采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

论我国客运专线的运输需求

客运专线因为专门用作人的运输．且列车速度很高，除必须保证列车运行的绝对安全外，运还必须满足市场需求的波动性、运输安排的规律性、列车运行的准时性、旅行条件的便捷性等方面。     

基于多Agent的铁路客票数据挖掘系统的研究

根据铁路客票数据存储量大且组织分散的特点,利用多Agent的智能性、协作性、互操作性等良好特性,引入多种Agent,构建了一个基于多Agent的分布式客票数据挖掘系统.该系统有效的解决了数据的分布性和隐藏复杂性问题,且使系统具有较好的模块化和可重用性.     

京沪高速铁路的运输组织模式

本文介绍了法、德、日３国为方便旅客，在高速铁路上组织列车运行的情况及开行多种速度的列车的经验。分析了京沪高速铁路的客流特点及中、近期高速车组的供应能力，认为一段时间内，过境的中长途客流必然要上高速线，且只能用中速列车输送。论述了“高、中速混跑”可能带来的问题及其解决的办法。对总体效益进行了初步分析。提出了７条结论性意见。总的认为采取“高、中速混跑”的运输组织模式是我国高速铁路发展过程中不可逾越的过     

什么是一流的高速铁路

与世界第一条高速铁路相比，我国发展高速铁路晚了40多年、因此一定要利用后发优势．建设世界一流的高速铁路．而当今世界一流的高速铁路应是“一流的技术”加“一流的管理”．两者缺一不可。一流的技术包括：先进的技术标准、上乘的施工质量、现代的技术装备。一流的管理包括：现代的管理技术、先进的管理理念、高素质的管理人才。一流的高速铁路在实际运营中主要体现为高速度、高密度、高正点率、高安全性、高质量服务、高度环保通道、高市场占有率、高社会经济效益．     

客运专线的合理站间距离

客运专线,尤其是高速客运专线．一般都是双线自动闭塞线路．区间平图通过能力与站间距离关系不大,车站的设置主要取决于客运的需要。但同一线路上如果既运行高速列车，又运行速度相对较低的普通跨线列车，则区段内高速列车必然要越行普通跨线列车．此时．同一区间内高速列车与普通跨线列车运行时间之差，将决定非平图区间通过能力的大小。     

基于科学工作流的铁路行车安全评价系统研究

针对铁路运输中列车安全评价的实际需求,依据科学工作流理论,提出一种基于开源软件Kepler的评价系统,从而有效实现行车安全预警并提供辅助决策依据。该系统主要通过扩展Kepler构建:一方面,实现多源监测数据的自动收集和共享融合;另一方面,增加Kepler的流程管控能力和个性化Web界面。在此基础上,针对列车运行特点,建立模糊综合评价的Kepler流程,对状态不良列车进行跟踪和综合评价,将数据和计算过程灵活组合成一套可配置的、自动化的科学计算流程。以部分现实数据为例,使系统的有效性得到验证。本系统不但能够有效解决行车安全评价问题,而且适用面广,也可应用于其他领域的评价问题。     

超偏载集中监控系统的研究

近年来,中国铁路相继建设了超偏载检测监控系统和车辆运行品质动态监测系统(TPDS),强化了对铁路货车装载状态和运行状态的检测和监控,但是这两大系统分属不同部门、分别独立运行,货车超偏载检测信息资源没有共享。本文针对跨部门共享铁路货车超偏载信息,充分发挥超偏载仪检测装置、TPDS系统等既有安全监测系统的作用,提出建立统一的超偏载集中监控系统,在分析超偏载集中监控系统建设的原则和目标基础上,提出铁路超偏载集中监控系统的总体技术方案,包括系统服务对象、总体架构和逻辑架构;分析系统功能框架和基本功能;提出超偏载信息共享方案、路局确报接入和匹配方案、系统中web服务的封装获取以及系统数据处理的统一评判机制等关键技术。超偏载集中监控系统于2008年11月在北京铁路局投入正式运行。     

环形线行车安全综合监测系统的研究与应用

针对环形线货车120 km/h可靠性试验的行车安全问题,提出了基于BC/S模式的行车安全综合监测系统.该系统具有扩展性强、易维护和系统资源利用充分等优点,使得现场人员能够实时监控车辆运转信息,并且为试验的安全运行发挥了重要作用.     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解旅行商问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出基于MATLAB的蚁群算法在旅行商问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行局部优化.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解旅行商问题有较好的改进效果.