混沌蚁群算法在空车调整问题中的应用

根据空车车流的混沌特性,以空车走行公里数最少为优化目标,提出了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题.通过算例求解,验证了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题的合理性和有效性.     

基于货物列车时刻表的两阶段空车调整优化

按照两阶段空车调整思想,将空车调整问题分为月度供求计划和日空车调整计划两个步骤求解。以空车运输总费用最小为目标,采用dijkstra算法求解铁路局月度空车调整问题;结合货物列车时刻表,从空车需要地请求车时刻出发,运用MATLAB进行求解日空车调整问题,最终得到费用最小的最佳空车调配方案。     

路网空车调整系统的设计与实现

路网空车调整计划是全路技术计划的重要内容,编制科学优化的空车调整计划对加速车辆周转具有重要意义.在分析路网空车调整问题的基础上,确定路网空车调整系统的目标与功能,按空车集结输送的组织方法,提出调空区段、空车计算站和空车集结站等概念以降低问题计算规模,引入空车走行径路使空车调整计算结果更具有可操作性.设计空车调整优化计算过程,通过实际数据计算验证表明,该计算方法能够按预订要求编制空车调整计划,编制结果令人满意.     

带有技术站改编的空车调整研究

以空车走行公里最少为目标,建立了带有技术站改编的空车调整模型,并应用LIUNGO进行求解。通过一算例证明,空车经过技术站改编可以大幅度减少空车走行公里。     

基于滞留费用的空车调配优化方法

在分析当前空车调配过程中存在的问题,以及强调可靠的空车分配计划对于加速货车周转和最大限度地满足客户需求重要性的基础上,研究了铁路空车调配问题。构建了基于货物滞留费用的铁路空车调配多品类整数规划模型,并以空车在分配过程中发生的总走行成本、车种代用成本和客户需求未满足的货物滞留费用之和为目标函数。在空车总体上需求大于供给的情况下,模型充分考虑了车种代用和满足重点货物、重点客户对空车需求的条件,从而能够更好地反映铁路空车运用的实际。通过车种代用和空车源选择,所获得的分配方案能够满足更多客户的装车需求。算例的空车分配结果显示,所构建模型可以用于编制高质量的空车调配计划,这对于缓解当前我国铁路货车总体不足、加速车辆周转、提高货运服务质量等有重要意义。     

车种代用下的铁路空车调配研究及遗传算法

介绍了当前铁路空车调配问题的研究现状,对比一般的空车调配问题模型,提出车种代用情况下空车调配的数学模型。该模型以空车走行费用最小化为目标函数,将车种代用纳入其中,并设计了遗传启发算法求解该问题。     

基于时间窗的铁路空车调配优化模型及求解

针对以往铁路空车调配优化研究中对时效性考虑不足的现状,考虑到空车过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用支出,按照空车运输费用、积压库存费用及延误损失费用之和最小的原则,建立基于时间窗(规定时间段)和区段空车运输能力约束的空车供需平衡调配优化模型。以由3个空车供应站、4个空车需求站组成的铁路运输网络为例,按照线性整数规划求最小值问题,运用LINGO软件进行仿真求解,得到最优空车调配方案。     

多阶段空车调整方法在车流推算系统中的应用研究

本文所研究的空车调整模型属于铁路运输信息集成平台下的车流推算系统。车流推算模型能够比较准确地给出在多阶段路网中车站空车的需求量和提供量。针对铁路网络空车调整问题的动态变化特性,建立了多阶段动态空车调整模型,模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足惩罚费用等相关费用,设计了模拟退火的启发式算法并进行了求解。对一个简单的路网进行了验证,结果表明,该模型及算法能够较好地解决动态变化环境下的空车调整问题。     

求解铁路空车调整问题的一种优化算法

由于铁路的空车资源严重不足,空车调整方案优化与否不仅影响全路运用车的数量,还直接关系到铁路企业的运营效益,为此,相比较已有的算法,遗传算法有很强的收敛能力,神经网络有较好的学习能力及鲁棒性,结合两者的优点提出基于遗传算法优化神经网络的方法来实现空车的调整,降低空车走行率,且建立了空车调整的数学模型,并通过算例验证了该方法的可行性。     

