重载铁路装车端空车配送模型

根据重载铁路空车调整具有以列为单位、装车点对空车列到达时间要求高等特点,定义满意度隶属函数,以车流平衡、到发时间间隔为约束条件,以装车点满意度最大及空车列空费时间最小为目标函数,建立重载铁路装车端空车配送的多目标模糊规划模型.采用混合遗传算法求解.以大秦铁路为例,采用建立的模型和算法,计算和比较湖东站单独作为空车列分解站、湖东站和大新站联合作为空车列分解站2种方案.结果表明:增加大新站作为装车端的空车列分解站,装车点满意度可提高13.66%,空车列空费时间则可降低87.67%,能更好地满足装车点对空车列到达时间等方面的要求及线路通过能力的限制.     

基于线路能力约束下的铁路空车调配迭代算法

以空车总走行里程最小为目标，以空车供需平衡和车流量不超过线路通过能力为约束条件，建立空车调配数学模型，并设计分步优化迭代算法进行求解。该算法的基本思路是：先放弃模型中能力约束条件，将问题转化为标准运输问题求解；再检验解是否满足能力约束条件，若满足，则得到最优解；否则，记忆有效解，调整OD供需量、路段通过容量和路网路段，形成新的能力约束条件下的空车调配子模型，再求解。如此反复迭代，直到全部空车车流配置殆尽为止；累计各步迭代的结果，得到空车调配方案。在应用实例中，分别采用直接求解算法和分步优化迭代算法求解，分步优化迭代算法得到的空车调配方案比直接求解法可减少空车走行里程6000km，且路网配流相对均衡。结果验证了空车调配数学模型及其分步优化迭代算法的正确性及可行性。     

重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型

依据现有铁路网结构、车流组织特点和车流运行特征,构建基于树型结构的重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型.模型以重空车流的总运行费用最小为目标函数,以重车流量平衡、技术站车流不可拆分、区段通过能力限制以及支点空车需求量和供给量平衡为约束条件.以我国东北铁路网为例,对所构建模型的合理性、可行性进行模拟优化试验.结果显示:采用本模型,可以获得重空车流径路方案、空车调配方案,优化了径路上各区段负荷分布;得到的重宅车流径路及多车种空车调配结果符合铁路车流组织的特点,有利于区间通过能力的充分利用和车辆周转时间的压缩.     

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上，建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型，将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中，实现两者整体上的优化。通过约束条件分析，在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化，将非线性模型转化为线性模型，设计相应的蚁群算法（ACO），并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明，ACO算法易于利用计算机实现，对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。     

基于知识约束的空车调整优化方法研究

铁路空车调整是一个集空车O D量(调配方案)生成与车流径路分配于一体的复杂的铁路网流量分配问题。由于实际的空车调整计划将受到许多模糊或不确定因素的影响,需要凭借专家知识或经验来确定,所以如何基于知识建立空车调整问题的优化模型及算法是一个重要的研究课题。本文基于空车调配满足最小费用和路网中流量合理分布的综合评价原则,通过引入知识约束的概念,构造了一个带混合约束(数学约束 知识约束)的优化模型,并结合铁路空车调整计划的实际,采用模糊定量化指标的方法,对模型的求解提出一个应用算法。     

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。     

带有技术站改编的空车调整研究

以空车走行公里最少为目标,建立了带有技术站改编的空车调整模型,并应用LIUNGO进行求解。通过一算例证明,空车经过技术站改编可以大幅度减少空车走行公里。     

路网空车调整系统的设计与实现

路网空车调整计划是全路技术计划的重要内容,编制科学优化的空车调整计划对加速车辆周转具有重要意义.在分析路网空车调整问题的基础上,确定路网空车调整系统的目标与功能,按空车集结输送的组织方法,提出调空区段、空车计算站和空车集结站等概念以降低问题计算规模,引入空车走行径路使空车调整计算结果更具有可操作性.设计空车调整优化计算过程,通过实际数据计算验证表明,该计算方法能够按预订要求编制空车调整计划,编制结果令人满意.     

车种代用情况下的空车调配模型的改进

针对原有的车种代用空车调配模型存在装车收益不准确和车种代用非均衡化的局限性,考虑车种代用受代用收益、代用费用、空车配送费用和车流接续等因素的影响,通过建立以OD流为基础的均衡运输下的重空车调整的时空网络,以网络节点车流量平衡、同种空车不对流、货运计划和装车指令性任务为约束条件,以综合收益最大化为目标,构建改进后的模型。以6个货运站、3种货车和3种货物构成的平衡运输网为例,利用改进的模型,求出车种代用的空车调配优化方案。结果表明:利用改进的模型,能提高货车使用效率,增加运输收入,同时根据最优解可计算出各装车站的货运计划完成情况、各空车产生站的空车产生量。     

铁路空车调配综合优化模型及求解

以铁路企业经济效益最大化、货物运输需求方(货主)满意度最大化和空重车调配路径最合理化为目标函数构建铁路空车调配多目标综合优化模型.模型的约束条件主要包括:空车供应站的车种供应量、以重代空最大运量和剩余装车作业能力;空车运输阶段的区段运输能力;空车需求站的剩余卸车作业能力、车种需求量和货物装运总量.根据调研资料确定模型求解参数的取值;通过简化路径参数、量纲转换处理,将多目标规划转换为单目标规划;运用LINGO软件实现综合优化模型的二次建模;运行LINGO程序得到铁路空车综合调配方案.     

