目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.1.1 國外編組站自動化發(fā)展概況 1
1.1.2 國內編組站自動化發(fā)展概況 2
1.2 研究意義 5
1.3 國內外研究現(xiàn)狀 7
1.3.1 國外研究現(xiàn)狀 7
1.3.2 國內研究現(xiàn)狀 10
1.3.3 既有研究分析 17
1.4 研究內容與技術路線 18
第2章 編組站系統(tǒng)及作業(yè)分析 22
2.1 編組站的作業(yè) 22
2.1.1 編組站的作業(yè)設備 22
2.1.2 編組站的作業(yè)流程 23
2.2 編組站的作業(yè)計劃及調度系統(tǒng) 24
2.2.1 編組站的作業(yè)計劃 24
2.2.2 編組站的調度系統(tǒng) 26
2.3 編組站的配流 28
2.3.1 編組站的車流組織規(guī)律 28
2.3.2 編組站的配流計劃 33
2.4 本章小結 36
第3章 編組站列車解編順序的協(xié)同優(yōu)化 37
3.1 編組站列車解編作業(yè)的關聯(lián)關系 37
3.1.1 編組站列車解體作業(yè)分析 37
3.1.2 編組站列車解編作業(yè)關聯(lián)分析 37
3.2 編組站列車解體時刻與編組時刻的算法 38
3.2.1 編組站列車最早解體時刻計算方法 38
3.2.2 編組站列車最晚編組時刻計算方法 41
3.3 編組站列車解體順序的確定方法 45
3.3.1 編組站列車解體順序調整的基本定理 46
3.3.2 編組站列車解體順序調整的無前效性分析 49
3.4 編組站列車編組順序的調整方法 52
3.4.1 編組站列車編組順序調整的基本定理 52
3.4.2 編組站列車編組順序調整的無后效性分析 53
3.5 編組站列車解編方案的協(xié)同優(yōu)化 63
3.5.1 編組站列車解編相互關聯(lián)分析 63
3.5.2 編組站列車解編方案匹配模型 63
3.5.3 編組站列車解編方案同步調整方法 67
3.6 本章小結 69
第4章 編組站配流的分解與協(xié)同優(yōu)化 71
4.1 編組站配流優(yōu)化問題的分解 71
4.2 編組站靜態(tài)配流與動態(tài)配流問題的描述 73
4.2.1 編組站靜態(tài)配流問題 73
4.2.2 編組站動態(tài)配流問題 76
4.3 編組站靜態(tài)配流與動態(tài)配流的協(xié)同優(yōu)化 76
4.3.1 算法分析 77
4.3.2 相容方案搜索的遺傳算法結構 77
4.3.3 靜態(tài)配流的蟻群優(yōu)化算法結構 79
4.4 到發(fā)線運用與解編作業(yè)的協(xié)同優(yōu)化 80
4.4.1 到發(fā)線運用的描述 80
4.4.2 模型的構造 81
4.4.3 模型的求解思路 82
4.5 調車場線群的調整運用與解編作業(yè)的協(xié)同優(yōu)化 83
4.5.1 調車場線路運用的描述 84
4.5.2 模型的構造 85
4.5.3 模型的求解思路 88
4.6 取送車作業(yè)與解編作業(yè)的協(xié)同優(yōu)化 88
4.6.1 取送車作業(yè)分析及條件設定 88
4.6.2 取車時機的確定 91
4.6.3 送車時機的確定 91
4.7 編組站配流的綜合協(xié)同優(yōu)化模型 93
4.7.1 約束條件 94
4.7.2 目標函數(shù) 96
4.8 本章小結 97
第5章 雙向編組站配流的協(xié)同優(yōu)化 98
5.1 交換車的分析處理 98
5.1.1 交換車的轉場方式 98
5.1.2 交換車處理的數(shù)學方法 99
5.1.3 算法步驟 101
5.2 到達列車的接入場選擇優(yōu)化 102
5.2.1 條件設定 102
5.2.2 雙層多目標決策模型 103
5.2.3 模型算法 104
