【文章內容簡介】 潛心研究 [32 一 ,〕 主要思路就是以車站作業(yè)計劃為對象 ,通過建立計劃編制的數學模型和 設計相應的優(yōu)化算法 ,并借助計算機實現計劃的優(yōu)化編制 何世偉 [33 一 ,.,.7,.]在車站作業(yè)計劃的優(yōu)化方面進行了深入的研究和探索 ,取得了一系 列研究成果 文獻 =338 揭示了樞紐內各站次日車流組織工作的重點與關鍵 ,構造了鐵路 樞紐日常運 輸組織工作計劃的多時段商品網絡流規(guī)劃模型 ,對次日樞紐內大小車流 !機 車應用配合及樞紐內各站裝卸 !排空計劃做出合理安排 ,為進一步編制車站日班計劃及 階段計劃提供了輔助決策的基礎 文獻 =348 以壓縮車輛在編組站停留最小為優(yōu)化目標 , 建立編組站日班計劃多商品網絡流劃模型 ,考慮編組站裝 !卸 !排空與列車出發(fā)計劃的 綜合協調 ,并通過網絡分層分解方法 ,將一個多商品流問題分解為幾個單商品流子問題 , 并通過采用分枝定界策略解決了編組站因車流不足需停運出發(fā)列車運行線的問題 ,為車 站日班計劃的計算機自動編制提供一個優(yōu)化決策基礎 文獻 =388 在匯 35)和 =37]的基礎上 , 仍以貨車在編組站停留時間最小為優(yōu)化目標 ,構造了車列解編順序及車流推算的階段計 劃綜合優(yōu)化模型 ,重點考慮列車解體順序與列車出發(fā)計劃的綜合協調 ,并通過求解帶分 枝定界策略的網絡流及有準備時間的帶權最小誤工工件數問題 ,解決了編組站因車流不 足需停運出發(fā)列車運行線的問題 。同時建立了取送車順序確定的排序問題模型 根據上 述理論和方法 ,開發(fā)出了可移植性較強的編組站日班計劃 !階段計劃 !樞紐日班計劃的 優(yōu)化編制軟件 文獻 7361 從編組站階段計劃編制過程中遇到的出發(fā)車流來源推算 !列車解編順序確 定 !調機運用安排等幾個關鍵問題入手 ,分別對其特點進行分析并提出簡單可行的優(yōu)化 模型及算法 ,為實現階段計劃的自動編制提供了理論基礎 文獻〔 39:中把重車流和空車流運行組織有機地結合起來 ,形成一個相互關聯的系統 , 然后以綜合改編費用消耗最小化為目標 ,通過設置 4 組決策變量 :空車直達決策變量 , 重 !空車混開直達決策變量 ,空車流改編方案變量 ,重車流改編方案變量 ,建立了重空 車流綜合編組計劃的數學規(guī)劃模型 ,用于確定路網上各站之間的貨物列車開行方案 文 獻 =5]則在重空車流的綜合組織優(yōu)化方面向前推進了一 步 在對鐵路樞紐運輸組織規(guī)律進 行分析的基礎上 ,指出了單一研究重車流或空車流都是不全面的 ,將樞紐內編組站的作 業(yè)分工與空車流的合理調配相結合 ,構造了重空車流組織的協調優(yōu)化模型 ,建立了基于 遺傳算法的求解理論 ,并通過仿真計算對該模型和算法的有效性和實用性進行了驗證 文獻〔 418 以壓縮車輛在編組站的停留時間為優(yōu)化目標 ,考慮編組站裝卸 !排空與列 車出發(fā)計劃的綜合協調問題 ,建立車站日班計劃編制問題的最優(yōu)控制模型 ,結合人工智 能中的啟發(fā)式搜索方法 ,提出用帶有有限前瞻思想的自頂向下的啟發(fā)式搜索過程 ,來求 解符合運輸生 產實際的最優(yōu)控制模型滿意解的方法 ,為編組站日班計劃的計算機編制提蘭州交通大學碩士學位論文 供一個優(yōu)化決策基礎 文獻 1428 針對車站班計劃和階段計劃編制方法中存在編制時間長 !計劃不準確 !