（交通运输规划与管理专业论文）基于可控车流的IRTS枢纽车流调度决策优化研究.pdf

西南交通大学博士研究生学位论文第1 页 摘要 实现铁路运输管理决策智能化、信息化、科学化是i r t s 一直所追求的目标。 车流组织是运输组织管理工作的基础和前提，枢纽车流组织又是整个车流组织 工作的关键和核心。枢纽车流运输组织工作水平高低，不仅直接影响到铁路系 统内部车流的通畅，而且关系着铁路能否满足顾客和用户的运输需求，满足运 输市场对铁路运输要求。另外，枢纽内各种作业计划应在保证枢纽运输组织畅 通、枢纽全局优化的前提下来组织，其核心是枢纽车流的组织。因此，研究i r t s 枢纽车流组织是适应我国国情和路情的必然要求。 论文以枢纽车流组织为研究对象，在分析总结国内外研究现状的基础上， 提出可控车流和主动车流的概念，结合i r t s 的发展，对枢纽车流组织理论进行 补充和完善；根据枢纽车流组织思路和原则，建立基于完全可控及部分可控的 i r t s 枢纽车流调度决策优化模型，采用改进遗传算法及混合智能算法对模型进 行求解，从而较为全面地解决枢纽车流调度决策优化问题。论文主要内容包括： ( 1 ) 铁路枢纽车站管理模式研究。随着铁路生产力布局调整，作为铁路网 的重要节点，铁路枢纽车站管理模式在路局直管站段的背景下也应进行相应的 调整。论文论述了传统的枢纽车站管理模式对运输组织，尤其是车流组织的影 响；同时探讨枢纽内“大站带小站 管理模式及其对运输组织的影响。 ( 2 ) i r t s 枢纽车流组织理论的补充和完善。分析我国铁路枢纽车流组织 的一般方法和智能铁路运输系统的内涵，在此基础上，提出主动车流和可控车 流的概念，对枢纽车流组织理论进行补充和完善。结合智能铁路系统枢纽车流 组织的特征，提出了i r t s 枢纽车流调度决策应该是分阶段，分层次的解决过程。 ( 3 ) 建立基于完全可控的i r t s 枢纽车流调度决策优化模型。主要以车流 在枢纽内停留时间最短为优化目标建立起基于完全可控的i r t s 枢纽车流调度 决策优化模型。在优化过程中，分三个阶段建立优化模型，首先建立中转车流 的调度决策优化模型：结合第一阶段的优化结果，建立地方车流的调度决策优 化模型；同理，结合第二阶段优化结果，建立第三阶段的主动车流调度决策优 化模型。 ( 4 ) 建立基于部分可控的i r t s 枢纽车流调度决策优化模型。将车流可控 度的概念引入模型，调度决策过程同样分三个阶段，分别建立i r t s 枢纽中转车 第1 i 页西南交通大学博士研究生学位论文 流、地方车流和主动车流的调度决策随机机会约束规划模型，从而使i r t s 枢纽 车流调度决策优化模型更加完善和符合铁路运输生产实际。 ( 5 ) 枢纽车流调度决策优化模型的求解算法。枢纽车流调度决策优化模型 都是大规模的n p 难题，同时动态调度又要求所用算法必须具有一定的时效性， 因此很难用传统的优化方法进行求解。在对比分析各种现代启示式算法后，结 合枢纽车流调度决策模型的特点，论文采用综合改进遗传算法及混合智能算法 进行求解，并提出了枢纽车流调度决策各优化模型的求解步骤。最后以某铁 路枢纽为例，对论文提出的优化模型的合理性，算法的有效性进行验证。 论文通过对各种情况下的i r t s 枢纽车流调度决策进行系统研究，得出了很 多有益的结论，为枢纽车流组织提供了一种新的思路。但同时，鉴于作者的知 识水平及有限时间，i r t s 枢纽车流组织中还有很多需完善和深入研究的问题。 关键词：铁路枢纽；车流组织；i r t s ；可控车流；主动车流；遗传算法 西南交通大学博士研究生学位论文第l ii 页 _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ - - - _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ - _ _ - _ - - _ _ _ - 一m l y r e m v - - _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 一 a b s t r a ct i n t e l l i g e n t ，i n f o r m a t i o na n ds c i e n t i f i cr a i lt r a n s p o r tm a n a g e m e n td e c i s i o ni sa l o n gg o a lf o ri n t e l l i g e n tr a i l w a yt r a n s p o r ts y s t e m w a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni sa f u n d a m e n t a lw o r kf o rt r a n s p o r to r g a n i z a t i o na n dm a n a g e m e n t t h eo r g a n i z a t i o ni n t e r m i n a li s p i v o t a lt h r o u g h o u t t h