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.     

TDCS系统列车运行阶段计划的处理方法

在分析传统调度指挥方式的基础上,以远程分布式协同闭环智能控制结构定义铁路列车调度指挥系统(Train Dispatching Command System,TDCS)的基本框架。在TDCS系统中,列车运行阶段计划是行车调度台与车站终端之间信息交换的主体。通过分析TDCS系统中行调台与车站终端之间对阶段计划的处理流程,采用基于专家系统的多目标滚动优化算法和建立的行调台对阶段计划调整的数学模型,实现阶段计划的调整。在阶段计划的执行流程中,以生命周期概念表述阶段计划的时效性,并对阶段计划在车站终端中的处理过程进行定义,以此为基础模型应用于TDCS系统的设计和实现。     

单线铁路列车运行调整计算机辅助决策系统研究

列车运行调整计算机辅助决策系统，是铁路行车调度指挥自动化系统的关键环节。本文构造了单线铁路列车运行调整的混合０－１线性优化模型，该模型较好地体现了列车运行计划调整、机车交路调整和车站到发线利用的协调与配合。鉴于列车运行计划调整为ＮＰＣ问题，结合问题的实际背景，提出了一种有效的大系统分解算法－动态区域局部优化算法。该算法应用分枝定界法实现局部问题的优化。讨论了同向列车越行优化问题，并给出了同向列车越     

基于遗传算法的高速铁路行车调整模型

高速铁路采用“高中速列车共线运行”的运输模式,其行车调度具有高实时性和整体性两大特点。以列车计划运行图为优化目标,给出运行图之间的距离定义,建立列车运行调整数学模型,给出列车的发车时刻、股道数量、列车在区间的运行时分、追踪运行间隔时间、维修天窗时间5个约束条件表达式。按照遗传算法的原理,采用罚函数的方法对数学模型中的约束条件进行处理并建立适应度函数,采用整数编码方法对个体进行编码,并定义交叉算子和变异算子。基于遗传算法的调整算法流程开发列车运行调度仿真子系统。仿真结果表明:使用该模型可大大减轻调度人员的工作量,彻底摒弃了在计算机上手工拖动运行线确定列车运行时刻的调整方式,提高了列车运行调整的科学性。该模型已应用在高速铁路综合调度仿真系统中。     

高速铁路智能调度集中系统构想及关键技术

我国高速铁路调度集中系统已达到较高信息化和集成化水平，是高速铁路高效调度指挥、列车有序运行的关键支撑，但其智能化程度依然不高，存在列车运行计划调整效率较低、非正常情况下过度依赖人工操作、应急处置响应不够迅速、列车与调车作业协同困难等问题。针对高速铁路行车调度指挥现实需求，提出高速铁路智能调度集中系统构想，通过构建高速铁路行车信息大数据共享平台，实现车、机、工、电、辆等专业部门间信息共享和业务协同，可由计算机自动完成列车运行计划调整，实现列车运行图执行模拟与分析，以及列车和调车进路智能安全卡控；初步探讨基于物联网、大数据和云计算的信息共享及智能分析、列车运行计划的协调与优化、列车运行计划执行模拟与分析、不同等级列车共线运行条件下自恢复和自适应机制、基于可信动态感知的调度智能协同等关键技术，以期推动高速铁路调度集中系统的智能化发展。     

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。     

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。     

基于序优化方法的列车运行调整算法研究

用计算机自动编制列车运行调整方案是铁路行车调度指挥系统中的一个核心和难点问题,其目的是保证列车能够安全、快速、正点运行。以列车旅行时间最少作为优化的目标函数,在建立复杂路网列车运行调整模型的基础上,对其先进行快速初步的评估计算、再引入序优化理论和方法进行求解是解决列车运行调整问题的一个途径。详细论述了序优化方法求解算法的实现步骤,并用大秦重载铁路的一个实际算例证明,序优化理论能够确保以足够高的概率求取到足够好的解。尤其对于计算量大的复杂优化问题,序优化能够明显提高计算效率,比一般的启发式算法至少可节约一个数量级的计算量,较好地满足实际需要。     

列车运行调整问题的无延迟调度算法研究

将列车运行调整问题归并为工业制造系统中的工件调度问题,并建立了相应的数学模型。求解时首先利用大系统理论将数学模型分解成若干子问题,利用工件调度中的无延迟调度方法快速求得各子问题的近似最优解。然后在此解的基础上,利用模糊数学方法定义列车在车站停车的相对代价,并以此为标准进一步优化列车在车站的越行或会让方案,即可得到满意的调整方案。     

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...