双向编组站静态配流的优化

定义了配流时间间隔和有效交换配流列车等概念．建立了双向编组站静态配流的双层多目标决策模型,目标函数包括排除与编组去向不符以及接续时间不够的车流形成的总代价、车辆在站总停留时间和交换车数量,用禁忌搜索策略和配流网络相结合的算法求解,算例证明,通过调整到达列车的接人场,可找出有效配流方案,从而实现双向编组站两个解编系统的配流优化,使除摘挂列车外的所有出发列车满轴和正点发车。     

高速铁路列车运行调整策略优化

在分析高速铁路列车运行调整问题及策略优化思想的基础上,以列车加权总晚点时间最小为目标,考虑列车运行时分、车站间隔时间等约束,建立了高速铁路列车运行调整策略优化模型.针对不同适用情况,提出三种基础调整策略,构建情景-策略匹配表,并基于极大加代数的时刻表递推思路,运用C#软件进行求解.最后以京广高铁区段为例,随机假设晚点情景,分析调整结果 .优化后策略匹配度为100%,晚点时间平均减少24.07 min,晚点幅度降低4.2%~53.5%,求解效率显著提升,验证了模型和算法的有效性.     

跨线运营模式下地铁列车运行图调整优化方法

地铁列车跨线运营模式使列车运行调整工作更为复杂精细。为应对因故障导致的线路区间通过能力下降，采用小交路折返、暂停运行、上线运行、取消跨线和恢复跨线这5种策略对列车运行图进行调整。考虑运行安全、配线占用、车底接续和乘客出行等约束，构建以乘客出行时间和列车延误最小化为目标的列车运行图调整优化模型，结合非支配遗传算法Ⅱ和跨线运营列车时刻推算算法对模型进行求解，并通过案例验证模型与算法的有效性。案例研究结果表明：与完全保留原跨线运营计划和转为独立运营模式的两种调整方案相比，本文提出的方法在多个场景下使乘客出行时间和列车运行延误分别平均减少了3.86%和21.07%；采用作业冗余时间较长的过轨方式可提高列车运行调整的抗风险能力，乘客平均换乘等待时间和列车平均延误分别进一步降低了4.06%和3.77%。     

基于拉格朗日松弛的高速铁路列车运行图新增运行线局部调整模型

给定新增列车理想始发时刻及初始利润,考虑始发时刻调整及全程停时延长造成的罚数,基于时空网络构建以全图运行线总利润最大为目标的整数规划模型,进行拉格朗日松弛,根据松弛解对偶信息设计启发式算法求解各运行线可行解,并通过更新拉格朗日乘子进行迭代优化.以京沪高铁为例进行了验证,结果表明：在算例条件下,相较以理想始发时刻推线求解,该方法能够多增铺6条运行线;随着始发时刻可调整度由10min增加至60min,CPLEX的求解时间快速增长,而拉格朗日松弛启发式算法能快速求得高质量的解,除始发时刻可调整度10min情景,求解效率均高于CPLEX;延长始发时刻可调整度至4h,最多增铺18条运行线,说明现有框架下京沪高铁能力已接近饱和.     

高速列车多区间节能操纵优化研究

区间运行时间和操纵方法是实现高速列车节能运行的两个重要方面.本文构建了可调整区间运行冗余时间的高速列车多区间节能操纵模型.考虑到高铁枢纽车站和非枢纽站对列车到达时刻准点性的要求程度不同,模型中增加了枢纽车站的列车到达时刻与列车运行图定到达时刻一致性约束,以及非枢纽车站的列车到达时刻在一定时间范围内的约束.为了避免解空间中不满足定时约束的不可行解的数量影响算法效率,设计了一种三层编码的遗传算法来求解模型.通过1条包含3个枢纽车站、3个非枢纽车站的高速铁路线路验证,结果表明,本文所提出的高速列车多区间节能操纵方法能够保证枢纽车站列车到达时刻不变,非枢纽车站列车到达时刻在一定时间范围内变换时,求得多个区间的列车最优节能操纵速度轨迹.与基于牵引-惰行控制方法和单区间节能操纵方法在图定运行时分下的计算结果相比,本文所提出的方法节能率分别超过16%和4%.     

换乘导向的轨道交通网络发车时间优化研究

针对大城市轨道交通网络换乘站在高峰时段换乘乘客聚集造成的瓶颈,带来的运营安全性能差、效率低等问题,基于非线性规划方法,构建了以网络总换乘等车时间最短为目标的数学模型.该模型考虑了乘客在换乘站的走行时间,以列车发车时间的调整变化量为决策变量,利用调整轨道交通列车在起点站的发车时间及时刻表,协调了列车在换乘站的换乘衔接时间.用模拟退火算法进行求解,得到优化的列车发车时间及时刻表.对13个换乘站及5条线路组成的深圳市轨道交通网络进行优化,结果表明,早高峰小时的优化方案使网络乘客总的换乘等车时间减少了689 h,提升系统换乘效率22%.     

高速铁路高峰小时运力资源优化配置研究

为了解决高速铁路线路合流区段高峰小时通过能力紧张的问题,本文结合车站间隔时间随着相邻列车运行状态及运行速度、车站而动态变化的特征,将精确到1 s的列车追踪间隔时间和车站间隔时间作为输入条件,以最大化高峰小时列车开行数量、优先组织开行停站较少的列车为目标,提出基于列车运行时空路径的高峰小时运力资源配置模型,设计分支定界求解算法,采用列生成技术降低模型求解规模.以包含7个车站的客流区段作为算例,验证模型和算法的有效性.结果表明,模型能够进一步提高运输效率、满足旅客运输需求.     

