基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。     

基于禁忌搜索的公交区域调度配车模型研究

本文将以使用车辆总数和车辆总空驶时间最小为目标的公交车辆区域调度问题归结为一类约束极强的车辆调度问题(VSP),给出了目标函数和车场容量、车场存量以及续驶时间等约束条件,并设计了基于新解的表达方式的禁忌搜索算法的模型解法.通过一个简单算例的计算结果表明,用本文设计的算法求解该类VSP问题可以取得良好的运算结果,该算法是可行的,也是有效的.     

区域铁路车站股道运用在线融合实时调整优化方法

区域铁路网络化运营背景下相邻车站股道运用经由列车运行和到发时刻呈现强关联及时效性特征,易受突发事件影响,股道运用在线调整是列车运行调整的重要内容。基于双层规划理念,兼顾区域铁路多站股道运用在线协同编制和列车时刻表调整,构造抗二次干扰能力评估函数,统筹考虑列车最小停站时间、接发车和股道占用最小安全间隔时间、进路占用等约束,建立以时刻表波动性最小和抗二次干扰能力最大为优化目标的列车时刻表动态调整模型、以股道占用整体波动性最小和均衡性最大为优化目标的多站股道运用在线实时调整优化模型,并以车站实际到发时刻为融合因子,构建区域铁路车站股道运用在线融合调整双层规划模型;基于多站股道运用、时刻表之间的正反馈-负反馈作用机制和模拟退火思想,设计多站股道运用在线融合实时调整启发式求解算法,提出一种兼顾调整方案波动性、抗二次干扰能力和均衡性的区域铁路车站股道运用在线融合实时调整优化方法。算例分析表明：所提方法在兼顾调整方案波动性、抗二次干扰能力和均衡性的同时,能高效制订出合理的区域铁路多站股道运用在线融合调整方案,满足实时调整强时效性的要求,能够为区域铁路多站股道运用在线协同编制和列车运行实时调度管理提供...     

An Enhanced NEH Method in Solving Permutation Flow Shop Problem

This paper proposed an enhanced NEH with full insertion moves to solve the permutation flow shop problem.The characteristics of the original NEH are investigated and analyzed,and it is concluded that the given method would be promising to find better solutions,while the cost would be increased.Fast makespan calculating method and eliminating non-promising permutation policy are introduced to reduce the evaluation effort.The former decreases the time complexity from O(n4m) to O(n3m),which is an acceptable cost for medium and small size instances considering the obtained solution quality.The results from computational experience show that the latter also can eliminate a lot of non-promising solutions.     

树枝形铁路专用线取送车作业模型及启发式算法

合理安排铁路专用线取送车顺序,有利于提高调车机车作业效率、加速货车周转。以调车机车完成一批调车作业任务后所走行路程最短为优化目标;为便于区分,增设虚拟车站,并以各装卸作业点和车站为顶点;以根据作业情况不同调整后的作业点间距离为线段权,建立树枝形专用线取送车作业的哈密尔顿图模型,指出合理的取送车顺序为满足所有优先权关系的哈密尔顿回路。设计启发式算法进行求解,以不同作业的起点为始点,顺或逆时针确定机车下一访问作业点,从而形成不同的初始解,采用局部交换作业顺序规则对目前解进行改进,选择机车走行路程最短的路径为满意解。其他作业形式可认为是送调取结合作业形式的简化形式,所提出的模型及算法同样适用。     

多种运输方式的组合优化模型及求解算法

根据不同交通工具的技术经济特征，建立一个适用于多城市之间如何选择最优交通方式组合的模型。该模型是一个多目标的0－1规划模型，通过虚拟一个运输网络，将原问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题，并且给出相应的求解算法－基于求最短路（Dijkstra算法）的启发式算法，有效地解决了带有时间约束和能力约束的最短路径问题。     

具有旋转约束的启发式装箱算法

主要研究在有限旋转约束下的装箱问题。以Pisinger树搜索启发装箱算法为基础,在货物装配过程中考虑实际可行的旋转约束限制;并通过对树搜索宽度和深度的合理限制,使算法具有满意的运算时间;在装箱结果中,通过对货物层以及货物条的位置调整,从而满足重心位置和左右平衡等约束而不影响既有的装箱率。试验结果表明旋转约束对于装箱性能有一定的影响,但是改进算法在满足各种实际约束的条件下仍具有良好的装箱性能,同时该算法具有合理的运算时间。     

基于服务水平的铁路货物运输网络能力计算方法

引入服务水平等级概念,以OD流量最大和运输费用最小为目标,构建铁路货物运输网络能力计算多目标规划模型.采用按服务水平等级由高至低顺序进行车流量调整的策略,设计基于K短路和最小费用流问题的启发式算法;并针对最小费用流问题,分别给出基于Lingo软件和遗传算法的2种求解方法.在遗传算法中,对染色体采用二进制编码和运用Double-Sweep算法计算各支车流在给定服务水平等级下的可选径路,利用交叉、变异操作遍历可能的车流路径集合,使用启发式车流调整策略,实现线路及车站能力限制条件下不同路径集合的车流分配.算例测试表明,基于Lingo软件的算法适合于求解小规模问题,而基于K短路的遗传算法更适用于求解大规模问题,且具有较高的稳定性和适应性.