車 流推算方法落后等弊端 ,提出在車站計算機信息系統中增加 /班計劃編制模塊 0 和 /階 段計劃編制模塊 0,綜合利用現有運輸信息報告和計算機技術 ,推算出每天貨車車流現 狀 ,自動提示貨車調整需求 ,以提高車流調整的前瞻性和預見性 ,從而實現合理分配運 輸能力 ,使運輸工作有序可控 ,達到提高運輸效率和運輸效益的目的 文獻 =43〕構造編組站智 能調度系統階段計劃的混合 o 一 1 線性規(guī)劃模型 該模型體現出 編組站列車解體 !配流 !編組及到發(fā)線運用計劃 ,鑒于模型的 NPC 屬性 ,將模型分解為 4 個相互關聯的相應子問題 ,進而提出了以列車配流為主線 ,通過構造局部區(qū)域優(yōu)化問 題實現解體 !編組方案優(yōu)化的高效啟發(fā)式算法 文獻匯 448 指出為確保重點物資運輸 ,鐵路的車流組織要適應大客戶戰(zhàn)略的要求 ,將 有限的運輸能力向大客戶傾斜 ,積極引導貨源組織 ,優(yōu)先組織裝車地直達列車 ,保證大 客戶的車流組織需求 ,合理安排列車編組 !配置運力資源 ,優(yōu)化裝車組織 ,利用鐵路信 息化管理 ,不斷提高 鐵路運輸效率 ,實現路企優(yōu)勢互補 !合作共贏 文獻〔 458 基于我國鐵路網絡規(guī)模大 !列車組織形式多樣化以及按圖行車的特點 ,設 計了與物理時空網絡有所區(qū)別的服務時空網絡 借助于服務時空網絡 ,構建了我國鐵路 運輸動態(tài)車流組織的策略優(yōu)化模型 ,該模型將重空車運輸聯合起來考慮 ,并兼顧站點的 裝卸能力 !解編能力 !輸送能力以及政策性運輸任務等對優(yōu)化目標的影響 最后基于模 型的特點 ,設計了能解決大規(guī)模網絡問題的基于整數編碼的改進遺傳算法 ,以實例驗證 了該算法的有效性 文獻 [468 針對編組站出發(fā)列車按發(fā)車時刻的先后來安排編組順 序時難以保證每一出 發(fā)列車均衡 !滿軸的需要 ,分析了編組站的作業(yè)特點后 ,以作業(yè)時間標準為依據 ,定義 了緊湊接續(xù)編組 !相鄰列車最大調整等概念 。由出發(fā)列車的最晚必須開始編組時刻來分 析發(fā)車間隔時間 !待發(fā)時間與編組作業(yè)時間之間的關系對編組順序調整的影響 ,推導出 相鄰列車的調整條件及方法 ,給出了調整后時間推移的定理 ,并通過實例證明用此方法 可以分步進行跨局列車編組順序的調整 ,從而為編組站列車解體順序與編組順序的協調 優(yōu)化打下了基礎 文獻 =47]則在文獻 =46]基礎上將編組站列車解體方案與編組方案的協 調配合作為階段計 劃配流的重點 ,將配流方案看作解體方案和編組方案的函數 ,解編順 序決定了列車的配流方案 文獻分析了到達列車的最早可能解體時刻和不同調機作業(yè)方 式下出發(fā)列車的最晚必須開始編組時刻的計算方法 ,并通過定義特征點 !時間調整格等 概念 ,以固定出發(fā)列車的解體特征 ,從而簡化編組順序的調整環(huán)節(jié) ,減少計算量 。同時編組站車流組織方法研究 以先編組出發(fā)列車的單個配流方案為主線 ,采用編組解體雙向配流策略 ,找出合理編組 順序的有效匹配解體方案 。再根據解體特征和解體序號矩陣 ,提出解編方案協調優(yōu)化算 法 。最后運用實例證明該算法可以縮小編組 站配流問題的規(guī)模 ,快速得出優(yōu)化配流方案 文獻 [48:則在文獻 [46]!〔 478 的基礎上更深入一步 ,將路網性編組站作為研究對象 , 分析其站型對車流組織的影響后 ,重點研究配流計劃與調機運用的關系 ,拓展了研究范 圍 先根據出發(fā)列車車流來源的確定性程度 ,將出發(fā)車流來源劃分為 A!B!C 三類 。 