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考虑动车组接续的区域城际网运行图加线模型

铁道学报 2024年第1期46卷 13-21页

作者：曲云腾姚向明赵鹏赵雅峰邹庆茹北京交通大学交通运输学院北京100044 中国国家铁路集团有限公司科技和信息化部北京100844 中国铁路设计集团有限公司交通运输规划研究院天津300308 重庆交通大学交通运输学院重庆400074

加线是运行图调图阶段常用的技术,加线时若能协同考虑动车组周转接续对降低动车组运用成本、提高行车组织效率具有重要意义。以区域城际高速铁路网络化运营为背景,以对既有运行图调整幅度最小化、动车组周转接续数量最大化为目标,考虑... 详细信息

加线是运行图调图阶段常用的技术,加线时若能协同考虑动车组周转接续对降低动车组运用成本、提高行车组织效率具有重要意义。以区域城际高速铁路网络化运营为背景,以对既有运行图调整幅度最小化、动车组周转接续数量最大化为目标,考虑行车安全、接发车能力、动车组周转接续等约束,构建考虑动车组周转接续的多线路运行图协同加线优化模型;基于ε约束法处理多目标优化问题,设计滚动时域算法以提高模型求解效率。最后,选取宁杭高速铁路、沪昆高速铁路、京沪高速铁路组成的区域城际网进行案例分析,结果表明所构建方法能够实现运行图加线与车底运用的协同优化,相比既有单线加线模式,动车组平均利用率提高9.7%。该研究能够为运行图调整提供方法支持,提高调图质量与效率。

关键词：运行图加线多目标优化区域城际网动车组接续网络化运营

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需求不确定的铁路车流径路优化模型

中国铁道科学 2024年第1期45卷 190-202页

作者：赵伊楠林柏梁石家庄铁道大学交通运输学院河北石家庄050043 北京交通大学交通运输学院北京100044

引入不确定理论中的鲁棒优化描述铁路货运日常运输组织工作中的车流量波动,提出需求不确定的铁路车流径路优化模型。首先,考虑线路通过能力和网络流量守衡约束,以绕道率阈值参数控制车流径路里程的合理性,以走行成本最小化为优化目标,... 详细信息

引入不确定理论中的鲁棒优化描述铁路货运日常运输组织工作中的车流量波动,提出需求不确定的铁路车流径路优化模型。首先,考虑线路通过能力和网络流量守衡约束,以绕道率阈值参数控制车流径路里程的合理性,以走行成本最小化为优化目标,建立需求确定的车流径路优化模型;然后,引入盒式不确定集描述车流量的波动性,设计鲁棒代价调节模型的保守程度,基于鲁棒对等理论建立需求不确定的车流径路优化模型;最后,通过小型算例验证模型的正确性,并基于沈阳铁路局集团有限公司所辖路网的实际算例验证模型的实用性。结果表明:部分车流量发生波动时,对应的最优径路方案随之发生变化;鲁棒代价能够权衡最优方案的成本和违反通过能力约束的概率,小型算例和实际算例中鲁棒代价分别取5和11时,得到的车流径路方案处于系统成本与运输需求满足的平衡点。该模型及鲁棒优化理论可为管理者制定车流径路方案提供决策参考。

关键词：铁路货运通过能力车流径路运输需求波动不确定理论鲁棒代价

基于量子反应均衡的政府与共享单车企业停车管理博弈分析

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控制与决策 2024年第2期39卷 641-648页

作者：张书婧贾顺平彭芃毛保华北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 北京交通大学中国综合交通研究中心北京100044

共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制、停车权责划分不清晰、成本分担失衡的结果.考虑政府... 详细信息

共享单车停车问题是城市交通治理中最主要的问题之一,其表面为共享单车用户停车行为不规范、共享单车企业管理调度不及时所致,究其本质实为共享单车各利益主体缺乏有效协同治理机制、停车权责划分不清晰、成本分担失衡的结果.考虑政府与共享单车企业的有限理性,建立扩展式博弈的量子反应均衡(QRE)模型分析双方停车管理博弈机理,并利用Gambit软件进行算例仿真分析.研究表明:双方博弈结果随理性程度增加逐渐趋向于基于完全理性的子博弈精炼纳什均衡,政府掌握更多企业运营信息有利于达到社会效用最大化的博弈结果;政府引入有效处罚措施或主导负责停车管理可以降低自身的财政支出和社会总成本,建立量化的处罚标准能够促进企业主动承担停车管理责任;有限理性程度、违停数量、激励机制和科技手段运行效率会影响企业的停车管理策略选择.

