基于分步编码改进遗传算法的铁路智能选线

为实现铁路三维空间线形的智能优化,建立了综合考虑建设和运营费用、环境影响代价及线路约束的线形优化模型;针对平面、纵面控制点分别给出了分布方法,并构建了由平面交点偏移距、平曲线半径、变坡点标高3个基因片段组成的基因序列.在此基础上,提出了平面-纵面-完整基因的分布编码方法,设计了相应的多种交叉、变异算子实现线路方案的进化.实例分析表明:本方法克服了现有遗传算法产生的线路方案平、竖曲线重叠的缺陷;可生成满足线路约束条件且综合费用较省的线路方案群,最优的智能选线方案比人工定线方案综合费用节省了6.5%.      

Head 2000路线设计辅助程序的开发及应用

利用Head 2000路线设计辅助程序,仅输入外业测量所必须的交点桩号、转角、半径、缓和曲线长4个数据(全为已知数)就能完成路线的平面设计,纵断面设计中仅输入变坡点高程和变坡点桩号就能完成纵断面设计中95%以上的工作.     

铁路电分相布设及纵断面协同优化研究

铁路电分相布设位置与线路纵断面设计相互影响，两者若不匹配会产生较高的列车牵引能耗与用户时间成本，甚至造成列车在分相区坡停等安全事故。本文以铁路电分相位置以及距离电分相中心里程一定范围内的纵断面设计方案为研究对象，建立电分相布设及纵断面设计协同优化模型，在满足铁路设计规范与列车运行安全的相关约束下，使列车运营能耗成本、用户时间成本和建设成本之和最小。设计基于间接编码的改进遗传算法进行求解，以某高铁线路为案例进行分析。结果表明，与实际电分相和纵断面布设方案相比，本文模型优化得到的方案可减小列车过分相后的速度损失及二次牵引能耗与时间，同时能降低线路建设成本，总成本节约率达 9.2%。     

基于旅客列车开行方案的客流分配方法研究

基于旅客列车开行方案的客流分配是评价列车开行方案编制质量的重要依据. 本文总结基于列车开行方案的客流分配特点,构建了基于列车开行方案的列车服务网. 通过分析旅客乘车选择行为,确定了网络阻抗的计算方法,配流过程中尽量减少短途客流对长途客流乘车选择的影响. 结合铁路旅客运输组织特点,建立了以旅客换乘次数限制、OD客流量限制、列车能力限制为约束条件的客流分配模型. 模型求解时,利用罚函数将多约束模型转化为标准的用户平衡模型,提出了能记录径路信息的基于F-W的改进算法. 案例验证了该方法的可行性和有效性.     

一种基于邻域空间的混合粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法在信息共享机制的不足,提出基于邻域空间的混合粒子群优化算法。该算法修改了粒子速度更新方程,提出了一种将模式搜索算法嵌入粒子群优化算法新方法。通过4个典型的测试函数的实验研究,表明了所提出的算法充分发挥了模式搜索算法强大的局部搜索能力和基于邻域空间的粒子群优化算法的全局寻优能力,很好地平衡了算法的全局“探索”与局部“开发”。新算法具有优化精度高、鲁棒性强的特点,特别适合对高维多峰函数进行优化。     

融入偏好信息的列车运行过程多目标优化算法

列车运行过程优化是一个多目标、大滞后、非线性的极其复杂的优化问题.为了更好地解决上述问题,以列车能耗、舒适性、停靠准确性和运行时间为控制目标,以列车运动动力学方程为约束,建立了列车运行过程的多目标优化模型,提出了一种融入偏好信息的列车运行过程多目标遗传粒子群算法.提出的改进策略具有以下优点,在融入偏好信息的基础上通过控制粒子群中个体在解空间的分布能够更好地保持粒子群多样性,从而在进化过程中具有更明显的全局收敛的指向作用.仿真得到的速度距离曲线表明,在列车及其运行线路相同的情况下,本文所提出的算法性能较佳、寻优结果较好.     

面向实时换乘信息的公交线网实时优化方法研究

通过乘客的总出行时间最小化为目标函数,以实时满载率和额定满载率为约束条件,分别从2条线路相交的一维实时网络和3条线路相交的二维实时网络两个不同角度来构建网络优化模型.不同线路确定不同的满载率最大值,当超过一定的数值时,不再引导乘客换乘,实时网络优化的算法采用最短路搜索方法.此优化模型可推广至整个网络已达到全局的优化协调.     

面向实时交通信息提取的车辆轨迹数据挖掘

车辆行驶轨迹是驾驶人员主观意愿和道路客观约束条件综合作用的结果,从海量车辆轨迹中可以挖掘出道路的实时交通信息为智能交通服务．通过建立轨迹约束模型用以量化各约束因子,基于线性参照系统的数据预处理以加快检索速度和降低轨迹的不确定性,基于移动目标主体相似性和移动轨迹时空相似性的数据选取降低了数据库搜索次数提高发掘准确度,分别针对道路交叉口和一般路段进行数据挖掘,提取实时的道路交通信息．研究结果和实验结果表明,这个挖掘算法可以有效地提取道路实时路况信息．     

基于Web挖掘的站内搜索优化设计

随着网上信息的急剧膨胀,如何让用户快速、高效地检索出所需信息显得极其重要。文章介绍了一种基于向量空间模型的站内搜索优化设计方案,实现了对网站搜索系统的优化设计。     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

