动车组运用计划和检修计划一体化编制模型及算法

针对动车运用所的动车组运用计划和检修计划编制问题,在动车组运用交路已知的前提下,以动车组的运用交路和检修规程为主要约束,以减少动车组使用数量、降低检修成本为优化目标,建立动车组运用计划和检修计划一体化编制的整数规划模型.根据动车组的可能运用情况和检修规程约束,求解动车组的可行运用路径集合;以该集合为基础,设计求解模型的模拟退火算法.通过算例分析,验证所提出的模型和算法可以有效解决动车组运用计划和检修计划的编制问题.     

客运专线动车组运用计划优化模型与算法

在不固定动车组运用区段的前提下,以全部列车形成的环形排列为动车组交路,在环形排列中以日常检修和一级检修的时间间隔和里程间隔为约束,列车接续费用最少为优化目标,建立动车组运用计划和检修计划的一体化优化模型。环形排列状的动车组交路有效描述动车组运用的均匀性,日常检修和一级检修约束使得动车组运用计划优化中融合检修计划的优化。通过引入罚值函数和三交换邻域结构,设计求解模型的模拟退火算法。最后对144列列车的运用计划和检修计划进行实例分析,并分析各项优化指标。     

基于列生成算法的动车组检修计划优化

基于动车组运用维修规程的特点,研究动车组检修计划的优化问题。构建动车组交路段和动车组检修基地相互关系的接续网络,刻画动车组担当交路段、进行检修、等待检修3种状态。进一步考虑交路段覆盖约束、检修弧能力约束和路径数量约束,以动车组可行运用计划为决策变量,以待检动车组检修前的累计运行里程最大化为目标函数,建立动车组检修计划优化模型。针对优化模型的决策变量数远远大于约束条件数量的特点,设计将列生成算法嵌入分枝定界算法的分枝定价求解算法。以广深线14列动车组的交路计划为例,采用给出的模型和算法进行动车组检修计划优化。结果表明:优化的动车组检修计划提高了动车组运用效率;只有当检修能力和备用车数量匹配时,才会使动车组得到充分的利用。     

基于不同检修能力的动车组运用计划研究

以动车组接续时间、接续地点、动车组定检里程、检修点分级检修能力为约束条件,以需要的动车组数量最少和动车组总检修时间最小为目标函数,建立动车组运用计划优化模型,用改进的蚂蚁算法进行求解。以京津城际铁路为例的计算结果表明,采用给出的模型和算法能够得到优化的动车组运用计划,并能够确定检修点的分级检修能力。     

基于里程最大化的动车组交路计划优化方法

动车组交路计划是编制动车组运用计划与检修计划的重要基础,对于加强动车组的运营管理具有重要作用。针对动车组交路计划编制的问题,主要在动车组一级检修的里程周期和时间周期的约束下,以动车组运行里程最大化和列车车次接续时间最小化为优化目标,构建了动车组交路计划优化的0-1整数规划模型。在此基础上,设计了交路计划优化编制的算例,并采用Lingo软件对模型进行求解,优化结果验证了模型的有效性。     

基于三维坐标系的动车组运检计划算法模型

构建以动车组-交路修程-天数三维坐标系数学模型,全面考虑动车组运用与检修计划编制的优化目标和约束条件,构建动车组运检计划优化编制的数学优化模型。在给定动车组数量、交路计划的前提下,根据动车所实际情况,以“天”为最小的计划编制时间单位,通过控制换车次数,以检修时剩余里程为追求目标,阐述并规范运检计划算法实现流程,实现大空间分段式快速粒子群优化算法完成动车组运检计划的快速给定。     

动车组运用检修计划智能编制平台的研究

编制动车组的运用计划和检修计划是动车运用所运输组织过程中的核心环节之一,对于保证动车组的安全性,提高运用效率,降低检修成本具有重要的意义.梳理了动车组运用和检修计划的编制业务,分析了计划编制的目标和影响因素.依托动车组管理信息系统,论述了动车组运用和检修计划智能编制平台的软件架构和主要功能,研究了平台的关键技术.实践表明,通过构建智能化的运用和检修计划编制平台,提高了计划的科学性、合理性,优化了动车组的运用和检修效率.     

考虑接续可靠性的动车组运用计划优化方法

提高动车组运用计划的接续可靠性可有效降低运营成本,更好适应不断变化的运营环境。基于动车组运用网络图,考虑动车组初始任务、空车调拨等运用条件和检修里程、检修能力等约束条件,分析任务晚点条件下动车组完成相邻任务的能力,进一步提出交路段和整个运用日计划的接续可靠性定量化方法。在此基础上建立以运营总惩罚费用最小为目标,考虑检修和热备任务的动车组运用计划优化模型,设计改进的蚁群算法求解模型,并利用算例验证。算例表明:在不改变基本运营条件下,适当增加接续时间可有效提高动车组运用计划的接续可靠性,且有效降低因接续失效而带来的高风险。     

动车运用所调车作业计划优化编制模型与算法

在动车运用所股道布局和检修资源已定的前提下,合理编制动车组调车作业计划对于提高动车运用所的检修能力具有重要意义。以动车运用所的股道连通关系、时空占用相容性、动车组运用计划和检修计划为约束条件,以减少动车运用所关键检修线区无效占用时间和减少调车路径费用为目标,建立动车运用所调车作业计划编制优化模型。将原问题转化为具有附加时空约束的车间调度问题,构造调车任务拓扑图,采用改进的最大最小蚁群系统求解。以某动车运用所的实际调车作业为算例,结果证实了模型和算法的有效性。     

