铁路车流径路优化算法的研究

建立了一种求解车流径路的启发式算法，目标函数是消耗的总车辆公里数最小，约束条件为区段能力和车流共同径路。以现行铁道部使用的＂全国铁路环状径路图＂为基本路网结构，点间车流和区段能力亦以现行运营的实际数据为依据，进行了车流径路计算。     

路网车流径路优化调整中的最短径路算法

目前铁路车流径路基本上都是按照路网的最短路径来安排的,首先一般都采用Dijkstra算法计算最短路径,然后参考相应区段的能力限制,对车流进行分配,对车流量超过能力的区段重新进行车流调整,这时需要重新计算新条件下两点间最短路径,一般仍采用Dijkstra算法重新计算两点最短路径,这大大地浪费了前期的计算最短路径的信息,增加了计算工作量,本文采用A*算法作为一种启发式算法,可以克服这一缺陷。     

路网上车流组织优化与调整

本文在对车流径路算法进行深入探讨的同时,建立了路网上有条件约束的车流组织的优化模型,并提出了求解模型的运筹学算法.最后,对优化方案调整方法也作了初步的研究.     

考虑路网点线能力协调的铁路车流径路优化模型

针对铁路实际运输中路网点线能力协调影响因素,对其径路优化进行研究.基于宏观层面路网点线能力利用率之间的适配关系,将车站能力利用率和衔接线路能力利用率的差值约束在某一合理范围内,以车流总费用最小化和路网点线能力协调为目标,考虑车站改编作业能力、线路运输能力和车流改编次数约束,建立了铁路车流径路优化模型,并利用数学规划优化器GUROBI进行求解,通过算例验证了模型的有效性.优化后的点线能力利用率大部分集中在40％～70％范围内,可以达到路网点线能力利用基本协调.此外,通过对目标函数权重值变化影响分析,得出在保持合理的运输总费用的情况下,可以在一定程度上实现路网整体协调.     

多路径分配的车流径路优化模型

针对现行车流径路算法的不足,提出了适应铁路运输企业经营管理发展需要的多路径分配模型.该模型以最优化理论为基础,将决策变量建立在实际可能的路径上,然后对这种大规模问题进行了优化算法,实现了复杂问题的快速求解.论文还结合一个算例对该优化模型的应用进行了说明.     

一种求车流组织优化方案的启发式算法

车流组织问题不仅是经营性运输公司和大型企业运输部门的一项日常性的基础工作,而且公共服务领域的许多问题也与此有关。由于此类组合优化问题是"NP-hard"的,并且在制定行车方案时需要考虑的变量很多,因此只能采用启发式方法求解。本文运用集分割模型,在车辆装载量既定的情况下,首先将问题简化为多TSP问题,再运用分枝定界法求出各TSP问题的巡回路线。     

铁路网上带权重的车流径路优化方法

主要研究了铁路网上车流径路的选择优化问题．在充分考虑到真实路网中的车流具有不同权重的情况下，建立了该问题的０－１规划模型．并讨论了带权重与不带权重两种车流径路优化模型之间的关系．此外，还给出了路网上任意两节点之间可能路径集的确定准则及算法．最后探讨了在给定Ｏ－Ｄ矩阵下，路网中存在一处或多处瓶颈时，关于不可行流的处理方法     

路网上车流径路最优配流法

基于系统最优原则，将计划车流看成是对路网能力提出的要求，把路网上车流径路的优化问题，采用分层次考虑的办法进行分析，并给出一复杂度为Ｏ（ｎ５）的多项式算法     

铁路车流径路优化的遗传算法设计

将铁路车流径路的优化问题分解为两个:车流排列离散空间中车流排列优化,车流排列的评价计算.在给出车流排列的评价函数的定义后,引入旅行商问题的描述,把车流排列优化问题归约为TSP问题,从而给出了车流排列优化的复杂性分析.引入优先权编码,定义种群个体的适应值函数和相应的遗传操作,给出相应的遗传优化算法,并以实际运营数据为依据,进行仿真计算.通过同禁忌搜索法计算结果比较,遗传算法虽然在解的精度上略逊一筹,但计算工作量小得多,硬件要求也没有禁忌搜索法高.因此,具体选用应以具体情况而定.条件允许,最好将两种算法结合起来使用.     

