铁路编组站列车解编顺序优化

优化到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序是编组站作业计划的核心内容之一.基于车流接续与分配方案,构建综合考虑解体顺序和编组顺序的优化模型,包括单溜放驼峰、峰尾一台调机情形,多台解编调机情形的解编顺序优化模型.所构建模型还可进一步扩展至考虑列车技术检查顺序的优化.最后设计案例验证模型的正确性,通过对不同数量解体调机、编组调机情形的列车解编顺序优化的测算可知:受车流量的影响,双推双溜的作业效率不一定比双推单溜高;解编作业相互影响,两者的作业能力也应相互协调,只增加解体作业能力或者只增加编组作业能力对整个系统作业效率的影响较小.     

基于列车解编作业时间估算的编组站阶段计划配流优化

为获得鲁棒性更高的阶段计划配流方案,以配流代价最小的车流接续与分配为目标,构建考虑出发列车牵引质量及换长等不同满轴约束、静态配流和列车解编方案协同优化的编组站阶段计划配流优化模型。其中的列车解编作业时间根据到解列车的解体钩数、出发列车的编组钩数和连挂次数等进行估算,使列车解编计划时间更加接近实际作业时间。针对模型中出发列车编组作业时间估算需基于配流方案确定等特点,设计相应的求解思路和具体方法。采用ILOG求解配流方案,再用和声搜索策略求解列车解编方案,循环迭代至获取较优方案。算例结果表明:通过列车解编作业时间的估算,可使计划作业时间更加接近实际作业时间,从而减少所编制方案在实施过程中的调整范围和规模。     

用和声搜索算法求解技术站列车解编方案

确定到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序(即列车解编方案)是技术站编组调机运用计划的核心问题.本文为解决该问题,构建相应的优化模型,利用结合邻域搜索的和声搜索算法进行求解,采用目标函数值评价新的和声,邻域搜索策略用于获取新的和声.最后利用算例对所设计算法的求解效率进行分析验证,表明:算法收敛速度较快,而与邻域搜索策略的结合,有利于扩展其搜索范围与提升全局搜索能力,降低对选择概率的依赖.通过对不同参数条件下计算时间的测试说明,所设计算法能够满足技术站编组列车解编方案编制的要求.     

技术站单组列车编组计划的禁忌搜索算法研究

技术站列车编组计划是铁路运输组织工作中的难点之一?国内现有对单组列车编组计划的研究,以运用0~1规划研究编组去向的车流递推关系最为典型,这类研究的本质在于优化各支车流的第一到站?基于此,本文设计了一种实数编码的禁忌搜索算法,可用来求解路网性列车编组计划?算例表明该算法能快速?有效地求解技术站单组列车编组计划?与LINGO软件相比,禁忌搜索算法只需较少的时间便可搜索到全局最优解?     

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.     

浅谈自动化驼峰调车安全管理

驼峰调车工作是铁路运输生产的重要组成部分，是实现列车编组计划、列车运行图、加速车辆周转、完成运输生产任务的重要环节。驼峰调车作业为编组、区段站高效解体、编组车列的重要手段，而驼峰调车作业也是铁路安全关注的重点、难点。     

城市轨道交通列车交路编组一体化编制方法

本文对影响列车交路方案和编组方案编制的各要素进行定量分析,从乘客和运营方两个角度建立列车交路编组一体化编组模型,并设计了相应的遗传求解算法。将求解得到的方案与单一交路、单一编组方案进行比较,结果显示,利用本文方案通过灵活编组、开行小交路等方式,可以减少13.6%的候车时间、2.65%的运营成本、12.88%的运用车数量。通过灵敏度分析,证明了该方案的可行性。     

灵活编组高铁列车的售票时间窗优化

灵活编组使高铁列车席位容量具备了有限柔性,相比传统固定容量下的控制技术,柔性容量的售票控制优化能实现更高效的供需匹配.基于高铁线路多列车、多停站的服务网络,根据收益管理原理设置不同价格等级的客票.采用偏好序模型刻画旅客购票选择行为,使用售票时间窗控制客票预售过程,以获利最大为目标建立灵活编组方案与售票时间窗的联合优化模型.根据售票需要设计客票排序,将模型转化为线性规划模型,并采用CPLEX快速求解,得到列车最佳编组方案和售票控制策略.实验结果表明:需求不饱和时,相比固定编组,灵活编组下的售票时间窗控制策略获利更高;旅客到达率和转移购买概率越高,列车最佳编组越趋向于大编组.     

