周期运行图混合速度列车流结构优化模型与算法制造技术

一种周期运行图混合速度列车流结构优化模型与算法，属于铁路运输组织应用研究领域。研究在无越行站的单向运行轨道区间，同步处理列车排序与间隔时间以优化混合速度列车流的结构布局。在理论建模中，将其视为准备时间依赖于顺序特性的(ICR+H)型单机作业调度问题，用改进的替代图对其加以形式化重构描述；综合考虑旅客、能力、运行三者的利益关切，建立多目标(最大化异质性，最小化周期时间，最大化最小缓冲时间)规划中观模型。提出改进的随机钥匙遗传算法及其流程图(图1)。利用C#编程语言研制了实例优化软件，从多角度论证其有益效果，提出了将本研究成果拓展应用于复杂铁路线网的分解——综合机制，充实了混合速度列车流结构优化的理论与方法体系。

Optimization Model and Algorithms of Train Flow Structure with Hybrid Speed in Periodic Operating Diagram

An optimization model and algorithm of mixed speed train flow structure with periodic diagram belongs to the field of railway transportation organization application research. In order to optimize the structure and layout of mixed speed train flow, train sequencing and interval time are synchronously processed in one-way running track section without overtaking station. In theoretical modeling, it is regarded as an ICR+H single machine job scheduling problem whose preparation time depends on sequential characteristics, which is formally reconstructed by an improved substitution graph. A multi-objective (maximizing heterogeneity, minimizing cycle time and maximizing minimum buffer time) planning meso-model is established by considering the interests of passengers, capacity and operation. An improved stochastic key genetic algorithm and its flow chart are presented (Fig. 1). An example optimization software is developed by using C# programming language. Its beneficial effects are demonstrated from various angles. A decomposition-synthesis mechanism for complex railway network is proposed, which extends the theoretical and methodological system for optimization of mixed-speed train flow structure.

