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基于树枝形专用线取送车作业的特点,针对多次列车相继到达车站情况下各种车流到发方式的取送车问题建立统一的数学模型.对一种特殊的调移作业,即跨调作业,进行界定,并将其纳入模型的处理范围.该模型可根据问题的具体情况自适应的选择各种合理的取送作业方式,通过求解模型,可以得到合理的取送车顺序、取送批次和取送车时机.提出时距期望启发式信息的概念,它在准确刻画取送车流优先级别的同时,也被运用于算法的寻优过程,从而改善算法的求解效率.最后,针对模型的具体特点,设计模型解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性. 相似文献
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合理安排铁路专用线取送车顺序,有利于提高调车机车作业效率、加速货车周转。以调车机车完成一批调车作业任务后所走行路程最短为优化目标;为便于区分,增设虚拟车站,并以各装卸作业点和车站为顶点;以根据作业情况不同调整后的作业点间距离为线段权,建立树枝形专用线取送车作业的哈密尔顿图模型,指出合理的取送车顺序为满足所有优先权关系的哈密尔顿回路。设计启发式算法进行求解,以不同作业的起点为始点,顺或逆时针确定机车下一访问作业点,从而形成不同的初始解,采用局部交换作业顺序规则对目前解进行改进,选择机车走行路程最短的路径为满意解。其他作业形式可认为是送调取结合作业形式的简化形式,所提出的模型及算法同样适用。 相似文献
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专用线最佳取送车顺序的确定,有利于减少作业车在站非生产性停留时间,加速车辆周转.通过分析放射形专用线直达车流取送车作业特点,构造了该问题的染色体编码方式,采用轮盘赌策略进行染色体选择,以作业车在站最小停留时间作为适应度函数,设计了该问题的单亲遗传算法,并结合算例进行计算,结果表明,该算法求解直达车流取送车问题取得了较好... 相似文献
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针对树枝型铁路专用线取送车的作业方式,建立优化取送车作业数学模型.该模型既适用于送取分离的作业方式,又适用于送取结合的作业方式.同时提出一种改进的遗传算法,将该算法与建立的数学模型结合解决取送车优化问题.该算法采用自适应的交叉概率,能保证优良的个体在种群中得到较好的遗传,不良的个体被淘汰,并能保证搜索到问题的最优解,从而改善了算法的搜索效率.仿真实验能搜索到专用线取送车优化问题的最优解,结果验证了模型和算法的有效性. 相似文献
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专用线取送车顺序图表分析法主要研究直达列车整列出发条件下的最佳取送车顺序的优选.在仅用1台调车机车担当取送车作业条件下,对整列到达的直达列车在2~4条专用线上进行装卸作业后,根据送车顺序在取送图上确定各送车顺序对应的取车顺序,找出较优取送车顺序,再确定其等值取送车顺序.在这两种取送车顺序方案中,便于调车和取送车作业的取送车顺序方案即为最佳取送车方案. 相似文献
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为科学合理地安排专用线取送调车作业,将专用线取送车问题归纳为典型的TSP(旅行商)问题,采用回溯算法,以一定的约束条件对专用线节点进行遍历,得到各专用线树的最佳取送顺序,并结合北京铁路局中间站算例进行计算,结果表明此算法可以有效简明地求得最优解或近似最优解. 相似文献
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在各种装卸地点布置形式、各种到发车流、各种取送车作业组织方式条件下,将合理取送顺序、合理取送批次数和合理取送时机作为一个整体,研究铁路车站取送车作业问题.以取送车作业顺序偏序关系、装卸区容车能力、相异放射枝不能同批、调机牵引能力、交货时间窗为约束条件,以站内货车处于取送车作业状态的时间最少为优化目标,建立取送车作业问题的一般模型.模型的每个解都对应1个完整的取送车作业方案,设计了解的编码型式.利用排列组合理论和方法分析取送车作业问题解的结构关系,证明取送车作业问题是具有取送车作业批次和顺序2个优化维度的调度问题. 相似文献
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优化组织装车地直达运输是缓解我国铁路主要干线运能与运量间矛盾的有效手段,本文在综合考虑装车地直达运输系统费用消耗的基础上,针对运输网络中存在径路选择和重载运输通道端点换重的情况,建立装车地直达运输组织方案优化模型.为了有效解决模型规模随着车流数目的增加而急剧扩大、求解异常困难的问题,设计了基于蚁群算法的求解方法,并通过算例验证了模型与算法的有效性. 相似文献
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基于取送车作业问题具有顺序和批次2个优化维度,根据客观约束条件和实际生产经验,设计取送车作业问题一般模型解的模块化构造方法。以满足取送车作业顺序偏序约束构造取送车作业初始顺序方案,以满足装卸区容车能力约束构造取送车作业调整顺序方案。为了满足相应放射枝不同批次约束、调机牵引能力约束、时间窗约束和提高调机运用效率,分别采用基于相异放射枝不同批次约束的批次划分方法、基于牵引能力最大化的批次划分方法、基于不必要牵引车组数最小化的批次划分方法、基于及时送车原则的批次划分方法和基于及时取车原则的批次划分方法,将取送车作业调整顺序方案划分为一系列有序的取送车批次。算例仿真结果表明:利用本文方法生成的取送车作业方案满足铁路车站取送车作业问题一般模型的约束条件,使调机的运用和各装卸区的集中作业强度更为合理,使有效方案的生成效率比随机生成方法更高。 相似文献
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针对铁路承认车静态审批模型不能兼顾多数货主需求的问题,将其改进为均衡审批模型。首先以1个计划号代替1个请求车为优化单位对模型进行改进,再以1个计划号中的一部分请求车代替1个计划号为优化单位对模型进行改进,得到含分配批次的优化模型。在此基础上,采用日期均衡、分配批次均衡和货运计划均衡依次对模型进行修正。为减少审批时间,加入优先级和加权经济效益2个约束条件,得到均衡审批优化模型,采用多项式算法求解。以1个铁路局1 d的实际请求车情况为例进行计算验证,并且自2006年11月开始在铁路局实际使用。结果表明:运用该模型和算法开发的应用系统,审批完成1个铁路局次日装车计划只需约3min,装车计划能兼顾更多货主的需求。 相似文献
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铁路编组站日班计划网络流规划模型及算法 总被引:2,自引:0,他引:2
以压缩车辆在编组站停留时间为目标,建立编组站日班计划多商品网络流规划模型,编组站装、卸、排空与列车出发计划综合协调问题,并通过网络分层分解方法,将一个多商品汉问题为几个单商品流子问题,以寻得快速有效算法;并通过采用分枝定界策略,解决了站由于车注足需运出发列车运行线问题,从而,为日班计划的计算机自动编制提供一个优化决策基础。 相似文献
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