再從編組站配流問題的三個方面入手 ,即出發(fā)列車編組順序的確定 !出發(fā)車流來源的確 定以及到達列車解體順序的確定 ,利用雙層規(guī)劃模型描述了配流問題的優(yōu)化方法 文獻 7498 則以調機活動為核心來考慮出發(fā)列車的編組內容和車流來源與列車解體 ! 編組順序之間的關聯 ,建立了技術站階段計劃的車流推算模型 ,從尋找最優(yōu)的列車解體 ! 編組順序出發(fā) ,結合求解運輸問題的表上作業(yè)方法 ,設計了求解該模型的混合遺傳算法 , 并開發(fā)了相應的應用軟件 文獻 =501 根據編組站實際作業(yè)流程 ,將階段計劃自動編制問題分解為配流計劃 !解 體編組計劃 !到發(fā)線運用計劃 3 個自動編制子問題 ,分別建立數學模型并求解 配流計 劃模型是在滿足列車編組要求的前提下 ,以中轉車流在編組站的總停留時間最少為目 標 ,確定出發(fā)列車從站存車以及本階段到達列車中獲得出發(fā)車流來源 解體編組計劃模 型是在車組配 流完成后 ,以晚點列車總數量最少為目標 ,確定列車的解體編組次序 到 發(fā)線運用計劃模型則是在當前股道的配置條件下 ,以能夠完成接發(fā)列車數量最多為目 標 ,合理安排圖定列車的接發(fā) 通過將 3 個模型合理地銜接 ,實現了編組站階段計劃的 自動編制方法的優(yōu)化 作為鐵路調度指揮自動化重要內容之一的編組站計劃的自動編制 ,己經進行了多年 的研究 ,也有一部分研究成果已經真正地應用于現場 還有部分研究成果需要繼續(xù)改進 , 其主要原因就是編組站作業(yè)組織是一個龐大的系統 ,現場中的日常車流情況波動大 !涉 及環(huán)節(jié)較多 ,很多因素難以從數學模型的角 度加以考慮 ,有些因素 (如人為因素 )無法用 數學語言的方式加以描述 ,更談不上數學化了 但是不管遇到的困難有多大 ,方法總比問題多 對編組站階段計劃的計算機編制方 法的應用研究 ,進一步完善我國鐵路調度輔助決策支持系統 ,優(yōu)化車站作業(yè)計劃的編制 理論 ,探索在計算機應用條件下新的鐵路運輸組織管理模式的新特征 ,進而建立起適合 我國國情的鐵路調度指揮自動化系統 ,是至關重要且必不可少的 隨著計算機技術 ,尤 其是人工智能優(yōu)化算法理論的日益普及和飛速發(fā)展 ,使計算機應用從數據處理進一步深 入到知識處理乃至模擬人類的智能活動中 ,也 為借助計算機模擬人的思維推理過程進而 解決那些難以用一般數學方法求解的非確定性問題提供了新的思路 本文按照這一思蘭州交通大學碩士學位論文 路 ,擬借助數學優(yōu)化理論和時間窗處理方法等 ,通過對編組站車流組織對象 !組織過程 等進行細分 ,為編組站內的車流組織方法提供有效的優(yōu)化方法 .3 論文研究的內容及思路 車流組織工作是鐵路行車組織中的一項重要工作 ,也是運輸組織研究工作的重要課 題之一 它涉及到車流徑路的選擇 !貨物列車編組計劃的編制 !車站日常車流推算與配 流等內容 本文將研究的重點放在鐵路編組站的日常車流推算 !車流 分配 !作業(yè)車的掛 線裝卸組織以及作業(yè)車的取送等的方法優(yōu)化上 ,擬研究的主要內容有 : (l)編組站出發(fā)車流的來源推算及車列解編順序的確定方法 。 (2)編組站自裝卸車流的掛線組織方法 。 (3)本站作業(yè)車取送計劃的優(yōu)化 ,取送時機 !取送內容與裝卸組織 !出發(fā)列車運 行線之間的協調與配合等 由于編組站每日各去向車流的構成情況和列車出發(fā)計劃都不是一成不變的 ,所以在 進行編組站作業(yè)計劃的編制時 ,需要有車站的整體觀念 ,對編組站內及臨近貨場 !