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.     

一类双环网络的最短路径问题

对双环网络DL（N，h）（满足gcd（N，h－1）＝h－1），进行了分析，证明了这类双环网络中任意两节点间的最短路径可用简单的数学表达式来描述，且当最短路径形式不唯一时，给出了所有形式的最短路径的公式。在此基础上给出了一个求最短路径的非常简便的算法。文中还讨论了该类网络的直径等有关问题。     

铁路网货流分配模型的D—GUB算法

在文献（１）提出铁路网货流分配模型的基础上，对模型规模大、变量约束数多，一船 线性规划算法无法求解的问题进行深入研究。并利用模型的特点结构，将分解算法与限约束算法相结合提出Ｄ－ＧＵＢ算法，求解效率显著提高。     

铁路网车流径路优化模型及算法研究

分析目前铁路网车流径路存在的问题,提出路网车流径路综合最优的含义,对路网进行数学描述;分别以运输时间最少、运输距离最短、运输成本最低为目标建立多目标0-1规划模型;采用线性加权和法将多目标0-1规划转化为单目标问题进行求解,利用专家打分法获得合理的权系数,设计并采用阻尼系数法约束线路能力,在此条件下对路网车流径路模型及算法进行分析,提出求解的方法步骤;最后运用本文模型和算法,以我国铁路网为背景,通过改变阻尼系数调整线路流量,实现宝中线和宝兰线的车流径路调整,验证了本文模型及算法的有效性。     

铁路车站进路选择优化模型及求解算法的研究

铁路车站进路选择是车站运输组织的基础,合理地安排车站内各项作业的运行进路及其排列时机有利于提高运输生产效率,节约生产成本。本文以一般技术站为背景,从数学规划的角度研究车站进路的自动选择方法。通过定义衔接点和承载点,建立了车站网络的描述方法。以作业晚点时间最短以及各进路的总走行时间最短为目标,以避免车站作业的时空交叉、满足作业计划要求为约束构建了车站进路选择的数学规划模型。利用进路选择和进路排列时间的映射关系,把进路选择模型转化成一个等价的0-1整数规划模型。针对模型的非线性特点,以模拟退火算法为基础,提出了适合求解进路选择模型的复合优化算法。通过算例验证了模型的正确性以及求解算法的有效性。     

启发式算法在铁路换乘的应用

随着中国铁路的建设与发展,如何更加充分地利用铁路客运能力、提高列车上座率是铁路亟待解决的问题。本文针对复杂的客运路网下最短路径算法计算效率低下的问题,对比分析了常用的Dijkstra算法及启发式A*算法,择优选取启发式A*算法进行策略改进;并基于优化的客运路网结构及铁路实际业务,对其进行效率优化。实验证明,改进后的算法模型高效准确,具有明显的现实意义。     

单线铁路列车运行调整优化模型及算法

对单线铁路列车运行调整的优化问题，构造了一个变量数上限为（ｍ－１）ｎ的“约束可选择的”线性规划模型（ｍ为区段内车站数，ｎ为所涉及到的列车数），并说明了在该模型中变量不必作整数性约束的理由。通过论证用一般线性规划的对偶算法求解本模型的可行性，使得该模型的求解问题迎刃而解。最后介绍了求解过程的几点技巧。     

基于知识约束的空车调整优化方法研究

铁路空车调整是一个集空车O D量(调配方案)生成与车流径路分配于一体的复杂的铁路网流量分配问题。由于实际的空车调整计划将受到许多模糊或不确定因素的影响,需要凭借专家知识或经验来确定,所以如何基于知识建立空车调整问题的优化模型及算法是一个重要的研究课题。本文基于空车调配满足最小费用和路网中流量合理分布的综合评价原则,通过引入知识约束的概念,构造了一个带混合约束(数学约束 知识约束)的优化模型,并结合铁路空车调整计划的实际,采用模糊定量化指标的方法,对模型的求解提出一个应用算法。     

基于模型算法的动车组回送路径优化

研究最短路径问题是解决交通运输资源分配、路径选择类优化问题的基础，目前铁路行业的动车组回送由调度员根据运输情况人工确定，尚未对路径方案展开优化研究。随着我国铁路路网建设逐步完善，研究动车组回送最优路径，经济、合理、高效地开展动车组回送工作，符合铁路运输企业的发展方向。首先梳理动车组回送路径优化问题与最短路径问题关系，介绍Dijkstra算法及其改进算法Floyd算法原理，然后通过福州南站—上海虹桥站的动车组回送最短距离计算验证算法有效性，将Floyd算法应用于动车组检修生产能力布局规划案例，最后总结提出关于高级检修计划编制、智能运输调度指挥等工作的优化研究思路。     

铁路网络两顶点间最短路径定向搜索算法

提出以Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法为基础的铁路网络两顶点间最短路径的一种定向搜索算法。算法利用阈值作为搜索约束，可大大提高计算速度。该方法已试用于全国铁路网上最短路径的计算，取得良好效果。     

时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究

时间依赖网络最短路径TDSP(Time-Dependent Shortest Path)是SP(Shortest Path)的衍生问题之一,与传统SP相比,TDSP在通信网络以及交通运输网络中更具有实际应用价值.在一些特定条件下,如FIFO网络或离散条件下非FIFO网络,TDSP可能存在实例多项式时间算法,而当边成本为一般函数时,已被证明不存在多项式时间算法.更具一般性,在不对边成本函数性质作限定的情况下,本文建立了时间依赖网络最短路径问题的优化模型,给出了求解此类模型的基于网络顶点优先权编码的双层优化智能算法.最后进行了算例分析.     

