基于运营成本的城际铁路列车编组和停站方案综合优化研究

针对城际铁路开通初期客流时空分布不均衡导致的单一列车编组模式造成运能浪费的问题,从列车运营成本出发,研究多种停站模式的大小编组列车开行方案。以列车运营成本最小化为目标函数,以大小编组列车的开行列数、列车停站方案为决策变量,综合考虑列车区间断面满载率、OD服务频率等约束条件,构建大小编组列车开行方案模型;采用遗传算法求解,得到全日大小编组列车开行方案。以广清城际铁路和广州东环城际铁路为例,与现行列车开行方案相比,多停站模式的大小编组列车开行方案可使列车运营成本减少59%,日断面满载率平均值由0.288 8提高到0.866 5,说明采用多停站模式的大小编组列车开行方案能够有效降低列车运营成本,提高断面满载率。

货物列车编组计划国内外研究综述

货物列车编组计划(TFP)在铁路运输组织工作中具有非常重要的作用,其编制是一项复杂的课题。目前,在编组计划编制理论和方法研究上取得了丰硕的成果。本文从研究对象、建模方法、求解算法分别介绍国内外TFP的研究现状;在此基础上,对比并评述国内外编组计划在编制流程、构成内容和建模方法3个方面的特点;最后探讨在优化方法和优化内容上进一步研究的思路。

装车地直达列车编组计划的优化模型

本文主要讨论了装车地直达列车编组计划的优化问题。在充分分析组织始发直达列车的必要条件及参数选择的基础上，构造了装车地编组计划的非线性０─１规划模型，与现有工作相比，该模型更全面地描述了始发车流的各种组合开行方案，从而避免丢失更好的始发直达方案。此外，文中还给出了模型的复杂性分析及构模实例。

技术站列车编组计划的综合优化方法

在给定技术站的技术参数、车流量和车流径路的条件下,建立单组列车编组计划规划模型。在此基础上,分别计算合并式分组列车和衔接式分组列车的车小时消耗;以最大限度地降低技术站总车小时消耗为目标,引入阶跃函数设置开行分组列车的条件,建立包括单组列车和分组列车的编组计划综合优化模型。采用遗传算法求解单组列车编组计划优化模型,并将计算结果作为已知条件,采用遍历算法求解技术站编组计划综合优化模型,得到总车小时消耗更少的技术站列车编组计划。通过实例计算证明,采用所提出的模型和算法能够快速、便捷地获得单组列车和分组列车相结合的技术站列车综合编组计划,且相比仅开行单组列车的编组计划,综合编组计划能有效降低技术站的总车小时消耗。

技术站单组列车编组方案模型与计算方法的研究

技术站列车编组计划编制问题属于超大规模的组合优化问题,求解难度较大。以往的研究在考虑技术站改编能力限制时基本上是采用取上限的计算方法,由此得到的最优方案有可能使得列车途经各技术站的改编能力利用不均衡,影响编制方案的实用性。本文在现有技术直达列车编组计划研究成果的基础上,综合考虑车站编组能力、解体能力、调车线容车数等影响因素,以技术站车辆集结消耗、改编消耗整体最小以及技术站改编能力均衡利用为目标函数,构建协同优化的多目标0-1规划模型,提出了基于分块编码的改进型遗传算法的优化方法。算例表明,该算法能有效地求解技术站单组列车编组计划方案,并能取得快速准确的良好效果,为车流组织人员提供可行的优选方案。

基于灵活编组的轨道交通列车开行方案优化方法

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡特性下的列车开行方案优化问题,从乘客广义出行成本和企业运营成本角度,考虑列车满载率对牵引能耗成本的影响,利用数学规划方法构建基于灵活编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并提出四阶段求解算法.以某城市轨道交通线路为对象进行案例分析,对比传统固定编组列车开行方案,基于灵活编组的列车开行方案使乘客广义出行费用和企业运营成本分别减少了14.6%和11.0%.结果表明:该方法能有效实现既有固定编组条件下,列车开行方案难以达到的乘客出行费用和企业运营成本双赢目标,可为我国城市轨道交通新型运输组织方案的制定提供新方法.

