可变编组动车组运维一体化帕累托前沿分析

动车组运用和检修是铁路运输生产的重要过程,占据很大的成本比例. 为与客流需求相匹配,在未来实现跨线动车组列车在某些枢纽站组合和分解存在可能,充分考虑组合动车组类型一致性,动车组在不同运行线进行重联与分解的接续条件,动车组进行一二级修的里程和时间标准等,以动车组的正常接续和空走接续时间里程费用、一二级维修作业费用、动车组运用费用和动车组接续时间费用之和最小及动车组空走费用占比最小为双目标,构建基于可变编组条件下的动车组运用和维修一体化模型方法.应用改进的非支配排序遗传算法求解,将目标值进行帕累托前沿分析,发现两者很难同时达到最优.模型的计算结果体现了动车组担当长编组运行线任务前后的组合和分解过程,同时也进一步分析了在动车组类型归一化或者动车组维修地点不受限情况下动车组运用数量的变化,反应了相关运行参数对结论的影响.     

高铁站列车和调车作业计划一体化编制方法

复杂高铁站作业计划的编制质量是影响整个路网运输能效发挥的重要因素,为快速编制高质量车站作业计划,分析了各类列车在车站列车和调车作业,构建列车作业链,并描述车站作业计划优化问题的本质,结合车站布局和轨道电路分布,构建基于微观层面的车站作业计划优化模型;针对实际问题变量巨大,约束条件复杂的特点,将模型转换为对偶形式,在不需...     

快捷货物列车开行方案多目标优化模型及算法

快捷货物列车开行方案是铁路快捷货物运输组织的基础,也是服务货主的重要 体现.本文综合考虑货主的需求及铁路的生产,以运送最多的货物需求量及最小化货主支 出运输成本为目标,构建快捷货物列车开行方案的多目标优化模型,实现货流 OD 在可 选走行路径上列车内的分配;在建模时,将列车的编成辆数设定为可以在一个范围内灵 活取值的决策变量,从而更符合快捷货物列车的特性;根据模型特点,设计了有偏好信息 的遗传算法进行求解;最后,通过一个算例验证了模型和算法的可行性. 研究结果表明, 所提出的方法对铁路快捷货物运输组织具有一定的借鉴意义.     

基于不确定旅客需求的高速铁路鲁棒列车开行方案研究

针对现实中旅客需求的不确定性,将旅客需求划分为必须满足的确定性旅客需求和可适当满足的波动性旅客需求,以极小化铁路运营公司总运营成本为目标,利用轻鲁棒技术,构建不确定旅客需求下高速铁路鲁棒列车开行方案优化模型。本文所提出的优化模型无需事先给出线路备选集,只需提前输入铁路走廊相关参数和旅客需求分布,即可得到旅客需求驱动的列车开行方案,避免了备选集合设置不合理对列车开行方案质量的影响。另外,通过引入线性化技术将模型转化为整数线性规划模型,利用MATLAB平台调用GUROBI进行求解。最后,将模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上,验证了其有效性。结果表明,优化后的方案能更好地处理旅客出行需求的不确定性,为编制高速铁路鲁棒列车开行方案提供一定的理论依据。     

基于Epsilon 约束法的高速铁路客票多目标定价研究

高铁客票定价是多目标定价问题,既要保障旅客福利,又要增加企业合理利润. 以企业利润和旅客福利作为高铁定价目标,考虑旅客差异和不同运距情境下的多种运输方式竞争,研究高铁客票多目标定价. 结合Epsilon约束法构建双层规划模型,根据分层序列思想分解多目标问题,设计松弛算法得到纳什均衡解,由解对应的目标值得到帕累托边界,确定多目标定价最优决策. 计算结果表明,对比量价波动和目标值改进,多目标定价适合票价改革要求,时间敏感型客票和短途客票有较高涨价空间,多种运输方式竞争影响定价实施效果. 将 Epsilon 约束法应用于求解高铁客票定价多目标问题,有利于优化客运企业与旅客利益,为铁路部门提供高铁客票定价思路.     

共享车辆基地的城轨车底运用与检修计划协同编制

科学的列车车底运用计划是实现轨道交通运营秩序顺畅和能源节约等目标的重要保证。在城市轨道交通土地资源合理运用的前提下,协同优化车底运用与维修养护有助于充分利用车底资源。本文以共享车辆基地的多条城市轨道交通线路的车底资源运用计划为研究对象,研究基于多线多车辆段基础设施网络的车底运用计划与检修计划的联合编制问题,以车底运用及检修成本最小为优化目标,以车底运用状态和检修累计值为决策变量,考虑车底连接约束、检修约束及车辆段检修能力约束,构建混合整数线性规划模型,并提出一种混合启发式算法进行求解。以某市地铁为例,结果表明,网络运营比单线独立运用的总运营成本减少了8.1%,验证了模型及算法的有效性。通过确定合理的编制周期和车辆段检修功能布局可进一步实现车底资源的优化配置,为相关部门合理进行车辆段布局及车底运用提供参考。     

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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

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铁路既有线车站作业标准时间的查定工作,对于发现现有设备和工作组织上的薄弱环节,进而采取适当扩能措施以达到挖潜提效的目的有着重要作用. 然而,传统的人工查标方法耗费大量人力物力,工作量大,周期长,精度不高,可操作性不强,很难适应当前铁路发展的需要. 本文提出基于铁路信息化数据的自动化查标方法,充分利用现有的铁路相关系统的数据,解决了原始数据获取、多源数据处理等关键问题,并进一步搭建了自动化查标系统. 最后以大同-准格尔旗铁路为例,阐述自动化查标的运用方法与步骤. 案例分析结果表明, 该方法简便易行、可操作性强、精度高,有一定的推广意义.     

城市轨道交通列车开行方案优化模型研究

近年来,随着城市化进程的加快,面对巨大的城市人口出行和环境污染的压力,优先发展公共交通己成为解决城市交通问题的主要途径。列车开行方案的研究是城市轨道交通发展的重要组成部分,它规定列车在沿途车站的到发时刻,是协调各部门工作、保证列车运行安全和旅客服务质量的前提和基础。从地铁部门成本最小化、乘客满意度最大化两个方面建立城市轨道交通列车开行方案优化的双层规划模型,主要从列车追踪间隔、列车定员、乘客候车时间和乘客车次选择4个方面进行约束,对列车编组数量、列车开行对数、列车发车时刻、列车交路方式、乘客数量、乘客车次选择和乘客等待时间7个方面进行决策,以验证模型的可行性和有效性。     

高铁运营安全多委托方监督演化博弈的SD分析

针对我国高铁委托运输管理模式下,高铁运营安全监督系统存在高铁公司对多个委托方的监督策略难以合理制定的问题,本文通过分析某高铁公司及其 2个委托方策略的动态选择在安全监督方面存在的复杂博弈现象,建立了三方组成的系统演化博弈模型.通过演化博弈理论证明,结合系统动力学(SD)仿真,可以揭示多委托方条件下,系统各方进行决策的行为特征及其稳定状态.结果表明：采用静态策略时,博弈过程出现了长期波动,并不存在演化稳定策略均衡(ESS);而采用动态策略可以有效抑制博弈过程中的波动,但在奖惩系数相同的情况下,静态策略对于委托路局安全投入率的提升优于动态策略.说明高铁公司在制定监督政策时,应灵活运用静态和动态策略,以使高铁运营安全水平得到有效控制和提升.