既定列车作业计划下高铁站可用能力算法研究

高铁站可用能力计算对确定列车开行方案的可行性有重要意义.首先分析了高铁站可用能力的影响因素,然后构建了基于股道空闲时段的高铁站可用能力数学模型,提出了先验性优化策略与智能优化算法相结合的双阶段算法对模型求解.其中,第一阶段是综合运用最小股道空闲时段优先、最大平行进路优先、股道空闲时间段内出发时间最小的列车类型优先等策略规则求出模型可行初始解,第二阶段是在初始解基础上运用禁忌搜索算法寻找模型优化满意解,最后用实例对算法的有效性进行验证.     

地铁车辆段股道运用优化模型

针对地铁列车返回车辆段时的股道安排问题,首先对股道运用不合理而引起的回段列车无法顺利作业的情况进行分析,将股道运用不合理引起的作业代价转换为额外的调车作业,并在列车运行计划和检修计划的基础上,以总的调车次数最小为优化目标,建立了接车时的股道运用优化模型,以提高车辆段的生产效率.最后,以某地铁车辆段为例,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解及仿真分析,验证了模型的有效性和正确性.     

编组站到发线运用计划优化

合理安排列车占用到发线计划是编制作业计划的关键。在满足列车使用到发线须遵守的作业要求的前提下,建立编组站到发线运用计划数学模型,使其能够求解出较优的到发线运用方案。建立的到发线运用模型是非线性的整数规划模型,如果直接求解会比较困难,采用启发式算法对其求解。在求得可行解后通过合并、交换及组合的方法对所有股道再次进行调整,使到发线运用更趋于合理,即求得较优的到发线运用方案。通过算例说明运用模型计算生成到发线运用计划,其优化结果有明显效果。     

大型客运站股道运用均衡性研究

结合客运专线的作业特点和流程、到发线相关作业及运用原则、进路占用原则,分析影响股道均衡分配的主要因素。根据影响股道均衡性分配的因素,建立包含两个目标的股道分配均衡性模型。构建启发式算法并对模型进行求解,证明该算法对求解股道分配均衡性模型的可行性。对某衔接的三个方向双线通过式中间站进行实例计算,并对算例结果进行分析评价,证明该模型的可行性和有效性。     

循环甩挂运输网络下的集装箱牵引车调度优化

基于集装箱甩挂运输循环式网络,建立甩挂运输牵引车调度优化模型,并设计基于启发式规则的改进遗传算法对该模型进行求解。运用算例验证了模型和算法的有效性和可行性,通过对比发现,设计的结合启发式规则改进的遗传算法解的质量优于模拟退火算法,牵引车完成所有任务的效率提高了5.54%,而且收敛速度很快,得出的解质量较高,对甩挂运输实际调度作业具有一定的参考价值。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

客运站股道运用优化模型及算法

为了提高客运站运输生产效率和行车技术作业自动化水平,分析了客运站旅客列车到、发技术作业的特点,建立了客运站股道运用优化模型。模型目标为有利于客运站行车技术作业,有效利用车站设备和方便旅客乘降,并且优先排列等级较高的列车。运用多目标规划理论,采取分支定界法对模型进行求解。将模型和算法应用到一大型三线通过式客运站,股道运用计划有明显改变,1/3以上列车到发线进行了变更,整体安排合理,效果理想。     

基于双重遗传算法的工件流与刀具流综合调度优化

为解决柔性制造系统中工件流与刀具流并存情况下的调度优化问题,以用完成时间最短为目标,建立了工件流-刀具流综合调度数学模型,提出了双重遗传算法并对模型进行优化求解.外层遗传优化求解可行工序加工序列,内层遗传优化进行最优可行刀具分派方案的搜索,搜索结果的适应度则作为外层优化解的评判标准.实例分析结果表明:双重遗传算法在取得各工件优化排序的同时,还获取了各类刀具的优化分派,与传统的规则调度相比,系统的完工时间及等刀时间分别减少了19.7%和20.4%.     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

客运专线车站到发线运用多目标优化模型

为给客运专线车站接发的列车合理安排到发线,构建了客运专线车站到发线运用多目标优化模型.优化目标为列车站内走行时间之和最小及到发线使用最均衡;约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束.基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法.以济南西站为例,对7：00：00～13：00：00时段的到发线运用方案进行求解.结果表明,所求优化方案与图定方案相比,下行、上行列车的站内走行时间之和分别减少7.37%、1.88%;对于各到发线占用时间与到发线平均占用时间之差的平方和,下行、上行列车分别减少62.93%、74.75%.模型能准确地描述列车占用各条到发线的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的到发线运用问题.     

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车站的拓扑结构限定了作业线的用途,依据车站的接发车作业要求,分类使用作业线可以有效地减少作业干扰,提高车站作业效率.根据车站的拓扑结构和接发车任务,把到发线的优化目标分解为满足到发线运用规则、利于乘降作业、设备均衡使用等目标,并建立了优化模型.运用遗传算法对模型求解.提出了诱导变异的概念,通过诱导变异避免变异产生病态个体,保证群体的健康.最后通过实例验证了模型和算法的合理性.结果表明,在能力允许的条件下,算法的效率较高并能够取得较优解,满足客运专线车站作业的要求.     