城市轨道交通大小交路列车开行方案优化研究

根据城市轨道交通大小交路运营模式的特点,以最小化乘客等待时间、车辆走行公里和列车运行时间为目标,构建大小交路列车开行方案多目标优化模型.其中决策变量为发车频率、列车编组和小交路折返站位置.采用线性加权法将原模型转化为单目标优化模型,并设计受控随机搜索算法求解.通过案例验证了模型的有效性,对小交路发车频率、折返站位置进行了灵敏度分析.结果表明,开行大小交路可以有效降低大交路列车满载率的非均衡性,减少车辆运用数;小交路长度越短对乘客越不利,且不能使企业成本节省越多.

车流径路与编组计划综合优化的网络方法

铁路车流径路与列车编组计划是紧密相关的，为了协调这种相关性，抓住“车流径路由沿途编组去向的径路组合而成”这一重要特征，从安排编组去向的径路出发，正确描述了二者的关系，给出铁路车流径路与列车编组计划综合优化的网络方法。

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.

基于点-弧结构的路网单组列车编组计划优化线性0-1规划模型

合理编制和执行货物列车编组计划,是提高铁路网车流组织效率和运输服务质量的重要保证。研究路网单组列车编组计划优化问题,基于多商品网络流点-弧模型的建模框架,设置每支列流的径路选择和每支车流的改编决策都为0-1变量。以列车集结耗费和车流改编耗费总和最小为目标,考虑车站改编能力和调车线数约束,引入辅助变量和线性约束刻画接续归并原则,建立线性0-1规划模型。对于19个站、23条边、314支车流的小规模算例,CPLEX在1 s内求到最优,验证模型的正确性。对于83个站、158条边、平均5700支车流的大规模算例,相比既有模型与算法,本文模型在相同时间限制内均能求得高质量解,且该模型线性松弛平均14 min求到最优,提供更紧的下界,验证模型的有效性。

城际直达列车开行方案优化研究

以一定客流时段内城际直达旅客列车开行方案为研究对象,确定列车开行频率和列车编组。对旅客出行的广义费用进行分析,将城际直达客流的广义出行费用分为票价费用、候车时间、延迟费用、拥挤费用。得出了广义出行费用下客流乘车选择的一般规律:选择各列车的客流,其期望出行时间连续分布在所乘列车两侧,各个列车的客流吸引范围具有一致性。建立了以客流总出行费用最小和企业效益最好为目标的优化模型,并对模型进行了分析求解。算例结果表明,列车编组和开行频率是列车开行方案中具有密切联系的两个组成部分,小编组和高密度的开行模式能够显著提高运营服务水平。

车辆改编隐性成本对编组计划优化的影响

铁路车辆无改编通过技术站的节省时间是铁路车流组织的重要参考依据,其准确与否直接关系到列车编组计划质量的优劣.提出了车辆在改编过程中除了产生改编时间、改编费用的显性成本以外,还产生车轮、车钩、车体及货物损伤等隐性成本,并探讨了该隐性成本的量化途径.分析了铁路车辆改编参数计算的要素,在考虑车辆改编隐性成本的基础上对传统改编参数进行了修正,并设计了一个单组列车编组方案优化的算例.分析表明车辆改编隐性成本应当纳入改编参数的计算之中,其对列车编组计划优化的影响不容忽视.

集装箱班列编组计划优化模型研究

在总结分析普通货物列车编组计划编制的研究成果和经验的基础上,根据集装箱班列开行特点,建立集装箱班列编组计划的整数0—1线性规划模型,为铁路集装箱运输组织提供一定的理论借鉴。

给定调车线数量条件下的列车编组方案优化

本文给出了带有调车线数量限制和改编能力约束的列车编组计划模型的数学表达式及其解。该数学表达式表现为一个具有非线性目标函数及线性与非线性约束条件的大规模0-1规划问题。我们采用模拟退火技术解此问题,对于真实铁路网规模的问题,该方法可以有效地获得接近全优的解。文末,给出了在COMPAQ-386/25e上运算的部分结果。

