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作为客运专线运输组织的关键技术之一,动车组的运用与运行图的编制以及车站作业计划的制定有着密不可分的联系. 为了解决基于枢纽站的多交路动车组周转问题,本文提出了部分环形运转的概念,并据此分析了多交路动车组周转问题的特点. 在建立动车组周转模型时,以动车组在车站的停留时间总和最小为优化目标,以动车组的开行条件、动车组之间的接续条件与唯一性条件以及基于时间容忍值σ的顺向接续优先条件为基本约束,设计了基于σ的紧凑接续算法,并以某小型路网为例对模型和算法的可行性进行了验证. 案例研究表明,多交路的动车组周转模型和算法能很好地解决枢纽站多个方向运行的列车运行线之间的相互接续,且能在很大程度上降低列车进出车站对车站咽喉区的影响.     

基于交路接续的动车组运用计划优化模型与算法

针对动车组运用计划优化编制的问题,本文采用接续网络的方法,构建了动车组运用计划优化编制的0-1 整数规划模型.该模型在动车组初始运用状态和历史检修数据的基础上,以动车组担当交路的接续时间总和最小化和动车组检修前累计运行里程最大化为优化目标,以动车组检修里程周期和动车组交路接续时间标准为主要约束,并充分考虑动车组与交路的匹配关系,以及客流高峰时期增加开行交路的情况.在模型的求解方面,本文基于粒子群算法设计了模型的求解策略.最后通过算例分析验证了模型与算法的有效性,为动车组运用计划的优化编制提供参考依据.     

基于蚁群算法的动车组周转计划研究

通过对高速铁路动车组运用现状进行分析,建立了高速铁路动车组在不固定区段使用条件下周转优化的指派模型,并提出了解决该组合优化问题的蚁群算法,以及动车组使用数量的公式.最后以武广客专为算例,计算出动车组优化运用方案,并铺画了一个车站相关的动车组周转图.通过验证,本文模型和算法具有可行性.     

动车组周转和到发线运用方案的综合优化研究

动车组周转和车站到发线运用均为高速铁路运营面临的重要课题,本文以动车组在运行线之间的接续关系和动车组占用到发线的相容性为约束条件,以运用动车组数最少为优化目标,根据高铁运营的特点,利用一级检修周期时间刚好为高铁运行图周期2倍的实际情况,在建立1个时间跨度为48h的接续网络基础上构建了0-1型整数线性规划模型.该模型将宏观层面的动车组周转和微观层面的到发线运用进行了综合考虑.通过模型求解,可以同步得到高速铁路动车组周转方案和到发线运用方案.算例表明,本文构建的模型能够达到整体优化以上两个作业过程的目标,为实际的运营工作提供一定的决策支持.     

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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.     

城市轨道交通列车交路优化模型

为了确定城市轨道交通交路方案的列车运行区段和折返车站,结合运输组织实践经验,以列车交路决定的输送能力与客流需求量空间分布的最佳匹配为原则,以快速车底周转和换乘客流最少为目标,综合考虑站线运输能力的条件限制、运输组织需求以及乘客便利性,建立了城市轨道交通列车交路的多目标0-1混合整数规划模型.该模型分别对决策变量、目标函数和约束条件进行了简化处理,可以通过优化软件编程求解.以重庆市轨道交通一号线远期运营方案为例,对不同交路上限数目,在2 s内计算出4种可选交路方案,为运营部门选择最终方案提供了决策依据.      

可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程,占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配,在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能,充分考虑组合动车组类型一致性,动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件,动车组进行一二级修的里程和时间标准等,以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标,构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解,将目标值进行帕累托前沿分析,发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程,同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化,反应了相关运行参数对结论的影响.     

可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程，占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配，在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能，充分考虑组合动车组类型一致性，动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件，动车组进行一二级修的里程和时间标准等，以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标，构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解，将目标值进行帕累托前沿分析，发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程，同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化，反应了相关运行参数对结论的影响.     

