全路空车动态调配及路网分界口排空流量测算方法

针对目前仅依靠静态思想和人工经验制定铁路局分界口排空计划的局限性,分析日常空车调配的动态特性,提出空车调配的多时段动态优化思想以及次日路网分界口排空流量的测算方法。探讨研究的实际应用需求和理论计算可行性;基于广义平均旅速建立时空服务网络,根据其特殊性构建支点站间空车动态调配优化模型;针对模型特点提出一种基于混沌思想的粒子群算法,并进行算例验证;通过全路同构支点路网的空车动态调配计算分析,表明模型和算法在应用于解决大规模路网空车动态调配问题时具有一定的适应性,并同时设计了基于空车动态调配计算结论的次日路网分界口排空流量测算方法。     

路网节点间铁路冷藏车空车调整的蚁群算法

数量调配和网络配流是铁路冷藏车空车调整的2个核心问题。在对问题进行抽象描述的基础上，建立了铁路冷藏车空车调整协同优化模型，将空车调整径路与数量两者统一到同一个模型中，实现两者整体上的优化。通过约束条件分析，在不改变铁路冷藏车空车调整问题协同优化性质的前提下对模型进行简化，将非线性模型转化为线性模型，设计相应的蚁群算法（ACO），并对算法复杂度进行分析。通过理论分析和实际算例分析表明，ACO算法易于利用计算机实现，对求解铁路冷藏车空车调整问题具有优势。     

基于滞留费用的空车调配优化方法

在分析当前空车调配过程中存在的问题,以及强调可靠的空车分配计划对于加速货车周转和最大限度地满足客户需求重要性的基础上,研究了铁路空车调配问题。构建了基于货物滞留费用的铁路空车调配多品类整数规划模型,并以空车在分配过程中发生的总走行成本、车种代用成本和客户需求未满足的货物滞留费用之和为目标函数。在空车总体上需求大于供给的情况下,模型充分考虑了车种代用和满足重点货物、重点客户对空车需求的条件,从而能够更好地反映铁路空车运用的实际。通过车种代用和空车源选择,所获得的分配方案能够满足更多客户的装车需求。算例的空车分配结果显示,所构建模型可以用于编制高质量的空车调配计划,这对于缓解当前我国铁路货车总体不足、加速车辆周转、提高货运服务质量等有重要意义。     

铁路快运班列开行方案与车底周转一体化优化研究

在传统动态服务网络的基础上进行拓展,引入"运输状态"维度,构建"时间-空间-状态"服务网络,以清晰地描述货物的运输过程和车底的周转过程,将问题转化为一类多商品流问题。在此基础上,同时考虑列车开行时段、编组内容、固定运行区段、运载能力等约束,构建0-1整数规划模型,从而实现班列开行方案和车底周转计划的一体化优化。为提高模型求解效率,设计拉格朗日松弛启发式算法。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析给出了班列组织方式、可供运用车底数量对一体化优化方案的影响。     

铁路空车调配的多阶段策略优化模型研究

铁路空车调配问题是一个比较复杂的问题,目前国内在这方面的研究主要集中在静态宏观均衡调控上,而国外的研究则主要关注于日常调配的动态变化上。本文首先对该问题的国内外研究现状进行了综述,然后从我国铁路生产实际出发深入分析研究空车优化调配的策略和途径。基于空车服务时空网络的构建,采用动态规划方法提出了铁路局(公司)管内空车调配的多阶段策略优化模型。模型考虑了编组计划、列车运行图、技术计划和日班计划的影响,并在目标上谋求空车调配费用最小化。此外,模型实现了铁路局(公司)日常空车调配中排空和配空的综合优化,为空车调整阶段计划的编制提供了理论优化依据。最后,通过数值算例分析,模型的有效性得到证明。     

车种代用下的铁路空车调配研究及遗传算法

介绍了当前铁路空车调配问题的研究现状,对比一般的空车调配问题模型,提出车种代用情况下空车调配的数学模型。该模型以空车走行费用最小化为目标函数,将车种代用纳入其中,并设计了遗传启发算法求解该问题。     