e w a g o n f l o w so r g a n i z a t i o n t h e l e v e lo f w a g o n - f l o w so r g a n i z a t i o n i nt e r m i n a ln o t o n l yd i r e c t l y a f f e c t w a g o n - f l o w s u n b l o c k e di nt h er a i l w a ys y s t e m b u ta l s oc a nm e e tt r a n s p o r td e m a n do fr a i l c u s t o m e r sa n dr e q u i r e m e n t so fr a i lt r a n s p o r tm a r k e t i na d d i t i o n ，v a r i o u so p e r a t i o n p l a n so ft h et e r m i n a ls h o u l db eo r g a n i z e dt oe n s u r es m o o t ht r a n s p o r t a t i o nt e r m i n a l a n dg l o b a lo p t i m i z a t i o n , s oi t sc o r ei s w a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a l t h e r e f o r e ，t h a tw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a lb a s e do ni r t si ss t u d i e di sa n i n e v i t a b l er e q u i r e m e n tt oa d a p tt h ec o n d i t i o n so fo u rc o u n t r ya n dr a i l w a y f o rw a g o n - f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a l ，b a s e do na n a l y z i n gt h ec o n d i t i o n so f r e s e a r c h i n g o ni t ，t h ec o n c e p to fc o n t r o l l e d w a g o n - f l o w s ，p a s s i v ea n da c t i v e o r g a n i z e dw a g o n f l o w sa r ep r o p o s e d w i t ht h ed e v e l o p m e n to fi r t s ，t h et h e o r yo f w a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a li sr e i n f o r c e da n dc o n s u m m a t e d a c c o r d i n gt o t h ei d e a sf o rw a g o n - f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a l ，t h em o d e l sa r ee s t a b l i s h e dt od e a l w i t hd i s p a t c h i n gd e c i s i o no ff u l l ya n dp a r tc o n t r o l l a b l ew a g o n f l o w si nt e r m i n a lw i t h i r t s t h ei m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h mf o rs o l v i n gt h em o d e l si sp r e s e n t e d s ot h e o p t i m i z a t i o np r o b l e m so fw a g o n - f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a li ss o l v e d s a t i s f a c t o r i l y t h ec o n t e n t so ft h et h e s i si n c l u d et h ef o l l o w i n gs e v e r a la s p e c t sm a i n l y ： ( 1 ) r e s e a r c ho nt h em a n a g e m e n tm o d eo fs t a t i o n si nr a i l w a yt e r m i n a l w i t