编组站静态配流网络模型

配流是编组站阶段计划不可缺少的内容，本文为此建立了网络模型，将静态配流问题转化为最大流问题，并通过分析和证明，使模型进一步得到简化，从而缩小了问题的规模，可用最大流算法方便地求解。     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

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.     

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。     

大型编组站空车调配若干问题研究

抓住地方流为有调中转流服务,确保列车正点出发这个大原则,在分析到达车流、发送货流以及车站现有车辆的基础上,将编组站空车调配问题划分为两个阶段进行研究.首先从运用车数最少,发送吨数最多两项目标出发,考虑车种代用,建立编组站空车调配计划模型.然后用分段的多个"静态"优化问题逼近一个"动态"问题的方法,以压缩作业车在站停留时间,减少空车调移总费用为目标,建立各时段编组站货场、调车场及专用线问的空车调配决策模型.通过一定算法,即可实现用计算机编制拥有大型货场和大量专用线的编组站空车调配计划,以减轻计划人员的劳动强度,辅助车站调度员做好空车调配工作.     

编组站静态配流的约束传播和启发式回溯算法

为了提高阶段计划的编制效率,针对编组站静态配流字典序多目标累积调度模型,设计了迭代、约束传播和启发式回溯的混合算法.该算法根据多目标的字典序将模型分为3层:第1层为配流成功的出发列车优先级总和最大化,第2层为出发列车车流来源总数最少化,第3层为车辆平均停留时间最短化.每层先通过约束传播算法化简模型、缩小解空间,再通过启发式回溯算法和约束传播技术联合快速求解.上一层的最优解作为下一层的初始解,并动态增加避免上一层目标退化的约束,迭代求解每层的最优解.通过某编组站实际数据验证表明,本算法耗时小于20 s,满足现场对阶段计划编制的实时性要求,且求得的配流方案优于其他算法.      

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.     

铁路编组站到达流生成仿真

应用数理统计的相关理论和方法对编组站到达流进行统计分析,得到了其分布规律,并利用仿真工具Arena对编组站到达流进行仿真建模,提出了基于Arena对编组站到达流生成进行仿真的建模方法,并以金州编组站下行到达调车场的实际车组数据为基础,运行模型并产生了13日的列车到达情况及编组内容,通过与实际数据进行对比确定了仿真模型的有效性.     

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。     

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式，可实现各站获益，整体加强，对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数，采用启发式遗传算法进行寻优，得到货物列车解编顺序和配流方案.最后，通过对算例进行实验分析，验证协同配流模型的实用性.结果表明，技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间，增加了阶段计划内正点出发列车数，进而提高了技术站内线路使用能力.     

铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型

针对已开通运营的铁路集装箱中心站相继开行诸多集装箱班列的实际,构建了集装箱班列编组方案选优的数学模型.该模型是在借鉴已有列车编组计划优化模型的基础上,根据其运输组织的特点,建立了在路网情形下,考虑了包括车站班列中转改编能力储备约束和区段牵引定数限制因素在内的单组班列编组方案选优的数学模型.该模型将一支集装箱箱流可能需要二次及其以上中转改编问题转变为多次一站中转改编问题来描述.因而,该模型复杂度大为降低,且为线性0-1规划模型,决策变量规模为2n3 - 5n2+3n.因而,该模型可以应用现有较为成熟的线性规划算法进行求解.另外,该文还运用模型实例来说明该模型对实际问题的有效描述.     

基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化

在铁路日常运输组织中,存在大量的不确定因素,考虑这些因素对车流组织工作的影响至关重要.在列车编组计划优化中,考虑车流量的波动性,假设其服从一定的概率分布,根据事先给定的置信水平,按照机会约束规划理论,考虑车站和线路能力限制等约束,以车流集结总消耗、改编额外总消耗和总走行消耗之和最小为优化目标,建立基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化模型,设计基于随机模拟的改进分枝定界法对模型进行求解.研究表明:考虑车流量波动情况下的列车编组计划最优方案鲁棒性较强,而且随机参数的模拟规模越大,最优方案的稳定性越好.     

列车到达晚点对技术站车流接续影响仿真分析

为进一步明确铁路运输"流"、"线"的相互作用机理,分析了列车到达晚点对技术站车流接续造成的影响,建立了以中转车平均停留总时间最小为优化目标、以车流接续等为约束条件的技术站广义配流模型.在此基础上,随机产生符合到达列车晚点分布规律的晚点时间,将其加载到列车到达时刻,生成晚点列车群.将加载了随机晚点时间的列车群输入配流模型,进行仿真计算.以出发列车的晚点率、晚点总时间等为指标,分析了不同晚点条件下的列车群在同一作业方法和作业条件下不同的车流接续情况.分析结果说明,单时段列车晚点对技术站车流接续的影响是不确定的,多时段统计条件下的晚点影响虽因站存车数量、晚点率、总晚点时间、列车编组计划等的不同取值而呈现出不同的车流接续结果,但仍有较强规律.本文的工作验证了"流"、"线"协同优化的必要性及可行性.      

编组站阶段计划自动调整的几个问题探讨

编组站作业计划是车站工作的具体安排,而阶段计划是编组站作业计划的核心,是日班计划的时间细化。通过对阶段计划的数据资源、影响因素、调整依据以及调整系统功能等进行探讨,以实现阶段计划自动调整,保证编组站作业计划的高效进行。     

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.