基于约束规划方法的高速铁路调整优化模型

调度区段内的列车运行调整问题是大规模组合优化问题。针对运行计划调整算法计算效率的问题难点,设计一种基于约束规划方法的调整优化模型,将运行计划调整问题转化为有向图构建下的约束满足问题,围绕约束传递方法以及试错回退机制讨论运行图、车站股道条件的检查方法以及缓冲时间、列车越行调整策略,建立相同间隔时间、车站能力以及调度措施约束下的整数规划算法,用于对比优化模型效果。优化模型使用京津城际某月的实际运行数据,计算并对比多个干扰场景下不同模型的总晚点时长与计算耗时。通过数学实验结果验证优化模型减小晚点总时长的能力与高速计算特性。     

一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。     

京沪高铁列车运行晚点预测方法研究

为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势，需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路（简称：京沪高铁）2020年列车运行数据的分析，包括停站时长对于晚点的影响及不同初始晚点时长下的传播车站数，提出了基于循环神经网络（RNN,Recurrent Neural Network）的全段预测方法，使用同步多对多模式的RNN模型作为基础模型结构，建立列车运行晚点预测模型。在特征值的选择上，采用集成梯度打分法，从多个特征值中选择12个最显著的变量作为模型自变量。采用该模型对京沪高铁2020年晚点数据进行验证，结果表明，该模型在验证集上5 min的误差范围内可以达到89%的准确率，该预测方法可以满足实际生产的需要，有助于调度部门进行科学决策，有利于提升铁路旅客服务质量。     

高速列车运行调整策略的晚点恢复聚类

列车运行策略能够具有不同的晚点恢复效果,研究高速列车不同运行调整策略的晚点恢复特性将能为智能调度决策提供依据,通过对不同列车运行调整策略的晚点恢复聚类,分析调整策略的晚点恢复分布特征,运用Pearson相关系数研究晚点恢复、影响晚点恢复效果的晚点时长变量、计划冗余时间变量的相关性,选用K-Means算法研究不同调整策略...     

朔黄铁路调度优化系统研究

为提高轴重300 k N以上重载铁路运输效率,建立基于车-地连续通信的调度优化系统,通过对历史运行数据进行充分的分析计算,得出优化的列车运行计划,并实时监督列车的运行状况,优化行车密度,实时调整运行计划,从而优化列车运行策略,提高效益。     

基于改进差分算法的高速列车运行调整研究

为了压缩高速铁路列车运行的总晚点时间、编制高质量的列车运行调整计划,建立高速铁路列车运行调整模型,运用矩阵描述高速列车运行调整中的相关概念,以列车到发线数量、列车追踪时间间隔、列车停站时分等作为高速列车运行调整的约束,以列车在各站的到达的总晚点时间最少为优化目标,构建高速铁路列车运行调整模型。在分析基本差分算法差分策略的基础上,提出基于三角差分策略的高速铁路运行调整差分算法,给出详细的计算步骤。以京广高速铁路实际列车运行数据进行计算,验证了模型的有效性和算法的高效性、精确性。本文提出的基于新的改进的差分策略的高速铁路列车运行调整方法是合理可行的。     

编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究

运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。     

多类干扰下的高铁列车运行调整优化模型

高速铁路列车运行实时调整一直是行车调度指挥工作中的重要核心任务之一.为解决有多种行车干扰事件(初始晚点、限速和到发线不可用)影响下的列车运行调整问题,针对准移动闭塞行车方式,基于替代图理论,兼顾车站进路调整约束,建立混合整数线性优化模型,设计两阶段近似求解算法,在600 s内可以实现列车变更到发线次数最少和列车晚点延误时间最短的列车调整方案的快速求解.研究结果表明:模型可以同时实现列车运行调整和列车径路优化,相比时间间隔法行车方式,该模型可以有效避免列车在闭塞区间的冲突;有初始晚点的干扰会加剧列车的二次晚点;列车限速值越低会指数型加剧晚点时间.     

