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.     

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。     

编组站列车解编顺序调整研究

编组站初始配流方案有时难以保证每一出发列车满轴正点出发,此时要对解编顺序进行调整.在调机能力限制的前提下,将编组站划分为解体和编组两个子系统,结合工件加工排序问题对编组站中各项作业时间、发车间隔时间、等待发车时间以及各个时间参数间的关系进行图解推导,得出解编顺序局部调整时要满足的条件以及调整后对列车能否正点出发造成的影响,进而得出局部调整方案.最后通过实例分析对该方法进一步验证,说明这种结合已有车流解编方案进行局部调整的合理性,从而最大程度使得列车满轴正点出发.     

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.     

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.      

技术站列车解编顺序的调整方法

在综合考虑技术站运输生产实际情况、调车机车能力限制和到发列车车流接续关系的基础上,提出了技术站列车解编顺序的调整方法．当前一列出发列车的待编时间长于或等于后一列的编组作业时间,且前一列的编组最晚开始时刻晚于或等于后一列的编组最早开始时刻时,可调整相邻列车编组顺序．当后一列到达列车的待解时间长于或等于前一列的解体作业时间,且后一列的解体最早结束时刻早于或等于前一列的解体最晚结束时刻时,可调整相邻列车解体顺序．上述规则可推广到跨列车解编顺序的调整．     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化，本文提出编制日常动态货物列车开行方案，以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络，以车流走行费用，列车运营费用，车流延误费用之和最小为目标；考虑车流径路唯一，节点流量平衡，列车开行数量，车流中转时间等约束，构建整数规划模型.为提升算法的求解效率，增加解的个体数目实现算法的并行性，引入多邻域移动准则，设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析，结果证明了本文模型和算法的有效性.     

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.     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.     

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。