鐵路車流徑路分布式優(yōu)化的研究.pdf

1、確定車流徑路是鐵路行車組織中的一項重要內(nèi)容，其選擇的優(yōu)劣直接影響了鐵路網(wǎng)的運(yùn)輸效率和經(jīng)濟(jì)效益。因此，車流徑路的優(yōu)化是鐵路運(yùn)輸組織中的重要問題，傳統(tǒng)的車流徑路優(yōu)化大都是基于單目標(biāo)的，多目標(biāo)車流徑路優(yōu)化問題與之相比要復(fù)雜得多，本論文的目的就是要結(jié)合現(xiàn)代式啟發(fā)算法以及分布式計算技術(shù)來對多目標(biāo)車流徑路優(yōu)化問題進(jìn)行一些探索性的研究，具體內(nèi)容有：(1)在回顧和分析了大量有關(guān)路網(wǎng)車流徑路優(yōu)化的研究資料的基礎(chǔ)上，總結(jié)了簡化路網(wǎng)規(guī)模的方法、歸

2、并車流的原則，構(gòu)造了路網(wǎng)車流徑路優(yōu)化的多目標(biāo)模型。(2)提出了將多目標(biāo)車流徑路優(yōu)化的問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)車流徑路優(yōu)化的妥協(xié)方法；借鑒傳統(tǒng)的車流徑路優(yōu)化方法，定義了綜合最短路徑的概念，提出按綜合最短路徑分配車流的理論，借鑒徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的原理，將優(yōu)化問題分解為兩個階段優(yōu)化問題來研究：固定車流順序下車流徑路優(yōu)化問題和車流排列優(yōu)化問題，在給出這兩個問題的準(zhǔn)確定義以后，并借助于計算復(fù)雜性理論對兩個問題的計算復(fù)雜性進(jìn)行了分析。(3)設(shè)

3、計了求解綜合最短路徑的遺傳-蟻群算法：當(dāng)計算兩點之間的綜合最短路徑時，為了獲得較為準(zhǔn)確的解，利用遺傳算法來進(jìn)行初步求解，其中比較關(guān)鍵的一步就是利用優(yōu)先編碼來構(gòu)造相應(yīng)的路徑，即用編碼的位置表示路網(wǎng)中頂點的代碼，用編碼相應(yīng)位置的值來表示路徑構(gòu)造時該點的狀態(tài)。然后在此計算結(jié)果的基礎(chǔ)上，利用蟻群算法來作進(jìn)一步的求解。(3)采用改進(jìn)的蟻群系統(tǒng)算法，根據(jù)綜合最短路徑分配車流的原則，來對固定車流順序條件下的車流徑路進(jìn)行優(yōu)化。(4)應(yīng)用禁

4、忌搜索法來完成車流排列空間的優(yōu)化問題的求解。(5)引入分布式計算技術(shù)，借鑒早期人工鋪畫列車運(yùn)行圖的經(jīng)驗，將兩個優(yōu)化模型問題的算法結(jié)合起來，最終形成了一套完整的多目標(biāo)車流徑路分布式優(yōu)化的算法。分布式計算技術(shù)的采用可以大大地提高計算速度，其在車流徑路方面的研究具有一定的前瞻性。最后，論文總結(jié)了全文的研究工作及研究結(jié)果，提出了論文的若干創(chuàng)新點，并對未來的工作給予展望。關(guān)鍵詞：多目標(biāo)優(yōu)化，車流徑路，妥協(xié)方法，遺傳算法，蟻群算法，禁忌