基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法

针对施工天窗对重载铁路行车安全限速和行车安全产生的不良影响,提出了基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法。首先,在分析列车追踪间隔影响因素的基础上,推导出不同编组类型重载列车之间的追踪间隔计算公式,实现了重载列车追踪间隔计算。然后,考虑施工天窗后的限速要求,以重载列车总晚点时间为优化目标,以列车区间最少运行时分、追踪间隔时分、列车停站时分、天窗时间段内禁止行车、天窗后安全限速等为约束条件,建立了施工条件下重载铁路列车运行调整模型,刻画了考虑安全限速的重载列车运行调整问题。通过优化列车到站、离站以及通过车站时刻,实现重载列车运行调整。进而,针对模型特点,在经典粒子群算法中引入收敛因子,设计了收敛粒子群算法对模型进行求解。最后,以朔黄铁路运输生产数据为基础,对建立的重载铁路运行调整模型进行实例化处理,验证了模型和算法。实验结果表明,对于求解重载铁路运行调整问题,设计的收敛粒子群算法比经典粒子群算法在计算效率上提升了5.45%,而求解精度保持不变。该方法可压缩重载列车追踪间隔,提高重载铁路运输效率,保证行车安全,提高基于安全限速的列车运行调整效率,为施工条件下重载铁路列车运行调整工作提...     

客专运行调整混沌改进遗传算法研究

客专时期列车运行调整的对象更加多样化和复杂化,采用高效率的运行调整避免晚点传播现象,成为运输组织的焦点问题。针对此问题,对客专列车运营模式进行分析,建立了客运专线列车运行调整的数学模型,提出了基于混沌改进的遗传算法列车运行调整模型,设计了混沌变异算子,以郑西客运专线构造实例,仿真结果验证了优化模型可行性,表明改进算法具有优越于标准GA的优化能力。     

基于变邻域下降的列车运行时刻调整算法

高速铁路区间失效可能严重影响列车正常运行,区间失效后调度员需要及时调整列车运行时刻.本文主要针对区间失效后不改变列车顺序下的时刻调整问题进行研究,建立了以所有列车在各站晚点时间之和为目标的列车运行调整模型,模型中各约束条件保证列车安全运行.针对目前常见的获取最优解或次优解需花费较长时间的问题,提出一种基于变邻域下降算法的多阶段变邻域下降算法.算法的第一、第二阶段使用变邻域下降算法结合禁忌表快速确定哪些列车经过调整后的时刻能与图定时刻相等,第三阶段则调整未恢复到图定时刻的列车.最后,以西成客运专线与某日的列车时刻数据为算例,求解多种区间失效场景下的列车运行时刻调整方案验证算法的有效性与实时性.     

基于人工鱼群算法的列车运行调整方法研究

由于列车运行调整是大规模、非线性、强约束、建模困难的问题,用一般运筹学方法不易求解。基于人工鱼群算法,提出列车运行调整方法,并给出了详细的计算步骤。具体的,考虑车站到发线数目约束和列车越行约束,以列车进入车站和驶离车站的总晚点时间最少为目标,建立了高速铁路列车运行调整模型。利用郑西高铁运输数据进行仿真,结果说明人工鱼群算法在列车运行调整中具有有效性和收敛性。     

基于STeC的高速列车运行模型与算法

为了使高速列车正点运行到达目的车站,提出了基于STeC(时空一致性)语言的高速列车运行模型与算法。该模型具有位置触发自动调整高速列车运行的特点,实现动态确定高速列车制动点并保证列车正点到达目的车站,从而满足了高速列车运行实时系统对时间和空间的一致性要求。通过Matlab/Simulink的仿真测试,证明了该模型的正确性和有效性。     

基于参数自适应蚁群算法的高速列车行车调度优化

随着我国高铁建设成网,列车运行环境更加复杂多变,对日常行车调度的精细化提出了更高要求.对此,重点研究在大风、雨、雪等恶劣天气及设备设施故障等突发事件下造成列车运行晚点时,在不改变列车运行路径的前提下,如何通过调整高速列车行车顺序和到发时间,智能高效地恢复列车按图运行.将含有到发间隔、越行等多约束的列车运行时间调整问题建...     

基于改进粒子群算法的高铁列车动态调度

高铁列车易受到恶劣天气、设备故障、异物入侵等突发事件的影响,导致列车无法按照初始调度计划运行而出现列车晚点.针对高铁列车晚点动态调度问题,引入调整策略控制参数,以列车总晚点时间最小和列车总晚点数量最少之和为目标,建立了高铁列车动态调度非线性规划模型.为提高求解效率,利用动态变化不可行解比例控制参数,提出基于双适值的改进...     

轨道交通列车追踪运行模型及追踪间隔研究

轨道交通列车追踪间隔是制定及调整列车运行计划的基础,构建精确的列车追踪运行模型是研究列车追踪间隔的关键。根据列车追踪运行规律建立城市轨道交通CBTC列车追踪运行模型,采用Matlab编制程序对CBTC列车追踪运行进行仿真,设计快速迭代算法对列车追踪间隔进行求解。仿真所得列车运行曲线及相关数据与列车实际追踪运行情况一致,求解所得列车追踪间隔值与现场实际测量值一致,充分验证了模型的可用性及仿真精度。CBTC列车追踪运行模型及追踪间隔快速迭代算法可用于列车追踪运行方面的研究,为城市轨道交通运输组织优化与管理提供了理论依据。     

基于移动闭塞原理的区间中断下列车多策略优化调度方法

在高铁日常运营中,地质灾害或设备故障等突发事件导致铁路行车区间中断,长时间的区间中断通常会导致大面积的列车晚点,给旅客出行带来极大的延误,如何在区间中断下对列车进行实时调整是高速铁路调度运行的一项重要课题,本文针对固定时间的区间中断,构建了列车运行速度调整和运行图调整的混合整数非线性规划(mixed integer n...     

