铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

双向编组站静态配流的优化

定义了配流时间间隔和有效交换配流列车等概念．建立了双向编组站静态配流的双层多目标决策模型,目标函数包括排除与编组去向不符以及接续时间不够的车流形成的总代价、车辆在站总停留时间和交换车数量,用禁忌搜索策略和配流网络相结合的算法求解,算例证明,通过调整到达列车的接人场,可找出有效配流方案,从而实现双向编组站两个解编系统的配流优化,使除摘挂列车外的所有出发列车满轴和正点发车。     

编组站配流的协调优化算法

为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm,GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s内收敛到最优解或满意解.     

技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式，可实现各站获益，整体加强，对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数，采用启发式遗传算法进行寻优，得到货物列车解编顺序和配流方案.最后，通过对算例进行实验分析，验证协同配流模型的实用性.结果表明，技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间，增加了阶段计划内正点出发列车数，进而提高了技术站内线路使用能力.     

面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

编组站配流中解编时刻参数的计算

编组站列车的解编顺序之间既相互联系又相互制约,配流方案作为二者的函数,只有当二者确定后,才能实现列车的配流.编组站配流时对车流的来源要求比较具体,解体与编组时刻的确定需要依据编组站现场的时间作业标准.为了实现编组站的精确配流,分析了解编作业与固定作业的冲突情况,按照考虑固定作业和调机干扰与否,确定了几个与列车的解体时刻和编组时刻有关的参数,并给出了其计算方法.这为编组站配流模型的建立打下了基础.     

铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.     

高铁夕发朝至列车开行与天窗设置协同优化

高速铁路夕发朝至列车开行与天窗设置存在动态影响关系，将两者进行协同优化有助于满足旅客夜间出行需求，提升铁路运力资源配置. 以通道型高速铁路为对象，在分析高速铁路夕发朝至列车与天窗设置影响关系的基础上，以高速铁路夕发朝至列车总的旅行时间最少和高速铁路夕发朝至列车的开行对既有列车运行图的影响最小为目标，建立了列车开行模式未定情形下高速铁路夕发朝至列车与天窗协同优化的非线性混合整数规划模型. 结合问题特性，提出了双目标转换和约束线性化处理等模型约简策略，设计了基于自适应大邻域搜索的启发式求解算法. 最后，以京广高速铁路走廊为例，对模型算法的有效性进行了验证. 结果表明:算法经过40次左右迭代便可收敛至最优解，耗时784 s.      

编组站配流相关问题分析

编组站配流是阶段计划中不可缺少的内容。本文以路网性编组站为研究对象,深入分析了编组站站型对车流组织的影响,着重探讨了配流计划与调机运用的关系。根据出发列车车流来源的确定性程度,将出发车流来源划分为A、B、C三类。从编组站配出发车流来源的确定以及到达列车解体顺序的确定,流问题的三个方面入手,即出发列车编组顺序的确定、利用双层规划模型描述了配流问题的优化方法。     

考虑车流时空分布不均衡的货物列车开行方案优化研究

为适应货主动态需求和运到期限要求,采用动态车流组织方法进行编组方案调整、列车运行方案与车流挂线的综合优化.考虑车流时空分布不均衡性,结合基本运行图架构,运用时空网络描述车流组织动态过程,考虑车流组织过程时空连续性、车站与线路时空能力及运到期限等约束,在静态车流组织优化模型目标基础上考虑车流到后待解与编后待发的延迟费用,构建货物列车开行方案整数规划模型.基于 K短路构造初始解,依据列车能力利用率阀值评估方案,从而调整车流改编方案搜索邻域解,设计模拟退火求解算法.实例研究表明,相比静态模型,所建模型的决策变量能更清晰地反映车流对车站线路时空能力的占用状况,优化方案能有效匹配车流时空分布不均衡性,有利于车流接续与流线结合.     

基于Greedy方法的动态配流模型与近似算法

为研究寻优能力强、求解效率高且可及时调整的动态配流智能化编制方法,构建了基于Greedy算法的多阶段决策模型.以编组顺序为准依次划分阶段,提出了根据各阶段Δti（将最晚编组时刻和最早解体时刻之差与解体标准作业时间作求余运算所得之值）动态划分解体区间的方法;在解体区间内,以当前阶段待编列车的车流需求为匹配目标,设计了5种依据不同规则与策略的最优解体列车选择算法;将各阶段决策变量依次组成序列,得到最终的解体顺序.选取不同策略或改变参数,进行了8组对比实验,结果表明:简单规则和策略无法保证解的质量,匹配度选择算法的优劣取决于解体区间数量与解体列车选择策略;在基于R_PPCD2（根据当前阶段车流资源与后续阶段所需车流的去向匹配度选择解体列车的策略）的算法中,适当调整解体时间、编组作业时间、出发车作业时间等参数,可以在2 s内寻找到该NP难问题的一个高质量近似解.      

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.     

客运专线车站到发线运用多目标优化模型

为给客运专线车站接发的列车合理安排到发线,构建了客运专线车站到发线运用多目标优化模型.优化目标为列车站内走行时间之和最小及到发线使用最均衡;约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束.基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法.以济南西站为例,对7：00：00～13：00：00时段的到发线运用方案进行求解.结果表明,所求优化方案与图定方案相比,下行、上行列车的站内走行时间之和分别减少7.37%、1.88%;对于各到发线占用时间与到发线平均占用时间之差的平方和,下行、上行列车分别减少62.93%、74.75%.模型能准确地描述列车占用各条到发线的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的到发线运用问题.     

基于资源可用度的编组站配流模型

配流方案是阶段计划的关键内容，在作业中将任务交由可用度较高的资源执行，能够在较大程度上提高计划的兑现率.考虑编组站实体资源的空闲度与可信度，给出了资源可用度的计算方法.在此基础上，综合考虑成功配流的自编始发列车数量、车辆在站停留时间、编组站整体资源的可用度，建立了基于资源可用度的编组站配流模型，并通过分层优化方法降低求解难度.算例结果表明：考虑资源可用度的编组站配流模型，其解编系统的资源可用度增幅均在5%以上；编组系统资源可用度的改善更加明显，在时间段3~8增幅约为18.9%.     

铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型

针对已开通运营的铁路集装箱中心站相继开行诸多集装箱班列的实际,构建了集装箱班列编组方案选优的数学模型.该模型是在借鉴已有列车编组计划优化模型的基础上,根据其运输组织的特点,建立了在路网情形下,考虑了包括车站班列中转改编能力储备约束和区段牵引定数限制因素在内的单组班列编组方案选优的数学模型.该模型将一支集装箱箱流可能需要二次及其以上中转改编问题转变为多次一站中转改编问题来描述.因而,该模型复杂度大为降低,且为线性0-1规划模型,决策变量规模为2n3 - 5n2+3n.因而,该模型可以应用现有较为成熟的线性规划算法进行求解.另外,该文还运用模型实例来说明该模型对实际问题的有效描述.