二维不平衡指派问题模型及粒子群算法求解

为解决运输中任务数与车辆数不等情况下的换装问题,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,并用粒子群算法（PSO）求解此问题．对几种不同情况下的不平衡指派问题进行了数值模拟,并与全枚举法的计算结果进行了比较．结果表明,PSO收敛到最优解的概率和收敛速度均优于全枚举法,所建立的模型及其求解方法能获得决策者满意的换装方案．     

地铁快慢车运行计划综合优化模型

为了综合优化地铁快慢车运行计划, 建立了综合求解列车开行方案、停站方案和时刻表的优化模型; 分析了地铁列车停站、区间运行、快慢车运行组织与客流出行等特点, 构建了快慢车运行计划的约束条件, 设计了综合协调优化列车运行时间和运输成本的目标函数, 建立了完整的地铁快慢车运行计划优化模型; 分析了模型特点及其复杂度, 设计了两阶段近似算法求解模型, 第1阶段根据乘客能够忍耐的最大候车时间推算出慢车的开行列数, 同时将其均匀分布在编制时段范围内, 并对初始时刻表进行合理调整, 第2阶段采用CPLEX求解器求解地铁快慢车运行计划; 针对上海地铁16号线, 对其早高峰7:00~9:00下行方向的快慢车运行计划进行编制试验。试验结果表明: 快慢车运行计划中共开行列车30列, 其中快车11列, 慢车19列, 完成9次越行, 87次跨站不停车, 快车全程最大节约时间为628 s, 约降低4.1%, 总旅行时间节约4 450 s; 根据客流需求在1:1~1:2之间灵活安排快慢车开行比例; 根据各车站上下车客流需求灵活安排快车停站方案, 快车之间停站方案不固定; 随着列车规模的增大, 模型求解时间大幅增长, 当规模达到一定程度时, 需设计更为高效的求解算法。     

带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

地铁设备维保模式综合评价的研究

在分析比较3种地铁维保模式的基础上,按照在地铁设备维护保养模式特点,结合系统特征进行安全性、经济性、风险性评价,确立地铁设备维护保养模式综合评价指标体系,利用多层次模糊综合评判数学模型,建立了地铁维保模式综合评价模型,最后给出了算列,并进行了分析.     

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.     

地铁车辆段股道运用优化模型

针对地铁列车返回车辆段时的股道安排问题,首先对股道运用不合理而引起的回段列车无法顺利作业的情况进行分析,将股道运用不合理引起的作业代价转换为额外的调车作业,并在列车运行计划和检修计划的基础上,以总的调车次数最小为优化目标,建立了接车时的股道运用优化模型,以提高车辆段的生产效率.最后,以某地铁车辆段为例,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解及仿真分析,验证了模型的有效性和正确性.     

地铁车辆设备运用与维护的博弈协作研究

在地铁车辆的维护决策过程中,公司各部门之间会存在隐形的利益竞争,为探 讨这种隐形竞争对车辆设备预防性维护计划的影响.结合地铁车辆设备的动态衰退规律, 采用非完美维护策略,建立了设备阶段性衰退的故障率函数模型.基于动态博弈理论,以 运营部门与维护部门为博弈参与者,分别建立了运营优先和维护优先的Stackelberg 博弈 模型,并通过逆向归纳法求得博弈模型的纳什均衡解.结果表明：博弈方法在车辆设备维 护决策中是可行且有效的,而且具有优先权的一方在维护决策中更有优势.与传统的优化 方法比较,博弈方法的动态性和灵活性强,适应性更好,可为决策管理层提供重要的决策 支持.     

铁路建设工程进度计划优化模型研究

为了解决铁路建设工程资源不均衡的问题,避免出现劳动力窝工或机械设备闲置的现象,本文以资源均衡为目标,以线性规划方法确定建设工程中的关键路线,构建了适合于我国铁路建设工程的进度计划优化模型,并进行了施工速度差的求解.采用朔黄铁路建设工程的实际数据,对该模型的有效性进行了验证.结果表明,该模型大大降低了实际施工进度计划的资源计划偏差值和资源占用的峰值.因此,该模型对于解决我国铁路建设工程中的资源不均衡问题具有显著效果,对于提高我国铁路建设工程进度计划的科学合理性具有较好的理论和实际应用价值.     

