面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

高铁站列车和调车作业计划一体化编制方法

复杂高铁站作业计划的编制质量是影响整个路网运输能效发挥的重要因素,为快速编制高质量车站作业计划,分析了各类列车在车站列车和调车作业,构建列车作业链,并描述车站作业计划优化问题的本质,结合车站布局和轨道电路分布,构建基于微观层面的车站作业计划优化模型;针对实际问题变量巨大,约束条件复杂的特点,将模型转换为对偶形式,在不需要初始解的情况下,通过拉格朗日松弛算法求解,并通过基于对称性破缺规则的分支定界法快速对松弛问题的解可行化,获得可行车站作业计划。以北京南站为例测试模型和算法,计算时间不超过 20 min,对偶间隙不超过10%,计算结果无冲突,表明该方法能够实现复杂高铁站高质量列车作业计划的快速求解,具有实际应用意义。     

基于突发故障的高速列车运行调整研究

区间突发故障下的运行图调整是高速铁路运输组织调整优化的重要内容。在区间故障临时不能行车的情况下,受影响的列车不能按原计划运行。因此,高铁调度员需要快速调整列车到发时刻和顺序,减少故障对后续时段内列车运行的影响。本文建立混合整数线性规划模型,模型中详细讨论了故障发生时区间运行列车的停车问题,并利用CPLEX软件进行求解。本模型可快速求解中小型规模问题,大规模问题则分阶段进行求解。最后,以武广高铁为背景构建算例,求解各故障情况下的列车运行调整方案。     

基于Epsilon 约束法的高速铁路客票多目标定价研究

高铁客票定价是多目标定价问题，既要保障旅客福利，又要增加企业合理利润. 以企业利润和旅客福利作为高铁定价目标，考虑旅客差异和不同运距情境下的多种运输方式竞争，研究高铁客票多目标定价. 结合Epsilon约束法构建双层规划模型，根据分层序列思想分解多目标问题，设计松弛算法得到纳什均衡解，由解对应的目标值得到帕累托边界，确定多目标定价最优决策. 计算结果表明，对比量价波动和目标值改进，多目标定价适合票价改革要求，时间敏感型客票和短途客票有较高涨价空间，多种运输方式竞争影响定价实施效果. 将 Epsilon 约束法应用于求解高铁客票定价多目标问题，有利于优化客运企业与旅客利益，为铁路部门提供高铁客票定价思路.     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

灾后道路抢修和物资配送的整合优化算法

为了在有限的时间内同时获得最佳抢修效益和物资配送方案,提高救灾工作效率,针对灾后道路抢修与救灾物资配送问题,利用时空网络流动技巧,构建了两者相应的时空网络,在考虑两者的相关性后,建立了多目标的灾后道路抢修工程与紧急物资配送混合整数多重网络规划模型,提出了分解启发式求解方法。算例计算结果表明,用CPLEX数学规划软件直接求解,在求解到106.9 h时,才可求得最优解,而分解启发式方法只需31.8 min即可求得最优解,其求解效率大幅提高,求解时间对于实际的救灾工作是可以接受的。     

基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析

分析高铁列车上座率的影响因素,对于优化列车运行方案及提高铁路公司经济效益均具有重要意义。以京沪高铁2015年11月份的上座率数据为例,构建了基于逐步Logistics回归的高铁列车上座率影响因素分析框架;运用逐步回归策略筛选出对列车上座率有显著影响的因素;再应用Logistic回归模型分析了列车上座率与其影响因素之间的定量关系;最后分别采用Wald统计量和HL指标检验回归系数的显著性和模型的拟合优度。研究结果表明：列车跨线与否、列车类型、列车始发时间、列车终到时间和票价是影响影响京沪高铁列车上座率的主要因素。     

基于两阶段启发式算法的公路网布局研究

为形成科学、合理的公路网布局方案,为公路网布局实践提供理论支撑,以节点重要度为基础,在一定的约束条件下,以满足节点间的运输需求为目的,以路网总旅行时间最小为目标构建混合整数规划模型.在此基础上,以路段重要度和运输需求为启发式条件,设计基于随机游走算法和模拟退火算法的两阶段启发式算法,对MATLAB生成的随机算例进行求解.计算结果表明,在算法迭代初期,节点重要度较大的节点优先被连通,伴随迭代次数的增加和一定的随机扰动,节点在实现全部连通的基础上以路网总旅行时间最小为目标进行优化,最终获得目标函数值最优的公路网布局方案.算例求解过程符合公路网规划实践规律,表明了该模型和算法的有效性,同时表明模拟退火算法对随机游走算法求得的初始解具有一定的优化效果.可以看出,两阶段启发式算法能在较短时间内求解NP-hard问题并获得相对满意的解,可为求解大规模网络优化问题提供一定的方法借鉴.     

机场停机位指派模型及算法

为探索中小型机场停机位指派问题有效合理的解决方法,以乘客最小行走距离为优化目标,建立了中小型机场停机位整数规划指派模型,利用改进的启发式算法进行了求解。该算法可以缩小搜索空间,在最坏情况下的计算复杂度是多项式的,优于CPLEX软件的指数级计算复杂度,具有更高的计算效率;与CPLEX结果相比,距离误差仅为5.2%,指派结果令人满意。     

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.     

