遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

高铁站到发线运用模型与算法

为高效使用高铁站到发线,建立多目标整数规划模型,以到发线均衡使用和旅客站内走行距离最近为优化目标;以禁止反接到发线、满足最小时间间隔、使用单一到发线为约束。使用遗传算法求解,建立列车冲突矩阵与可用到发线集,确保初始、交叉与变异种群有效可行。结果表明:模型描述准确,算法效率较高,能够有效解决到发线运用问题。     

技术站调度决策支持系统的研究--到发线的合理使用

建立了一个计算机编制到发线运用计划的二次０－１规划模型,并将该模型化解为两个简单的０－１规划模型,简化了求解难度,提高了求解效率。     

客运专线车站到发线运用多目标优化模型

为给客运专线车站接发的列车合理安排到发线,构建了客运专线车站到发线运用多目标优化模型.优化目标为列车站内走行时间之和最小及到发线使用最均衡;约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束.基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法.以济南西站为例,对7：00：00～13：00：00时段的到发线运用方案进行求解.结果表明,所求优化方案与图定方案相比,下行、上行列车的站内走行时间之和分别减少7.37%、1.88%;对于各到发线占用时间与到发线平均占用时间之差的平方和,下行、上行列车分别减少62.93%、74.75%.模型能准确地描述列车占用各条到发线的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的到发线运用问题.     

单线铁路会让站到发线数量的研究

考虑到单线铁路列车实际运行中产生交会和越行方式的随机性 ,采用概率分析的方法 ,通过研究在不同开行条件下 ,产生交会、越行次数和方式的各种情况 ,建立车站到发线设置数量与交会、越行次数和方式之间的关系 ,找到直接影响车站到发线数量的主要因素 ,得出了影响其变化的一般规律。并运用研究成果对渝怀线进行了分析和验证     

单线线路会让站到发线数量的研究

考虑到单线铁路到列车实际运行中产生产会和越行方式的随机性，采用概率分析的方法，通过研究在不同开行条件下，产生交会、越行次数和方式的各种情况，建立车站到发线设置数量与交会、越行次数和方式之间的关系，找到直接影响车站到发线数量的主要因素，得出了影响其变化的一般规律。并运用研究成果对渝怀线进行了分析和验证。     

编组站到发线运用计划优化

合理安排列车占用到发线计划是编制作业计划的关键。在满足列车使用到发线须遵守的作业要求的前提下,建立编组站到发线运用计划数学模型,使其能够求解出较优的到发线运用方案。建立的到发线运用模型是非线性的整数规划模型,如果直接求解会比较困难,采用启发式算法对其求解。在求得可行解后通过合并、交换及组合的方法对所有股道再次进行调整,使到发线运用更趋于合理,即求得较优的到发线运用方案。通过算例说明运用模型计算生成到发线运用计划,其优化结果有明显效果。     

基于模拟退火算法的大型客运站到发线运用优化研究

铁路大型客运站到发线的运用进行科学地分析及合理地优化,对于提高客运站的工作效率及保证旅客列车正点到发具有重要的意义。通过分析影响到发线使用的到发线占用间隔时间等各项因素,以到发线均衡使用、列车占用到发线总时间最少和方便旅客乘降为目标,建立客运站到发线运用优化模型。通过采用模拟退火算法,实现到发线运用的合理优化。最后,以福州站一个阶段计划内的到发线使用情况作为实例,对模型和算法进行了验证。     

列车运行方案车站到发线需求可行性模型及其算法

车站到发线能力是计算机辅助编制列车运动图的重要组成部分,以列车会让方案为主线,系统地分析了单线铁路造成车到发展能力不足的根本原因,构造了列车运行方案车站到发线需求可行性线性０－１优化模型,提出了复杂性为０（ｎ）的快速算法,该模型与列车运行图总体优化吻合性好,有利于灵活设计算法,这一步对列车运行图优化显得尤为重要,本方法亦可适用于复线和多线铁路。     

基于蚁群算法的客运站到发线运用计划编制方法

建立了客运站到发线使用的0-1规划模型,并用蚁群算法求解,用理论最优目标函数值与目标函数值的比值表达信息素,用列车使用到发线权值的倒数表达启发式信息,用2-opt的方法实现局部搜索,为提高解的性能和算法的收敛速度,按所处时段的列车密集程度和对其它列车的影响程度由大到小排序,再按该顺序求解,用哈尔滨站的实际数据验证了提出的方法的有效性。     

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车站的拓扑结构限定了作业线的用途,依据车站的接发车作业要求,分类使用作业线可以有效地减少作业干扰,提高车站作业效率.根据车站的拓扑结构和接发车任务,把到发线的优化目标分解为满足到发线运用规则、利于乘降作业、设备均衡使用等目标,并建立了优化模型.运用遗传算法对模型求解.提出了诱导变异的概念,通过诱导变异避免变异产生病态个体,保证群体的健康.最后通过实例验证了模型和算法的合理性.结果表明,在能力允许的条件下,算法的效率较高并能够取得较优解,满足客运专线车站作业的要求.     

