直达列车多点装卸取送顺序优化的表上移动法

直达列车多点装卸取送顺序直接关系到铁路货车运用效率和列车运行线的良好接续，因而采用优化的取送顺序有利于提高铁路经济效益，现行方案优化方法计算工作量大，在作业地点较多时难以实现。提出了直达列车多点装卸取送顺序优化的数学模型，论述了表上移动法解算该数学模型的原理及方法，为取送顺序方案优化提供了直观，简便，可以迅速得到最优方案的新途径。     

放射状专用线直达列车取送车问题的算法

对于放射状铁路专用线直达列车取送车问题，为了充分发挥调车机车的能力，本文将取车、送车单独考虑。通过建立排序论模型，给出放射专用线上直达列车送车计划的一个快速简单算法。     

放射状专用线取送车问题模型和算法

为了解决放射形专用线取送作业的合理取送顺序、取送时机和取送次数问题,用定性与定量相结合的方法,建立取送车模型,设计求解模型的排序算法,对放射状专用线取送车问题进行优化,从而可减少非生产停留时间,依照运行图准时发车,并将调车空闲时间用于其他作业。     

树枝形专用线取送车问题哈密尔顿图模型及算法

合理安排铁路专用线取送车顺序,对提高调车机车作业效率、加速货车周转具 有重要的意义.在已知条件下,以机车在装卸点间走行时间为权,把树枝形专用线取（送） 车作业优化问题转换成哈密尔顿图最短路问题,并松弛为指派问题,采用匈牙利算法求 出指派问题的最优解,可得到最短回路路长的下界或最优解.若未得到最优解,再利用破 圈连接法求出满意的取（送）车顺序,此算法的复杂度为O(n2).同时对送兼调移、取兼调 移、取送结合、送调取结合作业形式进行了深入地讨论.最后举例说明了模型的构造及求 解过程.大量小规模案例表明,该算法的平均复杂度及性能是比较优越的.     

摘挂列车编组调车作业计划的统一编制方法

提出了待编车列首组和尾组的广义定义,以消除列车编成后运行方向不同对摘挂列车编组调车作业计划编制方法的影响,利用镜像映射原理把调车机车在调车场左方转换为调车机车在调车场右方,从而统一了牵出线与调车场不同相对位置和列车不同运行方向条件下摘挂列车编组调车作业计划的编制方法.该方法更简便易行,为计算机编制列车编组调车作业计划提供了便利.     

技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型

为进一步提高铁路技术站作业计划编制效果,针对采用一台调车机车解体和一台调车机车编组的技术站配流与调机运用的综合问题,作者确定了出发列车的编组内容和解体（编组）调车机车的解体（编组）任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站总停留时间最小。基于单机器调度理论和资源分配理论,在将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题的基础上,首次建立原问题的混合整数线性规划模型。最后,采用既有文献中普遍采用的算例对该模型进行计算分析,并与其他研究方法进行比较。计算结果验证了该模型在问题描述上的正确性以及在消耗更多计算时间前提下计算质量上的优越性。     

有限状态机在列车解编顺序中的应用

在编组站机车作业安排过程中,列车的晚点、待取乍辆的缺少、待出发列车的时间紧急等都会要求机车在解体列车时按需而行,而不是按列车到达的顺序依次解体。这就要求在编制车站计划时实现合理的到达列车的解体顺序。运用有限状态机模拟机车动态,输入计划列车到达、出发信息、现车信息推算机车任务,决策现场作业顺序,辅助调度员做好调车作业计划。     

放射形专用线取送车模型及算法

为了解决放射形专用线取送作业的合理取送顺序、取送时机和取送次数问题,用定性与定量相结合的方法,建立了取送车模型,设计了求解模型的蚁群遗传算法.模型及其算法适用于求解多种到发车流形式的放射形专用线取送车问题,并可自适应地生成各种取送作业组织方式,实现了取送方案的整体最优,克服了固定取送作业方式的缺陷.算例仿真结果表明,取送次数从传统方法的30次减少到18次,减小了作业车的总车小时消耗.     

