基于替代图的列车运行调整计划编制及优化方法

借助对列车优先级、节点、替代弧和替代对等参数的定义,以列车追踪运行间隔时间、列车连发间隔时间和列车间越行地点等为约束条件,以替代图中最长路径最短为优化目标,建立基于替代图的列车运行调整计划编制及优化模型.采用本地搜索算法对模型求解,经过原始计划生成和初级优化,得到有瑕疵(冲突)的但资源利用率较高的初始调整计划.当初始调整计划未满足需求或计划在实施过程中受到扰动需要修正时,采用分层多级优化分枝定界算法,对初始调整计划对应的替代图进行进一步的优化,得到优化的列车运行调整计划.由于替代图与列车运行调整计划的对应关系,用这2种算法对替代图分阶段求解和优化,可以得到满足不同需求的调整计划.通过对模拟环境的仿真,验证了模型和优化方法的完整性和可行性.     

大规模货物列车运行图优化编制的一种拉格朗日松弛启发式算法

针对货物列车运行图优化编制规模庞大、精确求解困难的问题,构造时空网络将列车运行线铺画描述为路径求解问题,将各类约束转化为时空网络节点选择限制,建立整数规划模型。该问题本质在于疏解各列车运行线潜在冲突。对原模型进行拉格朗日松弛,将列车运行线潜在冲突表示为各节点罚数,设计启发式算法并通过拉格朗日乘子更新迭代求解。以京九线北京西至阜阳区段为例,对该区段711条运行线中的439条货物列车运行线进行了优化编制实验。结果表明,在满足运行线铺画条数的前提下,全图货物列车平均旅行速度由39.28 km/h提升至41.81~43.72 km/h,所提出的算法是解决大规模列车运行图编制的一种有效算法。     

数量折扣条件下的动态订货批量优化

为研究卖方提供数量折扣安排时，买方优化动态订货批量的决策问题，考虑多种产品、多折扣类型和买卖双方的能力约束，建立了该问题统一的非线性混合整数规划模型．利用禁忌搜索技术设计启发式算法对模型求解．算例的计算结果验证了模型和算法的有效性。     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．     

混合运输需求的车队车辆路线规划模型及算法

研究在物流中心车队投递货物到客户，且有货物回投物流中心、每一客户可被访问2次的车队路线规划问题．建立了车队车辆分配客户子集模型和车辆在分配后的客户子集中路线成本优化的索套启发式的解法．算例表明，该算法求出的路线计划方案的成本，比用邻近搜索法得出的成本低．     

面向城市轨道交通的启发式疫情密接人群追溯方法

在复杂轨道交通网络中，某些乘客的出行行程是确定的。这些乘客可以作为启发式的“证人”，为其他乘客证明某个行程的可能性，从而在保证查全率的前提下，准确地找出潜在的密接乘客。本文的目的是开发一套适用于城市轨道交通的疫情密接人群追溯方法，利用有限的确定行程乘客作为虚拟的目击者，采用启发式的树搜索生成目标乘客可能的出行链，通过验证目标出行链与感染者行程是否有交集，判断目标乘客是否为密接乘客。以北京城市轨道交通为例，招募志愿者在特定线路乘车，并假定感染者乘车信息，通过提取有关自动售检票(Automatic Fare Collection, AFC)数据识别密接乘客，以验证方法的有效性。在实验场景下，本文提出的方法对密接乘客的识别查全率达到100%，查准率达到92.7%，表明方法具备一定的可行性。识别结果有助于有关部门针对性采取措施，更高效率地防范疫情蔓延和传播。     

铁路集装箱中心站多轨道吊柔性协同调度优化

针对铁路集装箱中心站轨道吊协同装卸调度(RMGCS)问题，考虑多轨道吊间的作业干涉和安全距离约束，建立目标函数为最小化集装箱完工时间的混合整数规划数学模型。结合 RMGCS问题特性，提出一种考虑多轨道吊柔性协同作业的改进麻雀搜索算法(ISSA)，首先，提出能够解决多轨道吊间作业冲突的任务分配策略和干涉判断方法；其次，设计自适应非线性动态安全值，平衡全局和局部搜索；再次，改进加入者更新移动方式，使其在全维度上靠近最优解；最后， 引入LOV(largest-order-value)规则，将个体从实数向量映射到集装箱整数序列。为了验证问题和算法的有效性，分别利用ISSA与其他算法求解不同样本规模的算例，结果表明：ISSA在不同样本 规模的RMGCS问题求解上，均具有更好的寻优效果。此外，所提出的柔性协同调度模式相比现有的固定范围顺序装卸调度模式，使样本量为45的装卸作业总完工时间缩短了15.5%。     

基于禁忌搜索算法的多点循环甩挂调度模型及方法

针对物流运输行业传统调度方法的局限性,设计了一种基于多点循环甩挂运输模式的智能调度方法,按照牵引车使用数量和行驶总费用最小的原则,建立了相应的数学模型,并采用禁忌搜索算法对模型进行了解算.通过仿真某物流企业某次实际的调度任务,计算得出最优调度方案,与传统的单车调度方案进行效益对比,表明该方法在运输效率、运输成本、能源消耗等方面具有明显优势.     

启发式算法在铁路换乘的应用

随着中国铁路的建设与发展,如何更加充分地利用铁路客运能力、提高列车上座率是铁路亟待解决的问题。本文针对复杂的客运路网下最短路径算法计算效率低下的问题,对比分析了常用的Dijkstra算法及启发式A*算法,择优选取启发式A*算法进行策略改进;并基于优化的客运路网结构及铁路实际业务,对其进行效率优化。实验证明,改进后的算法模型高效准确,具有明显的现实意义。