基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式，通过加入班次数量比例和备班约束，构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型，进行乘务组数的全局优化；之后对传统列生成求解算法进行改进，在定价子问题中分别针对不同班次类型，各自生成班次以适应新的模型约束，并设计加速策略，以完成对一体化优化模型的求解；最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究，研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果，分析了算法的求解效率. 研究结果表明:固定班制条件下，与分阶段优化方法相比，简化了轮班单元构成，乘务组数量减少了6.67%～14.29%，求解时间节约了44.2%～51.4%.      

基于矩阵互斥排班公平性算法的轨道交通乘务计划编制系统的设计与实现

为了提高地铁车站排班效率和排班质量,通过分析运营时刻表中对乘务计划编制有效的数据,对乘务交路计划问题和乘务轮班计划问题进行了研究。基于矩阵互斥模型,运用以排班公平最大化为目标的公平性算法实现计划编制。同时挑选长交路编制以及交路表生成两个模块,利用PHP面向对象技术来进行编程,开发实现矩阵判别的自动排班算法。研究实现了长交路自动编译以及轮班计划自动编译,为乘务计划未来的创新及发展提供了理论依据,对乘务计划的应用和传承具有实践指导意义。     

考虑时间均衡度的城市轨道交通乘务排班计划优化方法

乘务排班计划是城市轨道交通乘务组织的核心内容和运营管理工作的重要组成部分,其生成质量对城市轨道交通的运营效率有显著影响.本文将时间均衡度作为给定周期条件下评价乘务员值乘时间与休息时间合理程度的指标,构建了基于该均衡度的乘务排班计划优化模型.为同时考虑乘务区段的最优组合与早晚班的匹配问题,本文的求解过程由改进遗传算法和双相匹配算法两个部分构成.最后将所建模型应用于北京市某轨道交通线路的案例研究中,对优化结果与既有乘务计划进行比较分析,验证模型的有效性.对比发现,该模型的结果在较大程度上提高了乘务排班计划的时间均衡度.     

基于可预知事件的城市轨道交通乘务轮转计划优化调整

城市轨道交通乘务轮转计划是在充分考虑乘务员正常的夜间休息、休息日休息、休假等因素的基础上,合理安排乘务员一定阶段内的每日值乘任务.但在某日乘务轮转计划执行前,仍然会发生乘务员临时请假、临时调动等可预知事件,此时就需要对现有乘务轮转计划进行优化调整.调整以在满足任务调整需求条件下乘务员阶段任务最均衡为目标,且调整的幅度越少越好.考虑休息日、工作量、任务连乘等约束条件,以调整后所有修改乘务任务序列的总费用最小为目标函数,建立乘务轮转计划优化调整模型,并设计基于贪婪算法和禁忌搜索算法的启发式算法进行求解.算例表明,求解算法在一定程度上实现了调整后乘务轮转计划的均衡性,达到了优化的目的.     

变邻域搜索求解公共交通乘务调度问题

公共交通乘务调度问题是一个将车辆工作切分为一组合法班次的过程,它是NP难问题,许多求解方法的效率都与班次评价密不可分,本文通过裁剪TOPSIS方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)设计了TOPSIS班次评价方法.此外,通过裁剪变邻域搜索算法使之适合求解乘务调度问题,提出了基于变邻域搜索的乘务调度方法(Crew Scheduling Approach Based on Variable Neighbourhood Search,VNS),其中,并入了TOPSIS班次评价方法在调度过程中进行班次评价,设计了两种带概率的复合邻域结构以增加搜索的多样性,帮助跳出局部最优,在VNS中利用模拟退火算法进行局部搜索.利用中国公共交通中的11组实例进行了测试,测试结果表明,VNS优于两种新近提出的乘务调度方法,且其结果关于班次数接近于下界.     

基于资源约束的地铁运营施工任务调度研究

针对地铁运营施工资源有限、时间严格、任务繁重等特点,本文以地铁运营施工任务调度为研究对象,建立运营施工调度优化模型与算法。模型以任务优先级、施工人员和施工工区限制等为约束条件,以完工时间最小化、施工人员工作负荷均衡化为目标;设计一种联合线性规划与资源交叉(CPLEX-ROC)的混合求解算法;通过对某实际地铁运营线路展开案例研究,验证模型和算法的可行性与先进性。案例研究结果表明：相较于人工调度、遗传算法(GA)、教学优化算法(TLBO)方法,最大完工时间分别降低32.90%、15.11%和10.75%;施工人员工作负荷均衡指标相较GA、TLBO分别优化了15.44%和10.62%。计算结果验证了本模型能够提升地铁运营施工任务整体作业效率,同时实现施工人员工作负荷均衡。     

