编组站作业优化决策支持系统：解体子系统

考虑编组站阶段计划的优化，首先给出配车计划的优化模型，并经一些简单处理而得到标准的运输问题模型，使该问题迎刃而解。其次，利用机器排序问题处理解体计划问题，并给出一简单算法，由此得到优化的解体计划时间表。     

编组站智能调度系统阶段计划优化模型及算法研究

构造编组站智能调度系统阶段计划的混合0-1线性规划模型。该模型体现出编组站列车解体、配流、编组及到发线运用计划。鉴于模型的NPC属性,将模型分解为相应4个关联的子问题,进而提出了以列车配流为主线,通过构造局部区域优化问题实现解体、编组方案优化的高效启发式算法。     

编组站阶段计划刚性与柔性优化的协调研究

运用模糊集合论及系统优化的方法，考虑编组站阶段计划刚性与柔性优化的综合协调问题，通过对阶段计划中柔性概念的模糊化定义，建立了该问题的模糊混合０－１规划模型。该模型在编组站总停时最小与提高出发列车正点率等刚性优化指标及计划可实现性等柔性优化目标之间，寻求一套最合理的编线站到发线、调机安排与车流接线优化调度方案，采用遗传算法进行实例计算表明，刚性与柔性优化的结合改进了阶段计划计算机自动编制的辅助决策基     

制定列车编组计划的人工神经网络方法

对直线方向单组列车编组计划问题通过设置0－1变量，建立了优化了优化列车编组计划规模较小的0－1线性规划模型和0－1二次规划模型，并将所建立的0－1二交规划模型转化为Hopfield人工神经网络模型，利用人工神经网络算法和模拟退火算法求解大量的实例，得到的结果精确度较高。     

基于约束规划的编组站阶段作业计划优化研究

为了解决编组站阶段作业计划优化模型规模过于庞大、适用性不强、求解方法复杂、算法收敛慢等缺点,通过剖析编组站阶段作业计划优化编制问题的本质,在此基础上建立了一个以车流累积为模型对象、出发车车流来源及解编顺序为决策变量,出发车最多为总目标的约束规划(CP,Constraint Programming)模型.将模型求解分为:利用约束传播得到初始解和利用搜索技术结合约束转播改进初始解两部分,并用约束规划算法引擎(CP Optimizer)实现模型的求解.实验表明,本模型均能在普通PC机上运行20 s左右就能得到最优的方案,符合现场对算法时间及空间复杂度要求.     

地铁车辆段/停车场列车运营日计划优化模型与算法研究

综合考虑列车正线运营、车辆检修、车辆调车等需求，将列车运营日计划优化问题归结为指派问题，并建立0-1整数规划模型。针对优化模型的目标函数不确定性及为了提高求解效率，根据实际经验和计划编制优先原则，设计一种基于规则的启发式算法，并利用计算机辅助决策实现运营日计划的自动编制。通过实例验证了模型和算法的有效性。     

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。     

基于博弈思想的编组站阶段计划自动调整系统研究

针对编组站阶段计划需要频繁人工调整的问题，借鉴博弈思想，对站内调机和分配车流进行协同优化，建立编组站调机运用与配流协同优化模型。在南昌铁路局向塘西编组站的编组站综合自动化（SAM）系统运用的基础上，设计了一种编组站阶段计划自动编制、调整的系统方案，并用软件仿真实现。仿真结果表明:系统能够对需要人工调整的阶段计划进行自动优化调整，验证了系统的正确性和有效性。     

单线铁路列车运行调整计算机辅助决策系统研究

列车运行调整计算机辅助决策系统，是铁路行车调度指挥自动化系统的关键环节。本文构造了单线铁路列车运行调整的混合０－１线性优化模型，该模型较好地体现了列车运行计划调整、机车交路调整和车站到发线利用的协调与配合。鉴于列车运行计划调整为ＮＰＣ问题，结合问题的实际背景，提出了一种有效的大系统分解算法－动态区域局部优化算法。该算法应用分枝定界法实现局部问题的优化。讨论了同向列车越行优化问题，并给出了同向列车越     

路网上车流径路与列车编组计划的整体优化

从组合优化的角度研究车流径路选择，装车地直达列车编组计划及技术站直达列车编组计划三者的统一优化问题，建立了ＴＲＭＰ的数学规划模型，并引进模拟退火算法作为寻优工具，使真实路网规模的ＴＲＭＰ优化决策成为可能。     

TDCS系统列车运行阶段计划的处理方法

在分析传统调度指挥方式的基础上,以远程分布式协同闭环智能控制结构定义铁路列车调度指挥系统(Train Dispatching Command System,TDCS)的基本框架。在TDCS系统中,列车运行阶段计划是行车调度台与车站终端之间信息交换的主体。通过分析TDCS系统中行调台与车站终端之间对阶段计划的处理流程,采用基于专家系统的多目标滚动优化算法和建立的行调台对阶段计划调整的数学模型,实现阶段计划的调整。在阶段计划的执行流程中,以生命周期概念表述阶段计划的时效性,并对阶段计划在车站终端中的处理过程进行定义,以此为基础模型应用于TDCS系统的设计和实现。     