牵引定数不统一的港口后方腹地车流组织优化

线路区段牵引定数不统一是影响列车编组计划制定的重要因素,导致了列车在部分区段欠轴运行,在换重站或技术站进行补减轴作业.本文重点论述了减重方向列车编组方案的优化问题,提出了按充分条件将各种方案归类的方法,从而减少方案成本的对比次数,能快速获得最优的运送方案.在方案成本构成的分析过程中,充分考虑了各影响因素,将牵引机车费用看作与里程相关的可变成本,将欠轴列车浪费的机车和线路能力转化为惩罚费用,并考虑列车开行频率对方案费用的影响,最后从全网络的角度建立减重方向减轴列车编组优化模型.该模型既可获得合理的减重站,又能依据车流量关系选择优化的减轴编组方式,实例验证了模型的有效性.     

石化企业专用铁路站场调车计划优化编制方法研究

石化企业铁路站场调度指挥是以调度为中心,对拥有铁路专用线的大中型企业的铁路运输管理起到了推动作用。本文针对系统实现的核心问题——调车计划的优化编制,提出了自上而下的多方法融合优化策略,将复杂的整体调车计划优化问题按机车作业流程,分解为车辆编组优化、列车进路优化和列车取送车优化三个子问题,每个子问题分别采用不同的方法进行优化求解,最终求取全局满意解。     

基于遗传算法的铂电阻温度传感器非线性校正方法

遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法．针对铂电阻传感器经验公式的非线性问题使用遗传算法对其进行了优化研究．简要地介绍了遗传算法的基本原理和运算规则，具体地描述了使用遗传算法实现铂电阻传感器系数拟合的步骤和程序．作为一种有效的优化手段，能够完成优化软件具有的功能，具有一定的工程应用价值．     

基于RBF神经网络的销售预测模型的研究与应用

文章研究一种基于RBF神经网络建立预测模型方法,其主要采用有监督学习的SG(Stochastic gradient)法对RBF神经网络进行训练,并通过遗传算法优化隐层节点的中心值,用优化的中心值再次训练网络,优化网络参数,得到全局最优解。     

多优化目标视角下高铁站到发线运用计划编制

在给定列车运行图和车站候车厅布局的前提下,研究高速铁路车站到发线运用问题。以股道和道岔的相容性约束作为前提,分析检票口附近固定座位数量和检票口与站台的通道距离,以增强车站作业计划稳定性、列车站内走行距离最短和最大化满足候车厅布局为3个优化目标,建立了到发线运用的0-1整数规划模型。针对模型特点,采用Lingo编程进行求解,最后通过某客运站为例证明该模型的有效性。结果表明,该模型能准确描述实际问题,适用于大型高铁站的股道分配问题。     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

遗传算法中的加速进化技术

自20世纪80年代以来,遗传算法在工程优化领域获得了广泛应用,遗传算法对数学模型要求不高,具有一定的隐性并行性,能同时在搜索空间大范围搜索,因而不易陷入局部最优解,然而,在实际应用中发现,仅有交叉算子和变异算子的传统遗传算法,局部搜索能力不强,容易出现种群早熟,进化结束时往往收敛到最优点附近而达不到全局最优点,为此借鉴了传统优化方法中的搜索技术,开发了几种算子用以强化遗传算法的局部搜索能力。算例表明,这几种算子能提高遗传算法的搜索性能,不论是搜索效率还是解的质量均有所提高。     

铁路车站(场)列车到发与调车作业过程仿真的研究

通过构造车站列车到发和调车作业的仿真模型 ,并辅以站场数据和联锁模型 ,在计算机上构造虚拟的车站及列车、机车、车辆 ,实现铁路中间站和大站车场的基本生产过程的模拟     

应用遗传算法进行三次设计初探

应用遗传算法进行三次设计,与传统的田口方法对同一实际问题进行求解对比,不仅可以大大减少试验次数和计算,而且结果表明,遗传算法获得的最优目标值比田口方法要好.如果结合回归试验设计或人工神经网络,遗传算法也能应用于试验性项目的三次设计.     

双向编组站折角车流优化的模型和算法

分析了双向编组站折角车流的产生原因及作业特征，讨论了影响折角车流大小的主要因素．在对折角车流的交换方式进行分析的基础上，构造了基于双向编组站各子系统能力约束的综合优化模型，并给出了算例求解     

基于栅格地图的遗传算法路径规划

为提高移动机器人路径规划问题的求解质量和求解效率并克服遗传算法用于复杂环境下路径规划存在的常规缺陷,本文改进了运用于路径规划的遗传算法操作,提出了一种基于栅格地图的完善遗传算法路径规划方法,通过引入路径修复机制来提高遗传算法的收敛速度。仿真结果表明这种方法能够很好的解决移动机器人点对点的路径规划问题。