免疫算法求解编组站阶段计划配流问题研究

在编制编组站阶段计划时需解决的一个核心问题是确定出发列车的车流来源.本文针对该问题作了深入研究,以解编顺序为优化对象,在考虑解、编调机资源约束的情况下,以在正点出发列车数最大基础上考虑总停留车小时最小的解编顺序为目标建立数学模型,并设计了免疫算法中自适应克隆选择算法对其求解,其中抗体评价所需的配流结果通过lingo编程实现.算例证明了算法的有效性,为编组站阶段计划配流智能化提供了较好的解决途径.     

考虑不同满轴约束的编组站阶段计划配流优化

基于阶段计划列车解编顺序优化,同时考虑出发列车牵引质量及换长两个满轴约束,以车流接续与分配的"代价"最小为目标,构建编组站配流优化0-1整数规划模型,并设计与ILOG优化软件结合的和声搜索算法进行求解。其中配流结果使用ILOG求解,列车解编顺序则采用和声搜索策略进行优化。在构造新的和声过程中,采用邻域搜索策略提升算法的寻优效率。算例结果表明:提出的方法能获取鲁棒性更高的配流方案。     

双向编组站配流问题整数规划模型及算法

双向编组站是铁路大型技术站,有2个相对独立的改编系统,业务繁忙且复杂。每个系统中出发列车的车流既来源于本系统的普通车流,也来源于对向系统的折角车流。配流问题指同时确定2个系统中出发列车的编组内容及车流来源,指派并调度解编调机的任务。本文设定折角车流利用交换场进行转场,以车辆在站总停留时间最小为目标,构建大规模混合整数线性规划模型。利用模型结构,开发拉格朗日松弛算法,通过松弛连接约束,将原问题分解为更为简单的子问题。最后以案例测试算法,结果表明,该算法在求解质量和时间方面明显优于商业优化软件CPLEX和现场使用的经验方法。     

编组站动态配流模型与算法研究

如何从众多的解体方案中选择有利方案 ,这是编组站动态配流所要解决的核心问题。本文在文献 [3 ]的基础上 ,运用组合数学原理构造方案树 ,提出最大可能剩余量概念 ,导出计算公式 ,并以此作为方案值控制树的生长 ,进而利用回溯算法搜索有利方案。这样 ,本文连同文献 [2 ]、[3 ]一起 ,为配流问题的全面解决提供了完整的思路和具体的计算方法     

单向编组站配流与调机运用综合问题

单向编组站配流与调机运用综合问题研究的是确定出发列车的编组内容,指派并调度解体和编组调机的任务,使得出发列车满足列车编组要求,调机任务没有冲突,且车辆在站总停留时间最小。基于并行机调度和资源分配理论,建立该问题的混合整数线性规划模型。设计有偏随机键遗传算法求解该优化模型,基于平均分配和随机分配规则生成初始种群,并采用参数均匀交叉算子以使子代能有效继承父代的优化特征。最后,以1个实际算例对所提出方法的有效性进行测试,并与现场采用的贪婪算法、直接求解模型的优化求解器CPLEX进行比较。算例结果显示所提算法在计算质量和计算效率上的优越性。     

编组站阶段计划解编作业优化模型及算法

考虑编组站解编调机运用计划与列车出发计划的综合协调问题，建立阶段计划解民车流推算优化混合０－１规划模型，并给出模型的启发式分解算法。经实例验算证明算法的可靠、有效性。从而为阶段计划的计算机编制提供了一个优化决策基础。     

不确定条件下编组站动态配流模型及算法研究

由于编组站解、编作业时间存在一定的波动性,将其作为模糊变量,用变量的λ悲观值表示在一定置信水平下的解、编作业时间,以阶段内出发车辆数最大为目标,建立不确定条件下的编组站动态配流模型。通过定义不确定条件下的可解集合、待解集合和选解集合将动态配流问题映射为方案树,从而设计一种基于蚂蚁系统的非确定性树搜索算法。由于改进了蚂蚁系统的选择策略和信息素更新,并在每次转移过程中对模型的约束条件进行判断,提高了解的性能和算法的收敛速度。算例表明,该算法能够较快地搜索到有利的全局方案。     

编组站智能调度系统阶段计划优化模型及算法研究

构造编组站智能调度系统阶段计划的混合0-1线性规划模型。该模型体现出编组站列车解体、配流、编组及到发线运用计划。鉴于模型的NPC属性,将模型分解为相应4个关联的子问题,进而提出了以列车配流为主线,通过构造局部区域优化问题实现解体、编组方案优化的高效启发式算法。     

用表上作业法求解编组站配流问题的研究

编组站配流问题是一类特殊的资源分配问题。基于编组站的作业特点，本文提出“代价”概念，并进行一定的技术处理，将配流问题转化为求总代价最小的运输问题，从而利用表上作业法可获得满意的结果。     

编组站进路调度优化算法

分析编组站作业进路选排问题的本质,以各任务的延误时间加权值总和最小为最优目标,以任务的前后工序选择路径为动态约束,建立编组站作业进路调度数学模型,采用遗传算法求解。编码采用定长染色体,长度为任务的工序数,每个工序采用2段制,编码中的顺序唯一地确定了每工序对指定进路占用的起讫时间和指标递推,设计基于优先规则的编码算法步骤。为保证解的可行性,将编码合法化,对工序进行拓扑排序。递推计算工序开始时间和结束时间,进而计算编码的目标值,并将其转化为适应值。采用轮盘赌与最优性相结合的方法进行选择,设计基于位置成组移位的杂交算子和随机交换的变异算子。以某编组站为例进行模拟计算,结果证明该算法满足编组站进路调度工作的要求。     

