带时间窗约束的道路危险品运输路径选择研究

对已有危险品运输模型进行分析,针对当前危险品类物流配送网络的特点,提出了在时间窗约束条件下城市道路网络中的危险品配送模型,该模型以整个网络中事故发生的期望和影响人数最小为目标。设计了目标集成方法和对集成后目标函数求解的扩展标号法来计算该多目标问题的Pareto最优折衷解,最后用实例对算法进行了验证。     

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。     

结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法

基于一定的边际假定、定义及其定理，将铁路结点站间集装箱班列开行方案（BCTFP）箱小时消耗最少的优化目标描述为线性阶跃函数，得到BCTFP的优化模型。在模型中，每支非零箱流均对应1个线性等式约束，且每个约束条件之间没有任何交叉。将该模型改造为不含约束条件的0-1二层线性规划模型：上层规划的目标为箱小时节省最大，下层规划的目标为在给定决策变量条件下的沿途改编箱小时消耗最小。按照适应性遗传算法的思想确定遗传策略，采用协同多群体遗传算法，以有效地克服由于问题本身具有强基因关联和超多峰性质而带来的模式欺骗问题，设计相应的遗传算法。通过对算法每个环节计算复杂度的分析，得到该算法的整体复杂度为O（αn^3 1nβn^2），说明该算法是收敛于全局最优的有效算法。     

考虑货物异质性和模糊需求的高速铁路货运组织优化方法

组织实施高速铁路快运业务，是满足我国日益增长的高附加值、高时效性快运需求的有效方法。基于高速铁路快捷货运网络的“轴-辐”式特征，以及多品类货物集疏运需求的异质性和不确定性特点，研究高速铁路货运专列开行方案和配载方案的联合优化问题。提出异质货物协同运输策略，以总运营成本最小为优化目标，引入模糊集货需求下的机会约束和决策者风险偏好，构建高速铁路货运专列开行方案的混合非线性整数规划模型，设计基于并行改进变邻域搜索的启发式求解算法。以京沪高速铁路为例，对模型与算法进行验证和分析，结果表明：该优化方法能够有效提升高速铁路货运专列的装载率并降低运营成本，决策者风险偏好将直接影响优化方案。     

基于改进差分算法的高速列车运行调整研究

为了压缩高速铁路列车运行的总晚点时间、编制高质量的列车运行调整计划,建立高速铁路列车运行调整模型,运用矩阵描述高速列车运行调整中的相关概念,以列车到发线数量、列车追踪时间间隔、列车停站时分等作为高速列车运行调整的约束,以列车在各站的到达的总晚点时间最少为优化目标,构建高速铁路列车运行调整模型。在分析基本差分算法差分策略的基础上,提出基于三角差分策略的高速铁路运行调整差分算法,给出详细的计算步骤。以京广高速铁路实际列车运行数据进行计算,验证了模型的有效性和算法的高效性、精确性。本文提出的基于新的改进的差分策略的高速铁路列车运行调整方法是合理可行的。     

轨道交通新线投入运营下常规公交网络优化调整方法研究

以轨道与常规公交一体化网络为研究对象,以一体化网络性能优化为研究目标,提出基于轨道交通新线的常规公交网络优化调整方法。首先在分析问题的基础上提出常规公交候选线路的生成算法,然后以公交网络有效服务及轨道交通客运量最大、乘客平均公交成本最小、运营成本最低、车辆需求最少为目标,构建常规公交网络优化调整的多目标规划模型。模型不仅优化调整常规公交线路的走向,而且优化调整线路的运营参数。然后设计遗传算法以求解模型的Pareto解集,最后用实例对模型与算法进行验证。     

