考虑满载率均衡性的大小交路列车开行方案优化研究

多交路列车开行方案的优化编制是城市轨道交通网络化运营面临的重要课题.根据大小交路列车运行特点,本文构建大小交路列车开行方案双层规划模型.上层模型考虑小交路区段乘客乘车选择偏好对列车客流分担比例的影响,以乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间最小化为目标,以小交路折返站、发车频率及大小交路的发车比例为决策变量;下层模型以大小交路列车间满载率的均衡程度最大为目标,以列车编组辆数和发车间隔为决策变量.算例结果表明,采用"大交路大编组,小交路小编组"可以提高大小交路列车间满载率的均衡性;考虑满载率均衡性时,早晚高峰大小交路列车间平均满载率差值分别减小21.5%和17.9%;调整列车发车间隔和缩短小交路列车编组2种方法均可以提高满载率的均衡性.     

考虑节能目标的有轨电车时刻表优化

研究了半独立路权下有轨电车时刻表的优化问题, 基于运行区间速度限制及区间首、末端节点构成, 对有轨电车运行区间进行了分类; 考虑有轨电车区间运行过程的复杂性, 构建了以减小列车总旅行时间和总能耗为目标的有轨电车区间车速引导节能优化模型; 为了使2个优化目标拥有相同的趋优满意程度, 提出了采用模糊数学规划的方法将双目标优化问题转化为单目标优化问题; 针对节能优化模型非线性特点, 设计了基于仿真的遗传算法对优化模型进行求解; 为了验证模型的有效性, 以南京市麒麟有轨电车1号线实际数据为基础, 选取某工作日早高峰7:00~8:00作为研究时段, 采用设计优化方法对既有时刻表进行了优化; 考虑企业管理者运营服务理念侧重性对优化结果的影响, 分别以最小旅行时间、最小能耗为目标的方案与本文模型对比。优化结果表明: 采用节能优化模型综合优化后的时刻表与既有运营时刻表相比, 其上行方向总旅行时间节省了124.9 s, 减少约7.7%, 下行方向总旅行时间节省了394.9 s, 减少约24.3%, 有效提升了有轨电车运行效率; 节能优化模型与最小旅行时间方案相比, 有轨电车上、下行总能耗分别降低了56.7%和53.5%, 与最小能耗方案相比, 上、下行有轨电车总旅行时间分别降低了14.9%和14.1%, 有效消解了旅行时间目标与能耗目标的冲突。      

运行图驱动的城轨供电系统负荷过程动态仿真

针对城轨供电系统采用平铺运行图进行负荷过程仿真分析与实际负荷过程差别大，不能准确反应供电系统运营阶段的诸多问题，将运行图中各列车运行时分作为约束条件，建立列车定时节能运行的指标函数，以提高仿真模型准确性；基于固定阶梯级目标速度搜索算法优化列车操纵序列，还原多列车具有电气信息的运行轨迹；以实迹运行图为驱动，实现了供电系统正常运行与异常情形下的负荷过程仿真分析. 算例分析结果表明:基于实迹运行图的仿真结果与实测牵引变电所负荷过程曲线的Pearson相关系数在0.89以上，负荷过程特征值仿真与实测的最大误差不超过6.85%，较平铺运行图仿真结果准确度最高可提升12.91%.      

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题,本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量,乘客出行费用和企业运营成本最小为目标;下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量,大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标,并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时,大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%,非均衡发车时两者仅相差 0.8%,这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性;大小编组列车均衡发车时,列车编组辆数不宜相差过大,非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

基于两阶段算法的运行图与天窗协同优化

列车运行图铺画与天窗设置存在相互影响，相互制约的耦合关系，为了达到优化列车运行图结构，合理配置铁路运力资源的目的，在分析天窗与列车运行动态影响关系的基础上，以天窗设置对列车运行线铺画影响最小为目标，建立了列车运行图与天窗协同优化的混合整数规划模型. 考虑问题复杂性,设计了包含初步优化和综合优化的两阶段求解算法. 初步优化阶段采用基于专家经验的启发式算法得到列车运行图的大体框架，综合优化阶段利用禁忌搜索算法获取全局最优解. 最后以宝成线（阳平关—成都）为例进行有效性验算. 结果表明，相较于人机交互编制所得运行图，优化得出的运行图中所有客货列车在途经车站的总停留时间降低了6.19%，共减少1 355 min，其中旅客列车和货物列车在站停留时间分别降低了3.08%和7.40%，减少总时间分别为189 min和1 166 min.      

