铁路空车调配综合优化模型及求解

以铁路企业经济效益最大化、货物运输需求方(货主)满意度最大化和空重车调配路径最合理化为目标函数构建铁路空车调配多目标综合优化模型.模型的约束条件主要包括:空车供应站的车种供应量、以重代空最大运量和剩余装车作业能力;空车运输阶段的区段运输能力;空车需求站的剩余卸车作业能力、车种需求量和货物装运总量.根据调研资料确定模型求解参数的取值;通过简化路径参数、量纲转换处理,将多目标规划转换为单目标规划;运用LINGO软件实现综合优化模型的二次建模;运行LINGO程序得到铁路空车综合调配方案.     

全路空车动态调配及路网分界口排空流量测算方法

针对目前仅依靠静态思想和人工经验制定铁路局分界口排空计划的局限性,分析日常空车调配的动态特性,提出空车调配的多时段动态优化思想以及次日路网分界口排空流量的测算方法。探讨研究的实际应用需求和理论计算可行性;基于广义平均旅速建立时空服务网络,根据其特殊性构建支点站间空车动态调配优化模型;针对模型特点提出一种基于混沌思想的粒子群算法,并进行算例验证;通过全路同构支点路网的空车动态调配计算分析,表明模型和算法在应用于解决大规模路网空车动态调配问题时具有一定的适应性,并同时设计了基于空车动态调配计算结论的次日路网分界口排空流量测算方法。     

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。     

技术计划车种代用的重空车辆调配综合优化研究

车种代用现象在我国铁路行业普遍存在,它对技术计划中的空车调配计划以及装卸车计划都会产生一定影响。本文首先阐述国内外近年来的车种代用研究现状,指出车种代用下的空车调配模型存在计算收益不准确和非均衡运输的缺点,通过模型的修正避免了车辆积压。基于时空网络原理,提出车种代用下的重空车调配综合优化模型,模型强调均衡运输,兼顾重空车流接续,以效益最大化为目标。新模型克服了原模型的缺陷。通过两个模型的算例比较分析,新模型在代用策略和优化方案上更优于原模型,对技术计划的编制具有更好的指导意义。     

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。     

重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型

依据现有铁路网结构、车流组织特点和车流运行特征,构建基于树型结构的重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型.模型以重空车流的总运行费用最小为目标函数,以重车流量平衡、技术站车流不可拆分、区段通过能力限制以及支点空车需求量和供给量平衡为约束条件.以我国东北铁路网为例,对所构建模型的合理性、可行性进行模拟优化试验.结果显示:采用本模型,可以获得重空车流径路方案、空车调配方案,优化了径路上各区段负荷分布;得到的重宅车流径路及多车种空车调配结果符合铁路车流组织的特点,有利于区间通过能力的充分利用和车辆周转时间的压缩.     

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。     

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。     

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上，建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型，将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中，实现两者整体上的优化。通过约束条件分析，在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化，将非线性模型转化为线性模型，设计相应的蚁群算法（ACO），并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明，ACO算法易于利用计算机实现，对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。     

车种代用情况下的空车调配模型的改进

针对原有的车种代用空车调配模型存在装车收益不准确和车种代用非均衡化的局限性,考虑车种代用受代用收益、代用费用、空车配送费用和车流接续等因素的影响,通过建立以OD流为基础的均衡运输下的重空车调整的时空网络,以网络节点车流量平衡、同种空车不对流、货运计划和装车指令性任务为约束条件,以综合收益最大化为目标,构建改进后的模型。以6个货运站、3种货车和3种货物构成的平衡运输网为例,利用改进的模型,求出车种代用的空车调配优化方案。结果表明:利用改进的模型,能提高货车使用效率,增加运输收入,同时根据最优解可计算出各装车站的货运计划完成情况、各空车产生站的空车产生量。     

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。     

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。     

大规模路网上空车调整方法的比较与研究

以消耗的车公里数最小为目标,建立大规模路网上空车调整问题的数学模型.由于空车调整可以归结为一个线性规划问题,而LINGO软件是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件,可用于求解线性规划和整数规划问题,将该软件应用于空车调整领域,并通过一算例与其它空车调整方法,如最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法等进行了比较分析.结果表明,运用LINGO软件解决空车调整问题不仅节省开发时间,而且从运算时间和精度上都具有显著的优越性,是解决大规模路网上空车调整问题的有效途径.     

铁路调度区域内货物列车出发计划动态全局优化

为实现调度区域内货物列车出发计划的全局最优,提出1种基于车流不确定性的动态优化方法。影响货物列车出发计划的不确定性因素主要有事故、晚点、扣修等,将其中不确定性因素进行量化处理,并当作随机变量。以调度区域内货车中转停留时间最小为目标函数,以网络车流平衡、节点车流守恒、满轴限制、运到期限作为基本约束条件,以计划兑现率要求作为动态约束条件,建立制定列车出发计划的动态优化模型。利用确定性等价类将模型转化为确定性线性规划模型,采用编制的线性规划软件求解。通过算例证明该方法可以得到优化结果。分析计算结果可知:车流的不确定性会导致中时增大;计划兑现率要求越高,计划最后的执行指标就越差;考虑运到期限要求,会导致中时增大。     

基于最远站法则的列车编组计划优化双层规划模型

根据铁路现场车流组织的实际特点,构建基于最远站法则的列车编组计划优化双层规划模型.上层规划模型以车流组织总成本最小为目标函数,以车流组织方案的唯一性、技术站的改编能力、调车线的数量等为约束条件,确定列车编组去向的开行方案.下层规划模型以车流改编距离最远为目标函数,以站点出入流量平衡为约束条件,按照最远站法则确定车流改编接续方案.采用模拟退火算法对双层规划模型进行求解,得到了符合最远站法则的列车编组计划优化方案.通过案例的计算结果验证了模型和算法的有效性.