ht h e a d j u s t m e n to ft h er a i lp r o d u c t i v i t yd i s t r i b u t i o n ，a sa ni m p o r t a n tn o d e ，t h em o d eo f s t a t i o ni nt e r m i n a ls h o u l da l s ob e a d j u s t e da c c o r d i n g l y ，o nt h eb a c k g r o u n do f r a i l w a yb u r e a um a n a g e dd i r e c t l yt h es t a t i o n sa n dt r a i no p e r a t i o nd e p o t s t h et h e s i s d i s c u s s e d p a p e rd i s c u s s e st h a tt h et r a d i t i o n a lm a n a g e m e n tm o d eh a v ei n f l u e n c eo n t r a n s p o r to r g a n i z a t i o n s ，e s p e c i a l l yw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o n a tt h es a m et i m e ，t h e m o d eo f ”t h el a r g es t a t i o nm a n a g i n gs m a l ls t a t i o n s ”a n di t si n f l u e n c eo nt r a n s p o r t o r g a n i z a t i o n sa r ed i s c u s s e d ( 2 ) t h e o r yo fw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a lw i t hi r t si sp e r f e c t e d o n t h eb a s i so fa n a l y z i n gt h ec u r r e n tw a yo fw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a la n d 第l v 页西南交通大学博士研究生学位论文 t h ec o n n o t a t i o no fi r t s ，t h ec o n c e p to fc o n t r o l l a b l ea n da c t i v ew a g o n - f l o w sa r e p r o p o s e d ，s ot h a tt h et h e o r yo fw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a li sp e r f e c t e d w i t ht h ec h a r a c t e r so ft h ew a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a lw i 1i r t s ，t h e d i s p a t c h i n gd e c i s i o no fw a g o n f l o w si nt e r m i n a lw i t hi r t ss h o u l db eag r a d i n ga n d l a y e r e ds o l u t i o np r o c e s s ( 3 ) m o d e l sb a s e do nc o m p l e t e l yc o n t r o l l a b l ew a g o n - f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o n i nt e r m i n a lw i t hi r t sa r eb u i l t f o rt h es h o r t e s tt i m eo fw a g o n f l o w ss t a y i n gi n t e r m i n a la st h em a i no p t i m i z a t i o ng o a l s ，t h em o d e l so fc o m p l e t e l yc o n t r o l l a b l e w a g o n - f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a lw i t hi r t sa r eb u i l t t h ep r o c e s so f o p t i m i z a t i o ni sd i v i d e di n t o t h r e ep h a s e s t h ef i r s ti