编组站配流相关问题分析

编组站配流是阶段计划中不可缺少的内容。本文以路网性编组站为研究对象,深入分析了编组站站型对车流组织的影响,着重探讨了配流计划与调机运用的关系。根据出发列车车流来源的确定性程度,将出发车流来源划分为A、B、C三类。从编组站配出发车流来源的确定以及到达列车解体顺序的确定,流问题的三个方面入手,即出发列车编组顺序的确定、利用双层规划模型描述了配流问题的优化方法。     

基于货物运到期限的编组站动态配流优化研究

运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.     

基于资源可用度的编组站配流模型

配流方案是阶段计划的关键内容,在作业中将任务交由可用度较高的资源执行,能够在较大程度上提高计划的兑现率.考虑编组站实体资源的空闲度与可信度,给出了资源可用度的计算方法.在此基础上,综合考虑成功配流的自编始发列车数量、车辆在站停留时间、编组站整体资源的可用度,建立了基于资源可用度的编组站配流模型,并通过分层优化方法降低求解难度.算例结果表明：考虑资源可用度的编组站配流模型,其解编系统的资源可用度增幅均在5%以上;编组系统资源可用度的改善更加明显,在时间段3~8增幅约为18.9%.     

编组站配流的协调优化算法

为了提高编组站动态配流与静态配流协调优化算法的收敛速度,根据编组站解体方案树的构造规则,用解体序号矩阵进行解体方案编码,限制解的生成空间,避免了不必要的搜索.结合遗传算法与蚁群算法(genetic and ant algorithm,GAAA)的优势和配流问题的特点,设计了以GAAA为基础的协调优化算法.用遗传算法求出若干组优化解体方案,并生成初始信息素分布,用静态配流蚁群算法筛选出最优解体方案,在此基础上生成配流方案.实例表明:对阶段到发列车数不超过25列的编组站配流问题,本文算法均能在30 s内收敛到最优解或满意解.     

双向编组站静态配流的优化

定义了配流时间间隔和有效交换配流列车等概念．建立了双向编组站静态配流的双层多目标决策模型,目标函数包括排除与编组去向不符以及接续时间不够的车流形成的总代价、车辆在站总停留时间和交换车数量,用禁忌搜索策略和配流网络相结合的算法求解,算例证明,通过调整到达列车的接人场,可找出有效配流方案,从而实现双向编组站两个解编系统的配流优化,使除摘挂列车外的所有出发列车满轴和正点发车。     

基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化

在铁路日常运输组织中,存在大量的不确定因素,考虑这些因素对车流组织工作的影响至关重要.在列车编组计划优化中,考虑车流量的波动性,假设其服从一定的概率分布,根据事先给定的置信水平,按照机会约束规划理论,考虑车站和线路能力限制等约束,以车流集结总消耗、改编额外总消耗和总走行消耗之和最小为优化目标,建立基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化模型,设计基于随机模拟的改进分枝定界法对模型进行求解.研究表明:考虑车流量波动情况下的列车编组计划最优方案鲁棒性较强,而且随机参数的模拟规模越大,最优方案的稳定性越好.     

��·����վ�м���ҵ΢�۷��潨ģ�����

为研究列车到达不均衡性、编组辆数和列检工作组织对编组站到达场待检时间、列车技术作业时间和列检人员利用率的影响,提出了基于编组辆数的列车接入时间、制动机试验时间和技术检查时间的表示方法,应用统计分析理论对列检作业的各项时间指标进行数量建模,建立了基于Arena的铁路编组站列检作业微观仿真模型. 仿真分析发现,列车到达不均衡性和列检工作组织是影响待检时间和列检人员利用率的主要因素,列检工作组织对技术作业时间有显著性影响,编组辆数对待检时间、列检人员利用率和列车技术作业时间影响均不显著.     

铁路编组站列检作业微观仿真建模与分析

为研究列车到达不均衡性、编组辆数和列检工作组织对编组站到达场待检时间、列车技术作业时间和列检人员利用率的影响,提出了基于编组辆数的列车接入时间、制动机试验时间和技术检查时间的表示方法,应用统计分析理论对列检作业的各项时间指标进行数量建模,建立了基于Arena的铁路编组站列检作业微观仿真模型. 仿真分析发现,列车到达不均衡性和列检工作组织是影响待检时间和列检人员利用率的主要因素,列检工作组织对技术作业时间有显著性影响,编组辆数对待检时间、列检人员利用率和列车技术作业时间影响均不显著.     

编组站静态配流的约束传播和启发式回溯算法

为了提高阶段计划的编制效率,针对编组站静态配流字典序多目标累积调度模型,设计了迭代、约束传播和启发式回溯的混合算法.该算法根据多目标的字典序将模型分为3层:第1层为配流成功的出发列车优先级总和最大化,第2层为出发列车车流来源总数最少化,第3层为车辆平均停留时间最短化.每层先通过约束传播算法化简模型、缩小解空间,再通过启发式回溯算法和约束传播技术联合快速求解.上一层的最优解作为下一层的初始解,并动态增加避免上一层目标退化的约束,迭代求解每层的最优解.通过某编组站实际数据验证表明,本算法耗时小于20 s,满足现场对阶段计划编制的实时性要求,且求得的配流方案优于其他算法.      

技术站配流与调机运用综合问题的混合整数线性规划模型

为进一步提高铁路技术站作业计划编制效果,针对采用一台调车机车解体和一台调车机车编组的技术站配流与调机运用的综合问题,作者确定了出发列车的编组内容和解体（编组）调车机车的解体（编组）任务,使得出发列车满足列车编组要求,且车辆在站总停留时间最小。基于单机器调度理论和资源分配理论,在将原问题分解为解体子问题、配流子问题和编组子问题的基础上,首次建立原问题的混合整数线性规划模型。最后,采用既有文献中普遍采用的算例对该模型进行计算分析,并与其他研究方法进行比较。计算结果验证了该模型在问题描述上的正确性以及在消耗更多计算时间前提下计算质量上的优越性。