基于模拟退火算法的大型客运站到发线运用优化研究

铁路大型客运站到发线的运用进行科学地分析及合理地优化,对于提高客运站的工作效率及保证旅客列车正点到发具有重要的意义。通过分析影响到发线使用的到发线占用间隔时间等各项因素,以到发线均衡使用、列车占用到发线总时间最少和方便旅客乘降为目标,建立客运站到发线运用优化模型。通过采用模拟退火算法,实现到发线运用的合理优化。最后,以福州站一个阶段计划内的到发线使用情况作为实例,对模型和算法进行了验证。     

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Memetic算法的客运站到发线分配问题研究

为了探索客运站到发线分配问题有效合理的解决方法,以到发线利用均衡值以及到发线分配权重总和为优化目标,建立了客运站到发线的整数规划模型,并利用Memetic算法进行求解.通过实例验证,表明建立的模型和设计的算法是可行的,得到的分配结果令人满意.     

客运站到发线运用优化研究

为了合理编制客运站到发线运用计划,作者确定了到发线均衡性评价标准,建立了既满足到发线固定使用方案,又达到均衡使用到发线的多目标二次0-1规划模型;并以德州东站为实例,利用LINGO软件进行了求解与验证。     

大型客运站调机运用优化模型及算法

对铁路客运站调机运用进行科学合理的优化分析,对于提高客运站工作效率及保证旅客列车正点到发具有非常重要的意义。通过对客运站调机作业分析,建立客运站调机作业运用优化决策模型,将调机作业顺序模型转化为车辆数固定的、带时间窗口的车辆路径问题。采用模拟退火算法,实现调机运用的合理优化,并对模型和算法进行验证,得出优化效果明显的结论。     

铁路客运站车底取送作业的影响因素分析

客运站旅客列车车底取送作业关系着始发、终到列车占用到发线、客技线的起止时间,能否快速、合理地制定旅客列车车底取送作业计划直接影响着铁路客运站作业效率。通过系统地分析到发线使用、客技线使用、咽喉区交叉干扰及调机运用等因素对铁路旅客列车车底取送作业的影响,为相关工作人员快速、合理地制定旅客列车车底取送作业计划提供一定的理论依据。     

大型客运站调车机车运用优化研究

铁路大型客运站调车机车运用计划是客运调度工作组织作业计划的核心内容,保证旅客列车及时接车和正点发车,对于提高客运站的工作效率及保证旅客列车正点到发具有重要的意义。为此,通过考虑各个影响因素对调机使用的影响,以调机的均衡使用、空行里程和导致列车晚点始发数最少为目标,建立了调机运用的优化模型。并以实例验证其模型的合理性。     

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。     

基于蚁群算法的客运站到发线运用计划编制方法

建立了客运站到发线使用的0-1规划模型,并用蚁群算法求解,用理论最优目标函数值与目标函数值的比值表达信息素,用列车使用到发线权值的倒数表达启发式信息,用2-opt的方法实现局部搜索,为提高解的性能和算法的收敛速度,按所处时段的列车密集程度和对其它列车的影响程度由大到小排序,再按该顺序求解,用哈尔滨站的实际数据验证了提出的方法的有效性。     

高速铁路公交化运营条件下到发线规模优化配置

结合车站设备运用机理以及数学模拟的相关理论,分析了在公交化运营条件下客运站到发线的规模配置问题。从公交化运营组织角度出发,修正了现有计算到发线规模的方法,并从到发线运用的角度出发,改进了到发线规模优化算法和建立了运用优化模型。     

城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略

高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低 了列车资源的利用率。针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题。考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、 列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束 的随机场景优化算法进行模型求解。以北京市某轨道线路为例进行数值实验验证模型的有效性。结果表明,相较于常规运营策略,本文提出的协同优化策略在期望滞留人数和列车运行时间方面有了较大改善,更好地实现了乘客成本和企业运营成本之间的均衡。     

公交调度发车间隔综合优化模型

发车间隔综合优化模型包含发车间隔优化模型与发车间隔平滑过渡模型。基于平均客流量的发车间隔优化目标为公交客运能力满足最大客流需求,基于最大断面客流量的发车间隔优化目标为保证乘客利益的同时使公交公司的成本达到最小,分别构建基于平均客流量和基于最大断面客流量的发车间隔优化模型;构建发车间隔平滑模型,求解平滑发车间隔,编制公共交通发车时刻表。模型利用整数规划进行求解,并通过实例对模型进行验证。结果表明,该模型能够有效提高公交运营效率,具有较好的实用性。     