s t r a n s f e r r i n gw a g o n - f l o w s d i s p a t c h i n gd e c i s i o n s e c o n d l y ，w i t ht h ef i r s to p t i m i z a t i o nr e s u l t s ，l o c a lw a g o n f l o w s d i s p a t c h i n gd e c i s i o ni sc a r r i e do u t s i m i l a r l y , w i t ht h es e c o n do p t i m i z a t i o nr e s u l t s ， a c t i v ew a g o n f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni sc o n s i d e r e d ( 4 ) m o d e l sb a s e do np a r tc o n t r o l l a b l ew a g o n - f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni n t e r m i n a lw i t hi r t sa r eb u i l t t h ec o n c e p to fc o n t r o a l l a b l ew a g o n f l o w si si n t r o d u c e d i n t ot h em o d e s l t h ed i s p a t c h i n gd e c i s i o na l s oi sd i v i d e di n t ot h r e es t a g e s t h e s t o c h a s t i cc h a n c e - c o n s t r a i n e dp r o g r a m m i n gm o d e l so ft h et r a n s f e r r i n g ，l o c a l ，a n d a c t i v ew a g o n f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a la r eb u i l t s ot h a tt h em o d e l so f w a g o n f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a lw i t h i r t sa r em o r ep e r f e c ta n d c o n s i s t e n tw i t ht h ea c t u a lp r o d u c t i o no fr a i l w a yt r a n s p o r t a t i o n ( 5 ) a l g o r i t h mf o rt h em o d e l so fw a g o n f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a l w i t hi r t s t h em o d e l so fw a g o n f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o ni nt e r m i n a la r e l a r g e - s c a l en p h a r dp r o b l e m s a tt h es a m et i m e ，d y n a m i cd i s p a t c h i n ga l s or e q u e s t s t h a tt h ea l g o r i t h mm u s th a v ec e r t a i nt i m e l i n e s s t h e r e f o r e ，i ti sd i f f i c u l tt og e tb e t t e r r e s u l t sb yt h et r a d i t i o n a lo p t i m i z a t i o nm e t h o d s a f t e rc o m p a r a t i v ea n a l y s i so fv a r i o u s m o d e r nh e u r i s t i ca l g o r i t h m s ，w i t ht h ec h a r a c t e r so ft h em o d e l s ，t h ei n t e g r a t e d i m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h mi sa d o p t e d ，a n dt h es t e p sf o rs o l v i n gt h em o d e l sa r e i n t r o d u c e d f i n a l l y , a s a ne x a m p l eo fa r a i l w a yt e r m i n a l ，t h er a t i o n a l i t yo f o p t i m i z a t i o nm o d e l sa n dt h ee f f e c t i v e n e s so f t h ea l g o r i t h ma r ev e r i f i e d t h ew a g o n - f l o w sd i s p a t c h i n gd e c i s i o n si nt e r m i n a lw i t hi r t su n d e rv a r i o u s c o n d i t i o n sa r es y s t e m i cs t u d i e da n dm a n yh e l p f u lc o n c l u s i o n sa r ed r a w n ，w h i c h p r o v i d e san e wi d e af o rw a g o n f l o w so r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a l b u ta tt h es a m et i m e ， w h e r e a st h ea u t h o r sk n o w l e d g el e v e la n dt h el i m i t e dt i m e t h e r ea r eal o to f 西南交通大学博士研究生学位论文第v 页 p r o b l e m st h a tn e e dt ob el u c u b r a t e da n di m p r o v e di nt h ef i e l do fw a g o n - f l o w s o r g a n i z a t i o ni nt e r m i n a lw i t hi r t s k e yw o r d s ：r a i l w a yt e r m i n a l ；w a g o n f l o w so r g a n i z a t i o n ；i r t s ；c o n t r o l l a b l e w a g o n - f l o w ；a c t i v ew a g o n f l o w ；g e n e t i ca l g o r i t h m 西南交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密d 使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“4 ”) 学位论文作者签名：p 彳方堙 指导老师签名： 学位论文作者签名：y1 7 y g 指导老师签名： j 尸 日期：铀6 fg f tg q ： | l 一6 西南交通大学学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所 得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本学位论文的主要创新点如下： ( 1 ) 提出基于1 r t s 框架下的主动车流和可控车流的概念( 3 3 ) 。在i r t s 枢纽车流组织的基本原则下，提出i r t s 枢纽车流调度决策问题的解决思路和流 程，首先是被动车流的调度决策问题，其次是主动车流的调度决策问题；在被 动车流的调度决策中，首先是中转车流的调度决策，其次是地方车流的调度决 策( 3 4 ) 。 ( 2 ) 根据i r t s 枢纽车流调度决策问题的解决思路，建立了基于完全可控 的枢纽车流调度决策优化模型，分别是以中转车流在枢纽停留时间最短为优化 目标的中转车流调度决策优化模型( 4 2 ) ；以地方车流在枢纽停留时间最短为 优化目标的地方车流调度决策优化模型( 4 3 ) ；以下游车站车流组织要求满足 度最高及主动车流在枢纽停留时间最短为优化目标的主动车流调度决策优化模 型( 4 4 ) 。 ( 3 ) 以车流可控度表示约束条件成立的置信水平，建立基于部分可控的 i r t s 枢纽车流调度决策随机机会约束规划模型，分别包括中转车流的调度决策 优化模型( 5 2 ) 、地方车流的调度决策优化模型( 5 3 ) 和主动车流的调度决策 优化模型( 5 4 ) 。 ( 4 ) 针对模型特点，提出求解i r t s 枢纽车流调度决策优化模型的智能算 法。对于完全可控车流的调度决策优化模型，采用改进遗传算法( 6 3 ) ；对于 部分可控车流的调度决策优化模型，采用混合智能优化算法，即将改进遗传算 法与神经网络结合起来，构造相应的神经网络来逼近不确定函数，提高模型的 求解效率( 6 4 ) 。 学位论文作者签名：1 7 百古墙 日期：1 ，o 7 年? 刍月f 彦同 西南交通大学博士研究生学位论文第1 页 1 1 研究背景和意义 第1 章绪论 1 1 1 研究背景 交通运输是国民经济发展的基础，是现代社会生产、流通、分配、消费等 各环节正常运转和协调发展的先决条件，对保障国民经济持续发展、人民生活 水平日益提高以及国防现代化建设都具有十分重要的作用。