基于Memetic算法的客运站到发线分配问题研究

为了探索客运站到发线分配问题有效合理的解决方法,以到发线利用均衡值以及到发线分配权重总和为优化目标,建立了客运站到发线的整数规划模型,并利用Memetic算法进行求解.通过实例验证,表明建立的模型和设计的算法是可行的,得到的分配结果令人满意.     

铁路枢纽内客运站分工的优化模型及算法

为了合理分配引入高速和城际客运专线的铁路枢纽内客运站的接发旅客列车任务,以始发终到客流在各客运站之间的分配、始发终到和通过客流的运行路径为决策变量,以最小化枢纽内始发终到和通过旅客的费用为目标,以客运站始发终到能力和通过能力、铁路线路旅客列车通过能力、旅客运输需求为约束条件,建立了客运站分工多目标非线性混合整数规划模型.考虑铁路枢纽内运行路径少的特点,设计了基于枚举法、多最短路和线性规划的精确求解算法.算例表明,该方法能够对3个客运站的接发旅客列车数量进行定量分配,始发终到能力占用率分别为100%、64.5%和69.3%,通过能力占用率分别为78.7%、65.9%和25%.     

旅客列车到发时间域的优化模型与算法

旅客列车的开行方案必须体现以旅客为本,服务旅客、方便旅客的原则,而旅客出行的方便与否,主要体现在旅客列车出发与到达时刻是否合理.因此,本文首先定义了旅客列车合理始发、合理到达时间范围的概念,并研究该范围内不同时段旅客出行的方便度,绘制方便度曲线.然后建立了以最大程度方便旅客出行为目标的指派模型,实现了求解该模型的蚁群算法.最后以成都站为实例,对各始发列车的发车时间域进行优化.通过验证,本文模型和算法具有可行性.     

考虑列车总晚点和到发均衡性的地铁列车运行调整 方法研究

当城市轨道交通列车在运行过程中因设施设备失效、司机操纵不当、上下车客 流过多等外部因素发生晚点时,需对晚点列车的计划运行时分进行调整.为保证城市轨道 交通系统服务水平和降低车站站台客流集聚过多或列车过于拥挤造成的安全隐患,本文 构建以减少列车总晚点和提高列车到发均衡性为优化目标的列车运行调整模型,并采用 遗传算法进行求解.案例分析表明,本文提出的模型和算法可以较快地求出满意的列车运 行调整方案.通过调整遗传算法适应度函数的权重系数可以平衡调整方案中的列车总晚 点时分和列车到发均衡性.在人工驾驶的线路上,与各列车赶点运行调整策略相比,本文 提出的列车运行调整方法可以在降低列车总晚点时分的同时显著提高列车到发均衡性.     

技术站间货物列车协同配流方案研究

技术站间货物列车协同作业组织模式,可实现各站获益,整体加强,对提升铁路运输生产效率具有重要意义.本文建立技术站间货物列车协同配流模型.模型以最大化两技术站的正点出发列车数作为目标函数,采用启发式遗传算法进行寻优,得到货物列车解编顺序和配流方案.最后,通过对算例进行实验分析,验证协同配流模型的实用性.结果表明,技术站间协同配流作业明显压缩车辆在站总停留时间,增加了阶段计划内正点出发列车数,进而提高了技术站内线路使用能力.     

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.     

基于遗传算法的单线列车运行调整体系

针对单线列车运行的特点，提出了“相邻列车”的概念，根据此概念建立了单线列车运行调整模型，并推导了列车运行图偏差函数作为模型调整目标．鉴于列车运行调整问题的解空间太大，用一般的运筹学方法难以有效地求解，提出了基于遗传算法的优化求解算法．该算法根据被调整列车的等级将原问题分解成若干子问题，并在对每个子问题求解的过程中，运用遗传算法在解空间中寻优．仿真结果显示了该模型和算法在应用于实际运行调整时的有效性和实时性．