基于群组运行的重载铁路列车运行图优化研究

重载铁路运输主要承担大宗货物运输任务,在保障能源供应和工业生产中发挥着重要作用。随着通信技术的发展,列车群组运行有助于解决既有设施设备导致重载铁路运输能力不足等问题。然而,重载铁路列车群组运行相较于传统模式下的列车运行图,在时间间隔、到发线能力等方面均有差异。通过分析基于群组运行的重载铁路单元列车运输组织特点与开行条件,建立以总旅行时间最小为目标的群组运行的重载铁路单元列车运行图优化模型,设计改进的SPSO粒子群算法进行求解。通过与非群组运行模式下重载铁路列车运行图比较分析,基于群组运行的重载铁路列车运行图中列车的总旅行时间降低2%,总占用时间减少12.5%,实现重载铁路列车高密度编组运行,验证该模型与算法能够显著提高线路的运输能力。

我国铁路重载铁路单元式列车组合模型研究

重载铁路运输能力大、效率高、成本低、节能环保,是国际铁路运输未来的趋势,但重载铁路单元式列车的组织方案还有待加强。在建立重载铁路单元式列车组合模型的基础上,分析实际到达时刻与需求时刻之间差值的关系,该时间差应符合0-1整数规划。通过遗传算法求得模型解的初始上界,再通过分支定界算法求得最优解,得到重载铁路系统中重载铁路单元式列车的最优组合方案,并且验证该模型可以缩减整体运输过程的周转时间。最后,分析重载铁路单元式列车组合方案与通道通过能力和组合站、分解站编组能力之间的关系,为运营者提供参考。