基于多智能体的地铁列车运行调整方法

针对移动闭塞条件下地铁列车运行的特点,将降低列车群的总晚点时间和提高相邻列车对客流的吸纳水平作为性能指标,建立地铁列车运行调整模型。应用Agent、多Agent协作技术,构建地铁列车Agent,设计地铁列车运行调整算法,给出基于规则的地铁列车运行调整控制策略。根据列车群晚点程度的不同,列车运行调整分为全局调整和局部调整。全局调整采用偏移计划运行图方法,局部调整采用滚动优化方法,通过多次调整达到恢复计划运行图的目的,并分别给出相应的调整方法和调整步骤。以北京1号线为背景进行仿真测试,仿真结果表明:基于多Agent协作技术的地铁列车运行调整方法是合理的,并具有动态的扩展性。     

基于双重启发式动态规划算法的列车运行调整研究

通过对列车行车组织特点及运行调整策略的研究,采用自适应动态规划体系中的双重启发式动态规划算法,建立了列车运行调整模型.双重启发式动态规划算法适合处理具有实时性、约束性、非线性、随机性等特点的列车运行调整复杂动态系统的优化控制问题,通过仿真验证,该算法求解速度快、精度高,对列车晚点的调整起到了良好的控制作用.为列车运行调整的深入研究提供了一定的参考价值.     

地铁列车运行与车底周转计划同步实时调整方法

地铁区间线路双线中断干扰事件的发生,会造成列车偏离原列车运行计划,进而扰乱原车底周转计划的实施,调度员要面临停开列车、调整交路和车底周转计划等问题。针对此类问题的干扰,基于事件活动网络理论建立混合整数线性优化数学模型,综合考虑列车在车站及区间运行约束、车底与列车的匹配约束、车底周转约束、终止列车运行路径等约束,同步实现了双向列车运行的实时调整、列车运行小交路的变更以及车底的周转使用计划的调整。针对该复杂的数学优化模型,通过精简模型中的决策变量和紧约束条件,利用商业求解软件实现了对最优解值的短时高效的求解。最后,以西安地铁2号线为例,对取消列车惩罚系数、列车区间运行时间延长等变量进行了对比分析,结果表明：针对不同算例参数,在600 s的计算时长内均能得到最优解,当取消1列列车的惩罚系数取值在150～500之间,优化方案效果最佳;被取消的列车多发生在故障发生后紧邻时间域内;首列被影响的列车在中断区间的上游毗邻区间的运行时间的长短对线路后续通过能力的影响最大。因此,在故障干扰时间和范围一定的情况下,系统决策制定的时间和反应速度会直接影响取消列车数量及区间晚点时间。最后,绘制了调整后的列车运行...     

基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发...     

天津集中台列车运行阶段计划自动调整

针对列车调度指挥系统在开通天津集中台的过程中，出现的列车运行阶段计划调整方案不能满足调度指挥要求的问题，研究天津集中台列车运行阶段计划自动调整方案。天津集中台管辖车站多，车站间环状相连，连接方向多，列车走行径路有300多条。为此，建立以列车优先级别、列车追踪间隔时间、列车区间运行时分、列车起停车附加时分、车站股道接车能力、旅客列车最早发车时间和列车固定停站时间为约束条件，以列车加权晚点总时间最小为目标函数的调整模型。采用动态规化算法进行求解，设计相应的算法步骤，并以天津集中台天津（临时）至下直通场间的车站为例进行验证。计算结果表明：采用上述模型和求解算法进行列车阶段计划调整，能够快速给出列车运行阶段计划的调整方案。该方法在天津集中台已经得到了应用。     

高速铁路车站股道运用与列车运行调整综合优化方法

股道运用是高速铁路车站作业组织的核心,车站股道运用与列车运行相互影响、相互制约。为缓解晚点对列车正常运行秩序的影响,以相邻若干高铁车站股道运用与列车运行调整综合优化为对象,统筹考虑各站股道、进路占用的唯一性及其最小安全间隔时间、车底周转计划等约束,以最小化列车到发时刻波动性和车站股道运用方案波动性为优化目标函数,构建综合优化模型;以列车在站到发时刻为纽带,设计基于模拟退火算法思想的综合优化算法,制订高速铁路车站股道运用与列车运行调整综合优化方案。算例表明：所提方法能快速解决线路级高速铁路车站股道运用与列车运行调整综合优化问题,有效降低股道运用站间影响及晚点对后续车站的影响;合理设置初始Markov链长有利于提高算法效率;立折旅客列车晚点对方案的波动性影响最大,终到、经停旅客列车的影响最小,在调整过程中应优先保证立折旅客列车的正点运行;若调度员决策偏好到发时刻稳定性,可优先调整终到旅客列车的方案,若决策偏好股道运用稳定性,优先考虑经停旅客列车;所提方法能够为高速铁路列车运行计划实时调整提供决策支持。     

