基于列车到发分布的高速铁路车站到发线运用优化

针对高速铁路车站到发线运用计划编制问题,提出了一种基于分时段多目标的到发线运用优化模型和改进的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)。首先,考虑咽喉区进路与到发线的耦合关系,根据列车到发分布特征对研究时段进行划分,以到发线利用均衡、计划鲁棒性强和客运服务质量为优化目标,应用整数规划方法构建到发线运用优化模型。然后,引入约束支配原则,设计了带精英策略的改进算法。最后,以京沪高铁某车站的实际运行数据为例进行仿真验证。计算结果表明,在平峰时段,到发线占用费用比原方案降低了16.98%,有效提升了客运服务质量;在高峰时段,到发线占用时间方差和总冲突系数比原方案降低了48.57%和29.81%,明显提高了车站的设备利用率和到发线运用计划的鲁棒性;与整体优化方法相比,分时段优化方法能更有针对性地降低各项优化目标的函数值。因此,充分考虑列车到发分布因素对到发线运用问题的影响,可以有效改善优化指标,为制定不同繁忙程度下的车站作业方案提供决策支持。

列车到发分布对高速铁路车站到发线通过能力利用的影响分析

高速铁路列车不同到发分布影响车站到发线的运用方案,进而影响到发线通过能力的利用。基于高速铁路车站列车实际到发情况,从列车间隔时间和高峰时段特征两个维度系统地分析了列车到发分布及其对到发线通过能力的影响,并在此基础上构建了用以量化列车到发分布对通过能力影响的评估模型。最后,基于列车实际到发分布情况,设计了列车到发分布对通过能力影响的仿真实验。仿真结果表明:间隔时间缩短和高峰时段列车到发频率增强将增加列车对到发线数量的需求,而高峰持续时间对列车占用到发线数量的影响较小,高峰时段出现时间对车站到发线通过能力的影响与高峰前后的列车到发密集程度有关。