基于多编组的列车满载率均衡化方法研究

针对多编组均衡发车导致的大小编组列车利用率不均的问题，本文构建了轨道交通多编组列车开行方案双层规划模型.上层模型以大小编组发车频率为决策变量，乘客出行费用和企业运营成本最小为目标；下层模型以列车编组和发车间隔为决策变量，大小编组列车间的满载率均衡程度最大为目标，并设计嵌套遗传算法求解.算例分析表明：当列车编组和发车频率一定时，大小编组列车均衡发车时平均满载率相差 50%，非均衡发车时两者仅相差 0.8%，这说明非均衡发车模式可以有效提高列车满载率均衡性；大小编组列车均衡发车时，列车编组辆数不宜相差过大，非均衡发车时可以通过调整发车间隔的方法提高列车满载率的时空均衡性.     

高速铁路列车运行图结构优化研究

为提高高速铁路列车运行图的通过能力,通过紧凑铺画列车运行图,合理安排列车运行线顺序,优化了列车运行图结构;将列车运行图结构优化问题转化为旅行商问题,以巡回路径总费用最小化为目标建立0-1整数规划模型,并利用遗传算法求解。用2015年京沪高速铁路数据进行实例验证,求得列车运行图结构的优化方案。计算结果表明:原方案开行39列列车最少需628min,优化方案的开行时间比原方案的开行时间减少了133min,约21.2%,能更好地满足客流高峰时段或突发性客流激增时需尽快密集发车的要求。      

基于改进的PESP高速铁路列车运行图研究

借鉴国内外铁路列车运行图的编制理论和方法,基于周期规划事件(Period Event Scheduling Problem,PESP)的思想,构建周期性列车运行图模型。考虑我国列车运行组织的特点及周期性列车运行图模型的求解复杂性,对模型进行改造,以列车的总停站时间和总运行时间最小为目标,建立到发顺序为已知条件的周期运行图模型。改造后的模型为整数线性规划模型,大大降低模型求解复杂度。借助通用建模软件GAMS/COINBONMIN,编程求解得到列车的周期运行时刻表。     

基于DEA-CCR模型的列车运行线效率计算方法研究

列车运行线作为构成列车运行图的基本单元,其效率反映列车运行图编制质量.定义列车运行线效率为其反馈技术指标与占用运输资源的赋权比,给出各影响因素的计算方法;针对其相对性特点,基于DEA-CCR模型构建全图列车运行线效率计算模型并求解.以成遂线石板滩—新桥线路所列车运行图进行实例验证,结果表明,所提方法能够客观计算列车运行线效率,算例中动车组列车运行线效率均值为0.961 1,高于普速列车均值0.909 5;全图上行方向列车运行线效率均值为0.944 2,高于下行方向均值0.933 7,说明列车运行线效率与铺画优先级及始发时刻可调整度有关,并提出了改善列车运行线效率的途径.     

高速铁路列车停站方案优化研究

考虑高速铁路客流需求及技术条件,在列车数量和区间一定的情况下,以列车运行线铺画在运行图上占用的时间最少为目标,建立高速铁路列车停站方案的0-1规划非线性离散数学模型。根据模型的特点,采用lingo中内置的全局优化算法进行求解,并用2016年京沪高速铁路徐州—蚌埠南段高峰小时10:00～12:00的数据进行实例验证。对比分析优化后的停站方案与原停站方案,结果表明,优化后的停站方案占用列车运行图的时间减少19min,能力利用率提高15.8%,总停站时间减少,列车的空费三角区减小。停站方案优化模型对能力利用影响的定量分析可以为停站方案的编制及优化提供一定的参考。     

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

基于客流时空分布规律，考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件，将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联，建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型，对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明，优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%，其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显，分别为 11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%，且所有车站站台均无滞留乘客，体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响，表明本模型具有良好的可用性及稳定性，能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。     

基于拉格朗日的高速铁路车站作业优化

本文从Job-Shop 调度角度出发,以列车为待加工的“工件”,将车站接车进路、 到发线和发车进路看作“加工机器”,列车在车站的走行与停站看做不同的“作业工序”, 把高速铁路车站作业问题抽象成Job-Shop 车间调度优化,以设备能力、冲突进路、停站时 间为空间和时间约束,以最小化到发线的占用时间为优化目标,建立高速铁路车站作业 优化模型.采用拉格朗日方法松弛原模型的约束条件,建立车站技术作业问题的拉格朗日 对偶松弛问题,设计了高速铁路车站作业优化模型算法.并以高速铁路的某一车站为实例 进行验证,实例表明,该算法可以有效地化解车站作业进路冲突和实现到发线运用时间 的最小化.     