5.3 出發(fā)列車的出發(fā)場變更及出發(fā)股道調整優(yōu)化 105
5.4 雙向編組站配流的協(xié)同優(yōu)化模型 106
5.5 本章小結 108
第6章 基于集群資源的編組站作業(yè)優(yōu)化 109
6.1 編組站集群資源分析 109
6.1.1 編組站調度資源構成分析 109
6.1.2 編組站資源節(jié)點分析 111
6.2 編組站集群資源調度策略 113
6.2.1 編組站集群資源調度優(yōu)化隨機因素 113
6.2.2 編組站集群調度策略優(yōu)化 114
6.3 基于集群資源的編組站駝峰解體作業(yè)優(yōu)化 115
6.3.1 不考慮集群資源的編組站駝峰解體作業(yè)模型 115
6.3.2 基于集群資源的編組站駝峰解體作業(yè)優(yōu)化模型 118
6.3.3 模型的求解算法 120
6.4 本章小結 126
第7章 基于資源可用度的編組站調度優(yōu)化 128
7.1 編組站資源可用度的描述 128
7.1.1 編組站資源可用度的影響因素 128
7.1.2 編組站資源可用度的計算方法 130
7.2 編組站作業(yè)計劃與車流動態(tài)分析 136
7.2.1 編組站車流的動態(tài)性分析 136
7.2.2 到達列車的信息波動范圍 138
7.2.3 解編作業(yè)時間的容許波動范圍 140
7.3 編組站作業(yè)計劃與車流的耦合優(yōu)化 141
7.3.1 編組站作業(yè)計劃與車流的耦合度計算 141
7.3.2 編組站解編計劃耦合優(yōu)化模型 143
7.3.3 基于資源可用度的編組站階段計劃優(yōu)化模型 146
7.3.4 基于資源可用度的編組站階段計劃優(yōu)化步驟 157
7.4 本章小結 158
第8章 基于能力區(qū)間的編組站系統(tǒng)優(yōu)化 159
8.1 編組站能力利用的時空特征 159
8.1.1 編組站能力利用的分析 159
8.1.2 編組站能力利用的空間特征 162
8.1.3 編組站能力利用的時間特征 165
8.2 編組站能力的表示方法 166
8.2.1 三參數(shù)區(qū)間泛灰數(shù)概述 166
8.2.2 編組站能力的三參數(shù)區(qū)間泛灰數(shù)表示 169
8.2.3 編組站能力的區(qū)間估計算法 169
8.3 基于區(qū)間分析法的編組站子系統(tǒng)能力協(xié)調及改造模型 175
8.3.1 基于區(qū)間泛灰數(shù)的協(xié)調度計算 175
8.3.2 編組站子系統(tǒng)能力協(xié)調及改造模型 177
8.3.3 模型的求解算法 181
8.4 本章小結 187
第9章 編組站調度系統(tǒng)優(yōu)化算法設計 189
9.1 遺傳算法與蟻群優(yōu)化算法的融合 189
9.1.1 遺傳算法 189
9.1.2 蟻群優(yōu)化算法 194
9.1.3 遺傳算法與蟻群優(yōu)化算法的融合策略 198
9.2 基于信息熵和混沌理論的遺傳-蟻群協(xié)同優(yōu)化算法 200
9.2.1 信息熵和混沌優(yōu)化 200
9.2.2 初始種群的產生方法 202
9.2.3 遺傳及蟻群策略 203
9.2.4 適應度函數(shù)的改進 205
9.2.5 參數(shù)自適應控制策略 205
9.2.6 算法步驟 207
9.2.7 算法復雜性分析 208
9.3 算法的應用與實現(xiàn) 210
9.3.1 求解編組站配流問題參數(shù)自適應遺傳-蟻群協(xié)同優(yōu)化算法設計 210
9.3.2 車流數(shù)據的選取 213
9.3.3 算法的尋優(yōu)性能 213
9.3.4 配流仿真系統(tǒng)設計 214
9.4 本章小結 216
參考文獻 217
附錄 234
附錄1 鄭州北站概況及基本數(shù)據 234
附錄2 鄭州北站原始車流數(shù)據 237
附錄3 列車解編方案及配流方案 241