出租车空车率影响因素研究

出租车是都市交通中必不可少的一部分。其空车率水平越发受到司机、乘客以及管理者的关注。全面理解空车率的影响因素对平衡出租车运行效率和乘客等待时间之间的矛盾至关重要。基于出租车运行全轨迹,旨在挖掘空车率的影响因素并量化空车率和影响因素之间的关系。为区分不同的空车率,先将空车率分为高、中、低3种水平。再分别分析空/重车行程,从寻/送客策略的角度提取出了5个可能的影响因素。最后,构建广义多水平定序Logit模型以识别显著影响因素。结果表明,这5个因素对出租车空车率影响显著,并且各因素对不同空车率水平的出现概率影响不同,为调整空车率水平和优化出租车运营管理提供了指导。     

基于Agent模式的空车调整决策系统的研究

详细介绍了Agent模式新技术,并结合铁路空车调整计划问题,对空车调整智能优化决策系统开发的总体构想进行了探讨.     

浅谈不落轮旋车床的常见故障及处理方式

介绍了动车组检修关键设备不落轮旋车床在使用过程中出现的几种常见故障,分析了产生故障的原因,并提出一些常用故障的处理方法。     

电力机车司机室规范化设计

从司机室操纵台,前墙,左、右侧墙和后墙的设备布置等方面介绍了干线电力机车司机室规范化设计和规范化设备布置情况,同时介绍了司机室规范化设计的应用情况。     

车种代用情况下的铁路空车调配研究

阐述近年来铁路空车调配问题研究的状况,从多车种的空车调配模型出发,分析车种代用对该模型的影响,构建了车种代用情况下的多车种空车调配模型。该模型以效益最大化为目标函数,将车种代用纳入规划,实现车货种配装和车流优化的合理结合。最后,通过具体算例的实现以及模型特征的分析,证明了车种代用可以节约运输成本,缓解运能紧张,有助于优化铁路空车调配。     

铁路空车调配问题的随机机会约束模型及遗传算法

提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

拼装虚托对装配式顶拱结构的力学影响

在装配式双构件顶拱结构的实际拼装过程中,因托拱千斤顶行程不同步,易导致千斤顶虚托现象发生。基于三维数值计算,分析不同虚托条件下装配式双构件顶拱结构的力学性能,并依据最大主应力失效准则,完成不同虚托状态下装配式顶拱结构的力学性能评价。研究分析发现：上部承托平台虚托时,结构内部最大主应力向压应力趋势发展;下部承托平台虚托时,结构内部的最大主应力向拉应力趋势发展;仅上部承托平台虚托时,装配式双构件顶拱结构主体均满足最大主应力抗拉设计限值;出现任一下部承托平台虚托时,装配式双构件顶拱结构局部区域不满足最大主应力抗拉设计限值。     

基于线路能力约束下的铁路空车调配迭代算法

以空车总走行里程最小为目标，以空车供需平衡和车流量不超过线路通过能力为约束条件，建立空车调配数学模型，并设计分步优化迭代算法进行求解。该算法的基本思路是：先放弃模型中能力约束条件，将问题转化为标准运输问题求解；再检验解是否满足能力约束条件，若满足，则得到最优解；否则，记忆有效解，调整OD供需量、路段通过容量和路网路段，形成新的能力约束条件下的空车调配子模型，再求解。如此反复迭代，直到全部空车车流配置殆尽为止；累计各步迭代的结果，得到空车调配方案。在应用实例中，分别采用直接求解算法和分步优化迭代算法求解，分步优化迭代算法得到的空车调配方案比直接求解法可减少空车走行里程6000km，且路网配流相对均衡。结果验证了空车调配数学模型及其分步优化迭代算法的正确性及可行性。