关键词：共享单车停车治理研究有限理性量子反应均衡扩展式博弈仿真

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交通流“流速密能”图谱模型与应用

中国公路学报 2024年第4期37卷 84-97页

作者：黄健畅宋国华北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

交通流的物理本质是能量驱动的物质位移。为挖掘交通流和能量的关系,基于交通流功率分布模型探索建立了流量、速度、密度和能量四要素图谱。其中,能量(kJ·km^(-1)·h^(-1))在数学上描述为能耗因子(kJ·km^(-1)·veh^(-1))和交通流量(ve... 详细信息

交通流的物理本质是能量驱动的物质位移。为挖掘交通流和能量的关系,基于交通流功率分布模型探索建立了流量、速度、密度和能量四要素图谱。其中,能量(kJ·km^(-1)·h^(-1))在数学上描述为能耗因子(kJ·km^(-1)·veh^(-1))和交通流量(veh·h^(-1))的乘积。首先,基于均衡态交通流不同空间平均速度下的功率分布,建立随平均速度变化的能耗因子曲线;其次,基于4个经典交通流基本图模型(Greenshields、Greenberg、Underwood和Van Aerde)建立速度与流量关系;最后,结合流量和能耗因子得到流量-速度-密度-能量图谱。当能量转换效率为100%时:在速度-能量方面,流量对能量的变化起到主导作用,因此,随着速度上升能量呈现先上升后下降趋势;在密度-能量方面,随着密度上升能量同样先上升后下降,但由于密度和速度呈负相关,其变化原理与速度-能量相反;在流量-能量方面,同一流量可对应低速/高速下的拥堵/非拥堵状态,能耗因子随着流量上升呈现2种状态,能耗因子上升或能耗因子下降,但下降速率低于流量上升速率。该研究是面向能量网络制定精细化政策和优化能源网络设施设计的先行工作。

关键词：交通工程流速密能图谱功率分布能量交能融合

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站点需求响应的电动模块公交车重组调度优化

中国公路学报 2024年第4期37卷 24-36页

作者：高虹刘锴姚恩建大连理工大学交通运输学院辽宁大连116024 北京交通大学交通运输学院北京100044

传统的电动公交系统受到固定车辆容量等限制,难以通过灵活地调度应对时空不均衡的站点需求。为突破这一瓶颈,基于一种采用耦合/解离操作实现容量动态调整的电动模块车技术,提出考虑站点需求响应的模块化公交重组调度优化模型,可以较好... 详细信息

传统的电动公交系统受到固定车辆容量等限制,难以通过灵活地调度应对时空不均衡的站点需求。为突破这一瓶颈,基于一种采用耦合/解离操作实现容量动态调整的电动模块车技术,提出考虑站点需求响应的模块化公交重组调度优化模型,可以较好解决乘客在车站的滞留问题。模型以单公交线路为研究对象,通过优化电动模块车在组合站点的容量重组操作和不同班次间的序列决策,旨在最小化包括车辆派遣、运营能耗等多项成本在内的总成本。特别考虑到模块车电池容量较小等特点,调度模型强调了车辆个体的能耗限制和充电计划。针对提出的混合整数非线性规划模型,引入辅助变量将约束中所涵盖的非线性部分转化为线性约束,增强模型的可求解性。采用郑州市电动公交实际运营数据提取的多项参数作为模型输入,将优化后的车辆使用数、系统总成本、未服务乘客的惩罚成本以及充电成本等多项指标与其他2种调度策略进行对比。结果表明:相较于传统电动公交,考虑站点需求响应的模块车调度策略可使系统总成本降低约26.6%,特别是站点间动态容量调整的优势可以使滞留乘客的人数降低95.4%,提高公共交通服务的便民性;与非站点响应的模块车调度模式相比,总成本也降低约7.3%,其中运营和充电成本的减少最为显著。最后展开敏感性分析为实际运营中关于车型选择、电池容量配置以及寻找乘客服务水平和运营经济性二者的均衡点提供了决策依据。

关键词：交通工程电动模块车调度优化站点需求响应乘客滞留充电决策

考虑Pareto最优的列车运行图与维修天窗协调优化

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铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 949-958页

作者：张哲铭何世伟李光晔赵子琪王攸妙周汉北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理... 详细信息

列车运行图与维修天窗之间的冲突始终无法避免,且维修天窗开设时间的长短显著影响列车总运行时间。针对此问题,综合考虑维修天窗对列车运行造成的限速约束、车站到发线数量约束等,建立列车总运行时间最小,以及维修天窗实际开设时长与理想时长总偏差最小的双目标混合整数规划模型;对困难约束设置中间辅助变量将模型线性化以提高求解效率,并设计约束转换算法求解双目标模型的Pareto最优;微观化处理铁路线,将站内资源和站间资源细化为一系列行车资源单元,得到更加符合实际旅客运输需求的运行图。以某地区铁路线夜间开行列车及维修天窗开设计划为研究背景,调用商业软件求解双目标函数模型的Pareto最优,并对双目标模型的最小支配解和最优支配解进行对比分析;针对最优支配解下的列车进入、离开行车资源单元的时间、停站作业时间及维修天窗的开始时间及开设时长,绘制列车运行图。求解结果表明:模型在满足维修天窗最小开设时长的同时,能够兼顾列车运行总时间最小和维修天窗开设时长更充裕。基于最优支配解绘制的列车运行图表明:微观路网下的列车运行时刻表优化结果更符合实际旅客运输生产作业需要。研究结果可为铁路运营管理部门进一步优化列车运行图编制与维修天窗开设提供参考。