350km/h动车组TCN网络周期轮询优化算法研究

CRH3型高速动车组周期轮询策略存在总线负载利用率不均匀、周期负载占用带宽相差较大的不足。针对此不足,对高速动车组网络控制系统周期数据的数学模型进行推导,提出一种用于350km/h动车组的周期轮询优化算法。根据MVB轮询周期表的特点,在求解过程中增加层次性的约束条件,以局部目标函数代替全局目标函数,提高了算法的运行效率。对单调速率算法、遗传算法和多约束条件均匀度优先算法的关系进行论证,表明此优化算法在多约束条件下具有极大优势。对优化算法进行可调度性分析,验证了周期轮询表优化结果的有效性。仿真结果进一步证实此优化算法实现了负载信息均匀度最优。     

高速铁路接触网系统风险评估与维修计划优化

针对当前高速铁路接触网系统在维修管理中未将供电设备运行可靠性与故障损失综合考虑的问题,采用系统故障Petri网计算模型,结合不同故障损失等级划分,构建高速铁路接触网系统风险评估模型。以维修费用最小为目标,以风险损失和维修资源限制为约束条件,引入役龄回退因子,提出高速铁路接触网系统维修计划优化模型。应用混合粒子群算法,设计优化计算程序,给出求解维修计划优化模型的方法和步骤。实例分析表明,上述维修计划模型的工程应用将在维持接触网系统较高可靠性的同时有效控制故障失效风险。     

高速铁路跨线旅客列车开行 方案优化研究

针对高速铁路跨线旅客列车开行方案展开优化研究。从旅客和铁路部门2个角度出发,以旅客出行总支出最小和铁路部门运营成本最小作为目标函数,以客流守恒定律、区间通过能力、上座率和客流需求作为约束条件,建立高速铁路跨线列车开行方案的多目标规划模型,设计该模型的遗传算法,利用MATLAB实现算法编程求解。考虑分担率变化对开行方案的影响,结合算例分别得到传统广义成本效用函数与高铁发展趋势下跨线列车开行方案的较优解,同时验证了模型和算法的有效性。     

基于定序优化的高速铁路网络列车运行图优化

考虑车站各衔接方向的列车作业时间间隔约束关系,以列车旅行时间最少为目标,建立高速铁路网络列车运行图的优化模型。通过扩展网络松弛运行图的有向图表示形式,建立网络松弛运行图的定序优化线性规划模型。在构建冲突及其化解方案选择策略的基础上,通过组合平移列车作业、交换列车作业顺序、变更列车停站以等冲突化解策略,设计基于定序优化的高速铁路网络列车运行图铺划方法。算例分析验证相关模型与算法的有效性。     

基于多维网络的增开列车条件下高速铁路列车运行图调整

研究增开列车条件下高速铁路列车运行图的调整问题,并综合考虑列车车站进路的影响。通过构建Time-Station-Track三维时空扩展网络,刻画列车对铁路时空资源的占用。将原多目标优化问题转化为求解列车占用网络弧段最小费用单目标问题,并构建基于Time-Station-Track网络的0-1整数规划模型。针对模型特点,设计拉格朗日松弛算法,将问题进一步分解为求解单列车网络最短路径子问题,由于问题被松弛后求得的解可能不可行。因此,提出基于列车优先序列的启发式策略对对偶解进行可行化。最后以宝兰客运专线为例,验证模型的正确性和算法的可行性。     

基于多目标遗传算法的地铁列车定时节能算法研究

针对地铁列车定时节能复杂多目标优化问题，建立以节能和准时为优化目标的列车定时节能模型，采用多目标遗传算法求出一组最优驾驶策略解。该方法通过具体分析列车行驶过程中的不同受力状态，充分考虑限速、最大加速度、定点停车等约束条件，采用分解协调的思想将复杂的多目标优化问题分解成多个阶段子问题，通过线性加权和多次迭代，求出最优解。最后通过算例和仿真结果表明该算法的有效性。     

基于双重启发式动态规划算法的列车运行调整研究

通过对列车行车组织特点及运行调整策略的研究,采用自适应动态规划体系中的双重启发式动态规划算法,建立了列车运行调整模型.双重启发式动态规划算法适合处理具有实时性、约束性、非线性、随机性等特点的列车运行调整复杂动态系统的优化控制问题,通过仿真验证,该算法求解速度快、精度高,对列车晚点的调整起到了良好的控制作用.为列车运行调整的深入研究提供了一定的参考价值.     

