铁路空车调配问题的区间线性规划模型及算法

铁路空车调配问题是合理解决空车需求与供应之间的不平衡问题。在借鉴空车调配问题模型已有成果的基础上,围绕空车供应与需求量的不确定性、空车调配的时效性、路段通过能力的限制性3个方面,对区间数运用于空车调配问题加以适应性分析,以空车总走行公里最少和到达时间满足空车需求限定时间可信度加权和最大为目标,提出利用线性区间规划理论解决空车调配问题的模型和算法,并结合算例验证了区间规划的灵活性和简便性,使得空车调整模型符合运输生产实际并具有普遍意义,该模型的采用对路网上空车调整问题将起到很好的借鉴作用。     

铁路空车调配优化模型

随着铁路运输的发展,货物车辆供给不足的问题日益突出.为了在铁路网上合理调配空车,根据空车走行费用及中转过程中时空延迟产生的额外管理费用之和最小的原则,同时考虑铁路的通过能力,建立了铁路空车调配优化模型,并用LINGO语言对模型案例求解.     

优化空车调配问题

首先阐述了车站空车调配问题对编制车站日班工作计划的意义，通过利用卸后空车对配空车问题进行优化研究，给出配空车问题的数学模型。     

重载铁路装车端空车调配优化研究

重载铁路装车端通常为组合列车和单元列车混行,空车调配的结果影响其装出重车列的组合作业。为提升线路能力利用和加速货物运输,基于装车站对到达空车的需求,研究协同装出重车列组合优化的空车调配问题。以最小化空车列到达惩罚、最大化装出重车列组合数及最小化装出重车列组合等待时间为目标,以线路通过能力和技术站技术作业能力等为约束,构建重载铁路装车端空车调配多目标0-1规划模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。以包神铁路东线空车调配为例进行分析,结果表明,得到的空车调配方案能够使各装车站对到达空车列的惩罚值为0,与传统空车调配方法相比,有效减少了装出重车列的组合等待时间,能够为重载铁路装车端空车调配优化提供参考。     

铁路车站空车调配优化模型设计

空车调配是铁路车站运输组织工作的重要内容。参考传统运输问题模型,结合车种代用、分阶段实施、重点任务优先完成、摘挂作业机车消耗等实际问题,首先提出车站空车调配的确定性数学模型,然后考虑车流推算数据与实际生产之间的误差,综合目标函数与作业点空车供应量的不确定性,建立车站空车调配的模糊规划模型,提出模型求解的思路与方法。     

基于时间约束的铁路空车调配模型与算法

为弥补现有的调配方法没有考虑排空站重车运输资源的利用率和空车调配的时效性的不足，在传统空车调配数学模型的基础上，提出了基于时问约束的空车调配模型和求解算法．通过合理利用排空站可利用的空车，将空车和重车结合起来优化调配，达到减少空车走行距离的目的．算例分析表明了模型的正确性和算法的合理性．     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

铁路空车调配的多时点优化模型研究

空车调配优化直接影响铁路运用车辆使用效率和市场需求满足的程度.从实时性优化调整角度,通过定义配空弧与装运弧,确立了配空和装运之间的映射关系,从而形成空车调配服务时空网络.在此基础上,综合考虑决策阶段内收益、成本、服务能力等因素,以空车调配收益最大为目标,构建空车调配的多时点优化模型.最后以粤东地区空车调配为案例,对所构建模型进行验证.案例结果表明,所提出的空车调配时空网络构建方法,有助于综合考虑收益、成本和点线能力等因素,以及降低问题的难度,可为空车调整策略提供新的思路.     

基于鲁棒接续时间的铁路空车调运优化

空车调运是铁路运输的关键环节,其方案具有一定的鲁棒性,可以避免车站技术作业时间以及站间旅行时间等不确定因素对调运方案实施的影响. 基于固定的车站技术作业时间和站间旅行时间,提出了空车供应站到达列车与发出列车、空车供应站发出列车与空车需求站发出列车间的空车接续时间关系判别方法. 以空车调运收益最大化为目标,建立了确定情形下考虑车种替代的空车调运模型,在此基础上,引入波动率描述车站技术作业时间和站间旅行时间的不确定性,并通过设置波动下限调整模型的鲁棒性,建立了不确定情形下的空车调运鲁棒优化模型;结合模型性质,以车流关系变化为依据,设计了鲁棒优化模型的快速求解算法,将非线性优化问题转化为易求解的鲁棒等价模型. 结果表明:求得的空车调运方案可以得出列车间的空车配流和车种替代情况,不确定因素的波动率和波动下限会影响空车调运方案的效益值,绝对鲁棒下站间旅行时间、供应站技术作业时间和需求站技术作业时间3个不确定因素导致方案效益值较确定模型分别下降了16.2%、12.1%和28.1%.      

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题，而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题．针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵，提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式，并针对神经网络依赖初始解，提出了启发式算法与神经网络相结合的方法，并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式．实验仿真结果表明了该方法的有效性．     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

神经网络方法在解多路旅行商问题中的应用

本文提出把ＭＴＳＰ转化成标准ＴＳＰ的方法，讨论了用神经网络的原理和方法解决它，计算机模拟结果表明该方法十分有效。     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

基于时间约束的铁路空车调配系统可靠性分析

为弥补现有铁路空车调配系统缺乏空车调配可靠性研究的缺陷,在传统空车调配优化模型的基础上,本文提出了一种新的基于时间约束的空车调配可靠性分析方法。通过深入分析铁路空车调配过程,建立效益最大化目标函数,生成约束条件,以规定时间内的实际到达空车数与需求空车数之比计算出各需求站的空车调配可靠性,再利用各需求站可靠性均值求解空车调配系统的可靠性。最后,使用LINGO软件进行算例分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

空车配货VRP问题的路径匹配算法

针对现有VRP（Vehicle routing problem）问题的精确解法和启发式算法应用于空车配货信息检索时的局限,引入图的概念,提出了一个基于交通路网的路径匹配算法,给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点之间的距离关系,检索给定起讫点间及起讫点与各自邻近结点群之间存在的配货信息,同时规划出收益费用比最优的行驶路径,并能根据配货行驶路径的特点对检索出的所信息进行分析、评价和优选,以方便空车配货组织。最后用一个仿真实例验证算法的有效性。     

考虑空车调配协调的货物列车开行方案优化研究

为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化,结合基本运行图架构与车流径路,构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求,节点与区段不对流空车要求,以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标,建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性,结合重车或空车配空的时间接续要求,提出将不同的 k 短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法,设计混合差分进化求解算法。实例研究表明,考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化,能够减少空车走行费用,及时满足装车需求,有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线,提高方案可实施性。     

基于Java Web Start的铁路调度查询系统研究

论述了铁路局运输调度查询系统的重要性,介绍了Java Web Start技术的原理及优点,并以铁路局实时运行图查询系统为例说明了其具体实现方法,详细说明了该技术对于环境的要求,并给出了设置Web站点的具体步骤.同时,重点论述了JNLP文件的编写方法和.jar文件的签名方法.使用Java Web Start技术可以方便地实现实时列车运行图的查询,可以为铁路局相关运输生产管理部门提供准确、及时完备的列车运行信息,为合理组织各项运输作业提供科学的依据.