而在交通运输中， 铁路运输又具有极其重要的地位，是交通运输的大动脉。在过去及未来社会经 济发展中，铁路将一直是国民经济的重要基础；是大区域经济联系和社会交流 的纽带；是调整布局，促进工业化、城市化的先驱；是综合运输体系的骨干； 是国内中长途大批量客货流运输的主力；是最能适应可持续发展的一种运输方 式；是保障国家安全的重要组成部分。 建国以来，随着国民经济的增长，铁路运输也得到了飞速的发展，不论是 运能、运量、铁路营业里程、行车密度，还是列车运行速度都有了很大提高。 据统计，截至2 0 0 7 年底，我国铁路营业里程达到了7 8 万公里，居世界第三位。 其中复线里程2 7 1 万公里，电气化里程2 5 5 万公里；时速1 2 0 公里以上的线路 延展里程达到2 4 万公里，其中：时速2 0 0 公里及以上线路延展里程达到6 2 2 7 公里，时速2 5 0 公里的线路延展里程达到1 0 1 9 公里；已贯通5 0 0 0 吨以上重载 列车的里程达到1 万余公里。根据2 0 0 8 年1 1 月国家批准的中长期铁路网调整 规划，2 0 2 0 年中国铁路营业里程将达到1 2 万公里以上。2 0 0 7 年，全国铁路旅 客发送量1 3 6 亿人，货物发送量3 1 4 2 亿吨；旅客周转量7 2 1 6 亿人公里，货物 周转量2 3 7 9 7 亿吨公里。基于未来2 0 年我国社会经济发展前景分析，根据预测， 我国2 0 1 0 年我国铁路客运周转量将达到7 7 11 - 8 2 4 9 亿人公里，货运周转量达到 2 5 2 0 6 2 5 8 4 8 亿吨公里；2 0 2 0 年客运周转量达到1 2 2 0 9 1 5 8 3 9 亿人公里，货运 周转量为3 8 3 7 6 4 2 1 3 3 亿吨公里。 但与国民经济和社会高速发展的需要相比，我国铁路无论是规模还是质量 都还有较大的差距。从数量上看，铁路仍处于较低的水平，路网密度在世界上 处于比较落后的地位；主要运输通道客货运输能力不足，不能适应国民经济的 第2 页西南交通大学博士研究生学位论文 发展。从质量上看，铁路的技术装备水平和管理水平与发达国家有较大的差距， 便捷性、舒适性、准时性、安全性等还远远不能满足旅客和用户要求【1 1 。 铁路运输日益面临“高密度、高速度、高安全”的要求，要求两手抓，即 一方面要加强基础设施建设，加密铁路网，从绝对量上增加运能：另一方面要 利用高新技术充分挖掘现有基础设施潜力，在提高装备水平的同时，科学合理 的进行运输组织，提高管理水平和调度指挥能力，最到限度地发挥现有路网的 运输能力，提高运输效率，改善服务质量。而在这两种方法中，利用科学技术 的进步挖掘现有线路能力是最经济快捷的手段。 现代技术的快速发展，深深影响了铁路运输业的组织管理方式和管理制度 的改革，同时技术进步也会通过影响经济社会活动和人们的生产生活方式，进 而对铁路运输需求产生影响。如表1 1 所示【2 】，支撑未来铁路运输系统中基础 设施、交通装备、运营管理三个领域的主要支撑技术将发生重要的变化。未来 2 0 年我国铁路运输科技需求将在信息技术、新型材料和装备技术、交通安全技 术、快速运输技术、节能和环保技术等方面取得大的成果。这将使得铁路运输 进一步实现运输管理决策的智能化、信息化、科学化。 表1 1铁路运输科技需求一览表 目标：根据全面建设小康社会的要求，建立畅通、便捷、安全、经济、 可持续发展的铁路运输体系，基本适应我国国民经济的发展、改善人 领域 民生活和保障国家安全的需求 通畅便捷安全经济可持续发展 基础设 交通网络与枢纽的规 可靠性技术新材料技术环境友好 划设计理论与建设技 施应急安全技术新工艺技术养护技术 术 运营管现代管理技术 理信息化与智能化技术 交通装高速交通工具 监控技术新材料技术 洁净能源装 主动和被动安全回收利用技 备 备大运量交通工具节能环保技 性术 术 西南交通大学博士研究生学位论文第3 页 实现铁路运输管理决策智能化、信息化、科学化是智能铁路运输系统 ( i n t e l l i g e n tr a i l w a yt r a n s p o r ts y s t e m ，简称i r t s ) 一直所追求的目标。i r t s 是新一代智能化先进铁路运输系统的总称，是铁路发展的智能化阶段，是依靠 先进的信息技术和有效的运输管理手段，实现铁路运输管理和组织的智能化， 达到最大运输量与最高运输效率的铁路运输系统。而车流组织是运输组织工作 的基础和前提，枢纽车流的组织又是整个车流组织工作的关键和核心。枢纽车 流运输工作组织，不仅直接影响到铁路系统内部车流的通畅，而且关系着铁路 能否满足顾客和用户的运输需求，适应运输市场对铁路运输要求的大问题。枢 纽内各车站的各种作业计划( 包括小运转列车计划、列车解编计划、取送车计 划、调机运用计划等) 应在保证枢纽运输组织畅通、枢纽全局优化的前提下来 组织，其核心是枢纽车流的组织。因此，研究智能铁路系统枢纽车流组织是适 应我国国情和路情的必然要求。 1 1 2 研究意义 铁路运输系统就日常运营而言，主要是装车、卸车、中转和运行四种作业 过程，每项都与枢纽有关，尤其是装车、卸车和中转。 