编组站综合自动化系统总体框架的研究

在论述铁路编组站自动化的发展和有关概念的基础上,针对我国铁路编组站综合自动化存在的问题,提出构建具有设计一体化、信息共享化、控制集中化、决策智能化等特点的新一代编组站综合自动化系统。根据系统设计目标、原则和思路,研究了系统的总体功能架构、总控制流程、信息流程、自动化作业过程及模块间的关系,并对系统中的主要技术关键进行了分析阐述。     

基于灰色-马尔科夫预测模型的售票窗口客流量预测研究

由于每天购票客流量不同,导致铁路售票窗口开放数也不同,提前预测每天的购票客流量成为研究的关键。为系统全面地对售票窗口优化问题进行研究,采用灰色-马尔科夫预测模型对兰州站非高峰期的客流量进行预测,确定将来某一天的客流量,并对比分析灰色-马尔科夫预测模型的预测结果与灰色预测模型的结果,发现基于灰色-马尔科夫预测模型得到的客流量比较接近实际值,表明在求解售票窗口客流量预测问题上,灰色-马尔科夫预测模型具有一定的可行性与有效性,可以提高铁路客运站整体工作效率,促使铁路客运服务质量得到大幅度提升。     

基于全国铁路网的集装箱运输流研究

针对目前铁路集装箱结点站的建设,从以全国铁路网为基础进行集装箱运输组织的角度,通过分析路网上动态箱流的变化特征,结合集装箱班列开行方案的制定,提出确定路网上集装箱运输流的方法,并对相关问题进行研究。使铁路集装箱运输网络建成后,能进一步优化集装箱运输组织,实现高效运输组织方案。     

物流配送路径优化问题的模型及改进混合算法

在建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上．构造了求解该问题的遗传模拟退火混合算法。该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退欠算法较好的局部搜索能力,克服了两种算法各自在寻优方面的不足,使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。最后经仿真试验证实了混合算法解决物流配送路径优化问题的优越性。     

铁路编组站车号识别系统

由于编组站车辆行驶的复杂性,当今AEI系统应用于编组站时存在着很多不足。通过对铁路编组站车号识别系统的研究,改进当今国内外AEI系统,并设计车号识别算法,实现在编组站中,列车在加速行驶、减速行驶、停车再开车、往复运动、折返等复杂情况下,对车号顺序的准确识别。该系统原理清晰明了,应用于编组站中,使指挥、作业人员及时掌握机车和车辆位置和信息,增加作业的准确性,降低劳动强度,具有实践运用价值。     

旅客列车开行经济有利性分析系统的研究与开发

在分析运输成本构成的基础上,提出了列车点到点的总成本计算方法,根据客运市场调查及预测,进而给出了判断旅客列车开行的经济有利性和可行性,从而使旅客列车开行方案符合市场要求和企业利益。     

基于遗传-蚁群混合算法求解旅行商问题

作为物流领域中的典型问题,旅行商问题的求解具有十分重要的理论和现实意义.在它的传统求解方法中,遗传算法和蚁群算法被广泛采用,但遗传算法收敛速度慢,蚁群算法易陷入局部最优,在求解旅行商问题上都有一定的缺陷.本文采用遗传-蚁群混合算法,充分利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的智能性,对旅行商问题求解,并进行了实例仿真.仿真计算结果表明,该算法可以找到最优解或近似最优解,并提高了求解效率.     

TOPSIS在供应商选择中的应用

基于供应链合作伙伴关系的概念,提出供应商选择的常用方法,重点研究了TOPSIS法(逼近于理想解的排序方法)在供应商选择中的应用,为供应链合作伙伴的选择,提供了一种较为科学的方法。     

运用供应链管理思想发展铁路运输

针对传统的铁路运输企业管理模式,通过对铁路运输现状的分析,以满足市场需求,提高竞争力,重塑企业形象为目的,提出了将铁路运输企业融入供应链,运用供应链管理思想来发展铁路运输的方案。     

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。