多约束分离路径算法

多媒体流和视讯会议等新应用的出现要求网络提供可靠的服务质量(QoS)保证。为网络中的每对节点建立两条多约束链路/节点分离路由是提供可靠QoS的一条重要途径。如何建立两条链路/节点分离多约束路径是一个关键问题,这一问题与经典的一维测度下的分离路径问题有着很多概念上的不同。本文分析了这一问题的困难性,并提出一组解决此问题的启发式算法。     

平面移动机器人最短路径规划的几何算法研究

平面移动机器人最短路径规划算法在许多领域有着十分广泛的应用。利用图论和Dijkstra算法研究了在由大尺度简单多边形（只在公共顶点相交的边组成的多边形）障碍物组成的平面场景中，平面移动机器人最短路径规划的几何算法，编制了仿真实现程序，给出了仿真结果。     

应对通过能力下降的地铁列车运行协同调整优化方法

在地铁网络化运营条件下，突发事件影响列车运行并导致线网内乘客的出行时间显著增加。为应对单个线路区间通过能力下降的问题，采用小交路折返、暂停运行和上线运行3种策略调整故障线路时刻表，并利用缓冲时间协同调整与故障线路直接相连的其他线路。考虑列车运行安全、配线占用、车底接续等约束，构建以最小化乘客出行时间为目标的列车运行协同调整优化模型；根据策略选择方案和调整后的时刻表构建时空网络，更新乘客的路径选择；结合量子粒子群算法、时刻表推算算法和改进的Floyd算法求解模型。以某市地铁部分线网为例，结果表明：列车运行协同调整明显减少故障发生后乘客的出行时间，提高线网换乘效率，缓解故障线路换乘站的客流压力；故障发生在靠近线路中部的区间时，线网有较强的抗风险能力。     

基于CO_2排放的车辆路径优化模型及其算法研究

物流不仅是能源消耗大户,同时也是CO2排放的重要来源。在分析配送车辆燃油消耗和CO2排放因素的多种车辆类型车辆路径问题特点的基础上,构建其相应的优化模型,并给出基于遗传算法的启发式求解算法。最后,针对该模型和求解算法进行数值算例仿真,研究结果显示:路径最短的路线不一定是能耗最小的路线;与传统基于路径最短的车辆路径对比,基于CO2排放的车辆路径总行驶里程较长,但其综合成本较低;遗传算法是解决绿色车辆路径问题的一个有效的求解算法。     

铁路旅客乘车方案优化决策模型研究

研究铁路旅客乘车方案优化问题。首先分析了旅客乘车方案选择问题，给出径路约束条件，并通过定义顺序拆分径路及顺序属于运算符，使得该约束条件与旅客列车开行方案相关联，从而确定铁路旅客乘车方案的约束条件。以顺序拆分子集合个数为优化目标，建立最少换乘次数优化模型，并设计相应求解算法。同样以顺序拆分子集合为基础，结合旅客列车开行方案，对狭义最短乘车时间、最短换乘时间、广义最短乘车时间、最小乘车费用、最短乘车径路、最佳列车等级、最佳席别、最小购票困难度等目标进行分析，并考虑非线性矫正因素，分别得到其数学模型。通过8个平衡系数综合以上模型，最终建立旅客乘车综合优化数学模型。根据旅客列车开行方案构造有向网络，设计了相应算法，最后通过算例验证上述算法。     

一种基于Dijkstra算法的动态进路规划方法

为解决调车作业计划自动转化为联锁进路问题,介绍一种动态进路规划方法.把站场抽象为一个无向联通图,使用Dijkstra算法,求解出计划中的起点轨道到终点轨道的一条顺序包含无岔区段和道岔的最短路径.使用模糊匹配算法,对联锁表基本进路中的设备与最短路径中的设备,按照顺序以及设备实时状态进行匹配,获取到正确的进路组合,实现动态...     

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。     

动车组高级修检修计划编制模型与算法

本文首先对动车组高级修检修计划编制问题进行分析,在此基础上,在保证所有检修任务均有安排的前提下,以检修任务关系、检修工时要求和检修工序能力限制为约束,动车组高级修检修所需时间最短为优化目标,建立动车组高级修检修计划编制模型,设计该模型的求解算法.该模型和算法已在动车组检修管理信息系统中实现,工程应用表明该模型和算法可大幅提高现场检修计划编制质量和效率.     

运输网络最短路径关键点问题研究

运输网络最短路径的计算是交通规划和运输组织主要研究问题之一。实际生产中,因运输组织不当或车辆调度不当,造成运输网络堵塞的现象时有发生。本文就运输网络最短路的两类关键点给出了定义,并分别提出了基于连通最短路子树的求解关键点的算法。对分析运输薄弱环节、加强交通瓶颈通过能力提供了科学的量化手段,并对兰州市某城区做了实例分析。