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。     

路网空车调配效率综合评价模型研究

充分考虑铁路路网中空车调配的必要性,分析空车调配的影响因素,确定评价空车调配效率的指标体系,建立空车调配效率模糊综合评价模型。利用该模型对太原铁路局管内的空车调配效率进行综合评价,提出保证空车调配效率的措施,改善路网中空车的周转效率,对提高铁路货物运输质量有重要意义。     

基于线路能力约束下的铁路空车调配迭代算法

以空车总走行里程最小为目标，以空车供需平衡和车流量不超过线路通过能力为约束条件，建立空车调配数学模型，并设计分步优化迭代算法进行求解。该算法的基本思路是：先放弃模型中能力约束条件，将问题转化为标准运输问题求解；再检验解是否满足能力约束条件，若满足，则得到最优解；否则，记忆有效解，调整OD供需量、路段通过容量和路网路段，形成新的能力约束条件下的空车调配子模型，再求解。如此反复迭代，直到全部空车车流配置殆尽为止；累计各步迭代的结果，得到空车调配方案。在应用实例中，分别采用直接求解算法和分步优化迭代算法求解，分步优化迭代算法得到的空车调配方案比直接求解法可减少空车走行里程6000km，且路网配流相对均衡。结果验证了空车调配数学模型及其分步优化迭代算法的正确性及可行性。     

重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型

依据现有铁路网结构、车流组织特点和车流运行特征,构建基于树型结构的重空车流径路及多车种空车调配协同优化模型.模型以重空车流的总运行费用最小为目标函数,以重车流量平衡、技术站车流不可拆分、区段通过能力限制以及支点空车需求量和供给量平衡为约束条件.以我国东北铁路网为例,对所构建模型的合理性、可行性进行模拟优化试验.结果显示:采用本模型,可以获得重空车流径路方案、空车调配方案,优化了径路上各区段负荷分布;得到的重宅车流径路及多车种空车调配结果符合铁路车流组织的特点,有利于区间通过能力的充分利用和车辆周转时间的压缩.     

基于通过能力约束下的空车调配问题研究

以空车总走行里程最小为目标,在空车流量不超过路段通过能力和车站通过能力双约束条件下,建立相应的空车调配模型。在空车走行总里程不变的前提下,归约双约束空车调配模型为最小费用最大流算法可解决的模型。     

基于时间窗的铁路空车调配优化模型及求解

针对以往铁路空车调配优化研究中对时效性考虑不足的现状,考虑到空车过早或过晚到达都会给铁路运输企业带来额外的费用支出,按照空车运输费用、积压库存费用及延误损失费用之和最小的原则,建立基于时间窗(规定时间段)和区段空车运输能力约束的空车供需平衡调配优化模型。以由3个空车供应站、4个空车需求站组成的铁路运输网络为例,按照线性整数规划求最小值问题,运用LINGO软件进行仿真求解,得到最优空车调配方案。     

技术计划车种代用的重空车辆调配综合优化研究

车种代用现象在我国铁路行业普遍存在,它对技术计划中的空车调配计划以及装卸车计划都会产生一定影响。本文首先阐述国内外近年来的车种代用研究现状,指出车种代用下的空车调配模型存在计算收益不准确和非均衡运输的缺点,通过模型的修正避免了车辆积压。基于时空网络原理,提出车种代用下的重空车调配综合优化模型,模型强调均衡运输,兼顾重空车流接续,以效益最大化为目标。新模型克服了原模型的缺陷。通过两个模型的算例比较分析,新模型在代用策略和优化方案上更优于原模型,对技术计划的编制具有更好的指导意义。     

路网空车调整系统的设计与实现

路网空车调整计划是全路技术计划的重要内容,编制科学优化的空车调整计划对加速车辆周转具有重要意义.在分析路网空车调整问题的基础上,确定路网空车调整系统的目标与功能,按空车集结输送的组织方法,提出调空区段、空车计算站和空车集结站等概念以降低问题计算规模,引入空车走行径路使空车调整计算结果更具有可操作性.设计空车调整优化计算过程,通过实际数据计算验证表明,该计算方法能够按预订要求编制空车调整计划,编制结果令人满意.     