关键词：铁路运输列车运行图维修天窗到发线数量约束转换算法 Pareto最优

考虑线路能力协调利用的车流径路与配空组织优化模型

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铁道科学与工程学报 2024年第5期21卷 1783-1792页

作者：李光晔何世伟迟居尚王攸妙吴艺迪北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑... 详细信息

为提高铁路整体通过能力,均衡利用路网中各线路,应对愈发波动的运输市场,开展考虑线路能力协调利用的重空车流协调优化模型研究。首先,对线路能力协调利用的实现机理进行研究,在考虑流平衡约束、配空约束、线路能力约束基础上,增加考虑铁路线路能力协调利用约束,同时在优化目标中增加紧张线路的使用成本,构建考虑线路能力协调利用的重空车流组织优化模型,以实现在优化车流径路与空车调配方案的同时兼顾铁路线路的协调利用。其次,在此基础上设计拉格朗日松弛算法,对线路能力约束与能力协调性约束松弛,将原问题分解为车流径路子问题、空车调配子问题和虚拟车流量子问题,进而降低了问题求解难度。再次,通过5组算例对算法的有效性进行验证,案例结果说明,设计的拉格朗日松弛算法在求解大规模算例时效率优于商业求解软件Gurobi。最后,设计了包含36个车站56条线路的实际案例,算法求解耗时4757.7 s,运输组织综合成本为29535803元,通过对求解结果分析,与传统优化模型相比该模型优化结果在运输成本仅增加1.56%的前提下能力紧张的线路数量由17条缩减至12条,降低了29.4%,同时空车调配符合就近配空的原则。研究结果表明,该模型可以有效缓解铁路能力紧张情况,促进铁路线路能力的协调利用。

关键词：铁路能力协调性车流径路空车调配拉格朗日松弛算法

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考虑股道运用的重载卸车站作业计划优化研究

铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1402-1411页

作者：周汉何世伟吴艺迪张哲铭北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划... 详细信息

重载卸车站是重载运输的重要组成部分,实现车站作业计划自动化编制对于加速列车周转时间、提高重载运输生产效率具有重要意义。重载卸车站由于列车在站作业种类多,车站作业计划编制复杂。为实现计算机自动化编制高效智能的车站作业计划,在分析重载列车在车站作业流程的基础上,将重载列车在站技术作业过程转化为对卸车站内到达线股道、存车线股道、卸煤线股道、清煤线股道、组合线股道的5次占用问题,构建考虑股道运用的重载卸车站作业计划模型。考虑到模型属于NP-hard问题,设计微进化算法进行求解,并在微进化算法基础上引入大规模邻域搜索算法中的损坏和修复思想对算子操作进行改进。以朔黄铁路终端黄骅港站某夜间到达的15列重载列车为实际案例,对提出的模型和算法进行验证。研究结果表明:微进化算法所采用的优势基因结构机制能快速有效解决重载卸车站作业计划编制问题,相较于GUROBI求解器,其求解质量在95%以上且求解时间缩短48.16%,同时相较于遗传算法其求解质量提升5.38%且求解时间缩短27.49%。微进化算法得出的优化计划相较于人工编制计划,重载列车在站总时长缩短了389 min,提升了重载卸车站作业计划质量。研究结果能缩短重载列车在站作业时间,加速重载列车在站中转过程,为计算机自动编制车站作业计划提供智能决策。

关键词：重载运输车站作业计划股道运用微进化算法黄骅港站

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考虑超重超远客户的卡车无人机协同配送研究

中国公路学报 2024年第3期37卷 395-406页

作者：宋瑞边疆何世伟迟居尚北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或... 详细信息

卡车与无人机配送的母船模式是指卡车搭载无人机至离客户较近的地点后,由无人机起飞配送多个客户点,再与卡车汇合的协同配送方法,是交通工程领域中具有潜力的重要发展方向之一。考虑到现实中存在部分客户点需求量超出无人机最大载重,或所处位置超过无人机最大航程覆盖范围的情况,在母船模式基础上,提出考虑超重超远客户的卡车与无人机协同配送模式(Truck-Drone Joint Delivery with Consideration of Customers with Great Demands and at Great Distances, TDJD-CGDGD)。该模式允许卡车服务超重超远客户,并允许无人机起降于不同地点。该模式下待求解的问题为含无人机的旅行商问题。以最小化总配送成本为目标,构建了混合整数线性规划模型。为高效求解大规模算例,提出了一种融合贪婪随机自适应搜索(GRASP)与自适应大邻域搜索(ALNS)的混合算法。算法首先在附加约束条件下,生成车机共同配送路径,该约束可简化车机路径优化过程。随后放松附加约束,针对性地调整一部分无人机路径,进一步降低总成本。试验结果表明:所提算法具有较好的计算性能;本协同配送模式与仅由卡车配送的传统模式相比可平均节约成本19%;允许无人机在超重客户点处起降与不允许情况相比可平均节约成本5%。

关键词：交通工程协同配送自适应大邻域搜索无人机路径规划