基于地铁车辆维保项目的进度计划优化模型研究

合理地开展地铁车辆维保工作对提高地铁车辆运行安全性以及降低运营成本有十分重要的意义。文章根据地铁车辆维保项目进度计划的特点,建立了"时间-资源"平衡的进度计划优化模型,运用遗传算法进行模型求解,同时实现了工期和资源分配的优化;并对平衡模型及求解方法进行实例分析,验证了模型及算法的有效性。     

考虑基地住宿问题的高铁列车乘务排班计划编制

针对高速铁路列车乘务工作实际中,因乘务班组值乘不同到达、出发时刻的乘务交路而产生的乘务基地住宿问题,首次构建考虑基地住宿成本的列车乘务排班计划多目标优化模型,在模型中将高铁列车乘务排班计划问题抽象为一个指派问题,并设计针对该问题特点的改进的NSGA-II算法进行求解.首先,设计基于该问题的实数编码模式,以指定周期内的乘务排班计划为染色体,以排班计划内每天的值乘计划为基因,以实数代表一个班组出乘.其次基于禁忌思想,设计针对该问题的变异选择方式,以减少不可行解的数量.最后针对该算法缺点,采用小生境思想计算拥挤度,改善精英选择机制,并提出自适应交叉和变异策略,以提高算法收敛速度,克服种群早熟,并改善算法搜索性能.京津城际列车运行数据的验证分析表明:所建立的模型及使用的算法是有效的,改进NSGA-II算法能提高收敛速度、目标函数值以及解的分布性.     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

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针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.     

基于地铁乘务资源共享的排班计划优化方法

针对不同线路间列车不跨线情况下的乘务基地和乘务员共享问题开展研究,分析乘务资源共享，在传统排班模型基础上考虑乘务员跨线值乘，班次出退勤地点比例及其鲁棒性优化，建立乘务排班计划集合覆盖模型。针对乘务资源共享后多线协同优化引起的问题规模显著增大，以连续值乘区段为最小值乘任务单元构建网络图，引入分层结构，多级的汇点和源点，以及跨线就餐和间休弧等以满足班次的可行性约束。构建对应不同出退勤地点属性的网络图集合，将定价子问题转化为网络图集合的最短路问题以进行列生成法求解。案例结果表明：相比于分线单独优化，乘务资源共享可为乘务员提供更多的出退勤地点选择，显著降低其通勤时间；此外乘务资源共享可少量节省乘务班次数，提高排班计划效率。     

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有效的乘务调度能够为公交企业带来巨大的成本节约,但是,公交乘务调度问题因受制于一系列劳动法规的约束变得十分复杂.我国公交普遍存在"中式用餐"约束,进一步加大了问题的复杂性,使西方主流调度系统在国内实施面临困难.本文基于"生成与选择"方法解决乘务调度问题,关键在于"生成"阶段处理"中式用餐"难题;利用"中式用餐"约束和乘务问题特点,设计一种基于启发式规则的换班机会筛选方法;在所选换班机会集合的基础上构造能满足"中式用餐"约束的潜在乘务班次集合.对实际公交乘务调度问题中的12组实例进行测试,表明本文方法不仅能处理"中式用餐"约束,而且能极大减少所求问题的规模,因此适用于解决大规模的带有"中式用餐"约束的乘务调度问题.     

基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。     

高速列车运用检修及动车段的设计研究

论述了高速列车在运用检修中的若干个基本问题。阐明了高速列车具有全新的运用检修模式；提出了高速列车的运行方式，乘务制度检修制度工艺流程，以及高速动车组配属数量，检修工作量，检修库线，库车线的设计计算方法与计算公式，给了了高速动力段主检修库厂房结构的推荐方案。     

震后恢复期物资配送中的多周期选址-联运问题

震后恢复期的物资配送是一项复杂的系统工程,针对震后恢复期两级救援物资 配送系统中的多品种物资、多运输方式、多周期决策等特征,提出了一个以系统总费用最 小为目标的混合整数线性规划模型,用以解决震后恢复期救援物流系统中的选址-联运 问题.针对该模型的特点,设计了一种结合启发式规则的分周期、分阶段解码的混合遗传 算法. 以“5.12”汶川大地震恢复期救援物资保障过程构建算例,对该模型和算法进行了实 例验证. 结果表明,该算法具有较好的性能,可以有效解决震后恢复期物资配送中的多周 期选址-联运问题.     

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模...