按站顺编组摘挂列车调车作业计划优化研究

针对按站顺编组摘挂列车的调车作业计划,通过"分析计算法"删除不利方案,提出溜放钩数计算公式,总结暂合列合理分解顺序,给出调车方案选优步骤,并以算例验证了算法的有效性。以保证在连挂钩最少条件下,对于下落列数不等于2的整数次方调车方案集,从而达到消耗溜放钩数最少的目的。     

基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。     

摘挂列车编组调车作业计划的优化数学模型及实现

本文在详细分析摘挂列车的编组要求的基础上，构造了摘挂列车编组过程优化的数学模型；且设计了一套有效优化方法；在计算机上较好地实现了调车作业计划的优化与生存。本文结论对铁路运输现场有较好的实用价值。     

基于CTC3.0系统机车摘挂功能的实现

对客运枢纽车站的机车摘挂作业提出了解决方案,根据车站列车计划股道,本务机车出、入库线路,经由股道信息等,由CTC系统自动计算出相关调车进路,并为用户生成该本务机的调车作业单,解决了本务机出、入库调车计划无人编制问题。     

基于CTC3.0系统的本务机车摘挂功能优化方案研究与实现

本务机车摘挂是枢纽车站的一项重要作业。针对CTC3.0系统本务机车摘挂功能在车站实际应用中存在人工操作繁琐、干预频繁等问题,提出本务机车摘挂计划安排和摘挂调车进路选择办理的优化方案。首先,通过定义本务机车固定径路和走行规则,由CTC3.0系统自动生成摘挂作业计划,减少车站值班员人工安排计划的工作量;然后,采用调车进路动态推算调整算法,辅助信号员办理最优的摘挂调车进路;最后,通过跟踪本务机车位置和识别调车进路状态,自动将摘挂作业设置为完成状态,实现闭环管理。经现场应用验证,优化方案可有效提升CTC系统的可用性,减轻车站行车人员的工作强度。     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

考虑解编调车成本的铁路技术站调车线运用优化

研究铁路技术站的调车线灵活运用问题,给定计划时段内的车流推算方案、列车解编方案和车流去向-调车线固定使用方案,该问题在于为车组指派无时空冲突的调车线。根据调车作业过程,对由调车线运用产生的解体溜放成本和编组连挂成本进行度量。以总加权解编调车成本最小为目标,将原问题先构建为0-1非线性规划模型,再进一步转化为0-1线性模型。该模型考虑车组溜放和连挂、出发列车编组顺序和调车线能力等要求,并采用基于图的极大团技术对溜放约束和能力约束的既有建模方法进行改进。最后,以切实算例验证极大团技术的有效性和模型的可行性,并分析最大连挂次数等参数对计算结果的影响。     

基于混合算法的阶段计划解编作业的研究

根据编组站阶段计划实际作业流程,通过在车组配流完成后,以晚点列车总数量最少为目标,确定列车的解体/编组次序建立的解体,编组计划模型.经实例验算证明算法的可靠性、有效性.为鳊组站阶段计划的自动编制提供了一个良好的决策参考.     

调度集中系统调车进路办理改进方案

为了使调度集中系统（CTC）更好地适用于普速铁路，克服目前调车进路需要人工按钮办理的缺点，提出改进方案：新增CTC系统与车站管理信息系统的接口，以获取车站调车作业计划；结合车站机车摘挂作业流程，快速编制机车摘挂计划，并实现调车进路触发；减少车站调车进路误办概率，实现调车进路办理条件检查和安全卡控；CTC站场图界面增加调机（本务机）号显示及自动实时跟踪等功能，提升CTC系统在普速铁路运用的适用性。     

技术站单组列车编组方案模型与计算方法的研究

技术站列车编组计划编制问题属于超大规模的组合优化问题,求解难度较大.以往的研究在考虑技术站改编能力限制时基本上是采用取上限的计算方法,由此得到的最优方案有可能使得列车途经各技术站的改编能力利用不均衡,影响编制方案的实用性.本文在现有技术直达列车编组计划研究成果的基础上,综合考虑车站编组能力、解体能力、调车线容车数等影响因素,以技术站车辆集结消耗、改编消耗整体最小以及技术站改编能力均衡利用为目标函数,构建协同优化的多目标0-1规划模型,提出了基于分块编码的改进型遗传算法的优化方法.算例表明,该算法能有效地求解技术站单组列车编组计划方案,并能取得快速准确的良好效果,为车流组织人员提供可行的优选方案.     