城市轨道交通列车运行自动调整的优化模型及算法研究

针对城市轨道交通列车运行的特点，以发车时间、停站时间、区间运行时间、追踪间隔为约束条件，以列车总晚点时间和总晚点数目为综合优化目标，构建城市轨道交通列车运行自动调整模型。采用改进的遗传算法对该模型进行求解。并对实例进行仿真测试验证，仿真结果表明，此模型和算法可以满足自动运行调整的需要。     

重载铁路列车运行调整计划的序优化策略研究

列车运行调整是我国铁路信息化建设中一个重点和难点问题,在CTC条件下,及时制定列车运行调整计划对实现列车运行过程追踪自动化,保证安全高效完成行车组织具有十分重要的作用。在建立列车运行调整序优化模型的基础上,对我国重载铁路实际数据进行统计分析,针对各种运行扰动因素,提出调整列车运行秩序的策略,从经验中找出列车运行计划的调整序列,从而快速求得序优化模型的解。按照调整策略优化排列作业顺序有效提高调度指挥效率,为优化列车运行调整制定合理、有效的策略提供方法和依据。应用调整策略优化方法构建的调度系统能满足列车运行调整的实时性要求,为求解列车运行调整模型提供一种思路和方法。     

基于情景推理的列车运行图调整方法

列车运行计划调整具有实效性强、调度人员要求高、调整策略优化指标多、动态性强、建模要求高等特点,因此,列车运行计划的快速优化存在一定难度。提出一种基于情景推理的列车运行计划调整方法,以较少的时间实现对一段时间内列车运行计划的快速优化调整。通过广铁武广三台高铁数据仿真结果说明该方法在对列车运行计划调整方面具有时效性和实用性。对于提高调度人员工作效率和减轻劳动强度方面有较大帮助。     

利用计算机模拟方式调整运行图方法的研究

阐述利用模拟方法调整列车运行图的基本思想,并建立列车调度调整模型.设计利用计算机模拟进行运行图调整的算法.该模型及算法可应用于列车运行图质量的检测及列车运行晚点规律的研究.     

基于高速列车运行实绩的致因-初始晚点时长分布模型

高速列车初始晚点时长分布模型是行车指挥决策及相关理论研究的基本依据,具有重要的理论和实践意义。本文基于广铁集团高速列车运行实绩,研究不同致因情况下初始晚点时长的分布模型。以2014—2015年高速列车初始晚点时长为建模数据,通过Kolmogorov-Smirnov检验比选5类典型模型对不同致因导致高速列车初始晚点时长分布曲线的拟合效果,运用R软件对模型参数进行极大似然估计。研究发现:对数正态分布模型拟合效果最优;韦伯分布模型、伽马分布模型拟合效果较好。以2016年初始晚点时长数据进行模型校验,以2014—2016年数据进行双样本同分布检验,结果表明对数正态分布模型总体上能够满足校验数据的拟合度要求,也能通过双样本同分布检验。     

基于改进RF-XGBoost算法的列车运行晚点预测研究

为度量列车晚点造成的影响，将传统随机森林(RF)与极端梯度提升树(XGBoost)相结合，采用改进的RF-XGBoost算法对高铁列车运行晚点进行预测。以济青高铁为例，将其原始数据预处理并根据特征重要度排序，选取前7个参数组成晚点特征自变量，以预测到站晚点时间为因变量。将列车实际到达时间等7个特征变量输入RF-XGBoost预测模型中参与训练。前200次列车的晚点预测结果表明：预测晚点与实际晚点时间的曲线变化趋势大致相同。相较于XGBoost算法，本文提出的方法MAE和RMSE值分别降低60.5%与44.8%, R2值提高14.6%,且在允许预测误差5 min的范围内，精度达到97.78%,此方法拥有更优的晚点时长预测性能，对铁路实时调度与提升客运质量至关重要。