日计划机车周转图智能编制方法的研究

给出了日计划机车周转图的约束满足优化问题模型及其智能求解算法，该模型以列车工作计划，机车技术作业时间，乘务员作息时间、１８点归位机车台数，检修机车最晚到达基本段时间及段备机车的最早可解备时间等作为约束条件。     

技术站列车解编顺序的调整方法

在综合考虑技术站运输生产实际情况、调车机车能力限制和到发列车车流接续关系的基础上,提出了技术站列车解编顺序的调整方法．当前一列出发列车的待编时间长于或等于后一列的编组作业时间,且前一列的编组最晚开始时刻晚于或等于后一列的编组最早开始时刻时,可调整相邻列车编组顺序．当后一列到达列车的待解时间长于或等于前一列的解体作业时间,且后一列的解体最早结束时刻早于或等于前一列的解体最晚结束时刻时,可调整相邻列车解体顺序．上述规则可推广到跨列车解编顺序的调整．     

重载铁路装车端空车调配优化研究

重载铁路装车端通常为组合列车和单元列车混行,空车调配的结果影响其装出重车列的组合作业。为提升线路能力利用和加速货物运输,基于装车站对到达空车的需求,研究协同装出重车列组合优化的空车调配问题。以最小化空车列到达惩罚、最大化装出重车列组合数及最小化装出重车列组合等待时间为目标,以线路通过能力和技术站技术作业能力等为约束,构建重载铁路装车端空车调配多目标0-1规划模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解。以包神铁路东线空车调配为例进行分析,结果表明,得到的空车调配方案能够使各装车站对到达空车列的惩罚值为0,与传统空车调配方法相比,有效减少了装出重车列的组合等待时间,能够为重载铁路装车端空车调配优化提供参考。     

Optimization and Algorithm for Through Train Connections at District Stations

In the optimization of train diagrams, selecting the arrival and departure paths of the through trains has a great impact on the dwell time at district stations.In this paper, on the basis of train paths and the through train connection time standard at district stations, we built a mathematical model aiming at minimizing dwell time of through trains at two adjacent district stations, and then converted this into a network flow model to which is added a source and a sink node.Then, we propose a new algorithm for solving the network flow model based on the minimum-cost flow algorithm.A case study for through trains from the Guiyang South Railway Station to the Chongqing West Railway Station shows that the algorithm is reliable and efficient for solving the problem of through train connections, and there is a reduction in the total dwell time that the through trains spend at two adjacent district stations.     

高铁站列车和调车作业计划一体化编制方法

复杂高铁站作业计划的编制质量是影响整个路网运输能效发挥的重要因素,为快速编制高质量车站作业计划,分析了各类列车在车站列车和调车作业,构建列车作业链,并描述车站作业计划优化问题的本质,结合车站布局和轨道电路分布,构建基于微观层面的车站作业计划优化模型;针对实际问题变量巨大,约束条件复杂的特点,将模型转换为对偶形式,在不需要初始解的情况下,通过拉格朗日松弛算法求解,并通过基于对称性破缺规则的分支定界法快速对松弛问题的解可行化,获得可行车站作业计划。以北京南站为例测试模型和算法,计算时间不超过 20 min,对偶间隙不超过10%,计算结果无冲突,表明该方法能够实现复杂高铁站高质量列车作业计划的快速求解,具有实际应用意义。     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

Route Selection for Railway Passengers: A Multi-objective Model and Optimization Algorithm

With an increased operating speed in Chinese railways in recent years, the number of passengers traveling by trains has been significantly increasing. The research issue is regarding how passengers select their routes when there are no direct trains. Previous studies have dealt with the route selection problem as a multi-objective optimization. The study began by setting up a transportation network which encompasses the departure and terminal stations along with important intermediate stations. Then, six key factors are analyzed and formulated using a multi-objective model, consisting of the train-running time, railway fare, transfer frequencies, distances between transfer stations, transfer interval time, and travel comfort. Furthermore, a two-phase algorithm is employed to solve the model. A rapid searching algorithm for feasible routes based on the train timetable is established, then the weight vector is assigned by introducing the information entropy to obtain satisfied routes. In the end, the two-phase algorithm is tested respectively for railway passengers from Lanzhou to Beijing (with direct trains) and from Lanzhou to Changchun (without direct trains), and the results show that the proposed model and solution algorithm are efficient for obtaining satisfactory routes.     