编组站阶段计划自动编制的数学模型及算法

根据编组站实际作业流程，将阶段计划自动编制问题分解为配流计划、解体／编组计划、到发线运用计划3个自动编制子问题。分别建立数学模型并求解。配流计划模型是在满足列车编组要求的前提下，以中转车组在编组站的总停留时间最少为目标，确定出发列车从站存车以及本阶段到达列车中所获得的车流来源。解体／编组计划模型是在车组配流完成后，以晚点列车总数量最少为臼铄，确定列车的解体／编组次序。到发线运用计划模型是在当前股道的配置条件下，以能够完成接发列车数量最多为目标，合理安排图定列车的接发。通过将3个模型合理地衔接．实现编组站阶段计划的自动编制。采用所提出的3个模型建立的编组站计算机辅助决策支持系统，目前已在乌鲁木齐西站实施应用。     

多站协同的技术站配流优化研究

技术站是铁路网的重要组成部分,其作业组织水平直接决定了铁路运输生产效率。传统的技术站配流问题通常考虑车站内部作业优化,如解编顺序、分类线运用等,以减少车辆在站停留时间。为加强站间互联互通,促进车流有序流动,提出基于货物列车编组计划的多站协同概念。建立以车辆在站停留时间最小为目标的考虑多台调机的单技术站动态配流模型M1和以协同后减少的停留时间之和最大、新增列车走行费用最小为目标的多站协同优化模型M2。考虑到模型M1属于NP-hard问题,设计拉格朗日松弛算法将模型分解为3个子问题求解。模型M2根据模型M1求得结果并结合多站协同概念,调用GUROBI求解器求解验证。通过案例分析可知：在计划时限内,给定的路网中共有6个技术站进行协同配流,通过改变欠轴停运列车的编组去向,实现相邻车站车流供给,车辆在站停留时间减少645.1 h,较协同前降低6.57%,增加6列正点出发列车。研究结果表明,提出的模型及算法能够压缩多站车辆在站停留时间,提高计划兑现率,增强铁路货物运输生产效率。     

基于约束规划的编组站阶段作业计划优化研究

为了解决编组站阶段作业计划优化模型规模过于庞大、适用性不强、求解方法复杂、算法收敛慢等缺点,通过剖析编组站阶段作业计划优化编制问题的本质,在此基础上建立了一个以车流累积为模型对象、出发车车流来源及解编顺序为决策变量,出发车最多为总目标的约束规划(CP,Constraint Programming)模型.将模型求解分为:利用约束传播得到初始解和利用搜索技术结合约束转播改进初始解两部分,并用约束规划算法引擎(CP Optimizer)实现模型的求解.实验表明,本模型均能在普通PC机上运行20 s左右就能得到最优的方案,符合现场对算法时间及空间复杂度要求.     

技术站广义配流问题模型与算法

根据列车解编顺序是否确定,将阶段计划中的广义配流问题分为广义静态配流问题和广义动态配流问题。以阶段内发出配流车数最多和车辆在站平均停留时间最短为目标函数,以列车解体开始时刻、车流分配、车流接续和列车编组开始时刻为约束条件,建立广义动态配流问题的多目标非线性混合整数规划模型。综合考虑优先排空、优先发送较近编组去向车流,模拟车站调度员编制阶段计划时的思维过程,设计搜索算法,解决广义静态配流问题(给定列车解编顺序的广义动态配流问题)。以有7个编组去向的某技术站为例,运用该算法可以在较短时间内得到列车解编方案和配流方案,表明了该算法的实用性和可行性。     

基于约束程序累积调度的编组站静态配流模型研究

静态配流是铁路编组站阶段计划的核心,模型和算法的优劣直接影响编组站作业效率和经济效益。本文基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论,考虑配流成功的出发列车优先级总和最大、出发车流来源总数最小、到达车辆先到先发等具有字典序的3个目标,以满轴、正点、不违编、解编顺序及编组场容量限制等为约束条件,建立静态配流字典序多目标累积调度模型。采用迭代、约束传播和回溯算法求解。通过现场实际数据验证:本算法求解时间满足现场要求;模型稳定、扩展性好,符合实际需求。     

编组站阶段计划刚性与柔性优化的协调研究

运用模糊集合论及系统优化的方法，考虑编组站阶段计划刚性与柔性优化的综合协调问题，通过对阶段计划中柔性概念的模糊化定义，建立了该问题的模糊混合０－１规划模型。该模型在编组站总停时最小与提高出发列车正点率等刚性优化指标及计划可实现性等柔性优化目标之间，寻求一套最合理的编线站到发线、调机安排与车流接线优化调度方案，采用遗传算法进行实例计算表明，刚性与柔性优化的结合改进了阶段计划计算机自动编制的辅助决策基     

编组站阶段计划IDSS的研究

针对编组站阶段计划Dss的设计,提出了智能决策支持系统的设计理念,对其结构进行了划分,界定了各部分功能,并给出了实现其功能的具体方法.     

编组站货车中转方式的判定算法

当货车跟随列车到达编组站时,通常要进行解体和编组作业,货车中转方式的不同对于推算货车停站时间有很大影响。通过分析货物列车编组计划的主要内容,整理出直达列车数据表和直通列车数据表。在推算单个车辆时,分析该车辆走行计划中的经由编组站串,依据直达列车数据表判定此货车是否属于直达列车。对于直达货车,所经过的编组站都按无调作业处理。对于非直达的货车,依据直通列车数据表,设计判断货车经由编组站中转方式的递归判定算法。使用此方法可以快速判定货车在编组站的中转方式,从而使车流推算结果更加快速准确。     

多模式均衡配流模型

基于我国城市混合交通的特点及信息的随机性,研究了混合交通方式选择和路径随机选择模型,证明了模型最优解满足方式选择和路径随机选择平衡的条件,并且最优解是唯一的,同时给出模型的算法。