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文檔簡介
1、鐵路網(wǎng)車流組織和雙向編組站作業(yè)分工綜合優(yōu)化問題是鐵路運營管理的核心內(nèi)容之一,其任務(wù)是在給定的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、線路和站點能力基礎(chǔ)上,制定車流的最優(yōu)運輸組織方案和雙向編組站作業(yè)分工方案,使車流的運輸費用、集結(jié)費用和改編費用之和最小。研究者通常將鐵路網(wǎng)車流組織問題和雙向編組站作業(yè)分工綜合優(yōu)化問題進行分別研究,導(dǎo)致獲得的研究方案具有局限性。在實際運輸過程中,兩者之間是相互影響和相互配合的關(guān)系,應(yīng)充分考慮兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系,對它們進行分層或者一體化研究
2、,優(yōu)化出細化到發(fā)到場的直達去向及它們的吸引范圍,最大程度的減少雙向編組站折角車流、提高編組站利用率、減輕編組站的改編負荷、均衡利用雙向系統(tǒng)能力。綜上所述,鐵路網(wǎng)車流組織和雙向編組站作業(yè)分工的綜合優(yōu)化具有重要的現(xiàn)實意義。
本文基于車流組織優(yōu)化理論和現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法,對車流組織和雙向編組站作業(yè)分工綜合優(yōu)化的有關(guān)問題進行了研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:
(1)對比分析了北美地區(qū)、歐洲地區(qū)和我國的鐵路貨物運輸設(shè)備條件、組織現(xiàn)狀和
3、典型優(yōu)化模型,指出了各自的優(yōu)、缺點及適用范圍。
(2)構(gòu)建了偏好長距離直達去向的列車開行方案優(yōu)化模型(TFP-c2)。該模型在我國典型貨物列車編組計劃模型(TFP-c)基礎(chǔ)上進行擴展,引入了列車開行頻度決策變量,并在目標(biāo)函數(shù)中充分考慮了單位列車運營費用和車流在技術(shù)站改編時消耗的人力物力費用。與TFP-c模型的優(yōu)化方案相比,TFP-c2模型獲得的優(yōu)化方案延長了單位列車的運送距離、減少了車流的中轉(zhuǎn)次數(shù)、減輕了編組站的作業(yè)負荷、降低
4、了變動設(shè)備(機車和車輛)的購置費、加速了貨物的送達速度。
(3)構(gòu)建了考慮列車開行頻度和車流樹形改編鏈線性約束的貨物列車開行方案優(yōu)化模型(LTFP)。該模型以歐洲地區(qū)的列車編組計劃點弧模型為基礎(chǔ),通過引入相同到站車流第一改編站選擇決策變量、線性化樹形改編鏈約束和列車頻度決策變量,使其適用于我國運輸實際。與TFP-c2模型相比,該模型既縮小了問題的求解空間,又便于人工參與優(yōu)化計算過程。
(4)設(shè)計了三種智能優(yōu)化算法(并
5、行禁忌搜索算法、基于小生境技術(shù)的遺傳算法、基于鄰域搜索和小生境技術(shù)的混合遺傳算法)對TFP-c、TFP-c2和LTFP模型進行了求解。為驗證模型的正確性和評估三種算法的性能,設(shè)計了三個不同規(guī)模的算例。計算結(jié)果表明,在小規(guī)模問題上,上述三種優(yōu)化算法均能求得全局最優(yōu)解,且求解速度優(yōu)于商業(yè)求解軟件中的精確算法(LINGO);當(dāng)算例規(guī)模增大時,智能算法的求解效果均優(yōu)于精確算法。從求解質(zhì)量上看,混合遺傳算法最好、并行禁忌搜索算法次之、遺傳算法最差
6、;從求解效率上看,并行禁忌搜索算法最快、混合遺傳次之、遺傳算法最差。對比不同固定費用下TFP-c2模型的求解方案發(fā)現(xiàn),列車平均運距隨固定費用的增加而增加,達到了預(yù)期效果。對比分別在TFP-c2和LTFP模型下的算法求解效果發(fā)現(xiàn),在后者基礎(chǔ)上算法的求解效率和求解質(zhì)量得到極大程度提高。
(5)在滿足線路和技術(shù)站能力要求下,利用分層優(yōu)化的方法制定出細化到出發(fā)場和到達場的直達方案和車流在雙向編組站內(nèi)的作業(yè)分工方案。上層模型為:基于點線
7、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的貨物列車編組計劃模型(單點模型),下層模型為:雙向編組站作業(yè)分工優(yōu)化模型。分層優(yōu)化中,上層模型優(yōu)化出的直達去向、車流的改編方案和各直達去向的車流構(gòu)成作為下層模型的輸入數(shù)據(jù);下層模型的優(yōu)化結(jié)果作為上層模型的補充和調(diào)整依據(jù)。
本文設(shè)計了三類下層模型,分別為:①到達去向接入系統(tǒng)受限的雙向編組站作業(yè)分工優(yōu)化模型;②到發(fā)系統(tǒng)不受限的雙向編組站作業(yè)分工優(yōu)化模型;③考慮多條折角徑路的雙向編組站作業(yè)分工優(yōu)化模型。最后,在智能優(yōu)化算法
8、求解出上層優(yōu)化模型基礎(chǔ)上,利用lingo軟件對第②類模型進行了求解,驗證了分層優(yōu)化方法的可行性和模型設(shè)計的可行性。
(6)構(gòu)建了三個不同類型的鐵路網(wǎng)車流組織和雙向編組站作業(yè)分工一體化模型,均以車流的集結(jié)費用、改編費用和在雙向編組站所在樞紐內(nèi)聯(lián)絡(luò)線的走行費用之和最小為目標(biāo)。其中前兩個模型基于我國車流組織典型模型,分別從僅將路網(wǎng)中標(biāo)準(zhǔn)雙向編組站擴展為兩個點和將任何形式雙向編組站擴展為多點的角度出發(fā),綜合考慮雙向編組站作業(yè)分工問題與
9、路網(wǎng)車流組織問題,構(gòu)建了一體化模型,后者比前者的應(yīng)用范圍更廣泛;第三個模型基于歐洲地區(qū)車流組織典型模型,在將路網(wǎng)中標(biāo)準(zhǔn)雙向編組站擴展為兩點的情形下,增加了符合我國鐵路運輸實際的具有相同到站的車流需進行樹形改編的約束條件,糅合了雙向編組站作業(yè)分工問題,構(gòu)建了鐵路網(wǎng)車流組織和雙向編組站作業(yè)分工一體化優(yōu)化模型。第三個模型較前兩個的模型求解空間小,求解速度更快。
最后通過設(shè)計算例,驗證了上述三個模型的可行性和一致性。計算結(jié)果表明,一體
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