枢纽对于全局运输生产具有举足轻重的作用，枢纽的不畅通会形成了“多 米诺骨牌”效应，进而引起全局甚至全路各干、支线的不畅通，增加了中间站 的作业钩数，导致违编列车较多，机车乘务员超劳，列车等线、保留，中间站 防溜任务重，客运组织难度加大等连锁反应，增加了安全隐患，影响了运输任 务。而干、支线的不畅、机列的不衔接，又反过来影响了编组站的列车到发， 进而影响解体和编组，制梏了编组站的能力释放。如此往复，恶性循环，各局 运输组织不得不采取限制分界口接入，下达停、限装命令等方式调整车流，从 而束缚了全局运输能力的提高。 因此，枢纽车流组织至关重要，组织的好，不仅可加快货车周转，提高枢 纽的通过能力，而且对协调区间通过能力、提高整个路网通过能力，具有重要 意义。特别是在智能化技术快速发展的背景下，研究铁路枢纽车流调度决策优 化，具有更重要的意义。 另一方面，我国铁路结合实际，确立了利用后发优势、实现又好又快发展 的铁路发展战略指导思想。铁路又好又快发展，必然将导致铁路枢纽运输组织 工作的变化，将对铁路枢纽地区的车流组织工作提出挑战，传统的铁路枢纽车 第4 页西南交通大学博士研究生学位论文 流组织思路和方法将不能满足铁路又好又快发展的要求，车流组织的均衡性将 从根本上得到突破，车流组织也可能将只从到达车流进行枢纽车流组织的被动 计划变为有意识地组织车流到达的枢纽车流主动优化，静态计划日常调整发展 变为动态系统优化。铁路又好又快发展离不开信息化的支撑，铁路信息化建设 已全面铺开，铁路信息化总体规划已正式实施，主要干线的列车调度指挥系统 t d c s 已基本全面投入运用。我国铁路又好又快发展战略的实施和铁路信息化建 设的迅速发展，为i r t s 枢纽车流组织优化及辅助决策系统的开发创造了良好的 条件。i r t s 枢纽车流调度决策优化问题，是一个新课题，还鲜有人进行研究， 很具有前瞻性和创新性。研究i r t s 枢纽车流调度决策优化问题，具有十分重要 的意义。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外研究现状 在铁路车流组织上，目前国外的研究主要集中在路网上的路径选择和空车 调配方面，对于枢纽车流组织探讨较少，在枢纽车流组织方面也主要是集中在 编组站作业计划自动编制方面。 1 编组站作业计划自动编制 前苏联2 0 世纪8 0 年代前在铁路运输组织理论和方法研究的专门化方面一 直居于世界领先地位，对我国的编组站工作组织理论和方法产生过重要的影响。 柯契涅夫、e a 索尼科夫、兀c 格伦托夫、b h 巴利奇、b 戈列恰纽克、 m r 卡佐夫斯基、b a 库特拉捷夫等前苏联铁路专家先后就编组站主要车场最佳 配线数的计算方法、编组站技术作业的优化及其扩能、提高车站通过能力和改 编能力以及车辆和列车运行图调整、铁路运输自动化管理系统的调整方法等方 面做过具体的研究【3 一。从2 0 0 1 年开始，俄罗斯铁路对编组站运输技术装备进 行了根本性变革，采用信息技术加快对有关信息的及时综合分析利用和选择， 提高了车流信息的准确性、完整性和透明度【_ 7 1 。但前苏联及俄罗斯的研究水平 一直未能突破传统的组织管理理论和技术的局限，也未能建立一整套比较完整 的理论、模型和算法体系，这种情况也难以适应智能化在铁路运输管理决策中 的应用需要。 西南交通大学博士研究生学位论文第5 页 欧美国家对车站作业的优化研究较早，他们在既有的计算机信息网络基础 上，对各级调度指挥系统添加了不同程度的辅助决策功能，已逐步实现由管理 信息系统向决策支持系统过渡。1 9 6 3 年，o g u l b o d e n 就应用运筹学方法对编组 站作业计划优化进行了研究【8 】。1 9 8 0 年，a r j a n ga a s s a d 从网络流和组合优化 的角度，利用等级分类法研究了调车分类线和列车编组优化问题 9 】。1 9 8 4 年， t g a i n i c ，j f e r l a n d 和j r o u s s e a v 等结合路网列车进路、编组计划，开创性地 运用时空网络方法建立了数学模型【l 们。随后，m h k e a k o n 以列车的编成费用、 车小时费用最小为目标，通过建立0 - 1 整数规划模型，利用拉格朗日松弛等启 发式方法来求解【l l ，1 2 】。d a v i dr ，m a r t i n e l l i 和h u a n l i a n gt e n g 利用神经网络方 法解决列车编组优化问题，能够在较短的时间内获得满意解【l3 1 。但由于这些国 家运能富裕、刚性控制型的运营模式与我国运能紧张、柔性控制型的运营模式 有很大的不同，其理论和应用研究成果难以完全适应我国的实际需要。 2 路径选择和空车调配 m i s r a 5 将空车调配问题视为运输问题，并提出了一个线性规划模型，模型 以一段时期内的空车最小费用( 车小时) 消耗为优化目标，在模型的求解上采 用了运筹学中的运输算法和单纯形法。f e m a n d e s g r a i n 等【1 4 】也提出了空车调配问 题的线性规划模型，模型以最大化收益为优化目标，并采用单纯形法加以求解。 