基于改进禁忌搜索算法的车辆路径优化

为解决车辆路径优化问题,提出改进禁忌搜索算法.首先,采用车辆一需求分配结构,将整个车辆路径问题分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选取全局最优解,并通过具有代表性的算例试验和分析.仿真试验结果表明,该算法拓展了搜索空间,提高了最优解的质量,能够有效地解决车辆路径优化问题.     

禁忌搜索算法在编组站调机运用计划中的应用

在分析论述调机运用计划编制方法的基础上,提出应用禁忌搜索算法进行编组站调机运用计划的编制。分别以最小化延迟解体列车和编组列车加权数量为目标建立数学模型,以解编顺序作为优化对象,设计禁忌搜索算法对其进行求解,并以解体顺序为例,采用两两交换(2-opt)方式构建邻域,以该操作前后列车解体顺序的变化作为禁忌对象构建禁忌表,利用软件编程实现模型计算,并通过算例验证该算法的可行性和有效性。     

带柔性重叠时间窗编组站终到列车到发线优化研究

为提高编组站到发线使用效率和鲁棒性,提高车站综合服务水平,以使用均衡性、列车到达不确定性、技术作业时间弹性、带重叠时间窗等为约束,构建带柔性重叠时间窗编组站终到列车到发线应用优化模型。由于股道分配问题属于NP-hard问题,根据问题特点设计模拟退火算法求解算法。通过运用模型和算法对某三级六场编组站进行实例仿真分析。结果表明,优化后算例1、算例2股道占用总时间分别降低了40min和64min,优化后的股道占用延长小于未优化的股道占用延长,并且提高了股道分配的鲁棒性。该研究思路对铁路货运部门优化股道使用效率具有参考意义。     

车辆调度问题的混合算法

针对多配送中心车辆调度问题,以及考虑到遗传算法与禁忌搜索算法各自的优缺点建立了多配送中心车辆优化调度的数学模型设计了遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法。该算法避免了遗传算法和禁忌搜索算法各自的缺陷,并进行了仿真分析。     

基于遗传算法的客运站到发线优化安排

合理安排列车占用到发线计划是编制阶段计划的关键。建立的客运站到发线运用模型是非线性的整数规划模型,直接求解较为困难,为此采用遗传算法通过交叉变异等操作,构建车站到发线运用的染色体结构和适应度函数,并进行遗传算子设计,可取得较优的结果。以成都站为例,运用模型计算生成到发线运用计划,说明其结果优化效果明显。     

高速铁路枢纽站到发线运用计划优化编制模型与算法研究

高速铁路枢纽站作业组织复杂,乘客对车站客服质量要求高,枢纽站的作业计划尤其是到发线运用计划的编制与优化问题有着理论上的研究价值和实践上的研究意义.提出兼顾到发线运用均衡和旅客乘降便利的多目标优化模型,运用基于免疫克隆选择算法的求解算法,设计抗体、亲和度函数、编码变异规则以及算法终止条件,最后以典型的高速铁路枢纽站郑州东站为实例进行分析,得到由模型生成的到发线运用计划,在到发线利用均衡度和旅客乘降便捷度方面较人工安排的计划均有一定程度的改善,从而验证模型的有效性.     

高速铁路车站到发线运用优化研究

高速铁路车站到发线运用计划根据列车运行计划、动车组交路计划编制各列车占用到发线的起止时间,以均衡、合理使用到发线和方便旅客上下车为原则,为每一列车安排合适的到发线。在分析高速铁路车站到发线运用特点和原则的基础上,建立高速铁路车站到发线运用的0-1规划模型,并利用遗传算法求解。通过算例分析,编制长沙南站的到发线运用方案,说明方法的具体应用。     

基于混合禁忌搜索算法的物流配送路径优化问题研究

在对配送路径优化问题进行描述的基础上,建立物流配送路径优化问题的数学模型,提出了一种求解车辆路径问题的混合禁忌搜索算法。在该混合算法中,通过车辆—任务分配结构的划分,将大规模问题拆分成可并行计算的若干小规模问题,减少了算法的计算时间。并通过理论分析和仿真算例,证明了该混合禁忌搜索算法的有效性。     

合理确定区段站到发线接发列车方案探讨

区段站到发线接发列车种类复杂,为保证尽量均衡使用到发线,使每条到发线的各项作业时间大致相等,通过分析不同种类列车占用到发线的时间,计算各种列车占用到发线数量的比例,分配各种列车占用线路数量,最后确定区段站到发线接发货物列车方案,从而保证充分利用区段站线路能力,在车流量发生变化时能够不间断接发列车。     

客运站到发线运用优化研究综述

到发线的运用计划在车站作业计划中具有重要作用,目前国内外在客运站到发线合理运用方面取得了一定的研究成果。从模型种类、模型算法、目标函数与约束条件3个方面分析已有研究成果,在此基础上,针对到发线运用优化研究中存在的问题,提出到发线运用优化问题进一步研究方向,即确定到发线权值、到发线运用与相关作业的协调优化,以及模型的求解算法。