优化编组计划的非线性0－1规划模型及模拟退火算法

技术站直达列车编组计划的优化问题可以用一个目标函数为线性而约束条件有二次的０－１规划模型来准确地描述。采用的模拟退火优化技术是基于多粒子物理系统和组合优化问题之间的类比，能避免陷入局部最优解。该方法可以使铁路网规模问题有效地获得接近全优的解。计算试验结果进一步确定了这种方法的有效性。

技术直达列车编组计划的阶跃函数模型及同构变换

本文构造了技术直达列车编织计划（ＴＦＰ）问题的阶跃函数模型。通过对该模型做同构变换，获得了该问题的几种典型优化模型形式：线性０—１规划模型，目标函数为线性而约束条件是二次的０—１规划模型。从而为引进各种特定的算法提供了条件。文末以五个支点站为例给出了各种模型的具体形式。

基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化

在铁路日常运输组织中,存在大量的不确定因素,考虑这些因素对车流组织工作的影响至关重要.在列车编组计划优化中,考虑车流量的波动性,假设其服从一定的概率分布,根据事先给定的置信水平,按照机会约束规划理论,考虑车站和线路能力限制等约束,以车流集结总消耗、改编额外总消耗和总走行消耗之和最小为优化目标,建立基于车流量波动的列车编组计划与车流径路综合优化模型,设计基于随机模拟的改进分枝定界法对模型进行求解.研究表明:考虑车流量波动情况下的列车编组计划最优方案鲁棒性较强,而且随机参数的模拟规模越大,最优方案的稳定性越好.

结点站间集装箱班列开行方案的优化模型及算法

基于一定的边际假定、定义及其定理,将铁路结点站间集装箱班列开行方案(BCTFP)箱小时消耗最少的优化目标描述为线性阶跃函数,得到BCTFP的优化模型。在模型中,每支非零箱流均对应1个线性等式约束,且每个约束条件之间没有任何交叉。将该模型改造为不含约束条件的0-1二层线性规划模型:上层规划的目标为箱小时节省最大,下层规划的目标为在给定决策变量条件下的沿途改编箱小时消耗最小。按照适应性遗传算法的思想确定遗传策略,采用协同多群体遗传算法,以有效地克服由于问题本身具有强基因关联和超多峰性质而带来的模式欺骗问题,设计相应的遗传算法。通过对算法每个环节计算复杂度的分析,得到该算法的整体复杂度为O(αn3lnβn2),说明该算法是收敛于全局最优的有效算法。

列车编组计划网络优化方法

在给定合并式车流径路的基础上，提出了合并式编组方案的概念，它不仅数据量小、信息量大、运算迅速，还可按终点分别绘制编组方案的树状结构示意图。在合并式车流径路和合并式编组方案的意义下，重新描述了编组计划问题的具有固定耗费的网络流模型。所提出的优化列车编组计划的启发式算法，从沿车流径路逐站改编方案开始，交替地添加、剔除一些编组去向。给定编组去向集时的编组计划问题类似于车流径路问题，但车流的改编中转站必须限制在各自的车流径路上。本文将给定编组去向集时无改编能力约束的编组计划问题转化为分别以各站为终点的普通最短路问题，其中不同的最短路问题具有不同的终点站。由此可将给定编组去向集时有改编能力约束的编组计划问题转化为车流径路问题来解决。此方法可在较大规模范围内求解具有能力约束的编组计划问题，用它求解全路３５个大型编组站有能力约束的编组计划问题，得到了满意的结果。

基于最远站法则的列车编组计划优化双层规划模型

根据铁路现场车流组织的实际特点,构建基于最远站法则的列车编组计划优化双层规划模型。上层规划模型以车流组织总成本最小为目标函数,以车流组织方案的唯一性、技术站的改编能力、调车线的数量等为约束条件,确定列车编组去向的开行方案。下层规划模型以车流改编距离最远为目标函数,以站点出入流量平衡为约束条件,按照最远站法则确定车流改编接续方案。采用模拟退火算法对双层规划模型进行求解,得到了符合最远站法则的列车编组计划优化方案。通过案例的计算结果验证了模型和算法的有效性。