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文檔簡介
1、鐵路運(yùn)輸生產(chǎn)過程中,編組站一直擔(dān)任著非常重要的角色,是鐵路列車的最基本的生產(chǎn)單位,即承擔(dān)著將來自于銜接區(qū)間不同方向的貨物列車分解集結(jié)重新組合成為新的貨物列車發(fā)向區(qū)間。編組站必須做到各作業(yè)之間協(xié)調(diào),才能保證其正常運(yùn)轉(zhuǎn)。而其中解編作業(yè)又是整個編組站的關(guān)鍵作業(yè),解編作業(yè)協(xié)調(diào)不好,會使調(diào)車場無車可編或車輛堆積,影響全站生產(chǎn)調(diào)度指揮工作。由此看來,在鐵路編組站運(yùn)輸生產(chǎn)調(diào)度指揮中重點(diǎn)解決的問題就是合理地組織解體和編組列車作業(yè),做到列車解編方案能相互
2、協(xié)調(diào)。
在參閱國內(nèi)外眾多有關(guān)編組站各作業(yè)協(xié)調(diào)問題研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文介紹了編組站各設(shè)備與作業(yè)情況以及階段計(jì)劃編制內(nèi)容和編制流程,并從編組站到解、解編、編發(fā)和全站作業(yè)系統(tǒng)之間相互協(xié)調(diào)的影響因素與基本條件進(jìn)行理論分析探討。
通過研究到發(fā)列車的解編時刻,分別對出發(fā)列車編組順序和到達(dá)列車解體順序的關(guān)系進(jìn)行研究分析,得出到發(fā)列車解編順序可以調(diào)整的條件,為編組站到發(fā)列車的解體和編組方案之間能相互配合協(xié)調(diào)提供理論基礎(chǔ)。
3、 本文充分考慮到達(dá)作業(yè)約束、解體作業(yè)約束、集結(jié)作業(yè)約束、編組作業(yè)約束和出發(fā)作業(yè)約束,基于換長和牽引質(zhì)量兩個不同硬時間窗滿軸出發(fā)約束而建立以欠軸編發(fā)列車最少和解編的總車輛在調(diào)車場集結(jié)等待時間最短為目標(biāo)的編組站列車解編方案協(xié)調(diào)優(yōu)化模型。
在應(yīng)用蟻群算法解決基于硬時間窗的編組站列車解編方案協(xié)調(diào)問題時,根據(jù)算法的基本原理和特點(diǎn),并結(jié)合本文建立的數(shù)學(xué)模型特性從以下四方面對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn):首先構(gòu)造解的集合即通過定義編組出發(fā)列車對應(yīng)的可解
4、到達(dá)列車集合、待解到達(dá)列車集合、選解到達(dá)列車集合縮小解空間的搜索規(guī)模;其次修改狀態(tài)搜索規(guī)則即設(shè)計(jì)基于“輪盤賭策略”和“隨機(jī)概率”相結(jié)合的搜索可行解原則防止算法過早收斂到局部可行解;再次定義“匹配率”概念促使解體方案盡可能照顧編組方案;最后修改信息素更新策略即通過修改信息素釋放強(qiáng)度與編發(fā)車輛總數(shù)和欠軸編發(fā)列車息息相關(guān)。
最后在本文模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)具體算例對問題進(jìn)行分析,用改進(jìn)蟻群智能算法以及運(yùn)用 C#編程軟件平臺求解,并對算法中
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