基于改进数据包络分析的高速列车开行方案的动态评价

针对数据包络分析(DEA)方法不能反映评价指标间权重的差异性以及不能对有效决策单元排序和调整的缺点,提出一种改进的DEA方法。首先,运用层次分析法确定各指标的权重并建立偏好锥模型;然后,运用交叉效率对所有决策单元进行排序并根据上座率和理想决策单元对部分决策单元进行调整;最后,运用该方法对京沪高速列车开行方案进行评价。研究发现6条运行线中有4条是DEA有效的,需要对2条非有效和1条有效运行线进行调整。实验结果表明,改进的DEA方法能够为高速旅客列车开行方案的动态调整提供理论依据。

基于改进退火算法的高速列车开行方案研究

为实现运输企业的利益最大化,以及减少铁路乘客的出行成本,构建高速旅客列车开行方案的多目标规划模型,针对传统智能优化算法在求解该问题时需要结合开行方案评价体系,并结合其它算法,结构较为复杂的缺陷,提出了一种基于算法解析空间改进的模拟退火算法进行求解仿真。算法解析空间的构造思路是:综合运用客座率、停站率等确定列车开行方案编制的主要指标,确定列车的类型与停站方案,根据乘客的旅行时间,运用时间比原则进行客流分配,并计算列车的开行对数。以京沪高速铁路为算例的仿真结果表明,基于解析空间改进的模拟退火算法在收敛速度以及解的质量上均有较大改进,可为高速列车开行方案设计问题提供有效解决方案。

基于客流博弈均衡的旅客列车双层开行方案优化

为提高旅客列车运行效益及旅客出行满意度,以铁路运营部门净收益、列车空座位走行公里最小化为上层0-1规划模型,以旅客出行满意度最大化为下层客流均衡模型,构建了纯整数非线性高速铁路旅客列车开行方案双层规划模型。针对下层客流均衡模型,通过划分博弈环境和分析旅客乘车出行选择行为,选取旅客同质群体作为局中人,构造各局中人合理赢得函数,对每个博弈环境均运用非合作博弈理论进行客流均衡分配。基于构建的模型特征分析,采用NSGA-Ⅱ算法求解上层停站方案模型,运用QPSO算法求解下层客流博弈均衡模型,并以兰新高速铁路为例验证了模型及算法的可行性。结果表明:该算法可获得使铁路运营部门与旅客双方均满意的Nash均衡解,由此得到的开行方案铁路旅客损失率为0%。

高速列车周期性开行方案优化模型与交叉熵算法

中国高速铁路不同车站之间,旅客对乘车时间、频次、直达与中转等列车服务要求的异质特征明显.如何在一个周期内(如1 h或2 h)用有限的列车起讫点和停站方式组合,满足多样化客流需求是制定周期性列车开行方案所面临的问题.建立整数规划模型,确定一个周期内大站停、隔站停多个层级列车的起讫点、停站、开行频率和编组,保证站间直达率,满足旅客异质需求.模型从按特定规则生成的备选列车集合中优选列车,同时决策其开行频率,实现列车开行成本最低.针对问题特点设计交叉熵算法,与CPLEX软件的实例求解结果和计算效率进行对比.结果表明,所提算法能有效求解大规模实际问题,列车开行方案服务指标较优.