城市轨道交通乘务交路方案编制的禁忌搜索优化方法

针对城市轨道交通普遍采用轮乘制、日班和两头班混合等特点,对城市轨道交通乘务交路方案编制问题进行研究,旨在降低乘务成本并提高乘务效率.首先,通过分析城市轨道交通乘务交路方案的构成要素,考虑值乘时长、值乘片段接续时间和接续地点等要求,构建值乘片段、值乘任务构成和乘务规则约束,由此建立以乘务组数量和总接续时间等综合指标最小化为目标函数的多目标0-1整数规划模型.然后,针对该模型设计禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法进行求解,以先到先走(First-In-First-Out,FIFO)的就近指派原则得到初始解,并设计4种邻域变换策略,以提高邻域解的多样性,并构建基于多邻域结构的禁忌搜索求解算法,实现对乘务交路方案的优化.最后,以广州地铁7号线的乘务交路方案为例进行实例验证.研究结果表明:优化方案较实际运营方案的乘务作业段数和总接续时间分别降低了20%和4.94%,每个乘务作业段值乘列车数量从8.2列增加到10.3列,有效驾驶时间从5.4 h增加到5.8 h,优化方案的各项指标均得到显著提升.研究成果可以为城市轨道交通乘务计划编制提供理论和方法支持.

客运专线乘务交路计划编制的优化模型与算法

乘务交路计划是乘务人员的日工作计划,是客运专线运营管理的核心问题之一。针对该问题约束条件复杂、表述困难的特点,建立基于可行解的集覆盖模型进行描述。集覆盖模型是一个典型的组合优化问题,针对一般的分枝定界法求解问题规模不大、效率不高的不足,本文将适合求解大规模线性规划问题的列生成法嵌入分枝定界法,设计求解乘务交路计划问题的分枝定价算法,并重点描述实现该算法的3个关键问题:(1)初始解的生成;(2)价格子问题的求解;(3)分枝策略的确定。以京津城际铁路为背景,对提出的方法进行验证,结果表明,该方法能有效地求解乘务交路计划编制问题。

基于蚁群算法的客运专线乘务交路计划编制方法研究

乘务交路计划的编制是乘务计划编制智能化的关键。简述客运专线乘务交路计划编制问题,在将其转化为一类特殊的旅行商问题(TSP)的基础上,建立了该问题的数学模型。改进了最大最小蚂蚁系统(MMAS,max-min ant system),提出用K-MMAS算法求解该数学模型。以京津城际客运专线相关数据为背景对该算法进行仿真,验证了算法的有效性。

高速动车组司机乘务交路优化编制方法

高速动车组司机乘务交路编制是动车组运用工作的重要组成部分,其编制过程分为日乘务交路编制和乘务排班两个阶段。我国铁路部门目前仍然以传统的"先到先走"方法为基础,靠人工凭经验来编制。针对此不足,本文以所需要的高速动车组司机数和司机的冗余休息时间最少建立了编制日乘务交路的0-1整数规划模型,该模型可以描述每个乘务交路由1个或多个乘务片段组成的类型。针对问题模型属于NP-难问题的特点,设计了一个求解的禁忌搜索算法。以多个机务段值乘的高速动车组实际数据为例,对模型和算法进行测试,求解结果验证了所提出的方法能快速求出较优的高速动车组司机乘务交路方案。

铁路货运机车乘务交路计划编制优化方法

铁路货物列车机车乘务交路计划编制问题是货运机车运用的工作基础,我国目前仍以人工经验编制为主,存在编制效率低、机班劳时不均衡、乘务资源浪费等问题。针对这些问题,结合乘务交路计划编制流程和机车运用管理规定,以乘务员非值乘时间最少为优化目标,建立乘务交路计划编制优化模型,并分别设计了基于先到先走原则的遍历搜索算法和遗传算法对模型进行求解。最后选取某铁路机务段2个货运车间的数据,验证所提出的模型和算法能有效求解铁路货运乘务交路编制方案,运用优化方法计算得到的乘务机班数比原有人工经验方案分别减少了22.5%和17.5%,提高货运部门编制乘务交路的效率。

