動態(tài)隨機鐵路空車調(diào)配問題模型及算法.pdf

1、近年來，隨著改革開放的深化以及經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，我國鐵路貨物運輸飛速發(fā)展。根據(jù)鐵道部編制的《鐵路“十二五”發(fā)展規(guī)劃》，預(yù)計在2015年我國鐵路貨物發(fā)送量將達(dá)到55億噸，比2014年增長約20億噸。鐵路貨物運輸?shù)目焖侔l(fā)展對鐵路貨運機車的有效周轉(zhuǎn)及合理利用提出了更高的要求。作為貨運車周轉(zhuǎn)的重要組成環(huán)節(jié)，如何通過合理的調(diào)配貨運空車來提高鐵路貨車?yán)眯?，逐漸成為一個非常重要的問題。
　　本文在國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合鐵路網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)

2、性以及貨物運輸環(huán)境的隨機性，對我國鐵路空車調(diào)配問題進(jìn)行深入研究。具體來說，構(gòu)建時空網(wǎng)絡(luò)對鐵路路網(wǎng)進(jìn)行描述分析，考慮現(xiàn)實鐵路貨運網(wǎng)絡(luò)中不確定因素的影響，將不確定因素處理為隨機變量，建立了空車調(diào)配問題的隨機優(yōu)化模型;基于模型的特點，設(shè)計遺傳算法和遺傳—模擬退火算法求解模型;設(shè)計實例進(jìn)行模型和算法的有效性驗證，并對算法進(jìn)行對比分析。論文的研究內(nèi)容總結(jié)如下:
　　(1)確定環(huán)境下的鐵路動態(tài)空車調(diào)配問題分析建模
　　為描述空車調(diào)配問題

3、的動態(tài)性，本文應(yīng)用離散時空網(wǎng)絡(luò)的方法將連續(xù)運輸過程劃分為不同的時間階段，采用離散的時間階段分析運輸過程的動態(tài)變化。根據(jù)實際情況以及相應(yīng)假設(shè)提出供給能力約束、站點需求約束、網(wǎng)絡(luò)流平衡約束、路段通過能力約束、站點中轉(zhuǎn)能力約束、階段動態(tài)需求約束和決策變量取整約束等七類系統(tǒng)約束，構(gòu)建了以空車走行費用和貯存費用最小為目標(biāo)的整數(shù)規(guī)劃模型，并對模型進(jìn)行簡要分析說明。
　　(2)隨機環(huán)境下的鐵路動態(tài)空車調(diào)配問題模型
　　針對鐵路貨物運輸環(huán)境

4、中的不確定因素，采用動態(tài)時空網(wǎng)絡(luò)描述路網(wǎng)車流徑路，主要分析了空車需求隨機的空車調(diào)配問題。并基于路徑選擇，考慮總的運輸費用和運輸時間兩個目標(biāo)，為該問題建立了多目標(biāo)隨機期望值模型。在此基礎(chǔ)上，考慮路網(wǎng)中轉(zhuǎn)能力和通行能力隨機參數(shù)的影響，對模型參數(shù)進(jìn)行隨機化處理，建立了隨機機會約束規(guī)劃模型，并討論特殊情況下機會約束的確定等價類，對模型進(jìn)行求解分析。
　　(3)遺傳算法和遺傳—模擬退火算法
　　為尋找空車調(diào)配問題的近似最優(yōu)解，本文首先

5、設(shè)計了基于分枝定界算法的潛在路徑搜索方法。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了包括選擇、交叉、變異等操作的遺傳算法對模型進(jìn)行求解。為進(jìn)一步提高算法的搜索效率，將模擬退火算子與遺傳算法的交叉、變異等操作進(jìn)行結(jié)合，設(shè)計出遺傳—模擬退火算法，并對算法特點以及流程進(jìn)行了說明。
　　(4)算法有效性及算例分析
　　設(shè)計兩個不同規(guī)模算例，通過遺傳算法求解確定環(huán)境下的動態(tài)空車調(diào)配問題模型;采用遺傳—模擬退火算法求解需求隨機的動態(tài)空車調(diào)配問題模型，并通過遺傳