高铁列车运行图车站与区间冗余时间同步优化模型

为提高列车运行图抗干扰能力,编制运行图时通过设置区间冗余时间和车站冗余时间吸收运行过程中产生的初始延误.针对既有模型未深入研究多种冗余时间之间相互制约关系对延误吸收影响的问题,本文基于生灭过程描述了冗余时间作用机理,提出了一种同时优化车站冗余时间与区间冗余时间的同步优化模型,该模型平衡了引起延误吸收效果不理想的冗余时间不足和双重冗余之间的关系.最后通过加载随机干扰,并利用接力进化遗传算法求解.结果表明,与现阶段常采用的冗余时间分配方案相比,同步优化模型能根据随机干扰均值求得区间冗余时间并解得相应车站冗余时间,在考虑行程时间的同时,更加有效吸收了累积延误,提高了冗余时间利用率.     

高速列车多区间节能操纵优化研究

区间运行时间和操纵方法是实现高速列车节能运行的两个重要方面.本文构建了可调整区间运行冗余时间的高速列车多区间节能操纵模型.考虑到高铁枢纽车站和非枢纽站对列车到达时刻准点性的要求程度不同,模型中增加了枢纽车站的列车到达时刻与列车运行图定到达时刻一致性约束,以及非枢纽车站的列车到达时刻在一定时间范围内的约束.为了避免解空间中不满足定时约束的不可行解的数量影响算法效率,设计了一种三层编码的遗传算法来求解模型.通过1条包含3个枢纽车站、3个非枢纽车站的高速铁路线路验证,结果表明,本文所提出的高速列车多区间节能操纵方法能够保证枢纽车站列车到达时刻不变,非枢纽车站列车到达时刻在一定时间范围内变换时,求得多个区间的列车最优节能操纵速度轨迹.与基于牵引-惰行控制方法和单区间节能操纵方法在图定运行时分下的计算结果相比,本文所提出的方法节能率分别超过16%和4%.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型研究

为提升高速铁路列车运行图的鲁棒性提出协同优化模型. 基于多线路协同优化和多目标协同优化的思想,研究多条线路列车运行图的协同优化,并将列车运行图的鲁棒性分为晚点传播鲁棒性与换乘接续鲁棒性,对两种鲁棒性进行多目标协同优化建模. 在建模过程中,将经济学中的边际效用递减规律引入对列车间缓冲时间的研究,提出并定义缓冲时间鲁棒性效用. 结合我国具体国情、路情建立高速铁路列车运行图鲁棒性协同优化模型并进行案例分析,结果表明,该模型可有效提升高速铁路列车运行图的鲁棒性.     

高速铁路列车运行图结构优化研究

为提高高速铁路列车运行图的通过能力,通过紧凑铺画列车运行图,合理安排列车运行线顺序,优化了列车运行图结构;将列车运行图结构优化问题转化为旅行商问题,以巡回路径总费用最小化为目标建立0-1整数规划模型,并利用遗传算法求解。用2015年京沪高速铁路数据进行实例验证,求得列车运行图结构的优化方案。计算结果表明:原方案开行39列列车最少需628min,优化方案的开行时间比原方案的开行时间减少了133min,约21.2%,能更好地满足客流高峰时段或突发性客流激增时需尽快密集发车的要求。      

考虑定制化列车的运行图与能力协同优化方法

基于调查数据建立旅客在不同时间段的乘车概率函数,分析旅客对定制化列车的开行时间及坐席类型等具体需求。考虑需求、停站、运行时间等约束条件建立定制化列车开行备选集,整合可行的定制化列车开行方案。建立加开定制化列车情况下,同时满足企业收益最大化和剩余可用能力最大化的双层协同优化模型。构建优化算法进行模型求解,得到基于定制化列车,且同时考虑既有列车调整成本和能力使用情况的运行图。最后,以内蒙古自治区呼和浩特-乌海线路为例进行分析,结果表明,既有列车的单位调整成本会影响定制化列车的开行,定制化列车的开行对运行图的整体结构和剩余可用能力也均有影响。     

城际铁路列车运行图缓冲时间设置仿真与优化

列车区间运行和车站作业缓冲时间的设置在提高列车准时性的同时会降低时效性,本文兼顾旅客对时效性和准时性的要求,建立缓冲时间设置评价指标体系,提出均衡分布、逐渐增加和最后集中三种设置方案。以广深城际为例,对三种方案的仿真结果进行评价分析,得出每列车总缓冲时间取6 min,采用逐渐增加设置方案最优的结论。     

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...     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点,本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响,扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法,研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标,考虑车站作业间隔时间,不同作业类型列车比例等约束条件,建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明,不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大,分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间,提高车站通过能力.     