轮乘制下乘务交路模型探讨

乘务计划是运输组织的基本计划之一,乘务交路计划是乘务计划的重要组成部分。科学、合理的编制乘务交路计划,对于优化铁路资源,提高乘务工作效率和乘务员的劳动积极性具有重要意义。针对如何建立乘务交路的优化模型展开初步探讨,建立了基于乘务交路数最少和非乘务时间最小的数学模型,对于后续的研究具有一定的参考价值。

运输组织基于固定区段轮乘制的列车乘务交路计划编制方法研究

为充分利用高速铁路列车密度大的规模效应灵活编制乘务交路,提高乘务间休时间和减少外段过夜次数,研究固定区段轮乘制下高速铁路列车乘务交路计划的编制问题。建立以乘务交路总接续费用和过夜费用最小的双目标优化模型,并采用改进的蚁群算法求解。以京沪高速铁路本线和部分跨线列车为研究对象,对比研究现有乘务模式与固定区段轮乘制乘务模式的优劣性。研究结果显示:所有方案中,原乘务方案所需乘务组数最少;2个分界点方案过夜次数最少;所需乘务组数随着分界点的增加而增加。

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。

带立即折返的高速动车组乘务交路回路优化编制方法

机车乘务交路回路是机车乘务交路的组成部分,其合理构建对于乘务人员(司机)的劳动效率和铁路运输的成本具有重要意义。通过对带立即折返的高速动车组乘务交路回路优化构建问题的分析和抽象,根据其问题特点在已有的集合分解问题(set partitioning problem)模型基础上进行拓展,建立其优化模型,并设计一个蚁群-遗传混合算法求解该模型。研究结果表明:用该方法求出的乘务交路回路方案优于铁路现场现行的"先到先走"的方法。

高速动车组乘务交路辅助编制系统研究

随着近年来我国高速铁路路网快速发展,动车组乘务规则和作息时间要求与普速铁路存在差异。为适应运输市场需求调整列车运行图,高速动车组乘务交路辅助编制系统可以辅助编制人员快速编制相应的乘务人员计划方案,改变目前靠人工凭经验编制的局面。通过高速动车组乘务交路编制系统功能设计,分析乘务交路基础数据管理、乘务区段运行图数据采集与处理、乘务交路编制、乘务排班计划编制的功能和实现途径,运用模型求解算法,快速编制质量较优的高速动车组乘务交路方案。

基于时空状态网络的高速铁路乘务交路计划优化研究

乘务交路计划是同时考虑相对时间和绝对时间约束的混合时间问题,该类问题难以用时空网络描述。提出基于乘务规则的时空节点状态坐标递推原则和乘务任务可行转化判定条件,以此作为网络生成策略,构建融入乘务规则的时空状态网络,从而控制网络规模并简化数学模型复杂度。建立基于该网络的0-1整数规划模型,设计拉格朗日松弛算法,将多乘务交路组合优化问题分解为单乘务交路时空最短路径问题集合,提高求解效率。最后,以京津城际铁路和郑州东站高速铁路网为背景进行验算。结果表明:本方法不仅能有效解决高速铁路乘务交路计划问题,在求解大规模混合时间问题时也有一定效果。

基于交路单元的高速铁路乘务交路编制模型与算法

为了解决高速铁路列车乘务计划编制过程中的乘务交路自动化生成问题,从工作实际的角度出发,首先提出以交路单元作为列车乘务交路编制基本单位的方法,在此基础上建立以最小费用为目标的乘务交路编制优化模型,在该模型中对异车体换乘的接续时间进行区分。然后,针对该模型特点,对基于贪婪思想的启发式算法进行求解。最后,以京津城际铁路北京南站至天津站间的列车数据对该算法进行了验证。计算结果表明,用该方法编制的最小费用乘务交路在值乘时长和换乘次数方面能够体现出较好的均衡性。