铁路网重空车流径路整体优化模型

基于我国铁路车流径路呈树形结构的特点,将分车种的空车调配纳入车流径路的优化体系,同时在满足点线能力限制的前提下,以重空车流整体走行费用最小为目标,构建了车流运行径路的优化模型,并在此基础上,考虑到空车调配过程中的车种代用因素,对模型进行扩展,描述了铁路网重空车流的分配方案.最后,以我国东北部分区域路网为案例背景,通过优化求解,获得了满意的车流径路方案和空车调配轮廓方案,从而验证了模型的合理性和有效性.     

编组站模拟系统中到达流生成的方法

编组站到达流的生成是铁路编组站技术作业系统模拟的基础工作之一,本文提出一种以列车运行图为依据,生成到达列车流的新方法．此外,编组站到达流应该包含到达列车流和本站批准装车流两个方面,文中亦为本站批准装车流提供了生成方法．     

关于神华铁路车流组织工作规律的探讨

简述了神华铁路车流的特性以及车流组织涉及的重要指标和相互关系,对神华铁路车流组织的工作规律进行了探索和总结,最后阐述了对实际生产的应用．     

新长线建成后的车流组织优化

新长线位于津浦线及宣杭线以东 ,是国家批准建设的东北至长江三角洲地区陆海通道的关键路段 .对新长线建成后车流最短径路进行了计算 ,并就其对现有车流径路调整的影响展开讨论 ,根据统计得出的新长线到发车流量以及相关因素 ,最终确定新长线货物列车的组织方案     

一种网络仿真实验床映射问题的启发式算法

提出了一种求解网络仿真实验床映射问题的启发式算法．该算法的思想是：为尽量少地占用仿真实验床的网络资源，应尽可能地将实验者要求的逻辑拓扑中连接紧密的结点映射到同一台交换机上．为此，将仿真实验床的物理拓扑以交换机为单位分成若干子图，之后在实验者要求的逻辑拓扑上进行迭代，每次迭代按边和权值选取结点进行子图划分，最终得到的划分图即为逻辑拓扑到仿真实验床物理拓扑的映射结果．实验结果表明，该算法能在较短的时间内求得近优解，并且当结点个数增大时，算法的求解时间远少于遗传算法．     

一种启发式的信息抽取算法

提出一种启发式的信息抽取算法, 并利用该算法建立一个信息抽取系统. 该系统基于文本分块, 利用文本的语义特征和结构特征, 抽取具有特征的状态, 在此基础上, 利用反向动态规划和正向A^*算法, 抽取剩余的无特征状态. 通过对100篇论文头部进行测试的结果表明, 精确度和召回率比基于单词和传统Viterbi算法的方法均有所提高, 启发式算法的性能优于Viterbi算法.     

一种求解翻箱问题的启发式算法

在集装箱堆场,翻箱操作不可避免,为降低翻箱次数,提高作业效率,有必要找到一种有效的方法来解决这一问题.在已知每个集装箱提箱顺序的前提下,如何安排翻箱作业顺序是典型的NP难问题.为此提出了一种启发式算法,并通过算例实验与已有算法的结果进行对比,实验结果表明本文提出的算法较优.     

改进的蚁群算法在智能导游系统路径优化中的应用

为了解决游客选取最短旅行线路的困扰,在智能导游系统中加入路径分析的功能.将改进的蚁群算法应用于最短路径分析中,通过获取不同景点的ID号以及地理位置找到一条通过每个景点且只通过一次的最短旅行路线,仿真结果表明达到了预期的目标.