车底数最小化的动车组交路计划优化

基于现场生产需求,研究动车组交路计划优化问题。首先,界定动车组交路定义,分别以交路数最少、列车接续时间最短和车底数最少作为优化方向,分析3种目标下交路计划优化的不同效果,以及动车组交路计划的限制条件;然后,以所有动车组交路所需车底数最少为主要目标、以交路总时间最短为次要目标,考虑列车接续和动车组检修等约束条件,构建车底数最小化的动车组交路计划优化模型;最后,对整数非线性规划模型进行线性化处理,并依托上海局实际列车数据,对模型开展案例研究。结果表明：该模型可灵活转换优化目标,具有较好的灵活性和通用性;相比人工交路计划,该模型得到的优化计划减少车底数1列,缩短交路总时间420min;通过模型参数的灵敏度分析验证不同优化目标间的分歧性,并得出3条交路计划优化建议分别是,在保障动车组设备安全的前提下延长检修周期、提高车站作业效率并缩短动车组在站停留时间和压缩检修作业时间。     

面向动车组检修作业的智慧物流体系及关键技术研究

针对动车组检修作业过程中物流管理业务数据量大、时效性要求高等问题,借鉴智慧物流的思想,论述二维码技术和无线射频识别（RFID）技术在动车段、动车运用所内的具体应用,结合动车组检修计划形成物流配送计划,采用自动引导运输车（AGV）,建立一个适用于动车组检修作业的智慧物流体系。该体系从理论上可以有效降低信息采集工作量,减少待料时间,对提高动车组检修作业效率具有重要意义。     

动车段（所）调车计划编制与执行技术研究

动车段（所）调车计划的编制和执行效率直接影响到动车组检修质量和高速铁路服务质量。为提升动车段（所）检修作业信息化管理水平,动车组管理信息系统和动车段（所）控制集中系统紧密结合,从调车计划的编制、执行、反馈形成了业务闭环,为动车段（所）调度和车站值班员的业务提供了决策支持,降低了调车计划编制和执行的劳动强度,强化了调车作业安全管理和监控,提升了动车段（所）信息化管理和智能化控制水平。     

动车组检修系统的研究与实现

尝试用国外成熟的专业交通运输设备检修软件实现动车组检修管理。整个系统按照以可靠性为中心的检修制度和全面生产管理的理念设计,建立以设备为核心的完整的检修数据模型和检修管控流程,实现动车组产品的全生命周期管理,覆盖动车及大部件的构型、检修履历、修程修制、检修工艺、检修计划、检修执行、质检管理、故障管理等业务环节,为可靠性管理和全生命周期成本管理提供数据基础。     

高速夜行列车车底运用及优化方法研究

高速夜行列车在运用时间范围和运用时间跨度方面都与现有高速动车组存在较大差异,因而导致诸多运用条件发生改变。在总结夜行列车车底运用问题特征的基础上,将该问题求解过程划分成基本交路生成和完整循环交路生成两个阶段,其中前者作为后者模型的输入。构建以车底运用不均衡度和非配属地检修次数最小为目标的数学优化模型,通过改进的深度优先搜索算法进行求解,并以京广线为背景对模型和算法进行验证。结果表明,针对我国铁路实际该方法能有效解决夜行列车车底周转运用问题,可为我国夜行列车的开行提供技术支持。     

网络化运维条件下的动车所检修资源共享方案研究

针对网络化运用检修条件下的动车组检修方案优化问题,以固定运用模式下的动车组开行数据为输出,以满足动车所的最大扣修数量、动车组一二级检修规程和多所检修资源共享规则为约束条件,以最小化动车组检修剩余量为目标,构建优化模型。基于蚁群优化算法设计了模型的求解策略,达到共享多动车所检修资源,充分利用动车组检修周期,降低检修成本的目的。     

智慧动车段综合解决方案研究

“智慧动车段”利用云计算、物联网、大数据等新一代信息技术,实现各类信息的快速可靠的采集、各类设备和系统的互联互通,整合和共享各类动车段信息资源,为动车段提供高效、可靠、规范、智能的信息服务,进一步提升动车组运维安全保障能力和经营管理能力。对“智慧动车段”的内涵及特征进行描述,提出“智慧动车段”总体框架,并重点对智慧应用进行规划,提出涵盖动车组运维和动车段经营管理的智慧应用主题,为未来的动车段信息化建设规划提供可供参考的方案。     

改进遗传算法在动车段检修物流配送中的应用

在动车段对动车组的检修作业过程中，检修车间所需零件或工具的物流配送时效性直接决定了检修作业的效率，而目前动车段内采用的配送方式均为点对点单一路径配送。通过对动车段检修物流配送问题进行分析并建立数学模型，采用遗传算法与模拟退火算法相结合的改进算法对模型进行求解，并将算法应用于动车组管理信息系统中。广州动车段在广东地区的实验数据结果表明，改进的遗传算法针对动车段在路径优化方面较为有效地提高了动车段检修物流配送效率，确保了段内动车组的及时检修，进而保障了段配属动车组的安全运用。