基于货物列车时刻表的两阶段空车调整优化

按照两阶段空车调整思想,将空车调整问题分为月度供求计划和日空车调整计划两个步骤求解。以空车运输总费用最小为目标,采用dijkstra算法求解铁路局月度空车调整问题;结合货物列车时刻表,从空车需要地请求车时刻出发,运用MATLAB进行求解日空车调整问题,最终得到费用最小的最佳空车调配方案。     

混沌蚁群算法在空车调整问题中的应用

根据空车车流的混沌特性,以空车走行公里数最少为优化目标,提出了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题.通过算例求解,验证了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题的合理性和有效性.     

基于线路能力约束下的铁路空车调配迭代算法

以空车总走行里程最小为目标，以空车供需平衡和车流量不超过线路通过能力为约束条件，建立空车调配数学模型，并设计分步优化迭代算法进行求解。该算法的基本思路是：先放弃模型中能力约束条件，将问题转化为标准运输问题求解；再检验解是否满足能力约束条件，若满足，则得到最优解；否则，记忆有效解，调整OD供需量、路段通过容量和路网路段，形成新的能力约束条件下的空车调配子模型，再求解。如此反复迭代，直到全部空车车流配置殆尽为止；累计各步迭代的结果，得到空车调配方案。在应用实例中，分别采用直接求解算法和分步优化迭代算法求解，分步优化迭代算法得到的空车调配方案比直接求解法可减少空车走行里程6000km，且路网配流相对均衡。结果验证了空车调配数学模型及其分步优化迭代算法的正确性及可行性。     

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。     

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上，建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型，将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中，实现两者整体上的优化。通过约束条件分析，在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化，将非线性模型转化为线性模型，设计相应的蚁群算法（ACO），并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明，ACO算法易于利用计算机实现，对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。     

重载铁路装车端空车配送模型

根据重载铁路空车调整具有以列为单位、装车点对空车列到达时间要求高等特点,定义满意度隶属函数,以车流平衡、到发时间间隔为约束条件,以装车点满意度最大及空车列空费时间最小为目标函数,建立重载铁路装车端空车配送的多目标模糊规划模型.采用混合遗传算法求解.以大秦铁路为例,采用建立的模型和算法,计算和比较湖东站单独作为空车列分解站、湖东站和大新站联合作为空车列分解站2种方案.结果表明:增加大新站作为装车端的空车列分解站,装车点满意度可提高13.66%,空车列空费时间则可降低87.67%,能更好地满足装车点对空车列到达时间等方面的要求及线路通过能力的限制.     

大规模路网上空车调整方法的比较与研究

以消耗的车公里数最小为目标,建立大规模路网上空车调整问题的数学模型.由于空车调整可以归结为一个线性规划问题,而LINGO软件是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件,可用于求解线性规划和整数规划问题,将该软件应用于空车调整领域,并通过一算例与其它空车调整方法,如最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法等进行了比较分析.结果表明,运用LINGO软件解决空车调整问题不仅节省开发时间,而且从运算时间和精度上都具有显著的优越性,是解决大规模路网上空车调整问题的有效途径.     

基于点-弧、弧-路模型的集装箱循环班列车流组织研究

立足“公转铁”和“散改集”货源,基于集装箱运输需求的变化性和区域的不均衡性,为了实现集装箱和车辆的均衡发展、改善集装箱运输组织模式,从而充分利用铁路运输能力、提升铁路货运服务质量,围绕一种新型集装箱班列组织模式—固定车底循环班列,探讨其开行条件、班列走行径路等问题。以空车总走行距离最小为目标建立集装箱固定车底循环班列车流组织的点-弧模型,以求解循环班列的弧段选用和弧段上分配的箱流量;考虑循环班列的走行径路特点,以空车总运输成本最小为目标建立弧-路模型,以求解循环班列的走行路径和弧段上分配的箱流量。基于20英尺35 t通用箱的市场使用情况,以35 t通用箱的运单数据作为实证研究,设计搜索循环班列可行路径的算法,利用Gurobi求解器求解2种模型,分析求解结果得到了车流组织方案。对比分析2类模型在计算效率和求解结果等方面的区别,验证了模型的有效性。案例结果表明：点-弧模型求解速度快但无法直观得到走行径路和分配结果,弧-路模型对大规模网络的求解效率较低但能直接得到走行径路和分配结果,集装箱循环班列的车流组织方案可根据运输需求的空间分布和运输组织的复杂性进行调整,以提升运输效率。本研究成果能够...     

