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以春运为代表的客流高峰期是铁路最为繁忙、紧张的运输时期,临客列车是铁路部门应对高峰期客流的重要举措。为充分发挥临客列车的运输效率,实现临客列车运输供给与运输需求的合理匹配,本文提出基于"备选集"思想的临客列车开行方案优化选择模型。模型以可供临客列车使用的区间能力、车站能力、车底数量等运输资源以及客流运输需求、最小客座利用率等为约束条件,以临客列车开行方案所服务的旅客人数为目标,设计相应遗传算法,从备选集中合理选择临客列车开行种类及数量。通过算例分析表明,该优化选择模型及算法,较好地实现了临客列车运输资源的合理利用、运输供给与运输需求的合理匹配,为临客列车开行方案的优化提供决策支持。 相似文献
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单线提速区段通过能力和旅行速度的研究 总被引:6,自引:3,他引:6
为了提供在铁路单线区段开行快速列车的理论依据,通过分析单线提速区段开行快速列车对通过能力的影响,建立了单线区段快速列车扣除系数的计算模型,提出了单线区段快速列车扣除系数随速度提高呈减小趋势的重要结论;并通过单线区段快速列车会车和越行次数的关系分析,提出了快速列车开行数量和开行速度对单线区段货物列车旅行速度影响的一般性结论。 相似文献
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既有复线区段快速列车越行站的布局研究 总被引:2,自引:1,他引:2
在分析列车运行图结构的基础上,深入研究了列车越行方式的产生条件,详细分析了既有复线区段开行快速列车而中间站配线数量不变时,对线路通过能力和列车旅行速度的影响,建立了快速列车越行站布局的概率模型。并以京广线和京沪线为背景进行了仿真分析,给出了我国既有复线快速列车越行站分布和站线配置的一般原则和结论。 相似文献
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论文通过运用系统工程和系统科学的方法与理论,将通道系统进行抽象的描述,选取通过能力、旅行速度、运行调整和运输成本四个方面,作为通道系统分工比选和判断优劣的标准,建立了通道分工的系统优化模型,并运用满意优化的理论,给出了模型的算法步骤.最后,运用研究成果,确定出了京兰通道(北京-集宁段)列车的优化分工方案. 相似文献
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为有效预防和减少城市有轨电车道路交叉口运营事故的发生,以34起经典城市有轨电车安全事故数据为数据集,对有轨电车在道路交叉口运营风险因素进行相关分析。利用历史事故数据分析将运营风险因素分为人员、设备、环境和管理这4类,并构建城市有轨电车运营风险评价指标体系。为了使研究结论具有统一性与可靠性,减少主观因素影响,结合事故树结构重要度与传统层次分析法的优点,提出事故树(FTA)-改进层次分析评价法对各风险因素进行分析。在采用此方法针对有轨电车运营风险因素的分析中,将风险因素对顶上事件的影响程度进行量化,同时优化工作人员对引发有轨电车安全事故风险因素的刻板印象,精准提高其运营的安全性,并根据研究结果提出相关建议。 相似文献
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考虑高速铁路客流需求及技术条件,在列车数量和区间一定的情况下,以列车运行线铺画在运行图上占用的时间最少为目标,建立高速铁路列车停站方案的0-1规划非线性离散数学模型。根据模型的特点,采用lingo中内置的全局优化算法进行求解,并用2016年京沪高速铁路徐州—蚌埠南段高峰小时10:00~12:00的数据进行实例验证。对比分析优化后的停站方案与原停站方案,结果表明,优化后的停站方案占用列车运行图的时间减少19min,能力利用率提高15.8%,总停站时间减少,列车的空费三角区减小。停站方案优化模型对能力利用影响的定量分析可以为停站方案的编制及优化提供一定的参考。 相似文献
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编制机车周转图的优化模型 总被引:2,自引:1,他引:1
指派问题算法模型和最小费用最大流模型是机车周转图优化的基本算法和模型,对解决部分双机牵引情况下的机车运用优化问题,具有一定的局限性。通过建立线性整数规划模型,可以解决铁路现场出现的列车运行图成对或不成对,列车单机牵引、全部双机牵引或部分双机牵引等多种情况下的机车周转方案的优化问题。为了简化求解过程,提高模型的实用性,在保持通用性的前提下,先后将整数规划模型转化为最小费用循环流和最小费用给定流模型。实际应用表明,最小费用给定流模型除了以上多种情况外,还可以解决客货分别勾画机车交路的优化运用问题。由于最小费用给定流模型具有很强的通用性,简化了程序设计工作,应用该模型并结合铁路实际情况开发的软件已在乌鲁木齐铁路局经过现场测试,使用情况良好。 相似文献
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城际轨道交通中间站布置图型与铁路中间站及城市轨道交通车站的布置图型既有相似之处,又有不同。本文主要研究了各类城际轨道交通中间站的布置图型。首先通过比较分析铁路中间站及城市轨道交通车站的标准布置图型,得出城际轨道交通车站的标准布置图型,并在此基础上,根据各类城际轨道交通中间站技术作业的不同,分析城际轨道交通中间站的配线设置,得出各类城际轨道交通中间站的布置图型。 相似文献
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结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于一定的边际假定、定义及其定理,将铁路结点站间集装箱班列开行方案(BCTFP)箱小时消耗最少的优化目标描述为线性阶跃函数,得到BCTFP的优化模型。在模型中,每支非零箱流均对应1个线性等式约束,且每个约束条件之间没有任何交叉。将该模型改造为不含约束条件的0-1二层线性规划模型:上层规划的目标为箱小时节省最大,下层规划的目标为在给定决策变量条件下的沿途改编箱小时消耗最小。按照适应性遗传算法的思想确定遗传策略,采用协同多群体遗传算法,以有效地克服由于问题本身具有强基因关联和超多峰性质而带来的模式欺骗问题,设计相应的遗传算法。通过对算法每个环节计算复杂度的分析,得到该算法的整体复杂度为O(αn^3 1nβn^2),说明该算法是收敛于全局最优的有效算法。 相似文献