基于Greedy方法的动态配流模型与近似算法

为研究寻优能力强、求解效率高且可及时调整的动态配流智能化编制方法,构建了基于Greedy算法的多阶段决策模型.以编组顺序为准依次划分阶段,提出了根据各阶段Δti（将最晚编组时刻和最早解体时刻之差与解体标准作业时间作求余运算所得之值）动态划分解体区间的方法;在解体区间内,以当前阶段待编列车的车流需求为匹配目标,设计了5种依据不同规则与策略的最优解体列车选择算法;将各阶段决策变量依次组成序列,得到最终的解体顺序.选取不同策略或改变参数,进行了8组对比实验,结果表明:简单规则和策略无法保证解的质量,匹配度选择算法的优劣取决于解体区间数量与解体列车选择策略;在基于R_PPCD2（根据当前阶段车流资源与后续阶段所需车流的去向匹配度选择解体列车的策略）的算法中,适当调整解体时间、编组作业时间、出发车作业时间等参数,可以在2 s内寻找到该NP难问题的一个高质量近似解.      

编组站静态配流的约束传播和启发式回溯算法

为了提高阶段计划的编制效率,针对编组站静态配流字典序多目标累积调度模型,设计了迭代、约束传播和启发式回溯的混合算法.该算法根据多目标的字典序将模型分为3层:第1层为配流成功的出发列车优先级总和最大化,第2层为出发列车车流来源总数最少化,第3层为车辆平均停留时间最短化.每层先通过约束传播算法化简模型、缩小解空间,再通过启发式回溯算法和约束传播技术联合快速求解.上一层的最优解作为下一层的初始解,并动态增加避免上一层目标退化的约束,迭代求解每层的最优解.通过某编组站实际数据验证表明,本算法耗时小于20 s,满足现场对阶段计划编制的实时性要求,且求得的配流方案优于其他算法.      

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.     

铁路枢纽内班列车流的组织优化研究

优化枢纽内班列车流的组织是提升班列组织效率的重要途径.基于班列作业时 间,反推可能的运输服务,构建枢纽内班列车流组织服务网络.通过将不同联弧能力进行 差异化设置,使其满足货运需求总量约束及班列组织对不同品类货物运量的要求.以运输 服务组织总费用最小为目标,构建铁路枢纽内班列车流组织的混合整数规划模型.该模型 在铁路运能逐步释放和提升的背景下,以满足枢纽内班列开行所要求的基本车流为约 束,而弱化了班列车流组织过程中区段和站点作业能力约束.最后通过算例验证了模型的 可行性和有效性.     

列车时空服务网络客流分配方法研究

客流分配方法研究是铁路客运产品设计的核心,对评价列车服务网络质量具有 重要意义.本文研究旅客列车运行图形成的时空服务网络属性及其构造方法,在分析多层 次旅客具有不同的服务时间窗期望、换乘次数、换乘时间等出行选择行为基础上,确定网 络弧段阻抗.建立体现旅客时空差异服务需求约束的客流分配模型.提出由时间窗搜索和 改进的Dijkstra 算法构成的组合算法求解旅客合理时空服务路径集合,设计基于合理服 务路径集的客流分配子算法.实现在网络条件下,根据分配权重函数不同,完成客流时空 分配.最后,利用MATLAB 编程,以京广高速铁路相关时空服务网络为例,验证模型和算 法的有效性.     

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。     

考虑车流时空分布不均衡的货物列车开行方案优化研究

为适应货主动态需求和运到期限要求,采用动态车流组织方法进行编组方案调整、列车运行方案与车流挂线的综合优化.考虑车流时空分布不均衡性,结合基本运行图架构,运用时空网络描述车流组织动态过程,考虑车流组织过程时空连续性、车站与线路时空能力及运到期限等约束,在静态车流组织优化模型目标基础上考虑车流到后待解与编后待发的延迟费用,构建货物列车开行方案整数规划模型.基于 K短路构造初始解,依据列车能力利用率阀值评估方案,从而调整车流改编方案搜索邻域解,设计模拟退火求解算法.实例研究表明,相比静态模型,所建模型的决策变量能更清晰地反映车流对车站线路时空能力的占用状况,优化方案能有效匹配车流时空分布不均衡性,有利于车流接续与流线结合.     

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基于铁路装车地直达列车的大宗原材料供应方式,研究生产企业库存优化问题.结合企业特定产品日销量的概率分布、产量盈亏平衡点、流水线设计能力等确定库存的随机输出量,依据装车地直达列车运行图的列车到达时刻及卸货量作为库存的输入量及输入时点.采用基于时间步长法的系统仿真方法获得原材料采购环节的库存优化策略,综合原材料库存持有成本、批量折扣成本、订货固定成本,以及缺货成本建立仿真模型.利用MATLAB编程获得特定算例的仿真最优解,模拟结果表明,订货量、直达列车发车间隔是左右库存仿真映像优化水平的核心要素.     

面向时变需求的高速铁路列车开行方案优化方法

为了使高铁列车开行方案与旅客时变需求相吻合,引入列车运行方案图,使列 车开行方案优化中既能利用列车运行的时间信息,又能避免结合列车运行图综合优化的 大规模计算.借助于基于时刻表的高铁客流分配方法,在区间通过能力、车站始发能力、列 车载客能力等多种约束下,以列车运行时间与旅客出行时间加权和为优化目标,构建了 时变需求下高铁列车开行方案优化的Stackelberg 博弈模型.利用降低编组、删除列车、添 加列车、拼接列车、提高编组和调整列车始发时间等邻域搜索策略,设计了求解模型的模 拟退火算法.最后,针对京沪高速铁路进行算例分析,优化产生的列车开行方案具有良好 的评价指标,特别是旅客上车时间与计划出发时间的偏差较小,具有较高的运算效率和 收敛性.     

前言

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

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.