自适应粒子群算法求解编组站车流推算问题的研究

编组站日班计划和阶段计划编制核心之一是出发列车车流来源的推算,由于车流推算的复杂性,其求解算法也是研究重点之一。基于解编顺序建立编组站动态车流推算的数学模型,约束中考虑了单调机资源、车流接续去向和时间等约束,目标函数在优化正点出发列车数的同时考虑总停留车小时的优化。通过设计自适应离散粒子群算法(ADPSO)对数学模型进行求解,以解编顺序为主要优化对象,静态配流采用Lingo编程实现,最后通过算例验证了算法的有效性。     

免疫算法求解编组站阶段计划配流问题研究

在编制编组站阶段计划时需解决的一个核心问题是确定出发列车的车流来源.本文针对该问题作了深入研究,以解编顺序为优化对象,在考虑解、编调机资源约束的情况下,以在正点出发列车数最大基础上考虑总停留车小时最小的解编顺序为目标建立数学模型,并设计了免疫算法中自适应克隆选择算法对其求解,其中抗体评价所需的配流结果通过lingo编程实现.算例证明了算法的有效性,为编组站阶段计划配流智能化提供了较好的解决途径.     

综合运输体系货运流量分配与网络综合优化

本文探讨了综合运输体系下货物运输中货流状态变化过程,构建了货流状态时空网络图,研究了货运流量分配与网络设计的综合优化问题,对流量分配、频度服务设计和动态服务网络设计三个重点优化问题做了深入分析。