路企直通运输空车调配模型及算法研究

路企直通运输这一新的运输组织模式使传统路网空车调配问题具有了新的特征,在借鉴传统空车调配问题模型的基础上,统筹考虑卸空站、装车站、技术站的空车调配数量、路径和时机问题以及技术站始发空车专列的来源,建立基于整个运输过程费用最小化为目标的路企直通运输空车调配模型并分为技术站空车配流和路网空车调配两个问题求解,使得空车调整模型符合运输生产实际并具有普遍意义,以上海铁路局部分战略装车点配空为例加以验证,该模型的采用对路网上空车调整问题将起到很好的借鉴作用。     

基于时间窗的大型编组站取送调机作业优化研究

在分析拥有大型货场和大量专用线编组站各项取送、调移作业占用取送调机时间的基础上,将有时间窗的车辆调配问题变成了有具体的开始时间的问题.同时利用图论法解决了车站某一阶段某一调车区各项任务的先后顺序问题.达到了提高取送调机效率,减少作业车在编组站货场、专用线及编组场停留时间,优化调车作业的目的.     

铁路车站空车调配优化模型设计

空车调配是铁路车站运输组织工作的重要内容。参考传统运输问题模型,结合车种代用、分阶段实施、重点任务优先完成、摘挂作业机车消耗等实际问题,首先提出车站空车调配的确定性数学模型,然后考虑车流推算数据与实际生产之间的误差,综合目标函数与作业点空车供应量的不确定性,建立车站空车调配的模糊规划模型,提出模型求解的思路与方法。     

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。     

铁路空车调配问题的区间线性规划模型及算法

铁路空车调配问题是合理解决空车需求与供应之间的不平衡问题。在借鉴空车调配问题模型已有成果的基础上,围绕空车供应与需求量的不确定性、空车调配的时效性、路段通过能力的限制性3个方面,对区间数运用于空车调配问题加以适应性分析,以空车总走行公里最少和到达时间满足空车需求限定时间可信度加权和最大为目标,提出利用线性区间规划理论解决空车调配问题的模型和算法,并结合算例验证了区间规划的灵活性和简便性,使得空车调整模型符合运输生产实际并具有普遍意义,该模型的采用对路网上空车调整问题将起到很好的借鉴作用。     

铁路空车调整优化模型及其蚁群算法

以理论研究为主,通过对空车调整问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调整的两个核心问题;在分析已有模型及对问题进行抽象描述的基础上,建立了空车调整协同优化（EWDCO）模型,并设计了相应的蚁群算法。分析发现,共同径路约束与EWDCO模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EWDCO模型的最优解产生影响,模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。同时,研究表明ACO对求解空车调整问题具有一定的优势,是一种较为有效的算法。     

基于时间约束的铁路空车调配系统可靠性分析

为弥补现有铁路空车调配系统缺乏空车调配可靠性研究的缺陷,在传统空车调配优化模型的基础上,本文提出了一种新的基于时间约束的空车调配可靠性分析方法。通过深入分析铁路空车调配过程,建立效益最大化目标函数,生成约束条件,以规定时间内的实际到达空车数与需求空车数之比计算出各需求站的空车调配可靠性,再利用各需求站可靠性均值求解空车调配系统的可靠性。最后,使用LINGO软件进行算例分析,论证了该方法的可行性和有效性。     

基于鲁棒接续时间的铁路空车调运优化

空车调运是铁路运输的关键环节，其方案具有一定的鲁棒性，可以避免车站技术作业时间以及站间旅行时间等不确定因素对调运方案实施的影响. 基于固定的车站技术作业时间和站间旅行时间，提出了空车供应站到达列车与发出列车、空车供应站发出列车与空车需求站发出列车间的空车接续时间关系判别方法. 以空车调运收益最大化为目标，建立了确定情形下考虑车种替代的空车调运模型，在此基础上，引入波动率描述车站技术作业时间和站间旅行时间的不确定性，并通过设置波动下限调整模型的鲁棒性，建立了不确定情形下的空车调运鲁棒优化模型；结合模型性质，以车流关系变化为依据，设计了鲁棒优化模型的快速求解算法，将非线性优化问题转化为易求解的鲁棒等价模型. 结果表明:求得的空车调运方案可以得出列车间的空车配流和车种替代情况，不确定因素的波动率和波动下限会影响空车调运方案的效益值，绝对鲁棒下站间旅行时间、供应站技术作业时间和需求站技术作业时间3个不确定因素导致方案效益值较确定模型分别下降了16.2%、12.1%和28.1%.      

铁路空车调配的多时点优化模型研究

空车调配优化直接影响铁路运用车辆使用效率和市场需求满足的程度.从实时性优化调整角度,通过定义配空弧与装运弧,确立了配空和装运之间的映射关系,从而形成空车调配服务时空网络.在此基础上,综合考虑决策阶段内收益、成本、服务能力等因素,以空车调配收益最大为目标,构建空车调配的多时点优化模型.最后以粤东地区空车调配为案例,对所构建模型进行验证.案例结果表明,所提出的空车调配时空网络构建方法,有助于综合考虑收益、成本和点线能力等因素,以及降低问题的难度,可为空车调整策略提供新的思路.     

