考虑路网点线能力协调的铁路车流径路优化模型

针对铁路实际运输中路网点线能力协调影响因素,对其径路优化进行研究.基于宏观层面路网点线能力利用率之间的适配关系,将车站能力利用率和衔接线路能力利用率的差值约束在某一合理范围内,以车流总费用最小化和路网点线能力协调为目标,考虑车站改编作业能力、线路运输能力和车流改编次数约束,建立了铁路车流径路优化模型,并利用数学规划优化器GUROBI进行求解,通过算例验证了模型的有效性.优化后的点线能力利用率大部分集中在40％～70％范围内,可以达到路网点线能力利用基本协调.此外,通过对目标函数权重值变化影响分析,得出在保持合理的运输总费用的情况下,可以在一定程度上实现路网整体协调.     

路网上车流径路最优配流法

基于系统最优原则，将计划车流看成是对路网能力提出的要求，把路网上车流径路的优化问题，采用分层次考虑的办法进行分析，并给出一复杂度为Ｏ（ｎ５）的多项式算法     

基于多商品网络流理论的铁路车流分配及径路优化模型

根据多商品网络流理论构建铁路车流分配及径路优化模型,模型中设置0-1型决策变量表示该股车流是否通过路网中的弧段,使优化结果既能体现各个弧段的车流构成情况,又能反映每股车流的走行径路.模型的约束除了考虑传统模型中的弧段通过能力限制和车流不可拆散的原则外,将路径的合理绕行纳入约束体系,使结果更加符合铁路运输实际.最后,在MATLAB软件中调用CPLEX优化器,采用模拟车流OD数据在我国某地区局部路网中对模型进行验证.结果表明该模型能得出比较理想的车流分配的优化方案,验证了模型的合理有效性.     

铁路网重空车流径路整体优化模型

基于我国铁路车流径路呈树形结构的特点,将分车种的空车调配纳入车流径路的优化体系,同时在满足点线能力限制的前提下,以重空车流整体走行费用最小为目标,构建了车流运行径路的优化模型,并在此基础上,考虑到空车调配过程中的车种代用因素,对模型进行扩展,描述了铁路网重空车流的分配方案.最后,以我国东北部分区域路网为案例背景,通过优化求解,获得了满意的车流径路方案和空车调配轮廓方案,从而验证了模型的合理性和有效性.     

铁路网车流拥堵预判及疏解优化研究

研究铁路网车流拥堵预判及疏解问题,目标是基于实际车流径路数据实现路网车流拥堵情况的准确预判,并在保证路网运输能力的同时有效疏解车流拥堵情况.结合实际车流走行径路进行路网车流的动态推演,比较实时车流量与运输能力的大小,预判车流拥堵.结合给定的铁路运输物理网络,建立离散时空网络描述车流运输组织过程,以最小化运输里程和最大化运输计划完成率为目标,考虑列车改编作业、车站实时存车能力、区段列车最大编组能力等约束,构建混合整数规划模型,对车流组织作业进行优化,从而实现车流拥堵的有效疏解.选取包含19个站点、22个区段的铁路运输网络作为算例,设计不同OD车流规模大小的4个案例,采用数学规划优化器Gurobi求解,所有案例均能在1 h内获得最优解.选取案例4求解结果展开分析,识别路网车流拥堵的产生时刻及持续时间;对比疏解前后,路网运能利用变化情况,并对时间间隔参数τ进行敏感性分析.结果表明：所提出的模型能有效实现铁路车流拥堵的疏解.     

大规模路网铁路重空车流调整研究

针对目前计算机无法在有限时间内对大规模路网车流调整进行精确求解的问题,提出了解决大规模路网车流调整的新算法.首先提出快速简化路网的拉手法,然后依据最优车流径路将非支点站的重车流归并形成各支点车站间重车流,接着根据铁路局(公司)的装卸车计划,得到各车站的产生或者需要的空车量,并采用求解运输问题的表上作业法得到空车OD量.以我国济南局路网为例,在matlab环境下,对本文提出算法的有效性进行模拟试验.结果显示:采用本方法进行车流优化调整,实现了有限时间内精确求解大规模路网车流调整的问题,为铁路行车调度部门及时有效地调配车流提供计算机解决方案.     

铁路车流径路优化算法的研究

建立了一种求解车流径路的启发式算法，目标函数是消耗的总车辆公里数最小，约束条件为区段能力和车流共同径路。以现行铁道部使用的＂全国铁路环状径路图＂为基本路网结构，点间车流和区段能力亦以现行运营的实际数据为依据，进行了车流径路计算。     

求解路网上车流径路的启发式算法

给出了一个求解路网上车流径路的启发式算法,讨论了其有效性,并简单描述了径路管理微机辅助系统及其主要功能.     

影响中国铁路现代化进程的若干问题

回顾了中国铁路近 3年取得的成绩 .以 2 1世纪初铁路的总目标出发 ,分析了路网通道建设、结构调整、交通政策、南北交通和车流径路优化等影响中国铁路现代化进程的若干问题     

路网上车流组织优化与调整

本文在对车流径路算法进行深入探讨的同时,建立了路网上有条件约束的车流组织的优化模型,并提出了求解模型的运筹学算法.最后,对优化方案调整方法也作了初步的研究.     