铁路编组场线路固定使用方案优选方法研究

为了合理使用编组场分类线,保证按编组计划编车、按运行图行车,每个编组站对其编组场分类线的使用都进行了相对固定的分工。针对编组场线路固定使用方案的编制目前还缺乏足够的定量分析方法,提出编组场线路固定使用方案以及各使用方案所对应的编组作业所耗费的调车作业成本的计算方法,为编组场线路固定使用方案的最终确定提供定量化的决策依据。在此基础上,对定性与定量分析相结合的编组场线路固定使用方案优选方法进行了阐述。     

企业铁路智能运输调度平台的关键流程

企业铁路智能运输调度平台主要由调度计划管理子系统、计算机联锁子系统、调度集中控制子系统、调度监督子系统、物流自动跟踪子系统、机车无线作业信息子系统以及车号识别子系统构成,并与企业ERP系统通过运调接口服务器相联。调度作业计划在通过计算机网络传送给计算机联锁子系统的同时,通过集群无线传输方式传送给机车信息平台,进而传输给司机、调车员和连接员。在计算机联锁的基础上,根据机车运行的起始与目标地点,由智能运输调度平台按照特定的规则自动确定机车的行驶路径,预排进路,并经人工确认后,实现自动调度机车到达目的地。基于轨道电路和车号识别技术建立企业铁路物流自动跟踪子系统,根据作业计划,及时准确掌握站场内的存车信息以及同步反映货车所装载的货物信息。企业铁路智能运输调度平台于2004年8月在宝钢集团上海梅山钢铁公司成功投入使用。     

下落方案与入线结构的"契合性"及其优化效应

根据下落算法和入线算法的不同优化机理及不同选编目标条件下下落算法的本质差别,分析两种优化机理的对立统一性;侧重研究下落方案与入线结构的“契合性”及在其影响下选编调车最优解的变化规律。在此基础上,重新界定了在不同选编目标、不同组号构成条件下下落方案的选取标准和选取范围;实现调车作业主要效率指标最优条件下的充分“减溜”优化。研究表明,选编最优解未必来自所谓的“最优”下落方案,寻求最优解必须考虑“契合性”发生的优化效应。为此,提出多方案组合筛选方法,并用例子证明其有效性和通用性。     

编组站调度计划随机机会约束规划模型及算法研究

运用随机规划方法,研究列车解编时间随机变动情况下编组站阶段计划的优化编制问题,建立了以压缩车辆中时和减少出发列车晚点时间为目标的随机机会约束规划模型。将模型中的随机机会约束转化为相应等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并提出了一种改进遗传算法对之进行求解。该算法基于列车解编顺序对染色体进行编码,并针对问题的特殊性设计了相应的交叉和变异操作。算例表明,设计的改进遗传算法能够在较短时间内收敛至最优解,编组站阶段计划的随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的调度计划,为改进编组站的决策质量提供了一条解决的途径与方法。     

编组站阶段计划与动态车流的耦合及调整研究

编组站的阶段计划在执行过程中,会受到车流波动的影响,衡量阶段计划与动态车流之间的耦合关系,并将车流波动控制在一定的范围,对车站调度工作具有重要意义。在车站阶段计划执行资源已确定的条件下,分析列车晚点时间、解体作业时间、编组作业时间的容许变动范围,给出车站阶段计划与动态车流耦合度的计算方法。当车流的变化超出容许范围时,在不改变原有解编顺序的基础上,对车流进行一定幅度的调配,以减小对车站整体作业的影响,并以此为目标建立优化模型。算例表明,车站阶段作业计划易受到达列车晚点、列车编组内容改变、解编作业晚点等因素的影响,进行适当的车流调配可在一定程度上提高阶段计划与动态车流的耦合度。     

基于候选列车集与弹性需求的城际铁路列车开行方案优化

城际铁路列车服务水平直接影响着全天各时段旅客出行需求量。为了研究这种影响关系,获得吻合出行需求的城际列车开行方案,首先建立旅客时段出行需求与广义出行费用间的弹性需求函数,并基于给定候选列车集构造旅客出行网络,进而以最大化列车开行收益为优化目标,构建面向弹性需求的城际列车开行方案优化模型。模型结合弹性客流在出行网络上的路径选择,从候选列车集中选择开行列车,并优化其停站方案与始发时刻。在生成初始列车开行方案基础上,设计其邻域解生成策略,构建求解模型的模拟退火算法。算例优化不同分布客流的列车开行方案,结果表明:模型与算法能够获得更吻合弹性需求的列车开行方案,且有助于提高旅客服务水平与企业经济效益。     

放宽条件定点集结模式下编组站车列解体顺序优化研究

定点集结是一种高效率的集结方式,有利于运输质量的提高,其解体顺序的确定是阶段计划的关键问题,优化解体顺序可以有效节约中时,组流上线。本文比较定点集结模式与定编集结模式的优缺点及适用性,进一步分析放宽条件定点集结模式对于解体顺序优化的影响,建立放宽条件定点集结模式下的解体顺序优化模型,模型利用编组站能力、作业时间标准、最小编成辆数等作为限定条件,以有调中时最短作为目标函数进行车流推算,并采用遗传算法得到满足条件的最优解体顺序。以丰台西编组站上行系统为例进行模型的实际应用,验证了模型的有效性。     

客运专线相关旅客列车开行方案研究

通过分析铁路客运专线的相关收益及费用,从铁路运输企业和旅客两方面的利益出发建立了客运专线相关旅客列车开行方案的多目标优化模型,提出了优化旅客列车开行方案的求解方法。所提出的换乘多种类别列车的疲劳恢复时间计算公式、不同消费层次选择不同类别列车的思想、列车开行数量的计算式、列车的吸流原则、确定列车类别的动态规划方法等都贴切反映了铁路客运组织和客运市场的相关规律。该方法在客运专线预可行性研究中得到了成功的应用,求解路网规模为60个车站的旅客列车开行方案仅需100s左右时间,并获得了满意的结果。