铁路网重空车流径路整体优化模型

基于我国铁路车流径路呈树形结构的特点,将分车种的空车调配纳入车流径路的优化体系,同时在满足点线能力限制的前提下,以重空车流整体走行费用最小为目标,构建了车流运行径路的优化模型,并在此基础上,考虑到空车调配过程中的车种代用因素,对模型进行扩展,描述了铁路网重空车流的分配方案．最后,以我国东北部分区域路网为案例背景,通过优化求解,获得了满意的车流径路方案和空车调配轮廓方案,从而验证了模型的合理性和有效性．     

公铁货流转移下铁路车流径路与列车编组计划联合优化

促进更多货流从公路转移到铁路是实现“双碳”目标的重要路径之一，也是推动铁路高质量发展的关键举措。鉴于此，本文以公铁货流转移量、铁路车流径路选择及编组去向等为主要决策变量，以公铁两网物流总成本极小化为目标，构建公铁货流转移量与铁路车流径路及列车编组计划联合优化模型，实现“公转铁”货流全过程、多阶段运输费用的数学表达，得到系统优化的OD间公铁货流转移量、车流走行径路和改编站点。针对模型的非线性特征，引入辅助0-1变量进行线性化，将其转化为混合整数线性规划模型，为验证模型有效性设计算例，借助数学规划优化器GUROBI进行求解。结果表明，模型可为公铁货流转移方案配置合理的接驳路径和列车编组方案；相较于既有研究，本文构建模型考虑了公铁两端的接驳转运费用和铁路车流集结与改编费用，使得“公转铁”物流总成本增加了约23.06%，转移货流量降低了约4.91%，更准确地描述了公铁货流转移过程，为制定“公转铁”运输方案和组织措施提供一定的理论依据。     

考虑空车调配协调的货物列车开行方案优化研究

为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化，结合基本运行图架构与车流径路，构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求，节点与区段不对流空车要求，以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标，建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性，结合重车或空车配空的时间接续要求，提出将不同的 k 短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法，设计混合差分进化求解算法。实例研究表明，考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化，能够减少空车走行费用，及时满足装车需求，有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线，提高方案可实施性。     

基于蚁群算法的铁路空车调整优化模型设计

针对铁路空车调整问题,采用蚁群算法解决此问题,建立以空车走行公里数最小为目标的优化模型,并给出求解算法。算例分析表明模型的正确性和算法的合理性,将蚁群算法的时间复杂度与其他一些解决空车调整问题的算法的时间复杂度进行比较,充分体现蚁群算法解决大规模路网空车调整问题的优越性。     

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我国自然资源分布不平衡,受地区经济发展和城市布局等因素的影响,全国集装箱货源分布和流向存在着很大差异,导致铁路集装箱供需矛盾十分突出,空箱调运较为频繁.以往空箱调运优化模型都是以调运费用最小为目标,没有考虑重箱运输的收益.综合考虑空重集装箱运输,以铁路运输利润最大为目标,在完成局间排空箱任务基础上,将适箱货物按重要程度分为不同的等级,对高等级货物优先运输,并按所需集装箱类型不同建立空箱调运非线性混合整数规划模型.其中,运输利润为重箱运输收益与空箱调运成本之差.算例分析结果验证了模型的正确性和可行性.     

基于滞留费用及时效性的空车调配优化模型

针对我国铁路空车需求量总体上大于供应量,以及时效性考虑不足的现状,考虑到空车(或以重代空的车)过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用,而且在空车总体供应量大于需求量的前提下,充分考虑车种代用和满足重点货物、重点客户对空车的需求条件。在此基础上,建立在区段空车运输能力约束条件下基于滞留费用及时效性的空车调配综合优化模型。     

货物列车编组计划网络模型的建立及算法

阐述了货物列车编组计划编制的复杂性。车流径路和编组方案统一起来进行优化，会得到更加精确和合理的结果。将货物列车编组计划问题转变为网络计算问题来处理，给出了数学模型，其目标是使铁路范围内的车流总费用最小，并且探讨了该模型的算法。     

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重载铁路集疏运调度系统车流组织优化问题涉及到空车与重车的协同优化,只有将二者结合才能够制定完整的车流组织方案.论文首先通过分析系统空重车流组织特征,以车辆周转时间最小为目标,建立基于企业需求与铁路供给的车流综合优化模型.其次以目标函数为抗体,约束条件为抗原,构建基于信息熵的亲和度表示方式,利用免疫克隆算法求解集疏运系统车流组织方案.在求解的过程中,利用免疫克隆算子实现繁殖,通过抗体浓度对种群规模进行控制,防止早熟收敛.最后仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,本文算法的平均搜索时间减少了25%、49%.     

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.