严重初始延误与区间限速条件下高速列车实时调度模型

针对突发事件下列车正常秩序的快速恢复与调度优化方案的自动生成问题,现有调度优化模型与一般人工经验难以处理复杂事件场景,且求解效率较低.面向同时包括严重初始延误与区间限速影响的复杂突发事件场景,设计提出大面积列车延误和区间限速等针对性约束,构建基于事件活动网络的列车多目标非线性调度优化模型.为实现实时调度,采用添加中间决...     

成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案研究

对成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案进行了研究;确定各线的列车运行交路与停站方式,设定各线子系统的优先级由高到低依次为沪宁线—沪杭线—宁杭线,以最高优先级的沪宁线为基准,高峰时段采取各线大交路同网同间隔的运营模式。以列车编组和行车间隔作为主要决策变量,构建带有约束条件的开行方案优化模型,优化目标为最小化各线断面客流量与列车标准载客量的方差之和,最小化运用车底数。利用多目标规划的模糊优化算法,运行lingo软件求解,得出了成网条件下沪宁杭城际高铁公交化开行方案。     

大规模货物列车运行图优化编制的一种拉格朗日松弛启发式算法

针对货物列车运行图优化编制规模庞大、精确求解困难的问题,构造时空网络将列车运行线铺画描述为路径求解问题,将各类约束转化为时空网络节点选择限制,建立整数规划模型。该问题本质在于疏解各列车运行线潜在冲突。对原模型进行拉格朗日松弛,将列车运行线潜在冲突表示为各节点罚数,设计启发式算法并通过拉格朗日乘子更新迭代求解。以京九线北京西至阜阳区段为例,对该区段711条运行线中的439条货物列车运行线进行了优化编制实验。结果表明,在满足运行线铺画条数的前提下,全图货物列车平均旅行速度由39.28 km/h提升至41.81~43.72 km/h,所提出的算法是解决大规模列车运行图编制的一种有效算法。     

既有线列车运行图分段优化编制方法的研究

本文提出了一种基于数学优化的分段求解方法进行既有线列车运行图的编制.以列车旅行时间总和最小为目标函数,建立了编制既有线列车运行图的整数线性规划模型,并进一步设计了分段求解的算法流程.该方法可以有效降低问题求解的复杂性,保持求解结果的整体优化性.     

基于最快速度策略的列车仿真研究

对高速列车进行受力分析,动态建立多质点列车运行的数学模型,详细介绍列车最快速度策略的设计思想并结合某铁路车站的线路数据,将牵引能耗设为目标函数,利用Matlab设计算法模拟仿真列车的牵引和制动阶段,求得最佳制动点。     

基于运行线可调的动车组周转计划优化研究

针对高速铁路动车组周转计划的优化问题,在列车运行图可作微调的前提下,用时间窗描述运行线的可行平移范围,构建接续网络,刻画运行线间的接续关系,考虑接续弧互斥约束和动车组交路平移累加约束,以可行动车组交路为决策变量建立求解问题的优化模型,并设计基于改进广义标号法的分枝定价算法求解。实例验证表明,通过对运行图进行微调,可以在一定程度上减少需要的动车组数量,从而达到动车组运用优化与运行图优化编制的相互协调。     

铁路高附加值货流改编链优化研究

由于高附加值货流分布和班列产品结构并不完全匹配,在铁路网上仍然还有相当一部分高附加值货物无法挂运班列送达,因此,减少这部分货流的在途中转次数将提高其在运输市场中的竞争力。在分析铁路货物运输流程的基础上,提出以高附加值货流改编次数最少为目标的改编链优化模型,把车流在改编站上产生的改编费用通过列车服务网转换为列车弧的权值,这样,把模型的求解问题转化为列车服务网上的广义最短路径求解问题。采用C++计算机语言对模型进行求解,以江村至丰台西方向的车流为例进行验证,验证了模型的有效性。