s p i e c k e r m a n 等【l5 】根据德国铁路租用的背景将空车调配问题看成车间调度问题， 并以最小化空车走行费用为目标进行建模，在模型的求解上作者设计了适用的 贪婪算法。 文献 1 6 提出了基于空车供求不确定性的动态网络优化模型，此模型认为 空车的供应和需求情况同空车的旅行时间一样是可变和不确定性的，将线性规 划和随机线性规划综合运用到空车调配模型当中，在随机规划部分，空车供需 按历史分布规律加以预测，剩余空车按概率进行预分配。文献 1 7 ，1 8 假定供 需服从正态分布，运输时间服从负二项分布，以最大化期望收益为优化目标。 文献 1 9 认为需求和走行时间具有不确定性，并据此构建了最大化期望收益的 非线性规划模型，在求解该问题时采用近似化处理，用期望值取代不确定量， 并用f r a n k - w olf e 算法进行演算。 b e a u j o n 和t u m q u i s t 提出了关于列车编组数量和空车调配的组合随机模型， 他们考虑了不确定性运输需求和旅行时问的动态性质，由于计算的复杂性，运输 需求和旅行时间相关的随机变量被相应的期望值所代替，这样就可以得到一个 第6 页西南交通大学博士研究生学位论文 网络优化模型。目标函数是满足需求的运输收入减去运营成本的最大期望值，运 营成本包括车辆租赁费、旅途费用以及没有满足需求产生的运输收入损失【2 0 】。 c r a i n i ce ta 1 也发展了空车分配问题的动态随机模型【2 1 2 2 1 。p o w e l l 进行了动 态空车分配相关问题的研列2 3 ，2 4 1 ，p o w e l le ta 1 随后总结了一些新的发尉2 5 ，2 6 1 。 1 2 2 国内研究现状 根据枢纽内车流组织的主要任务，目前国内学者对铁路枢纽车流组织的研 究概括起来主要集中以下四个方面：通过枢纽各技术站的中转车流范围；枢纽 技术站到发车流合理组织办法，主要是技术站日班计划的编制问题；枢纽内小 运转列车运行组织；枢纽内取送车问题。 1 通过枢纽各技术站的中转车流范围研究现状 世界上绝大多数铁路枢纽内设有两个及以上的编组站，这些编组站的作业 分工是铁路枢纽运输组织的重要问题。牛惠民【2 7 】以拥有多个编组站的铁路枢纽 为背景，对不同车流组号选择哪个编组站进行集结出发进行研究，以枢纽作业 组织过程中所消耗的总费用( 车流在枢纽内作业、走行、停留所消耗的费用) 最小为优化目标，建立非线性的0 一l 规划模型，将遗传算法应用于该问题的寻 优过程。论文以枢纽车流组织过程中各种作业总消耗费用最小为优化目标，其 中各种作业的费用系数如何确定是一个困难的问题。 另外，很多枢纽内的大型编组站都具有上下两套编解编系统，具有两个调 车系统的编组站会产生转场交换车流，交换车流需要在上、下行解编系统的车 场内折返走行，进行二次改编作业。在车流合理接续的基础上，尽量减少交换 车的数量是该类编组站急待解决的重要问题。张全寿 2 8 , 2 9 1 从车流接续的角度对 这一问题进行过研究，并提出了检查交换车的算法，创造性地利用矩阵运算来 处理车辆的计算。牛惠 3 0 , 3 i 】以列车的编成辆数、编组内容、接续时间、集结 地点和作业能力为约束条件，以列车的走行距离、所产生的交换车数为综合优 化目标，构造了双向编组站列车调度调整的非线性优化模型，并根据模型的 n p h a r d 性和变量高度相关性的特点，建立了基于网络流技术的遗传算法进行 求解，最终解决到达列车接入系统和出发列车编组系统的实时调度调整问题。 2 枢纽技术站到发车流组织优化研究现状 西南交通大学博士研究生学位论文第7 页 目前对铁路枢纽车流组织的研究主要是集中于这一块，重点是编组站的日 班、阶段计划的自动化编制方面，对枢纽内有调中转车流的到解、编发计划方 面的研究。 曹家明等【3 2 】首先将计划阶段内车流分配问题配流问题抽象为运输问 题，通过解运输问题能迅速的确定出发列车的车流来源。 刘军【3 3 】认为编组站的装卸车计划、排空计划以及列车出发计划三者的编制 可以归结为一个核心，即列车出发计划的编制。将装卸、排空和出发问题视为 出发列车的车流来源与接续问题，最终将此问题归结为“带品类和时间约束的 运输问题，并构造相应的模型。 范征【3 4 】将阶段计划的车流接续问题称为“配车计划”：把出发列车的车流 资源作为运输问题的发点，而出发列车作为运输问题的收点。假设所有车发列 车均满轴，从而将“配车计划”问题转化为一个标准的运输问题。 以下论文则在上文的基础上，建立配车计划问题的网络流模型。 何世伟【35 】对枢纽日班计划及编组站作业计划做了系统的研究。论文以车辆 在编组站的停时最小为优化目标，建立了考虑编组站装、卸、排空计划与列车 出发计划协调配合的编组站日班计划综合优化模型。然后运用网络分层分解方 法和分枝定界策略得到满意解。同时构造了考虑列车解编顺序及车流推算的阶 段计划综合优化模型，给出该问题的优化分解算法。同时建立了取送车顺序确 定的排序问题模型。 李文权【3 6 】虽然不是研究枢纽编组站，而是一般技术站，但其思路值得借鉴。 他在文献中成功的运用排序论理论来解决铁路技术站日工作计划编制问题。 汪文锋【3 7 】构造了考虑列车解编顺序与车流推算相结合，以所有出发列车所 配车流总数量最大和欠轴列车最少为优