不确定条件下分组列车在编成站的集结参数研究

分组列车与单组列车是我国铁路车流组织的两种形式,对其编组方案综合优化需要的集结参数研究具有理论和现实意义.车组重量不固定的分组列车在编成站的集结消耗与单组列车相同,而车组重量固定的分组列车的集结消耗包含固有和附加两类.根据集结的动态特性和车组到达的不确定性,将到达车组的车辆数和到达间隔时间都视为随机变量,在合理假定其分...     

不确定条件下开行固定车组重量分组列车适用条件研究

分组列车与单组列车是我国车流组织的两种形式,二者互有利弊,对其开行适用条件研究具有理论价值和现实意义。根据固定车组重量分组列车集结的动态特性和车组到达的不确定性,将车组的车数和间隔时间都视为随机变量,应用随机过程理论,解析其在编成站和途中换挂站的集结耗费相对于单组列车的节省和额外消耗,以一昼夜所产生的总净节省的数学期望作为其综合效益的度量,给出分组列车合理开行的判别式和更易判定的必要条件。针对模型的特点,应用离散事件系统仿真方法进行模拟。仿真算例表明:判定条件的吻合率为97.36%,必要条件的失真率为4.52%;其综合效益受到车组平均车数和平均间隔时间参数影响且前者灵敏程度更高;适用于车流量较小且车流到达强度之比接近固定车组重量之比情形。     

放射形专用线非直达车流取送车模型及算法

基于放射形专用线取送车作业的特点,针对非直达车流取送车问题中,多列列车相继到达车站时,对如何确定合理的取送车顺序进行分析.将取送车作业作为一个系统进行整体考虑,以货车在站停留的总车小时消耗最小为优化目标,建立数学模型.利用此模型,可以得到在多列列车相继到达车站情况下的取送车顺序、取送作业的具体时刻和取送作业次数.针对模型的具体特点,设计求解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性.