非常態(tài)下的大型客站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化研究
本文關(guān)鍵詞: 鐵路客站 咽喉利用 到發(fā)線分配 非圖定到發(fā) 到發(fā)線異常 出處:《北京交通大學(xué)》2017年博士論文 論文類型:學(xué)位論文
【摘要】:非常態(tài)下的大型客站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化研究是鐵路大型客運(yùn)站技術(shù)作業(yè)計(jì)劃的難點(diǎn)問(wèn)題,該問(wèn)題考慮咽喉區(qū)作業(yè)進(jìn)路以及列車進(jìn)出站、停站的到發(fā)線分配等影響要素之間的相互耦合關(guān)系,具有約束條件復(fù)雜性和多目標(biāo)等特點(diǎn),是一類大規(guī)模的組合優(yōu)化問(wèn)題。實(shí)現(xiàn)非常態(tài)下的大型客站咽喉利用與到發(fā)線快速分配,可在客運(yùn)站突發(fā)故障下快速安排列車進(jìn)出站作業(yè),影響著鐵路大型客運(yùn)站的運(yùn)輸組織生產(chǎn)效率和作業(yè)能力,也是鐵路大型客運(yùn)站調(diào)度指揮自動(dòng)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和理論難點(diǎn)。本文以通過(guò)式普通鐵路大型客運(yùn)站咽喉區(qū)與到發(fā)線為研究對(duì)象,以列車在咽喉區(qū)的進(jìn)路布置與到發(fā)線耦合關(guān)系為研究重點(diǎn),對(duì)鐵路客運(yùn)站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。論文主要內(nèi)容包括:(1)常態(tài)下的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化模型與算法建立了常態(tài)下的鐵路客站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化模型,并根據(jù)模型討論了常用的求解算法。常態(tài)下的鐵路客站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化問(wèn)題考慮到咽喉區(qū)的通過(guò)能力,到發(fā)線的均衡使用,以及其他可擴(kuò)展的目標(biāo)函數(shù)等,將其建立成一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃模型。由于優(yōu)化目標(biāo)的非線性特點(diǎn),且問(wèn)題具有NP-Hard性,問(wèn)題不易被大多數(shù)商業(yè)軟件直接求解(如IBM ILOGCPLEX),為此本章討論了常用的智能求解算法,主要包括基于模擬退火算法、遺傳算法的啟發(fā)式算法。(2)基于列車非圖定到發(fā)時(shí)刻的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化研究了列車非圖定到發(fā)時(shí)刻下的鐵路客站咽喉利用優(yōu)化與到發(fā)線分配問(wèn)題。首先,建立了列車非圖定到發(fā)時(shí)刻下的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化模型,模型考慮到到發(fā)線占用時(shí)間最短與均衡使用性,滿足列車、咽喉、到發(fā)線三者的耦合關(guān)系。分析并統(tǒng)計(jì)了一個(gè)計(jì)劃階段內(nèi)的列車到、發(fā)站時(shí)刻的均值與方差,通過(guò)函數(shù)模擬的形式抽離出列車到、發(fā)站時(shí)刻表。此外,考慮到問(wèn)題的NP-Hard性,設(shè)計(jì)了基于模擬退火算法的啟發(fā)式算法求解以上模型。以寶雞車站一個(gè)階段計(jì)劃內(nèi)的咽喉利用與到發(fā)線分配問(wèn)題為實(shí)例進(jìn)行仿真驗(yàn)算,結(jié)果表明所建模型與算法的高效性。(3)晚點(diǎn)下考慮列車權(quán)重的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化研究了列車晚點(diǎn)情況下考慮列車權(quán)重的鐵路客站咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化。采用非線性混合整數(shù)規(guī)劃建模方法建立列車晚點(diǎn)-權(quán)重的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化模型,模型重點(diǎn)考慮晚點(diǎn)列車和非晚點(diǎn)列車的權(quán)重及二次晚點(diǎn)問(wèn)題,采用模擬退火算法對(duì)模型進(jìn)行求解,以寶雞車站為例,驗(yàn)證模型的有效性。(4)到發(fā)線異常下的咽喉利用與到發(fā)線分配優(yōu)化研究了鐵路客站到發(fā)線異常情況下的咽喉區(qū)利用優(yōu)化問(wèn)題,實(shí)時(shí)調(diào)整到發(fā)線使用方案,使之最大限度減少故障的影響。為表示到發(fā)線突發(fā)故障,引入了"虛擬列車"的概念,建立了到發(fā)線異常情況下的客站咽喉區(qū)利用優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)了基于遺傳算法的啟發(fā)式算法求解模型。此外,以寶雞車站實(shí)例,通過(guò)數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了所建模型和算法的有效性。并對(duì)客運(yùn)站到發(fā)線的故障數(shù)、故障的持續(xù)時(shí)間、客運(yùn)站的接車能力三者的關(guān)系進(jìn)行仿真,結(jié)果表明故障持續(xù)時(shí)間是較到發(fā)線故障數(shù)量更為敏感的影響因素。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:U291.6
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,本文編號(hào):1514506
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