突发事件下高速铁路列车运行调整研究

列车运行调整属于大规模的组合优化问题,其约束条件多,求解复杂,而突发事件下运行调整难度进一步加大。基于高速铁路采用的准移动闭塞制式,综合考虑列车区间运行时间、发车时间、停站时间、车站到发线数量以及追踪间隔时间等约束,以所有列车的总延误时间最小为目标,建立突发事件下的列车运行调整优化模型,利用具有动态变化惯性权重的粒子群算法求解模型。分析表明:突发事件下的列车运行调整优化模型及算法可以满足突发事件下高速铁路列车运行调整的时效性要求;动态变化惯性权重的粒子群算法具备较快的收敛速度与较强的局部挖掘能力。     

基于铁路技术站车流接续的列车运行赶流调整优化

针对铁路技术站工作组织与列车运行调整的关系,提出将前方技术站车流接续需求作为区段内部分列车运行赶流调整的目标。在分析赶流调整应用背景的基础上给出赶流调整策略,建立考虑技术站车流接续的列车运行调整优化模型。利用中间模型兼顾技术站工作组织和列车运行调整2个子模型的目标,采用分部计算、指标评估的求解思路,与递阶结构的大系统模型相比,能较好地满足运行调整对处理速度的要求。算例表明,利用在途列车的运行可调性实现赶流区段内的"线"配"流",可以优化运输生产指标。     

面向虚拟编组的城市轨道交通运行优化调度方法

伴随着我国城市化进程持续快速发展,既有的城市轨道交通列车运行控制系统下运力资源的调控能力已经趋于饱和。为了满足不断增长的乘客出行需求,以列车虚拟编组为代表的新技术成为发展方向。为了解决虚拟编组下列车的运行调度问题,提出面向虚拟编组的城市轨道交通运行优化调度方法,建立列车运行和客流变化模型,描述列车运行和乘客人数的动态变化;构建列车时刻表和编组策略的协同优化模型,以实现列车利用率、列车停站时间和乘客等待时间之间的平衡为目标求解优化策略,并根据最优解生成列车调度和编组方案;最后选取北京地铁亦庄线为线路仿真对象,结果表明该模型可以显著提高列车利用率,减少乘客候车时间,具备良好的应用前景。     

铁路客运专线列车运行图调整优化方法研究

铁路部分客运专线的列车客座利用率普遍较高,并且客流增长趋势明显,有必要基于当前列车运行图研究线路剩余通过能力;而部分客运专线的部分列车客座利用率偏低,应适当调整列车运行图,使输送能力匹配客流结构,提升客运效益。针对前一种情形,构建增开本线列车模型,保持当前列车开行方案和运行顺序,适当调整当前列车运行时刻,从备选方案集合中选择增开列车的开行方案;针对后一种情形,构建调整本线列车模型,以增开本线列车模型为基础,进一步考虑当前OD客流量分配,实现输送能力优化配置。最后以京沪高速铁路为例,验证2种模型的有效性。     

基于满意度分析的高速铁路列车运行调整优化研究

为了研究高速铁路列车在恶劣天气影响下导致区段临时限速情景下的列车运行调整问题,文中选择总晚点时间和晚点列数2个指标,分别转化为列车延误满意度和正点率满意度,建立线性满意度、梯形满意度和传统多目标线性加权模型,通过改变列车到发时刻、运行径路、次序等实现高效、准点的列车运行调整。最后设计一个限速场景,运用软件求解,通过改变总晚点时间和晚点列数的权重,得到模型的帕累托解,结果表明满意度模型的帕累托解优于线性加权模型。此外,算例验证了梯形满意度线性加权模型从计算时间上优于传统多目标线性加权模型,提出的满意优化模型可以辅助调度员在发布限速命令后尽快获得满意的调度方案。     

基于双重优化的高速列车节能运行研究

为了降低高速列车运行能耗,首先构建多质点列车模型,从而提高能耗计算的精准度,在此基础上,通过牵引计算,建立满足时间与限速约束条件的列车操纵模型,提出基于遗传算法的双重优化控制方法。第1重优化结合遗传算法得到离散子区间线路的列车运行最小能耗基础速度曲线;第2重优化是在基础速度曲线平稳运行阶段再次利用遗传算法搜索操纵工况转换点的最优位置,利用牵引—惰行模式进一步降低能耗。以合肥—蚌埠站间线路为例,利用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,在满足列车准时到站的前提下,通过双重优化后的运行速度曲线能够使列车运行能耗降低15.53%。     

不同限速下基于随机森林的列车区间运行时分预测研究

在列车运行区段设置限速的情况下,列车不能按照既定的速度按图行车,此时需要合理有效地对列车运行计划进行及时调整,以保障列车运行安全、提高运输效率,而不同限速条件下有效预测列车在区间的运行时分是实现列车运行计划智能调整的重要基础。在阐述随机森林算法原理的基础上,结合列车区间运行时分的影响因素,构建基于随机森林的区间运行时分预测模型,预测不同限速条件下列车在区间的运行时分。最后采用中国铁路成都局集团有限公司管内贵广高铁台实际行车数据进行算例验证。试验结果表明,基于随机森林的列车区间运行时分预测模型具有可行性和有效性。     

基于极大代数的高速列车运行延误模型研究

基于极大代数线性系统理论和运行图建立列车运行模型状态矩阵,分别研究建立列车顺序运行和区段列车或越行列车2种情况的列车运行系统。通过对线性系统输入矩阵或初始状态矩阵的参数设置,可以对任意列车在任意停站车站的发车时刻增加延误扰动,并基于所加扰动导致的延误列车本身及其他被影响列车的延误情况研究高速铁路列车运行延误模型。最后以某高速铁路实际列车运行情况建模,并通过仿真进行计算分析,验证模型的可行性。     

区段强干扰下的列车运行调整研究

铁路日常运输中不可避免地会受到各类干扰因素影响,当发生强干扰时可能会造成线路不满足行车条件而中断。考虑双线铁路某方向线路受强干扰影响无法行车,上下行列车共用该区段一条线路的情景,以事件-活动网络抽象列车在区间内的运行及站内停站,考虑各类运输组织条件,构建混合整数规划模型进行列车运行调整。根据模型特点采用CPLEX进行求解,以郑西高速铁路实际列车运行数据为例进行验证,给出8种不同场景下的运行调整方案。结果表明,该模型能够在短时间内得到高质量的解,是解决强干扰条件下的列车运行调整问题的一种有效方法。     

双线铁路列车调度阶段计划自动调整的遗传算法

列车运行调整是一类NP完全问题,在借鉴国内外专家对铁路列车运行自动调整研究成果的基础上,建立双线铁路列车调度阶段计划自动调整数学模型,并给出相关约束表达式。根据遗传算法原理,对阶段计划自动调整模型进行优化,采用罚函数法对约束条件进行处理,建立基于惩罚函数的适应度函数,采用交叉、变异等技术给出遗传算法的基本求解步骤。