在规模路网上空车调配的区段中心优化法

针对大规模铁路网上的空车调配问题，提出了一种网络变换方法。作为一般小规模的空车调配问题，其数学模型属于一类特殊线性规划问题，即运输问题，表上作业法具有很好的求解效果。但由于该算法 的计算量随着所需处理问题的规模的扩大呈几何速度增加，所以对于我国这样拥有数千个装卸站的路网来说，直接用计算机求解具有几千个节点的运输问题是相当困难的。文中提出了一种区段中心优化法，对于主要支点站周边的中间站进行车流归并 ，以压缩节点的数量，从算例上可以看出，区段中心优化法在解决大规模路网同构变换问题时具有比较明显的优点，节约了计算中所城同的时间和空间，是解决大规模路网上空车调配问题的有效途径。文末给出了具体算例。     

用振荡法解大规模路网上的空车调配问题

针对大规模路网上的空车调配问题，提出了一种网络变换方法－振荡法，计算空车调配方案时，为了压缩参与计算的支点数量，要把中间站上的空车流，按照区段上的空车排空方向，归并到相应的支点站上去，但是，某区段上的空车排空方向，在最优空车调配方案确定之前，是无法知道的。振荡法是在事先不知道某个区段空车排空方向的前提下，预先人为指定该区段的空车排空方向，作为初始方案，使得区段上中间站的空车流，能够按照一定的原则归并到前方技术站，然后对初始方案进行计算，对区段空车方向不断进行调整，反复振荡，反复计算，直到指定的空车方向与计算结果相符合时为止，文中给出了振荡法的算例。     

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。     

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。     

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。     

铁路空车调配问题的随机机会约束模型及遗传算法

提出一类特殊的随机机会约束模型来求解铁路空车调配问题。这类随机机会约束可转化为相应的确定性等价类,应用遗传算法求解。通过对实际空车调配问题的数值计算和分析,表明了不确定性优化模型和所设计遗传算法的有效性并在铁路运输中有广泛的应用前景。     

“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。     

基于vba编程调用Lingo的铁路空车调配研究

以空车总走行里程为最小目标,以空车供需平衡为约束条件建立空车调配数学模型;通过vba蝙程调用Lingo软件解决空车调配问题;对具体的算例分别运用震荡法和vba调用Lingo方法进行求解,并时求解结果进行分析.研究结果表明.运用vba调用Lingo方法不仅操作简便,而且在运算时间和精度上都具有显著的优越性,调用后的系统,在数据录入与结果输出方面都比原始Lingo数据读取与输出更容易操作,更直观,是解决大规模空车调配问题的有效工具,具有实际应用价值.     

大规模路网上空车调整方法的比较与研究

以消耗的车公里数最小为目标,建立大规模路网上空车调整问题的数学模型.由于空车调整可以归结为一个线性规划问题,而LINGO软件是一种专门用于求解数学规划问题的优化计算软件,可用于求解线性规划和整数规划问题,将该软件应用于空车调整领域,并通过一算例与其它空车调整方法,如最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法等进行了比较分析.结果表明,运用LINGO软件解决空车调整问题不仅节省开发时间,而且从运算时间和精度上都具有显著的优越性,是解决大规模路网上空车调整问题的有效途径.     

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。