城市公交停保场选址模型研究

为优化城市公交停保场站的选址方法,以公交停保场的服务能力和出行效率最优为目标,建立多目标优化的城市公交停保场选址模型。首先,以满足服务能力要求的公交停保场可选点作为备选地址,选取满足公交车辆停车需求的备选场站方案;然后,以公交停保场的建设费用、首末站及枢纽站所有公交车辆到达停保场的总出行费用、总停放效率为优化目标,以首末站的停放需求、停保场的服务能力为约束条件建立公交停保场选址优化模型;最后,运用递归思想和运筹学相关方法设计该选址模型的求解算法,并通过对比各备选方案的适应度确定停保场的最优选址方案。结果表明,该多目标优化选址模型可以有效获得公交停保场的最佳选址,对于城市公交停保场选址规划具有一定的指导意义。     

共享车辆基地的城轨车底运用与检修计划协同编制

科学的列车车底运用计划是实现轨道交通运营秩序顺畅和能源节约等目标的重要保证。在城市轨道交通土地资源合理运用的前提下，协同优化车底运用与维修养护有助于充分利用车底资源。本文以共享车辆基地的多条城市轨道交通线路的车底资源运用计划为研究对象，研究基于多线多车辆段基础设施网络的车底运用计划与检修计划的联合编制问题，以车底运用及检修成本最小为优化目标，以车底运用状态和检修累计值为决策变量，考虑车底连接约束、检修约束及车辆段检修能力约束，构建混合整数线性规划模型，并提出一种混合启发式算法进行求解。以某市地铁为例，结果表明，网络运营比单线独立运用的总运营成本减少了8.1%，验证了模型及算法的有效性。通过确定合理的编制周期和车辆段检修功能布局可进一步实现车底资源的优化配置，为相关部门合理进行车辆段布局及车底运用提供参考。     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

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研究了动态车辆配送优化调度问题的高效求解算法。在分析配送车辆调度中造成车辆动态性的原因的基础上,提出了一种考虑车辆故障和车辆多次巡回配送的动态车辆配送优化调度问题。在对该问题进行描述的基础上,制定了求解该问题的两阶段策略：第一阶段制定整体优化计划;第二阶段进行实时局部优化调度。设计和实现了求解该问题的两阶段算法：第一阶段采用禁忌搜索算法制定优化的配送计划;第二阶段采用局部搜索算法实时进行优化调度。既充分利用了禁忌搜索算法全局搜索能力强的优势,又充分利用局部搜索算法收敛速度快的优势。最后,通过实验计算验证了算法的良好的性能。     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

基于Monte Carlo仿真的地铁车辆系统可靠性研究

论文在地铁车辆系统失效模式与影响分析（FMECA）的基础上,考虑到地铁车辆系统故障率较低,故障状态枚举方法难以获得精确的随机状态,故运用蒙特卡洛（Monte Carlo）改进算法模拟仿真了地铁车辆系统设备单元发生故障的实际过程,并给出仿真的一般求解方法．针对地铁车辆系统故障模式及故障持续时间,构建了其可靠性的评估指标,应用实例数据进行了分析计算,得出了稳态下的系统可靠性结果．研究成果对地铁车辆运营及维修管理均具有一定的参考价值．     

基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式,通过加入班次数量比例和备班约束,构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型,进行乘务组数的全局优化;之后对传统列生成求解算法进行改进,在定价子问题中分别针对不同班次类型,各自生成班次以适应新的模型约束,并设计加速策略,以完成对一体化优化模型的求解;最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究,研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果,分析了算法的求解效率.研究结果表明:固定班制条件下,与分阶段优化方法相比,简化了轮班单元构成,乘务组数量减少了6.67%～14.29%,求解时间节约了44.2%～51.4%.     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

轮对柔性对直线电机车辆动态响应的影响分析

直线电机地铁车辆有内置和外置两种轴箱布置方式,针对这两种轴箱布置的直线电机地铁车辆,分别建立了考虑轮对柔性的直线电机地铁车辆-轨道耦合动力学模型.模型中轮轴采用欧拉梁模拟,考虑轮对柔性变形对一系悬挂作用力、电机吊杆力以及轮轨空间动态相互作用的影响,对比分析了在轮轨不平顺激扰作用下,轴箱内置和外置直线电机地铁车辆轮对柔性响应特性及其对系统动态响应的影响.研究结果表明:相比于刚性轮对模型,两种直线电机地铁车辆柔性轮对模型求解所得轮轨垂向力响应均存在77 Hz的主振频率峰值,对应于轮对的一阶弯曲模态频率;当考虑轮对柔性效应时,相比于轴箱外置直线电机地铁车辆,轴箱内置直线电机地铁车辆的轮轨垂向力更大,气隙更小.