铁路罐式集装箱空箱调配优化模型及遗传模拟退火算法

针对罐式集装箱运输的特殊性,考虑重箱流和空箱流调配的综合优化,以罐箱运输费用最小为目标,建立铁路罐式集装箱空箱调配优化多商品网络流模型,并构造了1种嵌入模拟退火操作的遗传算法对之进行求解。为了使模型与算法可得到更符合实际、操作性更强的结果,给出了3种空罐箱调配的策略,作为隐含条件加入到算法求解过程中。利用自适应遗传模拟退火算法对随机生成的实际规模问题算例进行求解,并与用通用代数建模系统软件GAMS的计算结果进行对比。结果表明,前者得出的结果与最优解差距不大,而且运算速度更快,更能满足解决实际问题的需要,为铁路罐箱调配优化提供了良好的决策支持模型和算法。     

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。     

基于遗传算法的铁路纵断面优化系统的研究

提出一种基于全局最优的改进式遗传算法.采用改进的启发式交叉算子和多种算子混合操作,加快算法向最优解收敛的速度.给出相应的纵断面优化模型,并改进初始种群生成的方法,将一个二维优化问题转化为两个一维优化问题进行求解,简化了算法的执行过程.引入惩罚函数的概念处理方案的约束问题,设计算法实现的流程图,并开发相应的优化系统.利用实例证明遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能.     

基于分布式鲁棒机会约束的中欧班列空箱调运优化

为降低空箱调运总成本,针对海陆联运、不确定空箱需求、使用可折叠集装箱的中欧班列空箱调运问题,基于需求量均值和方差等部分信息,采用分布式鲁棒机会约束规划建立不确定环境下的多周期中欧班列空箱调运优化模型。将分布式鲁棒机会约束转化为易求解的等价形式,从而确定空箱需求。利用CPLEX求解,通过算例分析不同参数变化对各项成本的影响。结果表明:一部分空箱通过海陆联运调回能够极大降低总成本;分布式鲁棒机会约束优化是以最坏情况下的优化为基础,从而得到具有鲁棒性的优化方案;可折叠集装箱在3种不同供需关系下适当投入比例能极大降低总成本。     

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。     

考虑车流径路选择的分组-单组货物列车混合编组优化策略

统筹考虑车流径路选择与编组方案制定，研究带路网干线大运转车流径路选择的分组-单组货物列车混合编组优化问题，构建具有2阶递进结构的模型及求解策略。在构建嵌入车流径路选择的单组列车编组优化模型基础上，以分组列车开行方案替代原单组列车开行方案所带来的车小时节省最大为目标，进一步构建基于单组列车方案组合排序的分组列车编组优化模型。求解时先通过3次更新，完成单组列车开行方案优化；再通过组合排序，分别生成合并式分组列车和衔接式分组列车的开行方案；最后利用车组唯一与车小时节省原则，筛选出最优分组列车开行方案。依托我国中部路网主通道设计实验场景，验证模型及求解策略的有效性。结果表明：考虑车流径路选择后，最优单组列车开行方案共开行17列列车，产生11 560车小时消耗；进一步优化得到的分组-单组货物列车混合编组方案能够减少1列列车，节省582.5车小时消耗。该模型及求解策略能有效求解车流径路选择下的分组-单组列车混合编组优化问题。     

路风上车流径路优化的0—1规划模型及其合理径路集生成算法

从组合优化的观点研究了铁路网上Ｏ－Ｄ对的合理径路集确定以及最优车流径路问题（ＣＲＰ）。在线路和车站的通过能力、费用参数（权值）给定的条件下，建立了该问题的０－１规划模型。并给出了路网上任意两节点可能路径集的确定准则及算法，此外，还讨论了变参数下的ＣＲＰ模型形式。由于所建模型属于ＮＰ－完全问题，因此，获得全局最优解是困难的。文中提出了求解该问题的模拟退火算法，该算法使得真实路网规模的ＣＲＰ模型获得接     

铁路网车流径路优化模型及算法研究

分析目前铁路网车流径路存在的问题,提出路网车流径路综合最优的含义,对路网进行数学描述;分别以运输时间最少、运输距离最短、运输成本最低为目标建立多目标0-1规划模型;采用线性加权和法将多目标0-1规划转化为单目标问题进行求解,利用专家打分法获得合理的权系数,设计并采用阻尼系数法约束线路能力,在此条件下对路网车流径路模型及算法进行分析,提出求解的方法步骤;最后运用本文模型和算法,以我国铁路网为背景,通过改变阻尼系数调整线路流量,实现宝中线和宝兰线的车流径路调整,验证了本文模型及算法的有效性。     

考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计优化模型及其分支-定价-切割算法

研究考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计问题,目标是在合理设计铁路运输服务网络的基础上提高车辆利用率。将传统的离散时空网络拓展为考虑车辆周转的超级网络,构建混合整数规划模型,同时考虑列车开行时段、编组内容、空车调配、车辆归属、运输服务水平等约束。基于模型的NP-Hard特性,给出一种分支-定价-切割算法,通过在模型中添加Benders割的方法调整可行域,通过列生成方法避免网络规模较大导致可选径路数量过多的问题,该算法可保证模型收敛至最优解。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析验证可用车辆数量对于空车调配方案的影响。     

铁路车流分配的树状径路优化模型及算法

铁路网车流分配需要解决的关键问题是如何确定车流路径,而同一终点的车流具有合而不分的特点,即呈现"树状结构"径路。以多商品网络流理论为基础,构建铁路网车流分配与树状径路综合问题的混合整数规划模型,优化结果可得到铁路网中流量分布情况及符合"树状结构"的车流走行路径。设计拉格朗日松弛算法求解模型,通过松弛掉模型中弧段能力约束进而将原问题分解为求解多个单支车流分配子问题,采用传统次梯度优化算法求解对偶问题;上界计算方面设计基于车流排序的可行解求解方法。算例表明:该算法可有效求解模型,实现车流径路"树状结构"要求;求解效果和计算空间方面优于商业软件ILOG CPLEX。