《預測型列車運行調整計畫魯棒最佳化方法研究》是依託北京交通大學，由孟令雲擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：預測型列車運行調整計畫魯棒最佳化方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：孟令雲
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著人們對鐵路出行準時性要求的不斷提高，既有反應型列車運行調整的理論呈現出一定的局限性，很大程度上限制了列車運行調整的效果。本項目選擇'預測型'列車運行調整計畫魯棒最佳化這一國際前瞻性研究課題，以建立該問題的理論框架模型為切入點，接著揭示外界擾動因素對正常列車運行秩序的作用機理，提出列車間潛在衝突的預測模型，在此基礎上，建立面向多衝突情景的列車運行調整計畫魯棒最佳化數學模型，然後設計高效的並行求解算法，最後進行實例驗證。本研究將有助於提升列車運行調整計畫的預見性能、最佳化性能、適應性能和套用效果，推動鐵路列車運行調整領域的理論研究，豐富動態工件調度研究領域的理論體系，同時，可為我國研發新一代先進列車調度指揮系統，滿足人們安全、高效、準時的出行需求提供重要的理論指導。
結題摘要
隨著人們對鐵路出行準時性要求的不斷提高，既有的“反應型”列車運行調整理論呈現出一定的局限性，很大程度上限制了列車運行調整的效果。本項目選擇“‘預測型’列車運行調整計畫魯棒最佳化”這一前瞻性研究課題，首先建立了路網條件下列車運行調整計畫同步最佳化模型，實現了列車到發時刻和列車運行路徑的同步最佳化。隨後，通過揭示外界擾動因素對正常列車運行秩序的作用機理，提出了列車間不確定性衝突的預測模型。基於列車運行調整計畫同步最佳化模型和不確定性衝突預測模型，建立了面向多衝突情景的列車運行調整計畫魯棒最佳化數學模型。為了提高求解效率，模型採用基於拉格朗日鬆弛的算法進行求解，並基於該啟發式算法研發了“預測型”列車運行調整計算機原型系統。最後，通過算例驗證了模型的魯棒性最佳化效果，實驗結果表明，與CPLEX最佳化軟體相比，所提出的基於拉格朗日鬆弛的求解算法具有高效性，能夠快速收斂得到可行解，且解的質量可以衡量。本研究將有助於提升列車運行調整計畫的預見性能、最佳化性能、適應性能和套用效果，推動鐵路列車運行調整領域的理論研究，豐富動態工件調度研究領域的理論體系，同時，可為我國研發新一代先進列車調度指揮系統，滿足人們安全、高效、準時的出行需求提供重要的理論指導。