大城市公交专用道网络优化技术研究

针对目前我国各城市公交专用道布置分散、覆盖面积小和未成系统的现状,对公交专用道系统化、网络化、规模化的整体优化方法进行了研究,建立了公交专用道的网络优化模型,提出了公交专用道优化方案的客流预测及评价方法。     

高速铁路网络化客流分配方法

为了充分反映旅客在高速铁路网络化运营环境中的出行选择行为,以旅客中转换乘为重点环节展开高速铁路网络化客流分配方法研究.首先,围绕旅客在高铁网络中的中转换乘环节刻画旅客在网络中的出行过程,提出符合旅客网络出行特征的运输网络构建方法.其次,分析构建的运输网络中不同节点、不同弧段对旅客出行的意义,确定不同弧段的出行费用及能力约束,并构建整数网络化客流分配模型.最后,选取宝兰高铁、京广高铁等多条高铁构成的存在环状结构的网络实例研究验证模型的有效性,通过求解可得到客流完整的路径,打破以直达为导向的客流分配模式,实现网络中客流的均衡分配,更能全面反映客流在枢纽的换乘选择结果.     

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.      

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公路客运快递依托客运线路采用直达模式进行运输获得了较好的经济效益,但直达模式却制约着其运输网络的能力和结构. 为提高运输网络的能力,完善运输网络结构,发挥公路客运时效性好的优势,本文提出转运的思想,并用优化模型设计公路客运快递的运输网络,使快件运输时间最小化. 优化模型是带有时间窗的运输网络设计问题,传统算法难以求解,因此用蚁群算法进行求解. 算例分析表明,基于优化模型设计的运输网络可以节省快件的运输时间,提高公路客运快递的运输能力.     

感知乘客心理的出租车动态合乘优化方法

为研究考虑乘客感知的动态合乘问题，本文提出一种改进的算法框架。基于可行出行对概念，构建乘客满意度最大、出行时间最少的多目标线性规划问题，将合乘问题转化为车辆和乘客间的线性分配问题，并采用基于精英策略的人工蜂群算法(Elitism based Multi-Objective Artificial Bee Colony，EMOABC)求解。根据海口市出租车订单数据建立算例，实验结果表明，该算法框架能够实时提供优质动态合乘方案。相比单纯优化出行效率，考虑乘客心理的合乘策略，相对提高12%的乘客满意度，服务率等方面也有较好表现。     

考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化研究

为应对日趋严重的地铁系统拥堵问题及客流过饱和情况，从系统优化角度出发，将服务供给侧与需求侧综合为一个整体进行研究。考虑乘客的持续性到达特征，提出考虑跳停策略的城轨列车运行图与车站限流协同优化方法。首先，引入列车运行图与车站限流相关决策变量，以提高列车运行效率、减少客流乘车延误人数为优化目标，建立轨道交通列车运行与车站限流协同优化双目标整数非线性规划模型。其次，为便于模型求解，引入0-1变量，使用时间重构和大M方法将模型中的非线性约束线性化处理，将模型重构为整数线性规划模型，利用CPLEX软件求解。算例结果表明，双目标优化方法与传统单目标优化方法相比，相较于仅考虑列车服务时间，本文模型可使客流乘车延误人数显著减少；相较于仅考虑客流乘车延误人数，本文方法可使列车服务时间降低2%~3%。     

区域运输通道内客运方式分担率模型

鉴于Wardrop原理假设通道内的旅客对各种运输方式的实际出行费用能够完全准确估计的不足,利用不确定规划理论,结合不同出行距离、不同收入水平的旅客对运输方式服务属性的评价,用数学期望表示旅客出行的广义费用,提出了不确定条件下运输通道内各种运输方式旅客最优和运输系统最优客运量分担率计算模型,以及多目标客运量分担率计算模型,并设计了用于求解模型的基于随机模拟的遗传算法。客运量分担率的预测结果与实际测量值之间平均误差为8．13％,说明本模型能够有效地模拟旅客在出行时对运输方式选择的不确定性。     

考虑客流空间分布的地铁列车节能时刻表优化方法

客流变化引起的列车质量变化是影响地铁列车能耗与节能运行的重要因素之一. 本文考虑地铁线路客流空间分布差异，研究耗散型再生制动能利用方式下的列车节能时刻表优化方法. 结合各区间载荷差异和列车运动方程，建立以净能耗最小为目标的时刻表优化模型，通过适度优化计划停站时间、区间运行时间和折返时间协同多列车牵引、巡航、惰行和制动过程的时空分布，设计二分法和粒子群算法对模型求解. 以北京地铁某线路进行实例研究，结果表明，优化模型能有效协同多列车的节能运行，考虑客流空间分布差异比假定列车载荷为常数能进一步提升节能效果.