为研究对象,利用排序理论,以总晚点数最小为第一目标和调机均衡运用为第二目标建立具有柔性流水作业性质的车底取送模型,以客技站股道均衡运用为目标函数构造车底停留线运用模型。运用排序思想和两阶段法,并结合松弛算法提出了车底作业计划表的原始算法以及基于4种解改进优化策略的调整优化算法。实例表明,提出的模型及算法能够快速、合理地确定车底的出入库作业安排、车底停留线运用方案以及相应的调机运用方案,并能充分运用车站的各项资源。     

放射形专用线非直达车流取送车模型及算法

基于放射形专用线取送车作业的特点,针对非直达车流取送车问题中,多列列车相继到达车站时,对如何确定合理的取送车顺序进行分析.将取送车作业作为一个系统进行整体考虑,以货车在站停留的总车小时消耗最小为优化目标,建立数学模型.利用此模型,可以得到在多列列车相继到达车站情况下的取送车顺序、取送作业的具体时刻和取送作业次数.针对模型的具体特点,设计求解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性.     

树枝形专用线直达车流取送车模型及算法

合理安排取送车顺序对提高机车劳动效率和加速车辆周转具有重要意义。针对树枝形专用线的直达车流取送问题,以车辆在装卸区总停留时间最小为目标函数,满足取送顺序间的逻辑关联约束,建立数学模型。结合后出线者先送、先完工者先取两条准则确定初始方案;引入送车代价和取车代价预先评估方案的有利性,设计隐枚举算法。算例表明:走行时间越离散或装卸时间越集中,寻优进程越缓慢;当专用线数目小于6时能迅速找到最优解,大于6时,设置合理的局部迭代阈值可较快地获得高质量解;获得多个满意解比单个耗费更多时间。     

放射形铁路专用线直达车流取送车问题的单亲遗传算法研究

专用线最佳取送车顺序的确定,有利于减少作业车在站非生产性停留时间,加速车辆周转.通过分析放射形专用线直达车流取送车作业特点,构造了该问题的染色体编码方式,采用轮盘赌策略进行染色体选择,以作业车在站最小停留时间作为适应度函数,设计了该问题的单亲遗传算法,并结合算例进行计算,结果表明,该算法求解直达车流取送车问题取得了较好...     

遗传算法在树枝型专用线取送车作业中的应用研究

针对树枝型铁路专用线取送车的作业方式,建立优化取送车作业数学模型.该模型既适用于送取分离的作业方式,又适用于送取结合的作业方式.同时提出一种改进的遗传算法,将该算法与建立的数学模型结合解决取送车优化问题.该算法采用自适应的交叉概率,能保证优良的个体在种群中得到较好的遗传,不良的个体被淘汰,并能保证搜索到问题的最优解,从而改善了算法的搜索效率.仿真实验能搜索到专用线取送车优化问题的最优解,结果验证了模型和算法的有效性.     

肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化

针对采用机车肩回交路的重载铁路线路,将其列车运行图中的列车运行线转化为节点,机车周转线转化为边,运用机车转化为流,从而将机车周转图的优化问题转化为网络流问题.在此基础上,以运用机车数最少、单机走行数最少、附挂机车数最少、机车在站停留时间最短和机车工作均衡性最好为优化目标,以网络流问题中的节点流量守恒和节点流量要满足节点需求为约束条件,建立肩回交路条件下的多机牵引机车周转图多目标优化模型.按照优化目标函数的优先级,采用分层序列法对模型求解,并利用C#语言编写程序,通过调用ILOG CPLEX优化软件实现了该算法.算例表明,采用所给模型和据此编制的机车周转图优化程序,可以快速优化肩回交路条件下的多机牵引机车周转图.     

双向编组站车流接续的综合优化

根据双向编组站车流作业的特点，将各车场能力、解体能力、交换作业能力、衔接方向的通过能力和编组场的股道数作为约束条件，将车辆在编组站的走行距离和集结时间，交换车的作业费用以及在其它车场的作业作为目标函数，构造了车流接续的综合优化模型，采用遗传算法求解模型，并从多方面对遗传算法提出改进策略，仿真计算表明，该模型和算法能够有效地解决了双向编组站的车流接续问题。     

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。     

定位式作业客运站调机运用优化模型研究

分析定位式作业客运站调机应遵循的条件和目标,建立定位式作业客运站调机运用优化的多目标、非线性、混合0-1规划模型,对车站各系统间协调作业这一定性问题进行定量化描述。根据模型特点,基于分层序列法思想,将模型分解为成组作业方案优化、调机作业顺序优化、调机作业时间优化3个子模型,建立定位式作业客运站调机运用优化多层决策模型。针对多层决策模型的特点,设计定位式客运站调机作业计划的多层蚁群优化算法。     

多车多件货物装载布局优化模型与算法

以多车多件货物装载布局方案为研究对象,建立以标记载重量和有效容积综合利用率最大为目标函数,以货物合重心不超过容许偏移量、各件货物摆放位置不重合、货物不超出承载车辆边界、车辆承载货物总重量不超过车辆标记载重最,车辆承载货物总体积不超过车辆有效容积、货物不被重复装载等为主要约束条件的多车多件货物装载布局优化模型.设计以类First Fit划分算法和重容比为基础的模型求解算法,以制定货物装载布局方案.实例表明:用所提出的模型和算法能快速获得车辆利用效果良好、货物装载布局合理的装载布局方案.     

货物作业车取送模型的优化

合理确定取送车作业顺序,有利于减少货车在站非生产时间,加速车辆周转。运用图论中的哈密尔顿图,建立取送及装卸作业的数学模型,从整体取送车作业过程来分析,将树枝型专用线的取送车问题,转化为寻求哈密尔顿图回路机车作业时间最短方案的最优问题。     

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。     

铁水联运码头前沿车船直取车辆交接安全防护系统及方法

在基于传统铁路专用线引入到港口栈桥或码头前沿,由岸桥吊具直接与车船直取接驳集装箱中转倒装作业方式下,提出一种铁水联运智能轨道牵引车与取送装卸车辆的铁路调车机车相互交接车辆的安全防护系统及方法,解决港口作业区轨道牵引车与取送车调机机车的协同作业安全防护问题。