资源约束下城市轨道交通基础设施维修任务安排优化模型

针对城市轨道交通基础设施系统组成复杂、维修任务繁多、维修资源有限的特点,在分析不同类型维修任务需求的基础上,研究资源约束下基础设施维修任务的长期安排方法。考虑作业工队、维修设备等限制条件,建立基于混合整数规划的优化模型以安排任务的开始时间和持续时间,实现任务执行费用和惩罚费用的最小化。通过引入作业时间占用约束以减少任务作业冲突并提高维修任务安排的可实施性。针对约束复杂的大规模问题,设计综合求解器和启发式方法的并行混合算法进行求解。案例研究表明：考虑维修任务作业时间对提高维修任务安排的可实施性具有重要作用,所构建模型可有效协同安排不同类型的维修任务并节省维修费用,为城市轨道交通基础设施的长期维修任务安排提供决策支持。     

灵活检修工艺下地铁车辆架大修作业调度优化方法

架大修作业调度方案是影响架大修作业效率的关键,其制定的重要依据是车辆检修工艺。首先,分析以人工调度为主的车辆架大修工艺的局限,根据车辆架大修作业的项目分解结构、工艺次序关系和执行对象,建立基于灵活检修工艺的车辆架大修作业调度优化模型,实现列车库内检修作业时间最小化;其次,针对模型中存在复杂次序关系约束的特点,设计改进的遗传算法进行求解;最后,通过对多种场景下车辆架大修作业调度优化方案开展案例研究,验证模型与算法的正确性和有效性。案例研究结果表明：采用灵活检修工艺可有效缩短车辆库内检修时间,显著提高架大修的作业效率,较 3 种对比检修工艺,架大修平均作业时间分别下降 22.3%,15.2%,11.1%;双列同步作业时,采用不同修程混合维修模式,可有效降低维修作业瓶颈的影响。     

基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式，通过加入班次数量比例和备班约束，构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型，进行乘务组数的全局优化；之后对传统列生成求解算法进行改进，在定价子问题中分别针对不同班次类型，各自生成班次以适应新的模型约束，并设计加速策略，以完成对一体化优化模型的求解；最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究，研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果，分析了算法的求解效率. 研究结果表明:固定班制条件下，与分阶段优化方法相比，简化了轮班单元构成，乘务组数量减少了6.67%～14.29%，求解时间节约了44.2%～51.4%.      

Optimum Consecutive Preventive Maintenance Scheduling Model Considering Reliability

As an effective means for improving system condition and reducing failures, a reasonable preventive maintenance scheduling guarantees the stability and safety of the system. This paper studies a consecutive maintenance scheduling problem for single-component systems with imperfect maintenance, and an optimum model with minimum reliability constraint for minimal cost rate is developed based on the renewal theory. The agebased and reliability-based maintenance strategies are modeled and compared according to a numerical example based on the degradation data of the actual system, which also verifies the optimality of the reliability-based strategy. At last, the influence of some key parameters is discussed by sensitive analysis.     

考虑接续可靠性的动车组运用计划优化方法

提高动车组运用计划的接续可靠性可有效降低运营成本,更好适应不断变化的运营环境。基于动车组运用网络图,考虑动车组初始任务、空车调拨等运用条件和检修里程、检修能力等约束条件,分析任务晚点条件下动车组完成相邻任务的能力,进一步提出交路段和整个运用日计划的接续可靠性定量化方法。在此基础上建立以运营总惩罚费用最小为目标,考虑检修和热备任务的动车组运用计划优化模型,设计改进的蚁群算法求解模型,并利用算例验证。算例表明:在不改变基本运营条件下,适当增加接续时间可有效提高动车组运用计划的接续可靠性,且有效降低因接续失效而带来的高风险。     

地铁车站客流瓶颈识别与疏解方案优化研究

客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响.构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况.在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不同导流杆设置方法对疏解效果的影响.以宋家庄站为例,对该站的瓶颈点进行识别和疏解,仿真结果表明,导流杆连续设置时对瓶颈的疏解效果较为稳定,案例中最优场景瓶颈区域密度均值和最大值明显下降,间隔设置时疏解效果则不如连续设置时明显.