多路径分配的车流径路优化模型

针对现行车流径路算法的不足,提出了适应铁路运输企业经营管理发展需要的多路径分配模型.该模型以最优化理论为基础,将决策变量建立在实际可能的路径上,然后对这种大规模问题进行了优化算法,实现了复杂问题的快速求解.论文还结合一个算例对该优化模型的应用进行了说明.     

突发事件交通网络VMS发布点优化

交通事故发生时路段因通行能力下降会产生拥堵,在事故路段上游合理布置可变情报板（Variable Message Sign,VMS）能有效疏导车流。研究了道路网络中VMS发布点的优化模型,分析了VMS在路网诱导中的转移率模型和VMS对于减少拥堵效用的计算方法;建立了路网中VMS发布点的优化模型,通过VMS信息发布点的优化减少出行时间;提出应用离散离子群算法求解优化模型;在虚拟路网中的数值实验表明,模型能有效减少总的出行时间,但是随着VMS数量的增加,出行时间的减少不明显。     

交通错峰出行策略仿真模型

为了表征实行弹性工作起始时间的车流在交通高峰时段内的路网旅行成本,并得到路网车流的最优错峰出行策略,提出了交通错峰出行2层模型。模型上层负责对路网车流出行策略集合进行遍历,模型下层针对上层的每个出行策略,采用基于离散随机网络的动态交通流分配方法,仿真车流在路网中的并发路由及出发时间均衡特性,求出路网车流交通旅行总成本,策略集合遍历结束后就可确定最优错峰出行策略。模型仿真揭示了影响最优策略选择结果的主要因素,给出了特定条件下最优策略选择方向上的变化规律,可为制定城市路网错峰出行政策提供参考。     

铁路车流径路优化的遗传算法设计

将铁路车流径路的优化问题分解为两个:车流排列离散空间中车流排列优化,车流排列的评价计算.在给出车流排列的评价函数的定义后,引入旅行商问题的描述,把车流排列优化问题归约为TSP问题,从而给出了车流排列优化的复杂性分析.引入优先权编码,定义种群个体的适应值函数和相应的遗传操作,给出相应的遗传优化算法,并以实际运营数据为依据,进行仿真计算.通过同禁忌搜索法计算结果比较,遗传算法虽然在解的精度上略逊一筹,但计算工作量小得多,硬件要求也没有禁忌搜索法高.因此,具体选用应以具体情况而定.条件允许,最好将两种算法结合起来使用.     

交叉口左转车流比例对路网运行效率的影响

推导并分析了不同类型信号交叉口的左转车流比例对通行能力的影响公式,采用仿真方法分析了左转车流比例对路网容量和平均行程车速的影响．研究结果指出,信号交叉口通行能力具有车道规模不经济效应,因此,在相同交通需求和道路设施供应量的前提下,适当增加路网密度可以提高路网运行效率．     

高速公路与既有线路的交通流分配研究

从现有的路网交通量分配模式出发，通过分析费用和时间因素对客货车流所产生的分流效果、高速公路对长短途车流所具有的吸引特性，探讨了在高速公路与既有线路之间分配交通量的规律，提出一种相应的分配原则，综合考虑费用和时间因素对客货车流影响的分配模型     

基于Stackelberg博弈的混合路网协同管控模型

针对快速路网和普通道路网所组成的混合路网由于非集中化协同管控而导致的局部拥堵易演变为大规模拥堵现象，以及高峰时段内路网流量压力分配不均衡问题，基于Stackelberg博弈过程构建了管理者与用户间对策角色可变的混合路网集中化协同优化模型LC-MPC（可变角色模型预测控制）。将用户服从率作为表征路段流量压力分配的均衡指标，设计角色交换函数实现不同交通状态下领导与跟随关系的转换，并通过模型预测控制（MPC）的中央控制器实现了对混合路网CAC（交通分配与信号控制的组合问题）的同步优化求解，最后与不同控制模型对照以验证设计模型的有效性。分析结果显示，结构集中化程度最高的LC-MPC模型较之其他对照模型在降低路网出行成本上有更好的效果；同时，该模型能将用户服从率稳定在一定范围内，有利于路网流量均衡分配及整体运行稳定。     

城市路网的一种最优路径搜索算法

为了在城市路网中搜索最优路径,建立了一种限制搜索区域的时变权重有向图模型。在限制搜索区域上,模型首次引入了搜索方向因素,综合考虑三个因素:时变的车流密度、定常的空间距离以及搜索方向,更加符合城市路网实际交通状况。进一步,给出了相应的最优路径搜索算法。与传统的城市路网最优路径搜索算法相比,所提算法有两个优点:(i)缩小了搜索范围,进而降低了计算量;(ii)根据不断变化的交通流自适应地选取最优路径,保证了最终所选路径在当时所处环境下是最优的。仿真实验证明了该模型算法的有效性、自适应性和实时性。     

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     

双目标时变速度车辆路径问题的模型及算法

提出了时变速度情况下带时间窗与回程的车辆路径问题模型,考虑最小化车辆行驶总时间和最小化总延误时间两个相互冲突目标,将双目标的问题通过加权法转化为单目标问题．由于求解固定速度车辆路径问题的方法在时变速度下不可行,因而对传统优化方法作了改进,提出两阶段方法．从计算的结果看,第二阶段的RTS（reactive tabu search）算法相对第一阶段算法的求解有较大的改进．根据不同的权重的取值,可以在两个目标之间找到一个权衡的区间,决策者根据服务的要求可以在此区间选择合适的权重获得可行的车辆调度方案．