树枝形专用线取送车模型及算法

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.     

放射形专用线非直达车流取送车模型及算法

基于放射形专用线取送车作业的特点,针对非直达车流取送车问题中,多列列车相继到达车站时,对如何确定合理的取送车顺序进行分析.将取送车作业作为一个系统进行整体考虑,以货车在站停留的总车小时消耗最小为优化目标,建立数学模型.利用此模型,可以得到在多列列车相继到达车站情况下的取送车顺序、取送作业的具体时刻和取送作业次数.针对模型的具体特点,设计求解的编码方式,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.     

树枝形铁路专用线取送车作业模型及启发式算法

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。     

放射形铁路专用线直达车流取送车问题的单亲遗传算法研究

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...     

树枝形专用线取送车作业方案编制优化研究

针对树枝形专用线取送车作业方案的制定问题,本文以某阶段计划内取送作业总时间最小为优化目标,以专用线作业点容车能力、调机牵引能力、含调移作业调机访问作业点先后顺序、每批取送作业最早开始时刻及最晚结束时刻等条件作为约束,建立了适用于各类取送作业模式的统一模型.对取送批次设计了一种逐次合并的优化方法,利用自适应参数的禁忌搜索...     

基于Hamilton图论的树枝形专用线取送车作业研究

铁路编组站非直达车流取送车顺序的合理安排,可以有效的压缩货车周转时间,提高货车运用时间效率和调机作业效率。通过利用文献~([8])中算例数据,以车辆在专用线走行时间为权,将铁路编组站取送车作业转化为Hamilton最短路问题,没有以一条可行的Hamilton回路为基础,而是以最小生成树为基础,通过降度加边的方法,减少了迭代次数,显著降低了计算的复杂度,较快得到多种最优Hamilton回路,该算法复杂度为(n-1)!,最后通过算例证明该方法是较优的,能为提高铁路专用线取送车效率提供启示。     

树枝型专用线取送车问题的哈密尔顿图解法

运用图论中的哈密尔顿图,可以将树枝型专用线取送车问题,转化为求哈密尔顿图中权值最小的哈密尔顿回路问题。以6个节点的树枝型专用线为例,将其转化为哈密尔顿图,运用近似计算法,求得最小哈密尔顿回路8个,每一个回路对应2个机车走行方案。对于有较多节点的树枝型专用线,运用计算机进行计算,可以得到全部最优解。     

树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型及算法

以调机取送作业总时间、总入线车辆小时和总走行车辆公里加权综合值最小为优化目标,以调机的牵引辆数和访问调移作业点先后顺序为约束条件,建立树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型;采用自然数作为解的编码序列,任意构造1个满足调移优先关系的解作为初始解,将调机牵引辆数约束转化为惩罚函数,并与目标函数式累积起来作为解的评价函数,依次运用3种邻域结构操作方法进行随机搜索,利用模拟退火算法对模型进行求解。以某铁路车站取送车作业为例对模型和算法进行验证。结果表明:所建模型符合取送车作业方案的编制要求和作业实际,模型求解算法的效率和结果满足现场需要。     

遗传算法在树枝型专用线取送车作业中的应用研究

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.     

铁路专用线取送车顺序图表分析法的探讨

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.     

装车地直达车流的自动识别算法

依据运输组织原则.提出一种自动识别装车地直达车流的算法.介绍实现该算法的决策支持软件的设计.     

带有技术站特点的中间站专用线取送车问题研究

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.     

铁路车站取送车作业问题的一般模型

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.     

基于端点换重的装车地直达车流组织优化模型与算法研究

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.     

基于改进蚁群算法的铁路取送车作业问题研究

针对企业铁路树枝形货物作业点取送车作业路径优化问题,运用改进的蚁群算法对其进行运算求解,并通过国内某煤炭企业案例验证优化模型和算法,结果表明运用建立的模型和最大最小蚁群算法可得到更加符合实际生产的作业方案,可以满足取送车作业实际要求。     

铁路车站取送车作业问题一般模型解的构造方法

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。     

铁路承认车均衡审批模型及算法

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。     

铁路编组站日班计划网络流规划模型及算法

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。     

双向编组站配流问题整数规划模型及算法

双向编组站是铁路大型技术站,有2个相对独立的改编系统,业务繁忙且复杂。每个系统中出发列车的车流既来源于本系统的普通车流,也来源于对向系统的折角车流。配流问题指同时确定2个系统中出发列车的编组内容及车流来源,指派并调度解编调机的任务。本文设定折角车流利用交换场进行转场,以车辆在站总停留时间最小为目标,构建大规模混合整数线性规划模型。利用模型结构,开发拉格朗日松弛算法,通过松弛连接约束,将原问题分解为更为简单的子问题。最后以案例测试算法,结果表明,该算法在求解质量和时间方面明显优于商业优化软件CPLEX和现场使用的经验方法。