基于多旅行商问题的接触网检修计划自动编制方法

为实现接触网检修计划的自动生成及优化，提出一种基于多旅行商问题的接触网检修计划自动编制方法，通过优化接触网检修作业车的检修路径，从而减少作业车出动次数、降低维修成本，并设计针对该模型的粒子群优化求解算法，给出了具体的求解流程。通过具体算例，对比了优化前后检修方案的路径差异，验证了编制模型的有效性和可行性。     

天津集中台列车运行阶段计划自动调整

针对列车调度指挥系统在开通天津集中台的过程中，出现的列车运行阶段计划调整方案不能满足调度指挥要求的问题，研究天津集中台列车运行阶段计划自动调整方案。天津集中台管辖车站多，车站间环状相连，连接方向多，列车走行径路有300多条。为此，建立以列车优先级别、列车追踪间隔时间、列车区间运行时分、列车起停车附加时分、车站股道接车能力、旅客列车最早发车时间和列车固定停站时间为约束条件，以列车加权晚点总时间最小为目标函数的调整模型。采用动态规化算法进行求解，设计相应的算法步骤，并以天津集中台天津（临时）至下直通场间的车站为例进行验证。计算结果表明：采用上述模型和求解算法进行列车阶段计划调整，能够快速给出列车运行阶段计划的调整方案。该方法在天津集中台已经得到了应用。     

基于阶段计划的取送车调车作业计划编制优化研究

针对树枝形货物作业点车站的取送车调车作业计划编制问题,以阶段内调车机车总走行时间最小为优化目标,考虑每批作业最晚必须返回车站时刻、车组解体完毕时刻、批次开始时刻、调机最大编挂能力和调移作业所要求的调机访问优先权等约束,建立基于阶段计划的树枝形货物作业点取送车作业优化模型。依据2项原则产生初始解,随机采用3项规则构造邻域解,运用改进的禁忌搜索算法搜寻满意的取送车作业顺序、批次划分及起止时刻。最后应用案例对模型及算法进行了验证,结果表明,所建立的模型和设计的算法是可行有效的,结合阶段计划编制的取送车调车作业计划更有应用价值。     

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。     

基于费用最小的铁路牵引变电所维修计划优化模型

合理优化牵引变电所维修计划是电气化铁路稳定、高效运营的重要保障。本文在分析牵引变电所结构与设备可靠性基础上,建立以可靠性为约束条件的维修费用最小维修计划优化模型。考虑到牵引变电所系统构成的复杂性,进一步设计基于单个设备维修计划优化的启发式求解算法流程,提出基于可靠性分析的牵引变电所维修计划调整方法。本文还以电气化铁路牵引变电所的实际调研数据为基础开展案例研究,验证所构建模型与求解算法的有效性与实用性。     

一种智能调度集中系统列车运行实时调整方法

智能调度集中系统中的列车运行调整业务，要求实时优化列车运行计划晚点时长。以此为目标，提出一种高实时性的列车运行调整业务数据处理方法，并基于不同的运输场景和调度操作，建立了约束规划模型；通过约束规划算法执行可递归检查流程，当列车运行计划状态变量不满足约束条件时，对调度操作进行调整，从而实现模型数据的更新。结合某调度区段的数据，计算采用约束规划模型的列车运行计划晚点时长，并与同等条件下采用整数规划模型的计算结果进行对比，验证了本方法对列车运行计划晚点时长具有较好的实时优化效果。     

直达与区段列车编组计划及车流径路的整体优化方法

从网络流与组合优化的观点研究直达与区段列车编组计划，车流运行径路的整体优化问题，并建立了该问题的非线性０－１整数规划模型。模型确定了路网上最优的列车接续，直达频度，车流运行径路及改编策略，文末探讨了算法的可行性。     

高速铁路单循环乘务排班计划编制模型与算法

乘务计划是高速铁路运输组织的基本计划之一,而乘务排班计划又是乘务计划的重要组成部分。本文研究高速铁路单循环形式乘务排班计划编制问题,建立以乘务交路总接续时间最短和冗余时间分布最均衡的双目标优化模型,设计基于动态启发式信息的蚁群优化算法。算例表明:求解算法对编制单循环乘务排班计划是有效的。     

铁路承认车均衡审批模型及算法

针对铁路承认车静态审批模型不能兼顾多数货主需求的问题,将其改进为均衡审批模型。首先以1个计划号代替1个请求车为优化单位对模型进行改进,再以1个计划号中的一部分请求车代替1个计划号为优化单位对模型进行改进,得到含分配批次的优化模型。在此基础上,采用日期均衡、分配批次均衡和货运计划均衡依次对模型进行修正。为减少审批时间,加入优先级和加权经济效益2个约束条件,得到均衡审批优化模型,采用多项式算法求解。以1个铁路局1 d的实际请求车情况为例进行计算验证,并且自2006年11月开始在铁路局实际使用。结果表明：运用该模型和算法开发的应用系统,审批完成1个铁路局次日装车计划只需约3min,装车计划能兼顾更多货主的需求。