考虑动车组周转和到发线运用的高速铁路列车运行图优化方法

以列车在车站的作业时间、动车组在终点站的接续时间和车站到发线数量为约束条件,以列车旅行时间和动车组接续时间最小化为目标函数,建立高速铁路列车运行图综合优化模型.模型求解算法主要采用了4种关键技术:以定序列车运行图优化方法化解列车作业时间冲突,以交换列车到发顺序化解到发线冲突,通过保持到发线运用紧张时段的列车到发顺序防止产生新的到发线冲突,运用匈牙利算法求解以动车组最小接续时间为目标的动车组周转方案.算例分析表明,运用给出的模型和算法能够达到整体优化高速铁路列车运行图的目的.     

编组站到解作业计划自动化编制研究

到发线和调机运用计划是编组站阶段计划的一部分,合理安排到解列车的作业和进路是车站作业的基础。在编组站到发线运用排序模型的基础上,考虑咽喉区行调车进路约束,建立基于行调车进路统一编排的到发线和调机运用模型,以可行性安排为实现目标,设计相应的启发式算法,并编制到解作业计划自动化编制系统,最后通过算例验证算法的可行性。     

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Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。     

大型高铁客运站到发线运用调整模型及算法

大型高速铁路客运站常衔接多条高速铁路线路,其车站作业需要考虑多方向列车的到发线合理安排与进路冲突疏解。当车站作业受到干扰时,快速制定合理的到发线运用调整方案,对于保障所衔接各线路上列车的正常运行具有重要作用。大型高铁客运站到发线运用调整问题的决策需要满足实时性、可执行性和安全性要求。在考虑到发线与咽喉区进路综合运用优化的前提下,以列车运行晚点和车站作业秩序影响双方面最小化为目标,建立了混合整数线性规划模型。将该问题分解为到发线运用方案编制子问题和列车到发时刻调整子问题,并设计了基于分支定界的算法框架。在12条到发线、84列列车的算例实验中耗时1.33s获得测试干扰场景下的最佳调整方案,验证了模型及算法的有效性。     

考虑股道运用的重载卸车站作业计划优化研究

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明：微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果...     

高速铁路车站列车进路分配方案的优化与调整

考虑高速铁路车站咽喉区和到发线的相互制约关系,以及车站接发各种类型列车的作业过程与列车进路的关系,结合道岔分组的方法,建立咽喉区和到发线一体化运用的列车进路分配方案优化模型。在此基础上,考虑列车晚点的情况,以车站作业过程占用车站设备的不均衡性最小和列车进站延误时间最短为目标,建立后续列车进路分配方案的动态调整模型。2个模型均采用运筹学软件LINGO中内置的分支定界算法求解。通过算例验证模型的合理性和求解方法的可行性。结果表明:当列车按照图定时刻正点运行时,采用优化模型得到的列车进路分配方案可以保证列车按照图定时刻进出站;当某列车晚点时,该列车的进路可能与后续列车的进路有交叉干扰,此时则应采用动态调整模型对后续列车的进路分配方案进行调整,在后续列车允许有延误时间的约束下,生成新的后续列车进路分配方案,有效保证列车进路的畅通,并使车站设备运用的均衡性更优。     

区段站阶段计划自动编制模型和算法研究

阶段计划是铁路车站作业计划之一,目前仍采用手工编制方法,在编制过程中,通常都要耗费大量的时间、精力,劳动强度大。相反如果采用自动化编制方法,将有效地提高编制速度及质量,进而提高路网通过能力,并能在很大程度上减轻车站调度员的劳动强度。分析区段站各种作业过程。阐述启发式算法理论基础,扼要介绍遗传算法、模拟退火算法及图的着色理论的主要思想及其在作业计划编制中的应用。应用遗传算法中的求解数值优化理论,对建立的车流推算模型求解。应用图的着色理论建立调车机车(调机)与到发线应用模型,并用遗传算法和模拟退火算法安排调…     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

