基于随机相关机会规划的公交调度模型研究

在公交车辆调度问题中，考虑到公交调度中的不确定因素，引入相关机会规划模型厦其相关概念．给出基于随机模拟的遗传算法步骤，能使得调度决策更能尽可能地执行，同时更加接近实际调度情况。     

基于禁忌搜索的公交调度计划系统

本文在对我国公交运营环境和运营模式特点进行的针对性研究的基础上,研制一个基于禁忌搜索算法的智能公交调度计划系统.其中,综合国内外公交运营调度实际,分析并总结出近40个反映我国公交运营特点的调度影响因素,并将其设置为系统参数,方便用户设置与调整,大大提高了系统的实用性.该系统采用基于组件的应用程序技术,构造了车辆调度、驾驶员调度和司售排班三个基本功能模块,是我国目前唯一一个完整的公交调度计划系统.在我国多家公交企业的应用证明,本系统能稳定、快速地生成优化调度计划.     

基于列生成启发式的单线电动公交车与司机整合调度优化

在考虑电动公交车里程约束与司机连续工作时间和总工作时间约束的基础上,研究单条 公交线路的电动公交车与司机整合调度问题,即将给定时刻表车次分配给电动公交车和司机,同 时,生成车辆运营计划和司机排班计划,设计基于列生成启发式方法求解提出的整合调度问题。 列生成方法用于生成线性松弛最优解,将整个问题分解为一个主问题和两个定价子问题。其中, 主问题从可行车辆行车路径集合和司机车次链集合中选择最优的司机车次链和电动公交车行车 路径,覆盖所有车次,并保证车辆运营计划产生的空驶弧都被司机排班计划覆盖;定价子问题描 述两个基于时空网络的资源约束最短路问题,分别用于生成可行的车辆路径和司机车次链,并设 计深浅算法得到整数可行解。使用合肥市3条公交线路随机生成算例检验提出算法的有效性。     

基于地铁乘务资源共享的排班计划优化方法

针对不同线路间列车不跨线情况下的乘务基地和乘务员共享问题开展研究,分析乘务资源共享，在传统排班模型基础上考虑乘务员跨线值乘，班次出退勤地点比例及其鲁棒性优化，建立乘务排班计划集合覆盖模型。针对乘务资源共享后多线协同优化引起的问题规模显著增大，以连续值乘区段为最小值乘任务单元构建网络图，引入分层结构，多级的汇点和源点，以及跨线就餐和间休弧等以满足班次的可行性约束。构建对应不同出退勤地点属性的网络图集合，将定价子问题转化为网络图集合的最短路问题以进行列生成法求解。案例结果表明：相比于分线单独优化，乘务资源共享可为乘务员提供更多的出退勤地点选择，显著降低其通勤时间；此外乘务资源共享可少量节省乘务班次数，提高排班计划效率。     

列车通信以太网周期数据时态约束调度方法

针对工业以太网调度方法以报文截止期为唯一约束的局限,提出了一种基于时态约束的列车通信网络周期数据调度表生成方法.首先基于时间触发机制改造列车以太网的通信与消息模型;其次利用网络设备通信参数与数据报文参数,提出周期数据通信的时态约束有向图量化模型;最后设计了基于可满足性模理论的调度表生成算法,求解单播及广播业务的周期数据调度表以验证算法有效性,并在实际列车通信网络的拓扑条件下进行调度性能测试及分析.实验结果表明:该调度算法能够解决部分传统算法不能调度的通信任务,满足更细化的周期数据调度需求并提升调度灵活性;调度性能测试中最大链路负载超过80%,可调度周期数据业务量达到1 000项.      

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针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.     

基于列生成算法的电动公交车辆调度计划优化研究

在公交运营规划过程中,公交车辆计划问题是编制时刻表和调度驾驶员的连接纽带,是公交运营规划过程中的关键问题.相对于传统公交车,电动公交车具有绿色环保,运营里程短,充电资源少等特点.在运营规划方面,电动公交车车辆计划模型约束多,计算难度大.本文应用整数规划,网络流等基本理论,将车次任务,公交场站,充电站作为节点,将车次间的空驶作为边,把电动公交车的车辆计划问题转化为网络模型.在网络模型的基础上应用列生成方法,对电动公交的车辆计划问题进行求解.在实验部分,将列生成算法分别应用于随机生成数据和实际数据.实验结果中,列生成算法结果相比现在使用方案最多节省了1 辆电动车,成本优化最高为8.3%,表明列生成算法在求解电动公交车辆计划问题时效率高,优化结果较好.     

