编组站编组去向与调车线数量协调优化研究

协调编组站调车线数量与其服务的编组去向数量,对缓解编组站作业压力,压缩车流中转时间具有积极的意义.分析列车编组去向和调车线运用关系,建立以编组站为中心的运输网络,借鉴分层枢纽选址思想,构建编组去向与调车线数量协调优化模型,运用ILOG CPLEX软件求解.通过算例验证了模型的有效性,计算结果表明：根据车流情况,可在一定程度上将部分衔接方向合并,使编组去向数量和编组站调车线数量相协调;与此同时,根据支点站数量及运价的变化情况,可单独设置编组去向或扩建新线提高能力供给.优化结果可为编组站扩能和日常组号管理提供决策支持.     

高速铁路枢纽场站资源统筹利用及运能适应性研究

高速铁路枢纽场站的合理分工对枢纽运输资源统筹利用有重要意义。通过优化动车组车流在枢纽内开行径路,考虑枢纽高速铁路场站股道设备差异性,将枢纽高铁站分工和场站股道运用结合,以枢纽线路能力、场站股道接发和服务能力为约束,构建高速铁路枢纽场站分工与股道运用协调优化模型,并利用C#软件调用CPLEX算法求解器进行求解。以郑州高速铁路枢纽规划年车流和枢纽网络为例,计算得到郑州高速铁路枢纽各场站合理分工方案。从定性和定量角度分别对比实际与优化分工方案差异与运能适应性,验证模型和算法可行有效。进一步分析计算优化结果对作业费用的灵敏度,为枢纽扩能提供一定的决策支持。     

基于免疫克隆算法的综合交通枢纽布局优化研究

为了描述综合交通枢纽的布局优化问题,在保证重点枢纽建设的前提下,综合考虑综合交通枢纽布局的影响因素,以城市需求点总需求权距离最小为目标,考虑了在枢纽覆盖距离内,需求点和枢纽候选点对应关系为约束建立了综合交通枢纽布局优化的数学模型.给出了针对该问题的自适应免疫克隆算法的具体求解设计和步骤,并结合算例证明了算法的有效性.     

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重载铁路集疏运调度系统车流组织优化问题涉及到空车与重车的协同优化,只有将二者结合才能够制定完整的车流组织方案.论文首先通过分析系统空重车流组织特征,以车辆周转时间最小为目标,建立基于企业需求与铁路供给的车流综合优化模型.其次以目标函数为抗体,约束条件为抗原,构建基于信息熵的亲和度表示方式,利用免疫克隆算法求解集疏运系统车流组织方案.在求解的过程中,利用免疫克隆算子实现繁殖,通过抗体浓度对种群规模进行控制,防止早熟收敛.最后仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,本文算法的平均搜索时间减少了25%、49%.     

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在铁路当前的运输组织模式下,编组站阶段计划鲁棒性和列车到达计划兑现率的矛盾十分突出. 为提高阶段计划的鲁棒性,本文运用随机规划方法,研究列车实际到达时刻随机条件下（相对于计划到达时刻）的阶段计划优化编制问题. 以最大化阶段计划在列车到达时刻随机扰动下保持最优的概率为目标,建立阶段计划随机相关机会规划模型. 并设计了随机模拟、禁忌搜索算法相结合的混合智能算法对模型进行求解. 算例结果表明,本文构建的模型能取得鲁棒性较高的阶段计划,能为阶段计划计算机编制提供辅助决策支持.     

BRT线网优化模型研究

根据城市公共交通线网的组成和结构特征,在常规公交线网评价指标体系研究的基础上,给出了衡量多式公共交通线网运力资源分布均衡性的新指标.以给定的公共交通出行OD为前提,在考虑出行者策略选择的基础上,提出了在既有城市公共交通线网条件下对BRT线网进行设计和优化的模型,给出了求解思路,通过模拟系统开发,采用遗传算法和PSO(particle swarm optimization)算法相结合的混合启发式算法对模型进行了求解.     

公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型

针对需求随机变动条件下公交运营设计的综合优化问题,首先将公交运行情况抽象到三维网络中,给出公交车辆运营服务的时空网络图,由此构造基于随机期望值规划的公交时刻表设计与车辆运用综合优化模型,该模型综合考虑了公交企业的经济效益和公交乘客所得到的公交服务水平的优化,并给出公交服务频次和车辆分配协调的启发式算法。通过北京市某线路实际运营数据的计算,对公交车队规模、线路类型的安排与公交企业效益及服务的灵敏度关系进行量化分析,证明模型和算法是有效的。     

考虑运到期限的铁路管内货物快运列车组织优化研究

针对当前铁路管内货物快运列车运输组织工作难以保证货物的运到期限水平,以货物装卸尽量多和尽早在最终编组站编入到跨局远程直达列车开行为双目标,考虑与快运列车运输组织影响相关的约束,构建了考虑运到期限的管内环线货物快运列车运输组织优化模型,并采用C#调用IBM ILOG Cplex软件对双目标优化模型进行帕累托解集的精确求解.以京津冀货物快运列车运输组织为例,通过与实际列车运行图运行时分对比,在保障货物装车需求下,当帕累托解分别为0.50和0.51时,结果有效缩短了京津冀快运列车的停站作业时间.实例中X481和X492次快运列车分别较计划时间提前了127.21 min和200 min,有效验证了构建的模型和求解算法,并就实例结果给出了相关组织工作的改进建议.      

城市交通系统可持续发展问题的研究

就我国城市交通系统的现状以及存在的问题,提出交通系统必须走可持续发展道路,才能适应不断增长的交通需要,讨论了交通系统可持续发展的内涵与属性,分析了智能运输系统在实现城市交通系统可持续发展中的重要地位及推动作用。     

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研究了不确定环境下物流中心的选址优化问题,在随机优化模型的基础上,采用遗憾模型的形式构建了相关问题的鲁棒优化模型。分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型、随机优化模型的关系,并在此基础上给出了求解鲁棒优化模型的两种方法——枚举法和遗传算法。以Visual Studio6.0为平台,以Visual C++为开发语言编写了两种算法的代码,代码中通过调用Lingo9.0来求解确定性优化模型和两阶段随机优化模型。利用上述两种算法对若干算例进行了测试,结果表明,本文给出的算法能够满足问题求解需要,与随机优化模型最优解相比,鲁棒优化模型的最优解对各情景下参数扰动的现象敏感程度更低,因此具有更低的风险。