铁路站场往返取车作业优化模型及算法
发布时间:2021-01-17 10:08
为了实时优化铁路站场取车计划,给出调机处于不同起始位置时,单次连挂调机走行距离的计算公式。以调车机车总走行距离最小为优化目标,考虑车列最大长度限制和最晚到达约束,建立铁路站场多次往返取车优化模型,将多次往返取车模型抽象成权重动态变化的带权有向图的最小权重路径问题,采用改进的蚁群算法求解。以某铁路编组站树枝形站场取车作业为例,验证模型和算法的有效性。结果表明,随着停留车组数量的增加,改进蚁群算法收敛到最优解的迭代次数逐渐增加,在实际应用要求的计算时间限制内,可收敛并得到最优解。
【文章来源】:铁道运输与经济. 2020,42(08)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
树枝形铁路站场布置示意图
由表6可知,每种情况最优解迭代次数的最小值均为1次,最大值随着存车股道数量的增加而不断增加,但均可在100次迭代以后收敛到最优解。实际应用过程中,如将蚁群算法最大迭代次数设为1 000,则可保证大部分情况下在1 s以内求出最优解,计算结果可信,求解算法具备一定的实用性。4研究结论
车组实际到达目标站场的时间算法
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于阶段计划的取送车调车作业计划编制优化研究[J]. 郭垂江. 铁道学报. 2019(10)
[2]考虑集结延误的列车编成辆数问题研究[J]. 李静,帅斌,许旻昊,朱伟波. 交通运输系统工程与信息. 2019(03)
[3]基于改进元胞蚁群算法的铁路取送车问题研究[J]. 程磊,沈洋洋. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2018(11)
[4]混合时间窗约束下多式联运最优路径选择研究[J]. 吕学伟,杨斌,黄振东. 铁道运输与经济. 2018(08)
[5]树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型及算法[J]. 郭垂江. 中国铁道科学. 2017(01)
[6]基于蚁群和模拟退火算法的专用线动态取送车研究[J]. 唐春林,汪逸民,王文宪,杨阳. 铁道运输与经济. 2015(02)
[7]铁路车站取送车作业图论模型及算法分析[J]. 郭垂江,雷定猷. 华东交通大学学报. 2014(01)
[8]遗传算法在树枝型专用线取送车作业中的应用研究[J]. 潘东亮. 铁路计算机应用. 2012(10)
[9]基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解[J]. 胡耀民,刘伟铭. 华南理工大学学报(自然科学版). 2010(10)
[10]树枝形专用线取送车模型及算法[J]. 牟峰,王慈光,薛锋. 铁道学报. 2009(05)
本文编号:2982669
【文章来源】:铁道运输与经济. 2020,42(08)北大核心
【文章页数】:8 页
【部分图文】:
树枝形铁路站场布置示意图
由表6可知,每种情况最优解迭代次数的最小值均为1次,最大值随着存车股道数量的增加而不断增加,但均可在100次迭代以后收敛到最优解。实际应用过程中,如将蚁群算法最大迭代次数设为1 000,则可保证大部分情况下在1 s以内求出最优解,计算结果可信,求解算法具备一定的实用性。4研究结论
车组实际到达目标站场的时间算法
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于阶段计划的取送车调车作业计划编制优化研究[J]. 郭垂江. 铁道学报. 2019(10)
[2]考虑集结延误的列车编成辆数问题研究[J]. 李静,帅斌,许旻昊,朱伟波. 交通运输系统工程与信息. 2019(03)
[3]基于改进元胞蚁群算法的铁路取送车问题研究[J]. 程磊,沈洋洋. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2018(11)
[4]混合时间窗约束下多式联运最优路径选择研究[J]. 吕学伟,杨斌,黄振东. 铁道运输与经济. 2018(08)
[5]树枝形货物作业点取送车作业方案的多目标优化模型及算法[J]. 郭垂江. 中国铁道科学. 2017(01)
[6]基于蚁群和模拟退火算法的专用线动态取送车研究[J]. 唐春林,汪逸民,王文宪,杨阳. 铁道运输与经济. 2015(02)
[7]铁路车站取送车作业图论模型及算法分析[J]. 郭垂江,雷定猷. 华东交通大学学报. 2014(01)
[8]遗传算法在树枝型专用线取送车作业中的应用研究[J]. 潘东亮. 铁路计算机应用. 2012(10)
[9]基于改进型蚁群算法的最优路径问题求解[J]. 胡耀民,刘伟铭. 华南理工大学学报(自然科学版). 2010(10)
[10]树枝形专用线取送车模型及算法[J]. 牟峰,王慈光,薛锋. 铁道学报. 2009(05)
本文编号:2982669
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/2982669.html