多阶段空车调整方法在车流推算系统中的应用研究

本文所研究的空车调整模型属于铁路运输信息集成平台下的车流推算系统。车流推算模型能够比较准确地给出在多阶段路网中车站空车的需求量和提供量。针对铁路网络空车调整问题的动态变化特性,建立了多阶段动态空车调整模型,模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足惩罚费用等相关费用,设计了模拟退火的启发式算法并进行了求解。对一个简单的路网进行了验证,结果表明,该模型及算法能够较好地解决动态变化环境下的空车调整问题。     

车种代用下的铁路空车调配研究及遗传算法

介绍了当前铁路空车调配问题的研究现状,对比一般的空车调配问题模型,提出车种代用情况下空车调配的数学模型。该模型以空车走行费用最小化为目标函数,将车种代用纳入其中,并设计了遗传启发算法求解该问题。     

铁路集装箱空箱调运问题的遗传算法

根据铁路集装箱运输的特点,对空箱调运问题进行了分析,并设计了遗传算法求解这类问题.采用整数矩阵编码,通过对父代染色体的线性组合取整运算作为交叉算子,并做适当调整以保证解的可行性,同时利用矩形闭合回路调整调运量作为变异算子.以兰州铁路局集装箱办理站为例进行了验证,结果表明:该算法不仅效率非常高,而且可以得到问题的多个最优...     

基于多目标遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法

为提高电力机车二系支承栽荷调整优化算法的实用性,解决单一目标遗传算法调整计算产生二系支承点加垫数和加垫总量过多的问题,提出了一种基于多目标遗传算法的寻优方法.针对机车二系调箦问题的偏好结构特点,建立了多目标优化模型,并设计了基于多目标遗传算法的调簧目标函数,进一步引入了适应性权重方法来确定目标函数值,并确立了相应的适应...     

铁路技术站车流推算模型和算法

分析技术站调度员推算车流的思维过程。把车流推算问题看作商品交易行为,提出车流资源在编入出发列车时的虚拟价格概念及其确定方法,用来控制车流资源在车站的停留时间。提出不同等级出发列车的收益函数概念和确定原则,以保证等级高的出发列车可以优先被编入车流。以收益最大为目标,保证计划要求固定编组的列车可以满轴正点发车,以此构造出计算机自动配流的计算模型。对配流搜索空间进行预处理,设计有针对性的遗传算子、操作规则和染色体表示方法,应用遗传算法求解模型,得到满意解。     

优化多式联运问题的一种广义最短路方法研究

多式联运问题是目前引起普遍关注的一个研究课题,但针对多式联运网络的性质及其相关算法的研究,尤其是寻求最佳运输路线方法的研究,各类相关文献仍涉及很少。本文首先回顾多式联运问题的理论研究现状,并分析了Reddy(1995)构建的总运输成本最小化条件下的多式联运模型。在此基础上,提出一种求解最佳运输路线的广义最短路法,即通过构建多式联运网络多重图,将运输过程中的数据、信息和图中的节点、边关联起来,然后对运输费用和中转费用进行分析估计,并通过在联运网络图中加入虚拟的发、到站,使得该问题可用Dijkstra算法进行求解,从而获得广义费用最少的联运方案。最后,将该方法和后动态规划法同时应用于由5个城市及3种运输方式构成的多式联运算例求解,通过实际对比分析,证实该优化方法的计算复杂度不高于后动态规划法,从而验证了该优化方法的有效性。     

铁路危险货物办理站优化配置方法研究

铁路危险货物运输办理站的配置,涉及到路网分布、设置地点、城市规划、环保要求、业务功能以及与其他运输方式的分工、衔接等,是个复杂的系统工程,但很久以来靠经验判断,缺乏理论性指导。基于此,本文首先针对危险货物办理站及相关状况,分析车站内部和外部因素,并建立危险货物办理站配置的评价指标体系,然后采用专家咨询和层次分析法确定指标权重取值,计算得到评判矩阵,从而建立用于铁路危险货物运输办理站配置的模糊综合评判方法,最后以北京铁路局大红门站为例进行实例分析。案例表明,该危险货物办理站优化配置模糊综合评价方法,在危险货物运力资源布局、调整、决策中具有科学性、客观性和适用性。     

铁路车站进路选择优化模型及求解算法的研究

铁路车站进路选择是车站运输组织的基础,合理地安排车站内各项作业的运行进路及其排列时机有利于提高运输生产效率,节约生产成本。本文以一般技术站为背景,从数学规划的角度研究车站进路的自动选择方法。通过定义衔接点和承载点,建立了车站网络的描述方法。以作业晚点时间最短以及各进路的总走行时间最短为目标,以避免车站作业的时空交叉、满足作业计划要求为约束构建了车站进路选择的数学规划模型。利用进路选择和进路排列时间的映射关系,把进路选择模型转化成一个等价的0-1整数规划模型。针对模型的非线性特点,以模拟退火算法为基础,提出了适合求解进路选择模型的复合优化算法。通过算例验证了模型的正确性以及求解算法的有效性。