基于两阶段算法的列车调度问题

考虑突发铁路损坏对列车运行的影响,在列车运行调度理论的基础上,建立了单线铁路调度模型,设计了一种带有突发事件处理能力的两阶段列车调度算法,第1阶段对列车区间运行速度进行调整,第2阶段对列车的停站时间进行调整.将3种有效的搜索算子、一种自适应更新规则与粒子群算法相结合,以列车延迟率作为优化目标,求解单线铁路列车调度问题.通过将所提算法与其他算法在相同实验条件下进行测试对比,并进行突发事件测试,验证了所提算法的有效性.     

列车运行调度方法的研究与分析

将列车运行调度的相关研究按列车运行图编制和列车运行调整两方面进行分类,介绍列车单双线区段和客运专线的运行图编制方案,分析列车运行实时调整、列车插入(取消)服务及冲突预测方法,探讨研究列车运行自动调度系统的实时性和智能性、突发条件下列车运行的疏解方案、节假日高峰情况下列车运行调度等问题的重要性。     

基于改进遗传算法的赶流列车运行调整研究

开展技术站车流组织与区段列车运行调整的协同优化研究,利用在途列车的运行可调性实现运输区域的"线流配合",可优化运输生产指标。将前方技术站的车流接续需求作为列车运行调整的目标之一,并定义为赶流调整。在分析赶流调整策略及应用场景的基础上,建立了赶流调整模型,设计了基于遗传算法的模型求解算法。算法设计充分结合列车运行调整特点,有效避免了"早熟"及收敛速度慢等现象,适应性好,求解时间能很好地满足列车运行调整需求。可快速验证"线流配合"研究思路中调整目标的可行性,并给出具体的调整措施,为技术站车流组织与列车运行调整协同优化研究的深入奠定基础。     

基于闭塞区间的高速列车运行时间与节能协同优化方法

提出了一种高速列车运行时间与节能协同优化方法. 针对由动态调度层、优化控制层、跟踪控制层组成的列车运行控制与动态调度一体化结构, 设计了面向动态调度层和优化控制层的列车运行时间调整策略和节能速度位置曲线. 基于高速铁路闭塞区间, 建立了列车 − 区间模型和列车速度曲线节能优化模型. 利用模型预测控制方法对列车区间运行时间进行调整, 优化列车总延误时间; 根据调整后的区间运行时间设计列车运行优化速度位置曲线, 减少列车运行能耗. 仿真算例验证了设计的运行时间与节能协同优化策略的有效性.     

基于灰色遗传的高速列车速度控制器模型研究

速度控制器是列车自动驾驶系统(ATO)的核心,针对目前尚无研发成熟的速度控制器应用于高速列车的情况,引入灰色系统理论研究高速列车速度控制器模型;在灰色遗传预测模块中,对影响模型精度的λ值提出了基于遗传算法的求解方法,根据列车运行的4个目标设计其适应度函数,并加入先验知识判定对约束条件进行处理,同时建立新陈代谢GM(1,1)模型,在列车运行过程中不断求解新的模型参数a和b,实现模型在线校正,使系统可以进行长期预测;在灰色决策模块中,将高速列车的工况及运行目标转化为决策要素,应用灰靶决策产生最优策略控制列车运行;仿真结果显示了该模型应用于列车自动控速时的有效性和实时性,并使各项运行指标都有所提高。     

基于物联网技术的移动闭塞分区设计

随着哈大高铁等一批高速客运专线的商业运营,我国真正地进入了高铁时代。在高铁时代,列车最高时速保持在350公里左右。这样,行车安全就显得尤为重要了。在保证行车安全的基础上,采用"无形的"移动闭塞方式既可以缩短列车间隔又可以提高列车运行效率。为此提出了一套基于ZigBee技术的无线物联网络系统,在列车与轨旁设备之间构成移动闭塞分区,确保列车安全、高速、高效运行。     

基于编织算法的复线高速磁浮列车运行图铺画方法

根据高速磁浮线路结构和运行控制系统的特点,建立了复线高速磁浮列车运行图编制模型,设计了编织算法对模型进行求解。该算法严格按照列车在各车站的发车时间顺序,对上、下行列车运行线如同“织毛衣”般交叉铺画,在遇到列车冲突时通过更改列车路由和增加发车间隔等方法予以及时化解,逐步得到整体优化的列车运行图。算例分析表明,该方法优化速度快,能够有效地进行高速磁浮列车运行图的铺画。     

基于粒子群算法的列车运行调度研究

列车运行调度是铁路行车调度指挥工作的重要内容,其计算机自动计算求解问题是我国铁路信息化建设的核心技术和难点。建立了高速列车运行调度的数学模型,采用粒子群算法求解。设计的算法步骤是,将列车运行调整问题描述成适合粒子群算法的形式,确定该问题的适应度函数,对基本问题模型进行改进,进而确定运动方程。以京广高速铁路线路内具有6个车站的下行方向,运行14列列车为例,利用设计的粒子群算法求解了某干扰条件下的列车运行调度问题,为列车运行调整提供了新的方法。