公交线网优化新技术的应用研究

针对现有公交线网优化研究模型求解复杂、可操作性不强的现状,提出了一种新的公交线网优化方法：从分析乘客对线网的需求意愿入手,获取线网优化要重点解决的问题,在此基础上提出优化策略。建立平衡乘客及公交运营企业利益的系统成本最优模型。最后以济南为例,验证方法的可操作性和优化结果的可实施性。     

基于虚拟地理环境的铁路数字化选线设计系统

为了在逼真显示的三维地理环境中实现铁路三维实体选线设计,研制了一个基于虚拟地理环境的铁路数字化选线设计系统.该系统集成空间信息技术、数字摄影测量技术、地理遥感技术、虚拟现实技术以及计算机仿真技术,基于航测影像信息和卫星遥感信息,建立了一个逼真显示的铁路虚拟地理环境;采用BIM(building information modeling)技术,构建了铁路构造物基元模型库;通过调用库中的实体基元模型,实时构建方案线三维模型,并在三维环境下对其进行检查修改,比选不同结构类型,实现三维实体选线设计.系统在中老铁路勘测设计中进行了实例验证,结果表明:该系统能够让选线工程师在室内环境下模拟现场实景分析和踏勘,能快速构建方案线三维实体模型,具有方案线比选直观等特点,能满足环境选线、重大工程优先选址选线、海外铁路选线的需求.      

高速铁路桥上无缝线路断轨力计算模型

在吸收前人研究成果的基础上,采用实体单元模拟桥梁及桥梁墩台,采用空间梁单元模拟钢轨及轨枕,采用弹簧单元模拟钢轨、轨枕、桥梁与墩台之间的连接,建立了断轨三维有限元空间力学模型。以秦沈客运专线10跨32 m简支双线整孔箱形梁桥为例,对其进行断缝值影响因素分析。研究结果表明:对于多跨简支梁桥,断缝与梁温度变化幅度、断缝位置、支座摩擦阻力关系不大;断缝值与扣件纵向阻力、钢轨温度变化幅度、桥墩纵向刚度、钢轨类型关系比较密切;断缝值及采用的力学计算模型也有一定的关系,相比传统计算模型,空间力学模型计算结果偏小。     

客运专线建成后铁路运输通道合理分工模型

为了充分发挥铁路通道的整体运输能力,基于铁路运输通道分工影响因素的分析,建立了以通过能力为约束条件,以运输成本、旅行速度和日常运输组织调整为优化目标的客运专线建成后与既有线形成的铁路运输通道分工优化模型.运用满意优化理论,对构建的模型进行了改进,将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并给出了改进模型的求解步骤.研究为铁路运输通道内平行线路的合理分工提供了理论参考.     

基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化

为解决集装箱多式联运服务分段采购中的运输费用和运输时间优化难题,从多 式联运经营人的视角出发,提出了集装箱多式联运总费用最小化和总运输时间最小化的 双层优化目标.基于运输路径选择和时、空、量的衔接组合,结合托运人运单、集装箱多式 联运组织形式、集装箱交接地点、运输路段及方式、运输时间、运费率等要素约束,建立了 集装箱多式联运服务分段采购优化模型.运用自然约束语言设计搜索算法程序并求解.数 值实验分析结果表明,该模型及搜索算法不仅易于实施求解,而且应用效果良好,达到了 集装箱多式联运一体化无缝运输的目的.     

基于点排队模型的多出口疏散优化模型研究

针对室内多出口条件下,行人自主疏散时盲目选择疏散出口而导致的出口利用不对称问题,本文基于点排队模型计算了行人从单个拥挤出口疏散所耗时间,并据此构建了室内多出口条件下行人疏散的出口选择优化模型,设计了该模型的混合遗传模拟退火求解算法.同时,进一步提出了出口选择确定的元胞自动机仿真模型,用于仿真评估包括本模型优化解在内的多个出口选择方案对疏散时间的改善效果.结果表明,本文所提出的模型和方法,能够保证各个疏散出口的利用率均衡,降低总体疏散时间,对制定可行的疏散计划有一定参考意义.     

铁路选线设计方案多目标决策模糊优选模型及其应用研究

铁路选线设计方案优选是一个多目标决策问题。本文中将方案优选视为多目标决策模糊优化问题 ,建立了相应的系统模糊优选模型 ,并结合实例编制了该模型的应用软件。     

基于遗传算法的公路纵断面优化

提出了一种基于遗传算法的纵断面优化方法，这种方法可以在一个可行域中自动搜索一个最优或较优解。其基本思想是首先根据纵断面初始解建立一个可行域，通过编码建立染色体与实际设计变量之间的一一对应关系，然后对可行域中的可能解用一个评价函数(适应度)进行度量，利用遗传算法在可行域中选择最优解。实践表明：该方法具有全局解空间搜索能力，从而实现了全局寻优的目的，对道路优化设计是有效的，可行的。     

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放射形专用线非直达车流取送方案的选择是一个非常复杂的组合优化问题,当作业的专用线数为n时,取送方案数达到(n!)2,采用经典算法求解用时太长. 为了提高非直达车流取送方案的计算效率,将禁忌搜索算法同时用于送车方案和取车方案的求解过程. 对禁忌搜索算法的主要因素进行了设计,通过两组实例仿真,验证了禁忌搜索算法用于求解非直达车流取送方案的有效性. 仿真结果表明,专用线数越多,计算时间越长;在专用线数一定的条件下,最优方案的等值方案数越少,搜索范围就越大,计算用时也越长. 专用线不超过8条时,计算用时不超过3 s,计算效率满足了现场生产需要.     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。