面向大客流的城轨备用车投放车站选择与优化模型

为快速疏解城轨线路上车站的大客流，减少乘客的等待时间，研究了备用车投放问题; 在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上，建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型; 界定了城轨备用车开行条件，提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法; 用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件，并将其作为模型输入，以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标，构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型，该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划; 为同时求解0-1变量与连续变量，设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明:该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案，并进一步筛选出最优的备用车投放车站，最多可减少1 318 209 s的乘客等待时间，优化效率为21.9%，且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好; 相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法，本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断，优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率，并优化了备用车与后续列车的开行方案，可以有效解决高峰时段车站大客流问题。      

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基于铁路装车地直达列车的大宗原材料供应方式,研究生产企业库存优化问题.结合企业特定产品日销量的概率分布、产量盈亏平衡点、流水线设计能力等确定库存的随机输出量,依据装车地直达列车运行图的列车到达时刻及卸货量作为库存的输入量及输入时点.采用基于时间步长法的系统仿真方法获得原材料采购环节的库存优化策略,综合原材料库存持有成本、批量折扣成本、订货固定成本,以及缺货成本建立仿真模型.利用MATLAB编程获得特定算例的仿真最优解,模拟结果表明,订货量、直达列车发车间隔是左右库存仿真映像优化水平的核心要素.     

基于双向最大绿波带宽的通用干道协调控制数解算法

针对现有数解算法假定绿波设计速度固定取值的局限,提出了一种基于双向最大绿波带宽的通用数解算法.首先确定了相邻理想间距的取值空间.其次推导了上行、下行偏移绿信比的计算公式.再次,给出了理想绿灯中心线其上下方绿信比的计算公式.最后,以双向绿波带宽之和最大为优化目标,以上行、下行绿波设计速度与信号周期为优化变量,建立了最大绿波带宽优化模型.以实例验证文中通用数解算法的有效性.分析结果表明:文中通用数解算法能够突破上行、下行绿波设计速度固定取值的局限,能够更易于获得理想的绿波协调控制效果,具有较好的通用性与实用性.     

考虑减载移泊的散货港口船舶调度优化

为提高散货港口的服务水平, 充分利用现有泊位资源, 研究了采用减载移泊策略的散货港口船舶调度优化问题; 考虑大型船舶减载移泊对散货港口船舶调度的影响, 以船舶进出港次序、移泊次序和移泊位置为决策变量, 以进出港船舶总等待时间最小为目标函数, 构建了混合整数线性规划模型; 基于模型特点设计了混合算法, 给出了生成初始种群的启发式规则, 提出了新种群的邻域构造策略, 并在模拟退火算法中引入有效的改进措施; 为验证方案及其算法的有效性, 对比了基于实际调研资料设计的方案与采用模型和算法优化的方案, 并分析了船舶乘潮比和进出港时段长度对方案优化结果的影响。研究结果表明: 与采用先到先服务思想和贪婪策略的2种现行船舶调度方案相比, 所得方案的平均优化率分别为11.07%和9.84%;船队规模从20艘增加到50艘时, 混合算法的求解耗时均在2min以内, 且所得目标函数值与下界的平均相对偏差为6.92%;随着船舶乘潮比的增加, 方案优化率和目标函数值先呈指数趋势增长, 而后趋于平稳, 乘潮比为50%左右时出现拐点; 随着进出港时段长度的增加, 方案优化率和目标函数值呈“M”形趋势变化, 且在进出港时段长度为130min左右时方案优化效果最为显著, 表明船舶调度优化模型与混合算法可行。      

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想，研究多条线路列车运行图的协同优化，并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性，对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中，将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究，提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析，结果表明，该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速列车运行调整与运行控制一体化双目标优化模型与算法

列车实时运行调整与运行控制是实现高速列车准点节能运行的两个重要方面.本文构建高速列车运行调整与运行控制一体化优化模型，以降低列车总延误时间与运行能耗为目标，同时优化列车速度距离与时间距离曲线.与以往研究将列车运行调整与运行控制独立优化不同，本文基于列车牵引计算，通过锁闭时间理论将列车运行调整与控制的解空间进行耦合，根据列车运行速度、制动性能、信号系统的清空与开放时间、轨道区段/闭塞分区的长度等因素，精细化计算列车占用不同轨道区段/闭塞分区的时间，动态确定列车区间运行时分与追踪间隔.为求解复杂的非线性模型，设计分段近似法将非线性约束进行重构，从而将非线性优化模型转变为混合整数规划模型.通过算例计算，给出双目标问题的帕累托解集，与单目标优化方法对比，本文方法可以减少总能耗2.46%，降低运行总延误7.33%.