基于改进蚁群算法的铁路乘务交路计划的编制

针对提高铁路乘务交路计划编制质量和效率的问题,将乘务交路计划编制问题抽象为单基地、均衡行驶路程的多旅行商问题(MTSP),引入均衡因子,建立了以乘务交路用时少和子乘务交路间任务均衡为目标的数学模型。针对该模型提出了一种双重策略蚁群优化算法,该算法首先构建满足时空约束的解空间,分别对乘务区段节点和接续路径设置信息素浓度,然后采用双重策略状态的转移概率,使蚂蚁遍历所有乘务区段,最终找到符合乘务约束规则的子乘务交路。最后运用广深线城际铁路数据对设计的模型及算法进行检验,经与遗传算法的实验结果对比分析表明:在相同的模型条件下,运用双重策略蚁群优化算法编制的乘务交路计划乘务交路个数减少了约21.74%、乘务交路总时长降低了约5.76%、交路超劳率为0。运用所设计的模型和算法编制乘务交路计划能够减少乘务计划交路时长,均衡工作量,避免产生超劳交路。

基于改进蚁群算法的铁路乘务排班计划编制

为了提升铁路乘务排班计划编制的质量和效率,将乘务排班计划编制问题抽象为单基地、考虑中途休息的多旅行商问题(MTSP),建立以排班周期最小、乘务交路间冗余接续时间分布最均衡为优化目标的单一循环乘务排班计划数学模型,并针对该模型提出了一种启发式修正蚁群算法。首先,构建满足时空约束的解空间,分别对乘务交路节点和接续路径设置信息素浓度;然后,确定基于修正的启发式信息,规定蚂蚁按乘务交路顺序依次出发,使蚂蚁遍历所有乘务交路;最后,从不同的乘务排班方案中选择最优的排班计划。以广深城际铁路为例对所提模型及算法进行验证,并与粒子群算法进行对比。实验结果表明:在相同的模型条件下,采用启发式修正蚁群算法编制的乘务排班计划平均月工时降低了8.5%,排班周期降低了9.4%,乘务人员超劳率为0。所提模型和算法能够压缩乘务排班周期,降低乘务成本,均衡工作量,避免乘务人员超劳。

基于换乘导向的大型客运枢纽高铁列车接续优化

针对高速铁路成网条件下的客运枢纽高铁列车接续优化问题,分析了枢纽内的旅客换乘过程,提出了中长途客流的换乘满意度概念;以平均换乘满意度和枢纽车站列车到发均衡性为优化目标,以大站合理发车时间、合理终到时间、车站作业间隔时间、旅客换乘时间、车站到发线能力等为约束条件,建立了基于换乘协同的大型客运枢纽高速列车接续优化模型。设计了改进染色体编码方式和选择策略的遗传算法对算例进行了求解。改进后的遗传算法同基本遗传算法、基本模拟退火算法相比,目标函数中所求的平均换乘满意度分别增加了5.10%、2.93%,枢纽车站列车到发均衡性分别提高了0.27%、2.31%,算例结果验证了改进遗传算法的有效性和稳定性,表明所提方法可以有效地提高大型枢纽高铁列车的接续质量。

基于改进双种群混合遗传算法的车辆路径问题研究

针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题,存在早熟收敛、易陷入局部最优等问题,设计了双种群混合遗传算法。种群I在传统遗传算法中引入模拟退火思想及变邻域搜索策略,增强算法局部搜索性能。种群II在迭代过程中,通过设定阈值判断当种群达到早熟收敛状态时,利用"移民策略"植入外部个体,达到增加种群多样性、增强算法全局搜索和开发的能力。每次迭代完成后采用"移民算子"进行种群间的信息交流。最近邻插入方法在算法迭代结束之后对求解所得最好解的各子路径进行再优化。算例验证分析可知,所提算法计算结果同算例给出的最好解之间的偏差均在-1.00%以内,求解质量优于所有对比的算法,表明所提算法能有效解决容量约束的车辆路径问题,具有可靠的全局稳定性。

济南跆拳道俱乐部管理方法与发展对策研究——以济南汉城黑带跆拳道俱乐部为例

通过文献资料、实地观察、访谈等方法,对济南汉城黑道跆拳道俱乐部的管理方法与理念进行分析研究,为我国俱乐部发展提出相应对策建议,为实现俱乐部持续、健康、良性运行提供参考。