面向提升旅客出行效率的高速铁路列车停站方案优化

优化长距离高速铁路列车的停站方案，应平衡好提高大站间快车比例与增加中小站列车服务频率之间的关系. 基于减少列车中小站停站次数，增加相邻大站间站站停列车等策略，以旅客的列车停站时间损失和换乘等待时间损失总和最少为目标，建立列车停站方案优化的混合整数规划模型，并设计遗传算法求解. 对京广高铁现状列车停站方案进行优化，优化后的方案与实际方案相比：大站间快车数增加94.4%，增强了高铁竞争力；相邻大站间站站停列车和中小站列车频率至少为1 列/(3 h)，提升了旅客换乘出行的便捷性；旅客时间损失减少40.08%，总体出行效率得到较大地提升.     

城际客运专线列车开行方案模型与算法

单一城际客运专线开行方案优化问题本质上是一个给定客流O-D的最优列车停站组合方案问题。为了更好的满足城际旅客出行需要,将列车分为站站停列车、中途不停站直达列车、交错停站列车三类。以所有旅客的候车集结时间与中途停站时间之和最小为目标,满足车站的服务频率,所有客流均送至目的地等为约束条件,建立了城际列车开行方案优化模型。根据模型的约束是线性、目标函数非线性的特点,设计了求解该问题的混合遗传算法,仿真算例表明,算法的运行时间不超过300 s。     

城市轨道交通列车实时调度模型及算法研究

为提高城市轨道交通的运营效率,使运量-运能之间能具有更好的匹配关系,研究列车的实时调度问题。在分析旅客需求特征和行车条件的基础上,以列车的运行时间、停站时间、发车时刻为决策变量,以旅客出行时间最小化为目标构建混合整数非线性规划模型,提出序列二次规划和迭代凸规划两种算法进行求解。最后,以广州地铁8号线为例进行分析,算例表明该模型在列车实时调度方面具有较好的实用性,基于迭代的凸规划算法可显著提高大规模问题的求解速度。     

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.      

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。     

航空公司不正常航班机组恢复模型和算法研究

不正常航班机组恢复问题的建模和快速有效求解对民航资源优化利用、降低民航企业运营成本和提高旅客服务水平至关重要.采用约束规划建模,在ILOG Solver优化组件提供的框架基础上,设计了不正常航班机组恢复问题的禁忌搜索算法.该算法与直接使用CPLEX优化组件相比,提高了邻域搜索效率,能够满足大规模机组恢复问题的时间要求,给出算例验证了算法的实时性和有效性.     

地铁快慢车运行计划综合优化模型

为了综合优化地铁快慢车运行计划, 建立了综合求解列车开行方案、停站方案和时刻表的优化模型; 分析了地铁列车停站、区间运行、快慢车运行组织与客流出行等特点, 构建了快慢车运行计划的约束条件, 设计了综合协调优化列车运行时间和运输成本的目标函数, 建立了完整的地铁快慢车运行计划优化模型; 分析了模型特点及其复杂度, 设计了两阶段近似算法求解模型, 第1阶段根据乘客能够忍耐的最大候车时间推算出慢车的开行列数, 同时将其均匀分布在编制时段范围内, 并对初始时刻表进行合理调整, 第2阶段采用CPLEX求解器求解地铁快慢车运行计划; 针对上海地铁16号线, 对其早高峰7:00~9:00下行方向的快慢车运行计划进行编制试验。试验结果表明: 快慢车运行计划中共开行列车30列, 其中快车11列, 慢车19列, 完成9次越行, 87次跨站不停车, 快车全程最大节约时间为628 s, 约降低4.1%, 总旅行时间节约4 450 s; 根据客流需求在1:1~1:2之间灵活安排快慢车开行比例; 根据各车站上下车客流需求灵活安排快车停站方案, 快车之间停站方案不固定; 随着列车规模的增大, 模型求解时间大幅增长, 当规模达到一定程度时, 需设计更为高效的求解算法。      

既定列车作业计划下高铁站可用能力算法研究

高铁站可用能力计算对确定列车开行方案的可行性有重要意义.首先分析了高铁站可用能力的影响因素,然后构建了基于股道空闲时段的高铁站可用能力数学模型,提出了先验性优化策略与智能优化算法相结合的双阶段算法对模型求解.其中,第一阶段是综合运用最小股道空闲时段优先、最大平行进路优先、股道空闲时间段内出发时间最小的列车类型优先等策略规则求出模型可行初始解,第二阶段是在初始解基础上运用禁忌搜索算法寻找模型优化满意解,最后用实例对算法的有效性进行验证.     

高速列车周期性开行方案优化模型与交叉熵算法

中国高速铁路不同车站之间，旅客对乘车时间、频次、直达与中转等列车服务要求的异质特征明显. 如何在一个周期内(如1 h 或2 h)用有限的列车起讫点和停站方式组合，满足多样化客流需求是制定周期性列车开行方案所面临的问题. 建立整数规划模型，确定一个周期内大站停、隔站停多个层级列车的起讫点、停站、开行频率和编组，保证站间直达率，满足旅客异质需求. 模型从按特定规则生成的备选列车集合中优选列车，同时决策其开行频率，实现列车开行成本最低. 针对问题特点设计交叉熵算法，与CPLEX软件的实例求解结果和计算效率进行对比.结果表明，所提算法能有效求解大规模实际问题，列车开行方案服务指标较优.     

面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法

为了使高铁列车开行方案与旅客时变需求相吻合,引入列车运行方案图,使列 车开行方案优化中既能利用列车运行的时间信息,又能避免结合列车运行图综合优化的 大规模计算.借助于基于时刻表的高铁客流分配方法,在区间通过能力、车站始发能力、列 车载客能力等多种约束下,以列车运行时间与旅客出行时间加权和为优化目标,构建了 时变需求下高铁列车开行方案优化的Stackelberg 博弈模型.利用降低编组、删除列车、添 加列车、拼接列车、提高编组和调整列车始发时间等邻域搜索策略,设计了求解模型的模 拟退火算法.最后,针对京沪高速铁路进行算例分析,优化产生的列车开行方案具有良好 的评价指标,特别是旅客上车时间与计划出发时间的偏差较小,具有较高的运算效率和 收敛性.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化，本文提出编制日常动态货物列车开行方案，以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络，以车流走行费用，列车运营费用，车流延误费用之和最小为目标；考虑车流径路唯一，节点流量平衡，列车开行数量，车流中转时间等约束，构建整数规划模型.为提升算法的求解效率，增加解的个体数目实现算法的并行性，引入多邻域移动准则，设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析，结果证明了本文模型和算法的有效性.     

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。      

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.