《鐵路運輸服務時空網路模型與算法》是依託北京交通大學，由楊立興擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：鐵路運輸服務時空網路模型與算法
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：楊立興
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
傳統的鐵路運輸服務網路僅考慮了運輸服務集合及貨物的運送路徑，沒有考慮運輸服務具體的時間安排，故後續的服務中還需要確定額外的列車服務時間表。實際上，通過這種方法找到既滿足前階段已確定的運輸任務，又符合各線路和場站能力限制的運行時間表往往比較困難。因此，構建同時考慮運輸服務網路問題和時間表問題的綜合模型並能夠有效求解將有助於提高運輸服務的可靠性和可實施性。本項目將針對現有文獻的研究結果較難直接指導實際作業的弊端，探討鐵路貨運服務設計問題建模和求解的新方法。首先，在研究能合理描述鐵路運輸特徵的時空網路以及相關要素的基礎上，建立偏向操作層面的運輸服務時空網路最佳化模型，討論模型的數學性質，設計基於啟發式算法的高效求解算法。同時考慮軌道交通系統中存在的不確定性對時空服務網路產生的影響，建立運輸時空網路的最小風險模型，最大限度降低不確定性導致的風險。本項目的研究對鐵路運輸服務的完善與發展具有重要意義。
結題摘要
鐵路運輸業是社會的基礎性行業之一，它在社會生產活動中占有極其重要的地位。本項目結合鐵路運輸的實際特點，從研究運輸服務的時空特性和處理運輸過程中不確定因素的角度出發，探討鐵路運輸服務設計和列車群控制問題建模和求解的新方法。主要做了如下三方面的研究工作：(1) 研究了帶不確定信息的列車運行時空圖最佳化設計及調整問題。具體來說，針對運行時空圖設計中的隨機信息，構建了該問題的期望值模型及關鍵值模型，並設計了基於分枝定界算法的啟發式搜尋算法。針對列車運行中由於事故導致不能按圖運行的情況，將發生的事故時間處理為模糊變數，在利用時空網路描述列車運行軌跡的基礎上，為列車運行調整問題構建兩階段期望值模糊規劃模型和基於時空網路的兩階段最小風險模型，為模型設計GAMS代碼搜尋近似最優解。 (2) 套用不確定最佳化技術研究鐵路運輸服務最小風險設計問題。將列車貨運方案編制過程中的不確定信息處理為不確定變數並提出平均機會測度以度量不確定事件發生的機會。基於此,為列車貨運方案的最佳化建立不同準則下的決策模型。設計了基於可行路搜尋、隨機模糊模擬和遺傳算法的混合算法求解模型。進一步，利用可信性測度，為該問題建立了可信性約束下的最小風險模型，探討了了模型的數學性質及等價類。為求解複雜模型，進一步研究數學模型的近似化方法,並設計了禁忌搜尋算法求解模型的近似最優解。(3)從惰行控制的角度，以極小化能耗和運行時間為目標，構建鐵路網上列車群控制與組織一體化模型並設計高效求解算法，為完善實際環境下列車群的最佳化控制方案提供重要的指導。此外，首次提出了能耗約束下最小化旅行時間的列車群最優控制問題，在一般條件下分析了最優解的工況類型及其轉換策略。通過研究能耗與旅行時間之間的解析函式關係，基於二分法思想設計了求解列車節能操縱問題的快速有效算法。上述研究對鐵路運輸服務的完善與發展具有重要意義。