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为研究整个区域内高速铁路客运和五定班列货运线网建设对产业转移及其出口产品运输格局的影响,从微观的企业选择行为角度出发,基于铁路客货线网建设的波及效应,以产业中所有企业的总生产成本最低及其从业的劳动力总生活质量(QOL)最高为目标,构建组合优化铁路客运和货运线网的双目标混合整数规划模型.以泛珠三角地区为例,运用双层遗传算法进行数值计算.结果表明,优化的铁路客货线网将不但改善内陆至沿海地区的客货运输状况,而且促进沿海地区的产业向内陆转移,使得大量出海货物除选择珠三角港口群之外,还选择开行五定班列货运专线的其他港口.     

带频率约束的车体结构组合优化设计系统

利用遗传算法对代码进行优化操作的特点,研究适应轨道车辆车体结构的优化方法。以重量最轻为目标,离散的截面和板厚为设计变量,应力、指定位移和自振频率为约束,实现了集多种变量、多类约束于一身的组合优化设计,并编制了铁道车辆车体结构专用优化设计系统。     

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由于车辆运输式半挂车运输危险性高、效率低,提出使用铁道平车对车辆进行运输.铁路输送中的多型号平车装载问题旨在满足运输和安全的要求下,提高铁路平车利用率,节省铁路运输资源.针对平车优先的平车装载问题,建立数学模型,将改进的自适应遗传算法、模拟退火算法思想、优先适应降序算法结合,提出了一种自适应混合遗传算法;给出了算法的编码,遗传算子的设计、适应度函数的定义、交叉概率和变异概率的自适应改变算法.进行仿真实验,得出适应度变化曲线和装备装载顺序.与混合遗传算法解决该问题的最优结果对比,模拟退火混合遗传算法的运算过程快,且优化程度高.     

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综述了城际列车开行方案的研究现状.为准确描述客流与开行方案的互动关系,本文提出了模型建立的系统封闭性假设、列车种类划分假设、客流动态转化假设和选乘优先顺序假设等假设条件.在此基础上,对相关集合变量进行了描述,建立了反映不同类型客流转化过程的客流动态分配模型,构建了综合考虑铁路部门收益最大化、旅客总支出最小化和最大限度满足客流需求的多目标规划模型.针对建立的多目标0 1整数规划模型,采用遗传算法求解,并对规划模型求解的过程进行了说明,最后通过算例验证模型算法的有效性.     

融入偏好信息的列车运行过程多目标优化算法

列车运行过程优化是一个多目标、大滞后、非线性的极其复杂的优化问题.为了更好地解决上述问题,以列车能耗、舒适性、停靠准确性和运行时间为控制目标,以列车运动动力学方程为约束,建立了列车运行过程的多目标优化模型,提出了一种融入偏好信息的列车运行过程多目标遗传粒子群算法.提出的改进策略具有以下优点,在融入偏好信息的基础上通过控制粒子群中个体在解空间的分布能够更好地保持粒子群多样性,从而在进化过程中具有更明显的全局收敛的指向作用.仿真得到的速度距离曲线表明,在列车及其运行线路相同的情况下,本文所提出的算法性能较佳、寻优结果较好.     

面向提升旅客出行效率的高速铁路列车停站方案优化

优化长距离高速铁路列车的停站方案,应平衡好提高大站间快车比例与增加中小站列车服务频率之间的关系. 基于减少列车中小站停站次数,增加相邻大站间站站停列车等策略,以旅客的列车停站时间损失和换乘等待时间损失总和最少为目标,建立列车停站方案优化的混合整数规划模型,并设计遗传算法求解. 对京广高铁现状列车停站方案进行优化,优化后的方案与实际方案相比：大站间快车数增加94.4%,增强了高铁竞争力;相邻大站间站站停列车和中小站列车频率至少为1 列/(3 h),提升了旅客换乘出行的便捷性;旅客时间损失减少40.08%,总体出行效率得到较大地提升.     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题,提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下,利用地铁非高峰时段开展货物配送;考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件,以配送距离最短为优化目标,构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构,使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例,验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明,地铁-货车联合配送距离短,在客户时间窗范围内送达比例高,有效提高客户满意度.     

机车周转图编制的自适应遗传算法

建立了成对与不成对列车运行图的机车周转图的数学模型和相应的机车最优配置的遗传算法．用单段映射交叉和基于知识的变异方法以及交叉概率，变异概率随个体优劣程度自适应调整策略，提高了局部搜索能力以及收敛和优化性能．以某区段实际运行图为例，用本文方法使机车总消耗时间和需要的机车数分别减少约5．7％和7．7％；用文献中的实例数据计算，与原方法相比，减少了机车总消耗时间．