高速铁路接触网悬挂系统维修计划的优化研究

将高速铁路接触网系统的维修方式分为3类,根据不同维修方式下系统的可靠性和维修费用不同的特点,建立不同维修组合下接触网系统的动态可靠性模型和维修费用模型。为实现提高接触网系统的可靠性并降低维修费用的目标,提出一种混沌自适应进化算法(CSEA)来求解这一多目标优化问题。该算法的混沌初始种群算子提高了初代种群的多样性,分组选择策略保证各代有一定数量的劣势个体能参与进化,自适应遗传算子增加了劣势个体的交叉和变异概率,从而避免算法早熟,增强了算法的全局搜索能力。计算结果表明,CSEA在种群多样性保持和帕累托(Pareto)最优解收敛方面均优于流行的NSGA-Ⅱ多目标算法。采用CSEA算法得到的优化维修计划,可显著提高接触网系统的可靠性,也大幅度降低维修费用。将本文多目标优化算法与传统的单目标优化算法进行比较,验证了多目标优化算法的优越性。     

启发式算法在物流配送中心选址中的应用

针对物流企业配送中心的选址问题，综合考虑物流系统的运输、配送成本及配送中心的可变和固定运营成本等因素，提出以物流系统总成本最低为目标的区域物流配送中心选址模型。通过建立数学模型进行分析、分解和过滤，并结合实际情况，运用启发式算法求解。该模型在实际应用中取得了较好的效果。     

基于“交通、产业、空间”耦合协调的高铁枢纽选址研究

作为国家空间政策的重要抓手,高铁枢纽选址应遵循“交通、产业、空间”耦合协调,以推动城市高质量和可持续发展。以烟台中心城区为例,建立高铁枢纽选址的“交通、产业、空间”主要指标体系和选址模型,分析“交通、产业、空间”耦合协调关系及时序特征、空间特征,厘清存在的问题。在此基础上,利用空间句法和重力模型组合的方法,研判烟台市区未来“交通、产业、空间”发展方向。研究结果表明:(1)从发展关系来看,2006—2016年“交通、产业、空间”未实现同步发展,总体呈现“核心区最高、东西两翼次之、南部最低”的空间分布;(2)从未来发展来看,烟台南站北部地区适于建设新的城市中心,能推动空间优化和产业升级;(3)选址潍烟高铁烟台南站能促进未来烟台城市空间拓展,据此提出基于“交通、产业、空间”耦合协调的高铁选址建议。     

战略装车点选址模型研究

分析了建立区域战略装车点的政策性原则和关联因素,并根据铁路运输生产实际模拟了在供需均衡条件下选站建点系统架构,构建战略装车点多点选址多类变量混合0-1非线性规划模型(MSLSLP)。模型以社会总成本最小化为出发点,协同考虑决策者和客户双方利益,将选站建点的改扩建费用、可变费用和代表客户利益的运输成本共同纳入目标体系。将建立战略装车点后的运输特点要求与相关选址模型的共性约束相结合构造约束条件,使其更具针对性。最后,以相当规模数值算例验证了模型的有效性和可行性。     

基于参考模型的ATO自适应控制算法研究

提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键.本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳定性,同时指出该类控制算法存在引起控制器震荡的固有弊端.随后,通过在原自适应控制系统中引入合适的辅助系统,构建基于增广误差的自适应控制系统,该算法不仅克服了前一种方法的固有缺陷,而且具有更加严谨的理论结构.最后,数学仿真结果显示本文所提算法能有效补偿列车运行过程中存在的不确定性因素,使列车精确地追踪目标制动曲线,验证了本文所提方法的有效性.     

基于PSO的城市轨道交通应急救援站选址研究

研究目的:目前我国越来越多的城市迈入了城市轨道交通网络化运营阶段,这对城市轨道交通网络的应急救援体系提出了更高要求,其中,应急救援站是救援体系的关键。为此,本文提出以滚动式多步求解的方法建立粒子维度自适应模型,求解城市轨道交通网络应急救援站多目标选址问题,并采用Matlab与数字地图相结合的方式,计算覆盖北京地铁全网的应急救援站最少数量及最佳位置分布。研究结论:(1)本文提出以滚动式多步求解方式来改进传统的粒子群聚类算法,改进后的算法能够自适应地求解聚类簇数;(2)应用改进后的粒子群算法能自动求解不同轨道交通线网中的应急救援站最少数量,且求解结果优于已有相关研究;(3)本文在适应度函数中增设影响权重,可解决选址过程中的多目标约束问题;(4)本文提出的粒子维度自适应方法同样可以用在解决聚类条件相同、类群边界明确的其他类似问题上。     

计算机辅助编制车流计划的研究

在铁路运输生产中,铁路局是运输生产直接指挥者.介绍开发铁路局调度系统的必要性,提出系统设计思想、总体结构和功能目标.简单介绍现行铁路局调度系统日班计划系统的系统功能和实现方法.论文重点分析计划系统所包含对象及其各对象之间的关系,提出计划系统与确报系统、现在车系统之间的接口.运用面向对象的思想方法,提出划分车流方向号的思路与方法,实现其可视化界面;将货物列车编组计划进行量化、细分,建立编组计划维护模型;提出日(班)列车工作大表的底图模型与实现方法;建立车流推算和编制出发车计划的数学模型及其算法.实践证明,文中所提出的模型和算法可行、有效.运用本系统,可使铁路局调度工作变得简单而高效.     

PSO-ICS算法优化的城轨列车自动驾驶系统

针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO算法信息共享的机制及布谷鸟搜索(CS)算法lévy飞行的优势,能在搜索空间产生足够、多样化的解。与此同时,对CS算法的重要参数进行相应改进,即搜索步长和巢主鸟发现外来鸟蛋的概率这2个参数采用自适应的方式,加快了CS算法的收敛性。将该方法与PSO,CS和PSO-CS分别用于列车运行过程的优化,通过仿真实验比较研究,验证了所提出算法性能的优越性。该算法能实现对列车运行曲线的优化,从而产生最优的决策策略以控制列车的运行。     

基于“库前移”模式的铁路商品车物流基地分层动态选址优化研究

铁路商品车物流基地选址问题对于拓展铁路商品车运输业务具有重要意义。本文结合商品车运输"库前移"模式的运作特点,提出由商品车主机制造厂、区域物流基地、地区物流基地、客户构成的四级物流网络。以该网络为研究对象,构建铁路商品车物流基地分层级、多周期动态选址的0-1混合整数规划模型。该模型将铁路客户的变化状态作为多周期的划分依据,以降低成本、提高既有资源利用率为优化目标。在求解方法上,设计遗传-禁忌算法求解单周期静态选址模型,并将多周期动态选址问题转化为最短路问题进行求解。通过9-152-152-293四级物流网络的实际数据,验证模型的合理性及算法在求解大规模问题的有效性。     

多种运输方式的组合优化模型及求解算法

根据不同交通工具的技术经济特征,建立一个适用于多城市之间如何选择最优交通方式组合的模型.该模型是一个多目标的0-1规划模型,通过虚拟一个运输网络,将原问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并且给出相应的求解算法--基于求最短路(Dijkstra算法)的启发式算法,有效地解决了带有时间约束和能力约束的最短路径问题.