变邻域搜索求解公共交通乘务调度问题

公共交通乘务调度问题是一个将车辆工作切分为一组合法班次的过程,它是NP难问题,许多求解方法的效率都与班次评价密不可分,本文通过裁剪TOPSIS方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)设计了TOPSIS班次评价方法.此外,通过裁剪变邻域搜索算法使之适合求解乘务调度问题,提出了基于变邻域搜索的乘务调度方法(Crew Scheduling Approach Based on Variable Neighbourhood Search,VNS),其中,并入了TOPSIS班次评价方法在调度过程中进行班次评价,设计了两种带概率的复合邻域结构以增加搜索的多样性,帮助跳出局部最优,在VNS中利用模拟退火算法进行局部搜索.利用中国公共交通中的11组实例进行了测试,测试结果表明,VNS优于两种新近提出的乘务调度方法,且其结果关于班次数接近于下界.     

基于交织的立体综合车场公交调度优化模型研究

公交调度是公交立体综合车场(简称立体车场)运营中的关键问题. 不同于以往公交调度问题,立体车场公交调度需要同时安排各车的场内停车位置、发车时间与行驶路径. 基于立体车场公交“早出晚进”特征对立体车场调度问题与调度模式进行研究,进一步分析立体车场公交车辆的交织条件;基于整数规划构建以立体车场公交车辆交织次数为目标的公交调度优化模型,求解立体车场公交调度方案. 研究结果表明：立体车场公交调度存在同层集发和异层分发两种调度模式,且异层分发模式优于同层集发模式;此外,车辆交织条件是空间与时间同时发生重叠. 通过案例验证了研究结论的正确性及调度优化模型的可行性.     

有行驶里程限制的满载车辆调度问题

应用网络模型,对有行驶里程限制的多车场满载车辆的调度问题进行了探讨.将行驶里程限制约束转化为目标约束,建立了该约束条件下的路径选择模型;设计了基于自然数编码求解该问题的遗传算法,并用实例进行了验证.结果表明,该方法能有效地解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题.     

基于固定班制的地铁乘务计划一体化优化方法

针对运营中常用的固定班制轮班模式，通过加入班次数量比例和备班约束，构建排班和轮班计划一体化的乘务计划优化模型，进行乘务组数的全局优化；之后对传统列生成求解算法进行改进，在定价子问题中分别针对不同班次类型，各自生成班次以适应新的模型约束，并设计加速策略，以完成对一体化优化模型的求解；最后以轮乘站设置不同的两条地铁线路为例开展案例研究，研究了在四班三运转和六班五运转班制下的优化效果，分析了算法的求解效率. 研究结果表明:固定班制条件下，与分阶段优化方法相比，简化了轮班单元构成，乘务组数量减少了6.67%～14.29%，求解时间节约了44.2%～51.4%.      

基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。     

考虑时间均衡度的城市轨道交通乘务排班计划优化方法

乘务排班计划是城市轨道交通乘务组织的核心内容和运营管理工作的重要组成部分,其生成质量对城市轨道交通的运营效率有显著影响.本文将时间均衡度作为给定周期条件下评价乘务员值乘时间与休息时间合理程度的指标,构建了基于该均衡度的乘务排班计划优化模型.为同时考虑乘务区段的最优组合与早晚班的匹配问题,本文的求解过程由改进遗传算法和双相匹配算法两个部分构成.最后将所建模型应用于北京市某轨道交通线路的案例研究中,对优化结果与既有乘务计划进行比较分析,验证模型的有效性.对比发现,该模型的结果在较大程度上提高了乘务排班计划的时间均衡度.     

面向班型动态生成的地服人员排班算法

面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服人员排班算法,其核心思想是通过block Gibbs抽样迭代优化班型内人员构成、班型内航班集和班型生成.在某机场值机人员的数据集中验证此算法,实验结果表明,在满足员工层次资质、员工白夜班和班型动态生成的约束下,算法能够生成合理的班型.     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。      

基于工作强度均衡的地铁乘务轮班计划优化模型

地铁乘务轮班计划是运营组织工作的重要组成部分,对于提高运营水平和降低运营成本有重要影响.本文采用基于“轮班单元”的周期循环编制模式,以工作强度均衡为目标构建乘务轮班划分和分配两阶段模型,划分模型中不区分同种类型的班次,分配模型将具体班次分配到划分结果中.采用粒子群算法与模拟进化算法相结合的混合智能算法求解,并针对乘务计划两阶段模型分别进行算法设计.最后以北京市某地铁线路数据为例进行求解,对比发现,本文模型求解方案可有效提高乘务员工作量均衡程度.