高速列车头型多目标气动优化设计

为提高明线运行的高速列车气动性能,以头车气动阻力和尾车气动升力为优化目标,对高速列车头型进行了多目标自动优化设计.以某新型高速列车为原型,建立了包含转向架区域的高速列车参数化模型,提取了7个设计变量,分别控制鼻尖高度、端盖开闭机构顶端高度、驾驶室车窗高度、水平最大外轮廓线横向宽度、头型中部辅助控制线凹凸度、转向架区域横向宽度和隔墙倾角,并基于计算流体动力学理论,建立了高速列车空气动力学模型.应用该模型计算作用在列车上的气动力,通过多目标遗传算法自动更新设计变量,实现了高速列车头型的自动优化设计.对优化目标与设计变量的相关性进行分析,结果表明:驾驶室车窗高度和转向架区域横向宽度对头车阻力影响最大,头型鼻尖高度和中部辅助控制线凹凸度对尾车升力影响最大;优化后得到6个Pareto最优头型,与优化前的头型相比,头车阻力最多减小3.15%,尾车升力最多减小17.05%.      

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系，以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标，构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题，以及优化班列时刻表的子问题，通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点，设计改进策略，使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后，通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率，利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性，制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

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在铁路网络中,列车运行通过车站时可能会受到其他运行线列车运行的干扰,本文对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究。根据问题的数学描述和列车运行动力学方程,建立了最优化模型,并采用变长度染色体遗传算法,结合工况序列表,对问题进行了求解。通过仿真计算,给出了受干扰时列车运行的速度距离曲线,与无干扰时的速度距离曲线进行了比较,分析了速度、时间之间的相互变化,并结合能耗距离曲线,揭示了列车节能操纵的一些原则,最后将运算结果与其他方法计算出的结果进行了比较。比较结果表明,变长度染色体遗传算法是一个有效的算法,可以很好地应用在列车节能操纵优化的研究中。     

需求响应的集装箱班列时刻表优化及 Benders分解算法

充分考虑集装箱货物与集装箱班列在时间和数量方面的匹配关系，以集装箱货物送达目的站的总延误最小为目标，构建集装箱班列时刻表优化的线性混合整数规划模型.采 用Benders分解算法将原问题分解为确定集装箱货物与班列匹配方案的主问题，以及优化班列时刻表的子问题，通过求解子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面.为克服割平面有效性较低的缺点，设计改进策略，使每次迭代产生多个割平面同时添加至主问题中.最后，通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明：改进策略的运用有效提高了算法的计算效率，利用模型及算法得到的班列时刻表与集装箱货物的数量、时间分布之间具有较好的匹配性，制定的班列时刻表很好地响应了用户需求.     

铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型

针对已开通运营的铁路集装箱中心站相继开行诸多集装箱班列的实际,构建了集装箱班列编组方案选优的数学模型.该模型是在借鉴已有列车编组计划优化模型的基础上,根据其运输组织的特点,建立了在路网情形下,考虑了包括车站班列中转改编能力储备约束和区段牵引定数限制因素在内的单组班列编组方案选优的数学模型.该模型将一支集装箱箱流可能需要二次及其以上中转改编问题转变为多次一站中转改编问题来描述.因而,该模型复杂度大为降低,且为线性0-1规划模型,决策变量规模为2n3 - 5n2+3n.因而,该模型可以应用现有较为成熟的线性规划算法进行求解.另外,该文还运用模型实例来说明该模型对实际问题的有效描述.