公共自行车多层次分区调度方法研究

公共自行车发展的制约性问题在于调度滞后,服务水平无法满足用户需求.从时间分布和空间分布两方面分析了公共自行车高峰期潮汐需求规律及其与用地类型的关系.创新地提出以上层调度区域、调度小区和站点为主的多层次分区调度方法.在详细分析了各层次分区流程及相关参数的基础上,提出结合虚拟小区与有时间窗的多目标优化调度模型解决区间调度问题,并且建立了小区内调度的最优路径模型.形成区间灵活调度,区内路径固定的半确定调度体系.案例证明该方法具有较强的可操作性.该方法在保证高峰期及时调度,减少不必要的绕行和拥堵时间,提高调度效率,减少盲目性等方面具有重要意义.     

基于TPr/T-S的客专车站通用模型及仿真

为建立能跟踪列车、进路、股道变化踪迹且与车站站场布局及结构无关的车站通用模型,将客运专线车站站场视为由进路和股道这两类个体组成;引入时间参数将谓词/变迁-系统(Pr/T-S)扩充为定时/谓词变迁-系统(TPr/T-S).扩充后的系统既能在仿真中跟踪每个个体的状态变化踪迹,又能描述个体状态变化与时间的联系.基于列车、进路、股道等三类个体和TPr/T-S建立了与车站拓扑和规模无关的客运专线车站通用模型.对徐州东站的仿真试验数据显示了进路、股道等设施的占用情况,仿真时间段内车站进路平均利用率为34%,每列列车都能分配到可用进路,表明所采用的运行图是安全、可行的,也证实了此通用模型的有效性.      

基于电子支付数据的公交车厢满载率实时估算方法

针对公交监测和调度中要求实时掌握车厢满载率，以及“一票制”无法获取乘客下车信息等问题，构建基于数据驱动的组合模型，在乘客上车时即推断其出行OD站点，进而融合多源数据实现车厢满载率的实时估算。提出以K近邻算法为组合模型的核心，针对K近邻推断率过低等问题，研究在更大空间维度分析乘客出行规律并推断下车站点的方法，有效提升历史数据的利用率和下车站点的推断率；此外，针对偶发型乘客缺少历史规律数据的情况，充分利用站点下车客流量先验概率随机分配，实现电子支付乘客OD的全样本推断。利用跟车调查法对不同线路、不同班次的车厢拥挤度进行验证。结果表明，模型计算结果与实际结果相符，能够反映出不同线路、不同站段之间的车厢拥挤水平变化。     

客专车站高峰通过能力一体化计算研究

论文提出了客运站通过能力进行一体化(咽喉和到发线)计算的方法及理念,并结合客运专线车站自身的特点,建立了反映客运专线车站咽喉、到发线作业过程及作业之间相互协调的通过能力优化模型,并用计算机模拟了车站的接发车过程,用实际的车站算例验算了一体化计算通过能力的计算模型算法的实用性。     

自供电路侧单元能量-时延均衡分组调度策略

考虑了自供电路侧单元在分组传输过程中能量收集、车辆到达与车速的随机性, 基于受限马尔科夫决策模型建立分组调度系统模型, 研究了分组平均传输时延与能量消耗; 分析了在能量队列约束下最小分组平均传输时延的优化问题, 提出了自供电路侧单元能量-时延均衡分组调度策略, 通过仿真试验分析了最优分组调度策略性能, 并与贪婪中继方案和Q-learning算法进行对比。仿真结果表明: 该分组调度策略具有双门限结构, 系统通过自供电路侧单元的能量队列状态以及到达车辆的车速状态确定决策变量, 使系统可以在考虑能量利用效率的前提下降低监测数据分组的平均传输时延, 保证自供电路侧单元在能量存储不溢出不耗尽的同时, 最小化系统分组平均传输时延; 在单分组发送模型中, 提出的分组调度策略的平均传输时延相比贪婪中继方案降低了15.7%, 相比Q-learning算法降低了13.5%;在批量分组发送模型中, 其分组平均传输时延相比贪婪中继方案降低了20.4%, 相比Q-learning算法降低了11.5%。      

基于双层模型的高速铁路车站能力计算与评估

铁路系统中固定设备与活动设备的各种相互作用的效果最终都体现在时间维度。本文根据高速铁路客流特征规律及车站基础设施的拓扑结构,从服务旅客市场需求的角度出发,定义时段内车站的列车服务-需求意向集合？（t@s-train service-demand intention set,t@s-TSDIS）,又以集合？中列车元素完成运行所需基础设施占用时间为度量标准,提出总体层-局部层的双层模型体系与算法流程表,并计算和评估高速铁路车站能力。在总体层列车占用车站股道时序已知的条件下,构造了资源树冲突图（RTCG）及两个算法（algorithm1与algorithm2）和进行了局部层冲突检验与进路选择优化。优化的目标是完成时段内集合？中列车元素对基础设施占用时间最小。实例应用于某高速铁路车站ψ,验证了模型体系与算法流程的有效性。     

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.     

不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器-人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化.最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性.