考虑动车组接续的列车运行图智能调整方法

为提高列车晚点情况下高速铁路调度指挥系统应急处置的效率,实现列车运行图智能调整,本文结合具有大量始发终到作业车站所在的调度区段动车组接续的特点,建立考虑动车组接续的高速铁路列车运行图智能调整模型,采用基于改进的和声搜索算法对所建立的模型进行求解。以京津城际延伸线(天津站至于家堡站)实际应用情况构造仿真实例,对4种模拟运行干扰场景下的列车运行图实时调整方案进行求解。仿真结果表明考虑动车组接续的高速铁路列车运行图智能调整模型及所采用的求解算法,能够减小晚点时间并抑制晚点传播,具有可行性和有效性。     

基于调车系统的技术站编组去向方案优化

优化编组去向方案是改善技术站系统分工、合理使用调车线的重要措施。针对传统单点列车编组计划模型将车站视为一个点从而忽视折角车流的不足，将双向编组站的上下行系统分别看作不同的点，提出基于调车系统的编组去向方案优化模型。区别于既有多点列车编组计划模型，根据编组去向的车流内容引入车流折角改编概率，并将编组去向的最小流量、车站的折角改编车流比例、不同编组去向的车流共用同一调车线等纳入模型约束中。在不降低解的质量下，基于Sigmoid函数拟合得到车流折角改编概率的近似计算公式，有效提高模型的求解效率。基于实际路网的算例结果表明，本文模型所得编组去向方案相较于既有模型更加符合运输实际。     

CTC3.0系统调车计划管理功能研究

基于CTC3.0系统平台,研究一种车站调车计划管理系统,旨在规范化调车作业流程,提高作业效率,提升作业安全,实现调车作业链闭环管理。     

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。     

基于定序优化的高速铁路网络列车运行图优化

考虑车站各衔接方向的列车作业时间间隔约束关系,以列车旅行时间最少为目标,建立高速铁路网络列车运行图的优化模型。通过扩展网络松弛运行图的有向图表示形式,建立网络松弛运行图的定序优化线性规划模型。在构建冲突及其化解方案选择策略的基础上,通过组合平移列车作业、交换列车作业顺序、变更列车停站以等冲突化解策略,设计基于定序优化的高速铁路网络列车运行图铺划方法。算例分析验证相关模型与算法的有效性。     

考虑作业环节完整性的企业车站进路选择优化

传统企业车站进路选择优化问题,即当多项作业出现在同一时空,以行车作业优先,调车作业在冲突节点前停车等待至行车作业驶离冲突节点再继续作业。现实生产过程中易造成调车作业长时间停滞等待,导致调车作业无法准时到达目标地点,破坏了调车作业环节的完整性,损害了企业车站的利益。基于企业车站行车作业与调车作业并存且调车作业数量要远大于行车作业的特点,同时考虑调车作业环节完整性,将调车作业设定一个能充分完成作业的时间标准值,并动态实时更新作业过程中节点占用时间,以判断进路冲突并进行疏解,建立以调车作业时间成本、行车作业时间成本最小的多目标进路选择优化模型。为加快遗传算法的搜索效率,结合K短路算法特点改进了遗传算法,并且以进路为基本单元针对性地设计了个体编码方案、交叉变异策略,求解该模型。最后,以具有代表性的某企业车站为例进行了验证。研究结果表明：考虑作业环节完整性的进路选择优化模型得到的进路选择方案能够有效地避免作业冲突,并且能够依据作业的优先级为车站作业选择合理的进路,快速有效地得出满意的作业方案,满足车站工作的需求。与传统进路选择方案相比,总的作业时间降低了23.26%。研究成果对该企业车站进路选择...     