高速铁路列车运行冲突判定及其实现

为了提高高速铁路行车调度水平,保障行车安全,研究了车站间隔时间冲突、区间冲突、到发线运用冲突、行车作业与维修作业冲突、列车运行与旅客换乘时间冲突、动车组接续时间冲突和跨线列车跨线时间冲突7类冲突的判定方法.根据高速铁路列车运行冲突的判定依据,运用时间拓扑矩阵理论,建立了事件时间片时态关系的计算准则,实现了列车事件的时间逻辑判断.将高速铁路列车运行冲突判定分为到发线运用冲突判定和其他类型冲突判定,提出了冲突判定的思路和步骤.应用实例表明:利用上述列车运行冲突判定规则和时间拓扑矩阵模型的组合,能够实现各类列车运行冲突的实时判断,满足高速铁路行车指挥的需要.      

客运专线夜间行车与天窗的相互影响分析

客运专线天窗的开设影响夕发朝至列车的运行组织. 考虑高速列车可利用相邻既有线、城际铁路跨线运行,以综合利用运输通道运输能力满足旅客夜间出行需求,本文分析了客运专线开设全线垂直矩形天窗与夜间行车的相互影响,建立了求解最佳矩形天窗位置问题的数学模型,以天窗影响列车OD数最少为目标,以满足夕发朝至列车合理到发时间带为约束,并提出了求解算法. 结合京沪高速铁路实例,运用计算机编程求解,得出不同位置的天窗影响的列车OD数相差不大的结论,并给出动车组速度等级为350km/h和250km/h、速度系数0.9和0.8四种情况下长度为4小时的相对最佳矩形天窗位置. 对受天窗影响的列车提出了运行调整措施,初步分析了开行夕发朝至列车时动车组适宜采取的运行速度.     

基于多叉树的延误高速列车运行优化调整方法

高速列车高密度的运行模式,使列车运行对延误的敏感度非常高.因此,延误高速列车运行调整成为一个重要的研究问题.本文基于高速铁路列车运行特点,建立了高速铁路列车运行关系模型.在此基础上随机添加列车延误,设计区间加速、按图行车、减少停站时间、减少越行、增加越行、按最小间隔时间顺延及按延误时间运行等 7种列车运行调整方法.以各列车在各车站的总延误时间最小为优化目标,建立延误高速列车运行优化调整模型,并设计了基于分阶段多叉树的延误高速列车运行优化调整算法以实现延误后列车运行的调整,从而得到最优调整方案及列车在各车站的延误总时间.最后以京沪高速铁路实际运行图作为案例进行计算分析,证明该模型和算法的有效性和可行性.     

基于客流需求的城际列车时刻表模型改进研究

列车时刻表的编制是铁路旅客运输组织的关键问题,如何优化时刻表,最大限度缩短旅客的旅行时间,具有重要的理论和现实意义.然而,既有基于客流需求的时刻表优化模型大多数假设列车顺序固定或不允许列车间任意越行,离实际尚有一定差距.针对这一问题,本文以最小化旅客在站等待时间和在车旅行时间的线性加权为优化目标,综合考虑列车停站、区间运行、安全间隔、列车容纳能力等约束,在定序无越行和定序有限越行模型的基础上,构建了更一般的非定序任意越行混合整数二次规划模型,并利用ILOG CPLEX分别进行求解.最后,以某城际高铁为例进行案例研究.结果表明,本文所提的非定序任意越行模型求解质量最好,且能有效减少旅客全程旅行时间,具有可行性.     

基于多节拍组合的城际铁路列车运行图优化

为了使得城际铁路列车车站到发时刻既能具有严格等时间间隔的周期性规律,又能灵活适应城际铁路客流需求的时间分布,首先提出了列车多节拍组合运行组织模式,并将其与单节拍、非节拍运行组织模式进行特征对比分析. 进而基于列车多节拍组合运行模式,以最小化所有节拍单元列车总旅行时间为优化目标,以同节拍单元列车等时间间隔运行、各类作业安全时间间隔要求等为约束,构建了城际铁路列车多节拍协同运行图优化模型. 在通过确定模型中复杂约束、引入拉格朗日乘子将其松弛的基础上,结合次梯度法设计基于拉格朗日松弛的优化算法求解模型. 以京津城际为背景的算例优化获得由4个节拍列车组合的列车运行图,其中各节拍列车分别以17、34、34、35 min等时间间隔周期性运行,该方案目标函数与其最优下界的相对差距仅为2.55%.      

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

铁路电分相布设及纵断面协同优化研究

铁路电分相布设位置与线路纵断面设计相互影响，两者若不匹配会产生较高的列车牵引能耗与用户时间成本，甚至造成列车在分相区坡停等安全事故。本文以铁路电分相位置以及距离电分相中心里程一定范围内的纵断面设计方案为研究对象，建立电分相布设及纵断面设计协同优化模型，在满足铁路设计规范与列车运行安全的相关约束下，使列车运营能耗成本、用户时间成本和建设成本之和最小。设计基于间接编码的改进遗传算法进行求解，以某高铁线路为案例进行分析。结果表明，与实际电分相和纵断面布设方案相比，本文模型优化得到的方案可减小列车过分相后的速度损失及二次牵引能耗与时间，同时能降低线路建设成本，总成本节约率达 9.2%。     

铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型

考虑了旅客出行习惯和列车晚点,建立了铁路客运站旅客最高聚集人数计算模型.在模型中,在出行时,乘坐6:00～9:00出发列车的旅客一般在列车出发前5～60 min到达客运站,乘坐21:00以后出发列车的旅客一般在19:00～21:00达到客运站;在晚点调整时等级越高的列车具有越高的优先权,晚点时间与运行时间成正比.计算结...