基于时间满意度的铁路枢纽空车调配随机机会约束模型及算法研究

空车调配是铁路运输组织的重要环节。本文分析空车供给和需求量的不确定性、车种代用状况,给出空车到达时刻满意度定义。以空车走行公里最短、到达时刻满意度最大和车种代用成本最低为优化目标,构建铁路枢纽空车调配的随机机会约束规划模型。通过将机会约束转化为确定性的等价类,将模型转换为对应的确定性模型,利用和声搜索算法进行求解。设计适合求解的编码方法,基于该编码的初始化方法和微调方法能够保证解的可行性。算例证明,设计的模型与算法有效且可行,与确定性情况比较,空车走行公里下降19.34%,总体到达时刻满意度增加0.66%,车种代用成本降低32%。     

多阶段空车调整方法在车流推算系统中的应用研究

本文所研究的空车调整模型属于铁路运输信息集成平台下的车流推算系统。车流推算模型能够比较准确地给出在多阶段路网中车站空车的需求量和提供量。针对铁路网络空车调整问题的动态变化特性,建立了多阶段动态空车调整模型,模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足惩罚费用等相关费用,设计了模拟退火的启发式算法并进行了求解。对一个简单的路网进行了验证,结果表明,该模型及算法能够较好地解决动态变化环境下的空车调整问题。     

基于知识约束的空车调整优化方法研究

铁路空车调整是一个集空车O D量(调配方案)生成与车流径路分配于一体的复杂的铁路网流量分配问题。由于实际的空车调整计划将受到许多模糊或不确定因素的影响,需要凭借专家知识或经验来确定,所以如何基于知识建立空车调整问题的优化模型及算法是一个重要的研究课题。本文基于空车调配满足最小费用和路网中流量合理分布的综合评价原则,通过引入知识约束的概念,构造了一个带混合约束(数学约束 知识约束)的优化模型,并结合铁路空车调整计划的实际,采用模糊定量化指标的方法,对模型的求解提出一个应用算法。     

铁路空车调配问题的遗传启发算法

路网结构的复杂性和运输生产的动态性，决定了要获得较大规模的实际空车调配问题的最优解是不可能或非常困难的，为求解此类问题，提出了一种有效的遗传启发算法，针对该问题的特定领域知识，设计了适合空车调配问题的矩阵编码方法，基于该编码的初始化方法能保证初始种群的可行性，针对矩阵编码提出的特殊交叉算子和变异算子，能保证生成的新个体总是有效的，通过对收发平衡和收发不平衡的空车调配问题的数值计算和分析，验证了所设计算法的有效性。     

车种代用情况下的空车调配模型的改进

针对原有的车种代用空车调配模型存在装车收益不准确和车种代用非均衡化的局限性,考虑车种代用受代用收益、代用费用、空车配送费用和车流接续等因素的影响,通过建立以OD流为基础的均衡运输下的重空车调整的时空网络,以网络节点车流量平衡、同种空车不对流、货运计划和装车指令性任务为约束条件,以综合收益最大化为目标,构建改进后的模型。以6个货运站、3种货车和3种货物构成的平衡运输网为例,利用改进的模型,求出车种代用的空车调配优化方案。结果表明:利用改进的模型,能提高货车使用效率,增加运输收入,同时根据最优解可计算出各装车站的货运计划完成情况、各空车产生站的空车产生量。     

高速铁路动车组运用的研究

首先将空车调拨引入动车组运用过程，建立了考虑空车调拨条件下动车组周转优化模型。并根据模型的求解思路，给出优化编制动车组运用计划，以及列车运行计划变更时调整动车组运用计划，确定备用动车组数量的计算机模拟方法。在此基础上，利用已开发的模拟软件系统，以京沪高速铁路为背景，对高速动车组运用问题进行综合模拟实验，获得一些有价值的研究结论。