高速铁路动卧开行日列车运行图与维修天窗协调优化

高速铁路夜间开行的动卧列车会与综合维修天窗在时间和空间上产生冲突。协调行车和天窗对线路通过能力的占用,能够优化铁路运力资源配置,提升列车服务质量和天窗作业效率。对动卧列车等线开行模式与分段矩形天窗的配合进行研究。考虑到车站夜间例行安排的维修施工,将天窗单元分类为“车站天窗”与“区间天窗”,二者组合构成维修调度命令中的天窗分段。采用整数规划方法构建动卧开行日列车运行图和维修天窗协调优化模型,最小化相邻天窗错位时间和列车总旅行时间,以减少天窗分段数量,更利于调度命令传达,作业灵活且安全地实施,同时保证动卧列车开行质量。运用图着色问题推论添加车站到发线能力约束以满足列车可用到发线数量的限制。代入京广高铁动卧列车案例,使用Gurobi实现求解。综合优化的运行图上,车站天窗和区间天窗构成11个天窗分段,比实际少13个,各维修工区管辖区段内的天窗计划更加简化;7对动卧列车的车站到发、区间运行均不与车站天窗、区间天窗冲突;列车的总旅行时间减少了173 min,列车停站次数由82次减少到66次。多组案例讨论了车站天窗、天窗错位、到发线数量等因素对列车等线位置和时间的影响。研究结果为进一步优化高铁动卧列...     

铁路车站到发线优化分配研究

金华东站作为金华车务段辖内唯一的一等区段站，现阶段车站到发线利用率高达83.3%，过高的作业量将显著影响车站通过能力和接发效率。到发线股道优化分配是提升铁路区段站通过能力和提高列车接发效率的重要途径。利用标准差的方法，构建优化到发线分配的非线性整数规划模型，设计改进遗传算法求解。采用定向变异策略代替传统的概率变异，以解决传统概率变异操作可能造成可行方案被剔除和收敛慢等问题。结合金华东站某一时段的接发列车计划进行股道调整分配，以验证模型和算法的合理性和有效性。求解结果表明，股道占用时间标准差的最优结果值分别为15.40和14.13，优化后的股道占用情况与原始计划相比更均衡；同时，结果也表明采用定向变异策略求解具有收敛速度快的优势。研究成果可为铁路车站股道优化分配问题提供决策支持。     

高速铁路客运站高峰时段最大通过能力计算模型及算法

分析高铁客运站最大通过能力影响因素,根据高铁客运站接发列车相关原则,以尽可能多地接发各方向列车为目标,构建高铁客运站高峰时段最大通过能力模型;研究并提出求解该模型的分阶段决策优化策略与禁忌搜索算法相结合的启发式算法,首先运用分阶段决策优化策略快速生成车站作业计划初始方案并得到对应的最大通过能力初始值,再运用禁忌搜索算法优化车站作业计划初始方案,由此最终确定车站的最大通过能力。以高铁西安北站为例验证了模型和算法的有效性,并且与图解法相比,得到的车站最大通过能力有显著提高。     

基于阶段计划的取送车调车作业计划编制优化研究

针对树枝形货物作业点车站的取送车调车作业计划编制问题,以阶段内调车机车总走行时间最小为优化目标,考虑每批作业最晚必须返回车站时刻、车组解体完毕时刻、批次开始时刻、调机最大编挂能力和调移作业所要求的调机访问优先权等约束,建立基于阶段计划的树枝形货物作业点取送车作业优化模型。依据2项原则产生初始解,随机采用3项规则构造邻域解,运用改进的禁忌搜索算法搜寻满意的取送车作业顺序、批次划分及起止时刻。最后应用案例对模型及算法进行了验证,结果表明,所建立的模型和设计的算法是可行有效的,结合阶段计划编制的取送车调车作业计划更有应用价值。     

编组站作业优化研究

充分高效地利用编组站既有设备完成各项作业组织是车站的核心工作。在列车运行图和站型确定的情况下,通过分析编组站接发列车作业、本务机作业、调车作业以及站内技术作业等业务,建立以各项作业等待时间之和的二阶矩最小为优化目标的编组站模拟运输的数学模型,讨论模型目标函数的求解。通过实验评价模型的兑现率和目标函数值(均衡紧凑度),说明通过模型较好地拟合现场作业,其作业的均衡性和紧凑性都明显优于实际现场作业,采用模型优化能够均衡、紧凑地安排各项作业的次序、时机及占用资源,使车站作业组织整体达到最优化。