面向鲁棒性的高速铁路网络列车运行调整计划优化模型

针对高速铁路路网中出现区间封锁事件,考虑事件持续时间的不确定性,以列车运行时间和安全间隔时间为约束条件,引入路径选择唯一性约束保证列车运行调整计划的鲁棒性,以所有列车晚点时间之和的期望值最小为目标函数,建立高速铁路列车运行调整计划优化整数规划模型.设计基于优先级规则的启发式算法,求解原模型的可行解.运用拉格朗日松弛算法和最短路径算法求解该模型的松弛模型,得到原模型最优解的下界.根据可行解与最优解下界之间的距离,可以定量地衡量可行解的质量.结果表明,相较于CPLEX数学求解软件,算法求解效率较高;模型与算法能够有效生成鲁棒的列车运行调整计划,为调度员提供必要辅助决策信息.     

基于多智能体仿真的电商物流配送波次策略分析

为了提供良好的网络购物体验同时保证公司较高的盈利水平,电商物流企业需要规划合理的配送波次来寻求配送成本和配送时效之间的平衡。提出了一个基于多智能体的仿真框架,将物流配送中的业务流程建模为仿真网络中的不同节点来进行仿真。以北京市区为例,研究了不同配送波次策略下的订单交付过程。实验结果表明,配送波次策略的选择对不同的网络购物需求具有一定的敏感性。     

基于实际数据分析的列车晚点传播过程构建方法与实例

基于轨道区段锁闭时间理论,提出了两趟列车间晚点传播过程的构建方法,在此基础上研究了构建多趟列车晚点传播链(树)的方法.以荷兰铁路繁忙干线之一的莱顿—海牙—鹿特丹—多特雷赫特—多特雷赫特南站线路为背景,选取2009年2月的数据,从列车间晚点传播链和列车间结构性晚点传播两个方面对上述方法进行验证.结果表明,该方法简便易行、可操作性强,能够较准确地构建实际的列车晚点传播过程,有一定推广价值.     

铁路客运专线列车运行调整策略仿真分析

针对客运专线高中速列车共线运行的组织模式,首先综合考虑列车等级、正晚点状态及剩余运程等因素,分析了调度员可采取的运行调整策略,在此基础上模拟调度员在不同的晚点设置条件下,利用不同调整策略进行运行调整的过程,并重点对各类晚点列车数量及时间等指标进行了分析。通过仿真分析可以发现:1)高速列车的抗干扰能力比较强,当列车晚点时,令所有列车按现有次序运行可获得较好的效果;2)当中速列车不允许影响高速列车时,其抗干扰能力较差,应适当安排远程车及正点车先行;反之,其抗干扰性大为提高,并且当高速列车可被连带移动的时间不大于实际列车间隔时间时,对高速列车的影响较小。     

从数据挖掘到智能调度决策支持:存在问题与实施路径

铁路运营决策复杂度的不断提升要求开发和运用实时智能列车调度决策支持工具.首先分析了开发智能决策支持工具的问题和主要障碍.其次阐述了计算机系统对辅助列车运行图编制和运行调整等任务的作用,其中详细分析了通过先进的统计分析工具和机器学习对运营大数据进行挖掘的方法,并说明数据挖掘可以对列车速度、正点率、能力、能耗进行较为详细精确刻画和预测;另外,阐述了铁路列车时空分布的精确建模对编制和实施具有鲁棒性的列车运行图的重要性,以及基于有效决策支持的实时调度指挥辅助系统的发展进程.最后,对在主要铁路线路和区域铁路线路上运用先进的列车运行控制和安全信号系统的全自动或半自动列车驾驶的可能性进行了论述.     

单线铁路区间能力失效条件下列车运行调整模型

列车运行调整是调度指挥工作中关键任务之一. 列车运行调整模型多是基于确定的、强度较弱的扰动提出的,然而现实中某些扰动可能包含不确定的信息, 且强度较大,使得既有模型和算法呈现出一定局限性.针对单线铁路区间能力失效条件下列车运行调整问题,考虑能力失效持续时间的不确定因素,探索优化制定列车运行调整方案的模型.提出两阶段带补偿随机期望值模型,进一步讨论了多阶段递归决策概念模型的复杂度,据此给出了不完全连续多阶段决策模型.针对两类模型提出基于分枝定界的求解算法, 设计算例进行验证,与基于优先级的运行调整方法进行比较. 结果表明,相对于基于优先级的方法,多阶段决策模型能够将总列车晚点时分的期望值降低34%,两阶段模型能够降低4%, 两种模型均能够在一定程度上提高列车正点水平.     

基于Agent的客运专线列车运行仿真研究

不同制式的信号系统条件下的列车运行仿真问题是客运专线列车运行组织仿真中的核心问题之一.在分析列车运行与信号系统关系的基础上,提出应用Agent建立列车运行模型(TRAC)的思想,给出了TRAC的结构、形式化定义、内部决策机理,并重点研究了TRAC在不同环境下的自主性、反映性和适应性.在列车运行模型的基础上,编程实现了系统原型.仿真结果表明,基于Agent技术设计和开发的系统能够很好地满足客运专线列车运行组织仿真的需求,具有良好的通用性、可重用性和可扩展性,对客运专线运输组织理论与方法的研究提供了一个研究平台.