專用 線等作業(yè)組織情況 !車流變化情況能準確及時地掌握 ,并以此編制出切實可行的車站工 作 計劃 編組站日班計劃規(guī)定了本站列車到發(fā) !解編以及車輛的裝卸 !取送任務 而編組站 階段計劃的重要工作就在于確定日班計劃擬定的出發(fā)列車運行線的車流資源 列車出發(fā) 計劃的執(zhí)行效果決定了編組站貨車在站的停留時間 ,是階段計劃編制的中心 出發(fā)車流 主要來源于車站的集結車流 ,包括本站作業(yè)產生的自裝卸車流 !在本站到發(fā)的中轉車流 其中中轉車流需要進行車列的解編作業(yè) ,才可以為出發(fā)列車提供車流資源 ,而本站作業(yè) 車流除要經歷解體 !編組作業(yè)外 ,還多了車輛取送和貨物的裝卸作業(yè)環(huán)節(jié) 整個階段計 劃編制過程涉及多個作業(yè)環(huán)節(jié) ,影響因素眾 多 !部門繁雜 ,是一個比較復雜的系統決策 過程 所以 ,在具體研究的過程中 ,應將復雜問題分解成多個相互關聯的子問題 ,以降 低問題的求解難度 ,同時又不失彼此之間的內在聯系 本文擬從我國編組站階段計劃編制的實際出發(fā) ,利用數學優(yōu)化方法結合系統工程的 思想 ,以列車運行圖 !列車編組計劃 !車站技術管理細則等為前提 ,對編組站日班計劃 ! 階段計劃編制過程中的車流組織方法進行詳細的分析 將整個問題分解成三個子問題 : (1)出發(fā)車流來源推算的方法優(yōu)化問題 對編組站階段計劃的車流推算和路局列 車工作計劃階段的車流推算兩個不同層面的 車流推算方法中存在的不足加以分析 重點 對編組站車流推算方法及與車列的解編順序之間的聯系問題 ,運用數學優(yōu)化方法對其進 行整體優(yōu)化 。同時 ,理清路局在編制列車工作計劃過程中的車流推算思路 ,補充完善未編組站車流組織方法研究 考慮次日出發(fā)基礎車流的數量問題 ,并給出基礎車流數量確定的數學思路 (2)車流的掛線組織問題 重點是自裝卸車流的掛線裝卸組織 ,結合作業(yè)車在貨 場 (或專用線 )的裝卸作業(yè)組織流程 ,強調自裝卸車流的貨物作業(yè)以所掛靠的出發(fā)列車 運行線的出發(fā)時刻為準 ,將裝卸作業(yè)安排在各環(huán)節(jié)控制時刻之前進行 ,盡量與編組站 的 列車出發(fā)計劃相配合 (3)作業(yè)車的取送方法優(yōu)化問題 作業(yè)車的取送作業(yè)也是實現車流掛線組織的重 要保證 本文根據作業(yè)車流的不同到達方式 ,對其取送方法分別進行了優(yōu)化 隨即到達 的零星作業(yè)車流主要是對其取送次數 !取送時機及取送內容加以合理確定 。而對于整列 到達的直達作業(yè)車流 ,因為存在不同的取送順序會導致不同的貨車在站停留時間和調機 取送成本的問題 ,所以需要將貨車和取送調機所共同完成的取送過程作為研究對象 ,確 定其最佳的取送順序 ,以降低其取送車總成本 .4 研究的難點 對于編組站車流組織相關問題的研究從未停止 過 ,隨著研究工作者通過對現場作業(yè) 組織工作認識的加深 ,對車流組織過程也有了更加明晰的思路 ,從而不斷提出更加貼近 實際和實用的數學方法 ,來解決所遇到的問題 ,以推動鐵路運輸管理工作的進步 本文 所做的工作也僅限于鐵路編組站車流組織方法的幾個方面 其實編組站車流組織各環(huán)節(jié) 是相互聯系 !互相制約的 ,使用優(yōu)化目標分解的方法在一定程度上能降低問題的求解難 度 ,實現逐個優(yōu)化 ,但是容易導致彼此聯系的多個環(huán)節(jié)各自為陣 !人