客运专线动车组运用计划的计算机编制

根据动车组运用规则，建立了动车组运用计划整数规划模型．为降低求解的复杂性，将动车组运用计划编制问题转化为交路段生成和基于交路段的交路生成两个问题分步求解．用多起点搜索和交路段互换的方法，使求解结果在有效性和均衡性上得以优化．实际编制实验表明了模型和算法的有效性．     

动车组列车车底交路优化研究

高速铁路、城际铁路以及客运专线正在随着我国高速铁路技术的发展,日益呈现着不断扩建的趋势。作为上述运输生产技术中最为核心的部分,动车组列车的生产和检修成本比重较大。因此,降低动车组列车数目、提高列车的运行效率,对于提高高速铁路经济性来说意义重大。在分析动车组运用计划概念、动车组交路计划约束因素的基础上,以动车组交路为优化目标,构建了动车组交路优化模型及算法,并进行了实例验算,验证了方法的有效性。     

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动车组运用是高速铁路运输组织的关键技术之一.本文结合国内外对高速铁路动车组运用问题的相关研究,根据动车组的运用特点和运用规则,在已知列车运行图的基础上,建立了求解动车组运用问题的整数规划模型.将动车组的接续运行与检修计划制定过程转化为动车组运用网络上具有较多约束条件和目标函数的TSP问题.并借鉴了蚁群算法求解该问题.为优化我国在建和拟建的高速铁路和客运专线的动车组运用及计算机自动编制动车组运用计划提供了有效的求解算法.最后结合武广客运专线运用计算机模拟进行验算,证实了算法的可行性、实用性.     

武广客运专线动车组运用优化模型及求解思路

动车组运用是客运专线运营的重要内容,通过动车组的运用优化可以有效的提高动车组运用效率以及客运专线运营效率。在给定列车运行图条件下,动车组所属权、检修规程、运用方式和作业时间标准是影响其运用计划编制的重要内容。针对武广客运专线,在分析武广客运专线动车组的修程修制和运用方式的基础上,结合给定的列车开行方案,以完成列车运行图任务所需动车组数量最少和动车组运用率均衡为目标,建立了考虑日常检修和一级检修的武广客运专线动车组运用优化模型,并给出了该优化模型的求解思路。作者首先将该模型简化为单目标规划问题,然后将其转化为动车组运用的TSP网络模型,该模型可以用蚁群算法进行求解。     

客运专线与既有线衔接车站到发线运用优化研究

客运专线与既有线连接的跨线车站是实现客流和列流交互的关键节点,其到发线运用的好坏直接关系两个铁路系统的运输协调问题。论文在分析衔接车站作业内容和特点基础上,提出了衔接车站到发线编制和调整的原则,根据这一原则构建了具有动车场和普速客车场的衔接站到发线运用计划优化编制模型。并提出了模型求解的思路。     

一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法

针对一类动态车辆路径问题,分析4 种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP 问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees 对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12 个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例.求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性.     

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针对一类动态车辆路径问题,分析4种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例。求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性。     

随机行驶时间车辆路径问题的模型与算法

车辆路径问题是现有物流管理系统中非常重要的一个方面,许多专家学者对此进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对确定环境下的车辆路径问题或不确定车辆路径问题中具有模糊或随机需求的问题,尚未发现有对随机行驶时间的多类型车辆路径问题进行研究.针对随机信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用不确定规划理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明,该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.     

基于列车车次的动车组运用优化模型与算法

动车组运用计划的编制通常需要综合考虑运输安全、效率及成本等多方面因素,其编制质量及编制效率对高速铁路运营有重要影响. 为了快速获得高质量动车组运用计划,以降低综合运营成本和总空驶里程等为优化目标,建立了基于列车车次的可改编动车组运用优化混合整数线性规划模型,并设计了一个迭代逼近算法框架. 该算法框架将整个问题分解为主问题和子问题,其中主问题的最优解为整个问题提供有效下界,而主问题可行解集合中能够通过子问题检验的解为整个问题提供有效上界,从而算法框架可以不断地更新上、下界之间的最优间隙,迫使生成更接近于下界的新可行解. 多个实例分析表明:所提出的方法与人工方法相比,能够快速生成动车组运用计划,且使得动车组综合运营成本平均下降10.5%,总空驶里程平均减少23%.      

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.