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采用面向对象的方法编制单线区段列车运行图 被引量:1
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作者 徐意 《铁路计算机应用》 2003年第8期3-5,共3页
介绍了将面向对象的方法应用于以客运为主的单线铁路区段运行图的计算机软件的开发过程。通过对车站、区间、列车本身的特征和它们之间关系的分析,准确合理地将各自的属性分别加以描述,同时对关键问题的处理以及算法步骤进行了阐述。
关键词 面向对象 单线区段 列车运行图 软件开发 列车类 区间结构体 车站占用 铺画
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高铁列车差异化票价与票额协同优化 被引量:5
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作者 周文梁 蔡炜 +1 位作者 刘晓航 秦进 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期869-876,共8页
鉴于同OD服务列车间服务的差异性与可替代性,利用票价调节不同服务水平列车间的客流量是提高列车平均客座率、增加客票票价收益的有效手段。本文将列车旅行速度、停站次数及舒适性等作为衡量列车服务水平指标,基于列车服务水平对OD间服... 鉴于同OD服务列车间服务的差异性与可替代性,利用票价调节不同服务水平列车间的客流量是提高列车平均客座率、增加客票票价收益的有效手段。本文将列车旅行速度、停站次数及舒适性等作为衡量列车服务水平指标,基于列车服务水平对OD间服务列车进行聚类分级;同时构造价格-需求弹性函数描述OD之间出行量与票价之间变化关系,并采用Logit模型将OD间的需求分配到各类服务列车上。在此基础上,构建以客票票价收益最大化为目标的高速铁路多类列车差异化票价与票额协同优化模型,并设计模拟退火算法进行求解。算例结果显示差异化定价方案的客票收益较既有单一定价方案提高了5.6%,表明差异化定价能有效提高列车客座率与铁路客票票价收益。 展开更多
关键词 高速铁路 差异化定价 票额分配 列车 弹性客流 模拟退火算法
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Particle swarm optimization for train schedule of Y-type train routing in urban rail transit 被引量:2
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作者 WEI Zi-wen 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2020年第1期87-93,共7页
The train schedule usually includes train stop schedule,routing scheme and formation scheme.It is the basis of subway transportation.Combining the practical experience of transport organizations and the principle of t... The train schedule usually includes train stop schedule,routing scheme and formation scheme.It is the basis of subway transportation.Combining the practical experience of transport organizations and the principle of the best match between transport capacity and passenger flow demand,taking the minimum value of passenger travel costs and corporation operating costs as the goal,considering the constraints of the maximum rail capacity,the minimum departure frequency and the maximum available electric multiple unit,an optimization model for city subway Y-type operation mode is constructed to determine the operation section of mainline as well as branch line and the train frequency of the Y-type operation mode.The particle swarm optimization(PSO)algorithm based on classification learning is used to solve the model,and the effectiveness of the model and algorithm is verified by a practical case.The results show that the length of branch line in Y-type operation affects the cost of waiting time of passengers significantly. 展开更多
关键词 urban traffic train schedule particle swarm optimization(PSO) classification learning Y-type train routing
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