基于时间窗的铁路空车调配优化模型及求解

针对以往铁路空车调配优化研究中对时效性考虑不足的现状,考虑到空车过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用支出,按照空车运输费用、积压库存费用及延误损失费用之和最小的原则,建立基于时间窗(规定时间段)和区段空车运输能力约束的空车供需平衡调配优化模型。以由3个空车供应站、4个空车需求站组成的铁路运输网络为例,按照线性整数规划求最小值问题,运用LINGO软件进行仿真求解,得到最优空车调配方案。     

高速铁路动车组运用的研究

首先将空车调拨引入动车组运用过程，建立了考虑空车调拨条件下动车组周转优化模型。并根据模型的求解思路，给出优化编制动车组运用计划，以及列车运行计划变更时调整动车组运用计划，确定备用动车组数量的计算机模拟方法。在此基础上，利用已开发的模拟软件系统，以京沪高速铁路为背景，对高速动车组运用问题进行综合模拟实验，获得一些有价值的研究结论。     

多阶段空车调整方法在车流推算系统中的应用研究

本文所研究的空车调整模型属于铁路运输信息集成平台下的车流推算系统。车流推算模型能够比较准确地给出在多阶段路网中车站空车的需求量和提供量。针对铁路网络空车调整问题的动态变化特性,建立了多阶段动态空车调整模型,模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足惩罚费用等相关费用,设计了模拟退火的启发式算法并进行了求解。对一个简单的路网进行了验证,结果表明,该模型及算法能够较好地解决动态变化环境下的空车调整问题。     

铁路空车调配的多阶段策略优化模型研究

铁路空车调配问题是一个比较复杂的问题,目前国内在这方面的研究主要集中在静态宏观均衡调控上,而国外的研究则主要关注于日常调配的动态变化上。本文首先对该问题的国内外研究现状进行了综述,然后从我国铁路生产实际出发深入分析研究空车优化调配的策略和途径。基于空车服务时空网络的构建,采用动态规划方法提出了铁路局(公司)管内空车调配的多阶段策略优化模型。模型考虑了编组计划、列车运行图、技术计划和日班计划的影响,并在目标上谋求空车调配费用最小化。此外,模型实现了铁路局(公司)日常空车调配中排空和配空的综合优化,为空车调整阶段计划的编制提供了理论优化依据。最后,通过数值算例分析,模型的有效性得到证明。     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

混沌蚁群算法在空车调整问题中的应用

根据空车车流的混沌特性,以空车走行公里数最少为优化目标,提出了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题.通过算例求解,验证了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题的合理性和有效性.     

带时间窗空车调整问题的遗传算法研究

结合实际科研项目的研究成果,根据空车调整问题的实际要求,通过引入"到达时间窗"的概念,建立以减少空车总走行公里和广义运输成本最小化为目标的空车调整优化模型;运用遗传算法的交叉和变异算子自适应调整技术,以及染色体的矩阵编码结构设计基于矩阵编码的遗传算法,并利用C++语言进行原码程序设计和实例运算分析,取得较好的效果.     

技术计划车种代用的重空车辆调配综合优化研究

车种代用现象在我国铁路行业普遍存在,它对技术计划中的空车调配计划以及装卸车计划都会产生一定影响。本文首先阐述国内外近年来的车种代用研究现状,指出车种代用下的空车调配模型存在计算收益不准确和非均衡运输的缺点,通过模型的修正避免了车辆积压。基于时空网络原理,提出车种代用下的重空车调配综合优化模型,模型强调均衡运输,兼顾重空车流接续,以效益最大化为目标。新模型克服了原模型的缺陷。通过两个模型的算例比较分析,新模型在代用策略和优化方案上更优于原模型,对技术计划的编制具有更好的指导意义。     

在规模路网上空车调配的区段中心优化法

针对大规模铁路网上的空车调配问题，提出了一种网络变换方法。作为一般小规模的空车调配问题，其数学模型属于一类特殊线性规划问题，即运输问题，表上作业法具有很好的求解效果。但由于该算法 的计算量随着所需处理问题的规模的扩大呈几何速度增加，所以对于我国这样拥有数千个装卸站的路网来说，直接用计算机求解具有几千个节点的运输问题是相当困难的。文中提出了一种区段中心优化法，对于主要支点站周边的中间站进行车流归并 ，以压缩节点的数量，从算例上可以看出，区段中心优化法在解决大规模路网同构变换问题时具有比较明显的优点，节约了计算中所城同的时间和空间，是解决大规模路网上空车调配问题的有效途径。文末给出了具体算例。     

城市轨道交通列车运行自动调整的优化模型及算法研究

针对城市轨道交通列车运行的特点，以发车时间、停站时间、区间运行时间、追踪间隔为约束条件，以列车总晚点时间和总晚点数目为综合优化目标，构建城市轨道交通列车运行自动调整模型。采用改进的遗传算法对该模型进行求解。并对实例进行仿真测试验证，仿真结果表明，此模型和算法可以满足自动运行调整的需要。