基于解编顺序的阶段计划车流推算模型及算法

为实现车站调度指挥自动化,考虑到出发列车的编组内容和车流来源与列车解体、编组顺序紧密相联,以调机活动为核心,建立了技术站阶段计划的车流推算模型.从寻找最优的列车解体、编组顺序出发,结合求解运输问题的表上作业方法,设计了求解该模型的混合遗传算法,并开发了相应的软件.实例表明,用该算法,在普通P4微机上的运行时间不超过10 min.     

技术站广义动态配流问题的局部邻域搜索算法

为了实现技术站阶段计划的计算机编制,研究了静态配流和列车解编方案调整的协同优化.在综合考虑优先排空和优先发送较近编组去向车流的编组要求、欠轴列车停运要求,以及到发列车时间和车流接续关系的基础上,以静态配流为主线,通过调整欠轴列车编组顺序以及与其相关到达列车的解体顺序构造邻域,设计了局部邻域搜索算法.该算法的主要思路是:每次搜索只考虑最早出发的欠轴列车;构造其邻域时保证不产生新的欠轴列车;通过邻域搜索后,该列欠轴列车如不能满轴就停运.算例表明,与既有方法相比,该算法能求出编组列车数、编组车辆数和中时的更好解.     

基于Greedy方法的动态配流模型与近似算法

为研究寻优能力强、求解效率高且可及时调整的动态配流智能化编制方法,构建了基于Greedy算法的多阶段决策模型.以编组顺序为准依次划分阶段,提出了根据各阶段Δti（将最晚编组时刻和最早解体时刻之差与解体标准作业时间作求余运算所得之值）动态划分解体区间的方法;在解体区间内,以当前阶段待编列车的车流需求为匹配目标,设计了5种依据不同规则与策略的最优解体列车选择算法;将各阶段决策变量依次组成序列,得到最终的解体顺序.选取不同策略或改变参数,进行了8组对比实验,结果表明:简单规则和策略无法保证解的质量,匹配度选择算法的优劣取决于解体区间数量与解体列车选择策略;在基于R_PPCD2（根据当前阶段车流资源与后续阶段所需车流的去向匹配度选择解体列车的策略）的算法中,适当调整解体时间、编组作业时间、出发车作业时间等参数,可以在2 s内寻找到该NP难问题的一个高质量近似解.      

编组站配流的协调优化算法

为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm,GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s内收敛到最优解或满意解.     

编组站列车解编顺序调整研究

编组站初始配流方案有时难以保证每一出发列车满轴正点出发,此时要对解编顺序进行调整.在调机能力限制的前提下,将编组站划分为解体和编组两个子系统,结合工件加工排序问题对编组站中各项作业时间、发车间隔时间、等待发车时间以及各个时间参数间的关系进行图解推导,得出解编顺序局部调整时要满足的条件以及调整后对列车能否正点出发造成的影响,进而得出局部调整方案.最后通过实例分析对该方法进一步验证,说明这种结合已有车流解编方案进行局部调整的合理性,从而最大程度使得列车满轴正点出发.     

面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法

为了使高铁列车开行方案与旅客时变需求相吻合,引入列车运行方案图,使列 车开行方案优化中既能利用列车运行的时间信息,又能避免结合列车运行图综合优化的 大规模计算.借助于基于时刻表的高铁客流分配方法,在区间通过能力、车站始发能力、列 车载客能力等多种约束下,以列车运行时间与旅客出行时间加权和为优化目标,构建了 时变需求下高铁列车开行方案优化的Stackelberg 博弈模型.利用降低编组、删除列车、添 加列车、拼接列车、提高编组和调整列车始发时间等邻域搜索策略,设计了求解模型的模 拟退火算法.最后,针对京沪高速铁路进行算例分析,优化产生的列车开行方案具有良好 的评价指标,特别是旅客上车时间与计划出发时间的偏差较小,具有较高的运算效率和 收敛性.     

编组站配流中解编时刻参数的计算

编组站列车的解编顺序之间既相互联系又相互制约,配流方案作为二者的函数,只有当二者确定后,才能实现列车的配流.编组站配流时对车流的来源要求比较具体,解体与编组时刻的确定需要依据编组站现场的时间作业标准.为了实现编组站的精确配流,分析了解编作业与固定作业的冲突情况,按照考虑固定作业和调机干扰与否,确定了几个与列车的解体时刻和编组时刻有关的参数,并给出了其计算方法.这为编组站配流模型的建立打下了基础.     

高速铁路既有停站方案优化模型

分析了高速铁路停站方案对列车牵引能耗和旅行时间的影响,总结了列车牵引能耗的测算方法.将列车开行班次和停站方案转化为停站次数,并引进机械效率,改进了基于运动做功的列车牵引能耗的测算方法.以最小列车牵引能耗和最短旅行时间为优化目标,以既有的运输供给为约束,建立了既有停站方案的优化模型,并以沪杭高速铁路为例验证了模型的有效性.研究结果表明:最小列车牵引能耗的停站方案偏向于开行直达列车,单班列车的停站次数减少,中间站停站次数最多为3次,虽然旅行时间比既有方案增大14 min,但牵引电力每天下降559 kW·h;在最短列车旅行时间的停站方案中,直达列车班次为0,中间站停站1次的列车的开行班次达到了总班次的74.4％,旅行时间比既有方案降低12 min,但牵引电力每天增大3 299 kW·h;最小列车牵引能耗和最短旅行时间的同时优化结果对既有停站方案的改善效果不明显.     

南京南站到发线运用方案对京沪高速铁路列车追踪间隔时间的影响分析

本文基于车站进路一次解锁及分段解锁的不同情况,重点研究了南京南站到发线运用方案对京沪高速铁路列车出发及到达追踪间隔时间的影响.在分析到发线运用方案对列车追踪间隔时间影响机理的基础上,对南京南站所有到发线运用方案下的列车追踪间隔时间进行检算.检算结果表明:到发线运用方案主要影响进路分段解锁下的南京南站列车到达追踪间隔时间...     

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.