固定区段轮乘制乘务交路计划编制模型及算法

为利用高速铁路开行密度大的特点,大幅减少乘务员过夜次数,提出了“固定区段轮乘”乘务模式和乘务交路计划编制方法。将乘务交路计划编制过程分为两阶段,第一阶段以总接续时间最小为目标将乘务区段组合为乘务交路段集合,第二阶段以过夜次数最小为目标,将过夜交路段组合为闭合乘务交路,并设计了MOMS求解算法。当采用“固定区段轮乘”模式时,乘务交路计划求解规模由某一客运段扩大为某条线路客运段,避免了最优解求解速度和精度的下降,实现了乘务交路数最小的前提下乘务员过夜次数的大幅减少。以京沪、京广高速铁路作为算例,结果表明,该方法能够在10 s内得到最优乘务交路方案,验证了该方法的可行性,同时论证得出固定区段轮乘模式的适应条件。

芜湖东站机车和乘务交路优化建议

结合当前运输需要,从芜湖东站各方向的人车现状及车流情况,针对实际工作中存在的问题,分析产生的原因,提出机车和乘务交路优化建议。

基于TOP的地铁乘务交路优化模型及算法研究

针对地铁乘务交路时长不均衡、停留等待时间过长和乘务交路编制效率低下的现状,结合乘务基地配置和乘务劳动作业规定,将车辆周转图分割成若干个乘务作业片段,并将其抽象为节点,建立时空网络有向图,将乘务交路优化问题转换为团队定向问题,建立了以乘务交路时长均衡和停留等待时间最小为优化目标的乘务交路优化模型;针对乘务交路数量的不确定性,结合时空网络有向图的特性,在标准蚁群算法的基础上,设计了交叉蚁群算法求解模型;以成都地铁某线路为例,对模型和算法进行验证。结果表明:交叉蚁群求解模型和算法能够有效地表征乘务交路优化问题,并获得较优的乘务交路方案,为下一步的乘务指派奠定基础。

乘务交路在地铁行车组织中的应用

近年来,随着我们城市化水平的不断提高,地铁成为了城市中重要的交通工具,给人们的出行带来了极大的方便,可以说,地铁的行车与城市居民生活和出行息息相关,在城市轨道交通行业中涉及最多的是一些建设、运营组织方案,而在乘务日常的运作之中,列车的运行以运营时刻表为准,结合地铁司机实际运作情况,如何保证正线列车不间断运行,根据司机一天的工作强度,司机交路就应运而生。

基于蚁群算法的客运段乘务值乘交路计划编制研究

将铁路客运段乘务值乘交路计划问题与旅行商问题相结合,以获取管辖交路乘务组的最小乘务组组数为目标,建立乘务交路计划编制数学模型。深入分析客运段乘务交路计划的特点,并将其转化为模型的约束条件,给出交路接续规则、非对称约束条件、交路执行条件、子回路禁止条件等4个约束条件表达式。同时采用蚁群算法对模型求解,规定算法所需的信息素更新函数,交路选择规则等。将该模型算法在实例中应用,应用结果表明,该模型能够清楚表达乘务值乘交路计划编制问题,并极大地提高了编制效率,降低了成本,实现了乘务值乘交路计划编制的自动化,具有一定的实际意义。

优化交路对改善乘务休息条件的研究

机车乘务员是铁路机车直接操作者,是防止行车安全事故最后一道防线,充足休息时间可以使机车乘务员保持充沛精力。通过研究制定管理机制、优化乘务交路、完善辅助配套设施等,改善机车乘务员休息条件,确保铁路运输安全畅通。

铁路客运乘务排班计划编制模型及算法

针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.

城际高铁列车运用交路方案优化探讨

动车组运用计划是城际高速铁路运输组织的基本计划。城际高铁列车交路段和交路运用时间是影响旅客列车开行方案优化的重要因素。科学的列车交路方案能够适应客流需求的服务频率,满足各时段的旅客需求,也是完成乘务交路的关键。通过分析动车组运用模式及城际高铁列车交路段和交路运用时间的构成,进而量化确定动车组乘务班组数量和乘务交路,并以沪宁城际高速铁路为例加以验证。