【技术实现步骤摘要】
周期运行图混合速度列车流结构优化模型与算法一、
本专利技术专利属铁路运输组织应用研究领域，研究混合速度列车流条件下，双线/多线单向运行轨道区间上周期运行图的结构布局优化问题；研发相关问题优化的关键模型与算法流程，实现列车顺序与间隔时间的同步整合优化，为周期运行图混合速度列车流结构优化提供理论与应用的参考依据。二、
技术介绍
任何系统的关键性能指标都必须充分体现所有利益相关者的需求。对于旅客列车运行图编制而言，其利益相关者涉及旅客、铁路网络运营商及列车开行方。然而，通常这些利益相关者的需求难免存在互相冲突的窘境。UIC406能力手册提出了列车数、平均速度、异质性和稳定性四个方面的能力平衡关系(如图1左所示)；Landex，A.(2008)在此基础上增加了能力消耗这一维度，得到了如图1右所示的能力金字塔。能力消耗受到列车顺序或列车结构的影响(Kaas，1998；Landex，A.，etc，2006；BurdettRL，KozanE，2006；YaghiniM，2014)，特别是对于混合速度列车流的运行而言，如图2所示。在铁路网络中并不难实现较高的稳定性/准时性、或者为旅客提供多样性的服务中的某一单项目标。但与此同时，可能会以产生更大的能力消耗为代价，图2所展示的是仅从旅客的角度(左)或从铁路运营商的角度(右)一方出发编制运行图的两种极端的情况。周期运行图是指列车运行线以周期的模式运行，即每条运行线以有规律的顺序重复(KroonLG，etal；2007)。图2的两种情况可能取得最大/最小的周期时间。从系统整体最优的角度出发，编图时所关心的是通过合理安排列车流，寻求尽可能满足各方利益相关者关切的优化的综合平衡解。根据是否对轨道设施结构精确建模，以及运行图的周期/非周期性，HarrodS(2012)提出了四种基本运行图优化模型，即混合整数顺序线性规划、二元整数占用规划、超级图规划、周期事件调度问题，这四种模型主要关注规划目标和数据的可获取性，忽略了特定的列车流构成状况或网络规模。张嘉敏(2011)总结了混合列车流条件下列车运行计划的几种编制策略，并分析了其优缺点，但这项研究仅局限于对混合列车流结构布局的定性分析，尚未深入进行定量布局优化研究。D.Yang，L.Nie(2010)在编制高速铁路不完全周期运行图时采用手工的方法确定各列车的到/发顺序，但如果能开发相关模型与算法利用计算机实现各列车的到/发顺序结构的排列布局，将会大大提高编图的效率与质量。依UIC406能力手册(UICleaflet406，2004)所定义，铁路线路区间是指列车结构/数量或信号等基础设施都不发生变化的一部分线路，忽略起点站与终点站之间的中间站，在复线铁路开行单向运行列车，不发生越行。理论上基础设施元素可以被建模为在能力方面具有不同属性的资源，其中一种是带有间隔时间约束的无限能力型(即(ICR+H)型)资源(PavleKecman，2014)。在这种类型的资源中，可以同时处理的作业数量是不受限制的；但是在同一个资源上两个连续的作业的开始时间是需要一定的间隔时间的。替代图(AG)理论模型可以描述带有运行约束条件的作业调度问题(AndreaD’Ariano，2008)，替代图中的替代弧用于描述在同一机器(即轨道区间)上两项或多项同时等待的作业(即列车)的开工顺序的选择，其权值表示作业准备时间(即最小的或优化的间隔时间)。本专利技术专利将所研究的问题视为准备时间依赖于顺序特性(ArtiguesC，FeilletD；2008)的(ICR+H)型单机作业调度问题(CarlierJ，1982)，用改进的替代图((iAG)对问题加以形式化重构描述，进而建立周期运行图混合速度列车流结构规划模型(MSTTP)。Holland(1975)首次形式化提出了遗传算法(GA)的概念，DeJong(1975)将其扩展用于优化问题。BeanJC(1994)引入了随机钥匙的概念，这种方法可以表示产生许多排序/优化问题的后代可行解(染色体编码)。对于本专利技术专利研究的问题，列车流顺序的任意排列形式都将是可行解，这也是常规遗传算法所采用的染色体编码的典型特点。然而，当进一步应用交叉遗传算子操作时，需要额外注意避免在解的染色体编码中同一列车的重复出现(因为实际上每列车在结构布局优化中仅可能被排列一次)。随机钥匙遗传算法(RKGA)的独特性在于它是基于随机钥匙空间搜索而非问题空间(GhrayebO，DamodaranP；2013)，因而可以比较容易的克服这种缺陷。有鉴于此，本专利技术专利提出了改进的随机钥匙遗传算法(iRKGA)求解周期运行图混合速度列车流结构规划模型(MSTTP)。三、
技术实现思路
(一)解决的技术问题本专利技术专利解决的关键技术问题是研究在无越行站的双线/多线单向运行轨道区间上，整合排序问题与间隔时间优化问题，实现周期运行图混合速度列车流的结构布局优化。在物理-逻辑抽象上，将铁路线路区间视为单机(ICR+H)型资源，将列车视为待处理的作业。在理论建模过程中，将所研究的问题视为准备时间依赖于顺序特性的(ICR+H)型单机作业调度问题，用改进的替代图((iAG)对问题加以形式化重构描述；以此为基础，综合考虑旅客、能力、运行三者的利益关切，建立周期运行图混合速度列车流结构布局多目标(即最大化异质性，最小化周期时间，最大化最小缓冲时间)规划中观模型(MSTTP)。在MSTTP模型中三个目标函数的初衷分别对应于为旅客提供多样性的列车服务，最小化铁路线网能力消耗，以及优化列车运行的稳定性。依据随机钥匙遗传算法(RKGA)基于随机钥匙空间搜索而非问题空间的独特性，提出了改进的随机钥匙遗传算法(iRKGA)求解MSTTP模型；该算法可以同步处理混合速度列车流结构布局中排序与间隔时间优化问题，具体包括主算法、适应度估计函数、列车出发间隔生成算法、交叉子算法、变异子算法，并绘制了具体的算法流程图。最后，以某铁路线路区间为具体研究对象进行实例优化，利用VisualStudioC#软件开发平台，开发研制了周期运行图混合速度列车流结构布局优化系统软件，并对实验结果从多角度(如混合列车流三种可能的列车对排序场景)论证分析其有益效果，并提出以分解——综合的机制，将MSTTP模型和iRKGA算法拓展应用于带有越行站的复杂铁路线网，验证了模型与算法的有效性与创新性，充实了混合速度列车流结构优化的理论与方法体系。(二)技术方案1.周期运行图混合速度列车流结构规划模型(MSTTP)的构建(1)基于改进替代图(iAG)对混合速度列车流结构布局问题的形式化表达本专利技术专利将混合速度列车流结构布局优化问题与改进替代图G＝(Y，A)相关联如下。通过将两个虚拟节点0和D加入到作业(列车)集合I得到节点集合Y：节点O代表在机器(运行图上两点间无越行站的单向运行的轨道区间)上的作业(列车)开始，节点D代表作业结束。图G中弧A的集合包括三个子集令A1＝{(O，i)|i∈I}，并赋予弧(O，i)权值yi，以限制作业(列车)i不能在时间段yi前开始。令A2＝{(i，D)|i∈I}，并赋予弧(i，D)权值di，意味着作业(列车)i在机器(轨道区间)上开始作业之后必须在系统中占用一段时间di。令A3＝{(i，j)|在序列中作业本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种周期运行图混合速度列车流结构优化模型与算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在物理——逻辑抽象上，用改进的替代图iAG，对在无越行站的单向运行轨道区间上，周期运行图混合速度列车流的结构布局问题加以形式化重构描述；步骤2、在理论建模上，综合考虑旅客、能力、运行三者的利益关切，建立多目标(即最大化异质性，最小化周期时间，最大化最小缓冲时间)规划中观模型MSTTP，这三个目标函数的初衷分别对应于为旅客提供多样性的列车服务，最小化铁路线网能力消耗，以及优化列车运行的稳定性；步骤3、在算法设计上，提出了改进的随机钥匙遗传算法iRKGA及其流程图求解MSTTP模型，具体包括主算法、适应度估计函数、列车出发间隔生成子算法、交叉子算法、变异子算法；步骤4、以某铁路线路区间为具体研究对象，利用C#编程语言研制了实例优化软件，从多角度论证分析研究成果的有益效果；提出以分解——综合的机制，将MSTTP模型和iRKGA算法拓展应用于带有越行站的复杂铁路线网，充实了混合速度列车流结构优化的理论与方法体系。

【技术特征摘要】
1.一种周期运行图混合速度列车流结构优化模型与算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在物理——逻辑抽象上，用改进的替代图iAG，对在无越行站的单向运行轨道区间上，周期运行图混合速度列车流的结构布局问题加以形式化重构描述；步骤2、在理论建模上，综合考虑旅客、能力、运行三者的利益关切，建立多目标(即最大化异质性，最小化周期时间，最大化最小缓冲时间)规划中观模型MSTTP，这三个目标函数的初衷分别对应于为旅客提供多样性的列车服务，最小化铁路线网能力消...

【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉敏，张嘉锐，
申请(专利权)人：张嘉敏，
类型：发明
国别省市：山东,37