动车组交路计划编制优化理论和方法的研究

动车组交路计划编制优化理论和方法的研究

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时间:2019-03-08

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页I摘要动车组在我国既有线干线、客运专线、高速铁路及城际铁路得到了广泛的应用,并随着既有线改造提速、客运专线及高速铁路等快速发展,动车组的运行范围将逐步扩大。除此之外,动车组的购置成本、维护及检修成本,在我国铁路基础设备投资中占较大比重,它的运用和检修情况是否合理将直接决定着生产成本,是铁路运输组织面临的重要现实问题。因此,动车组交路计划的编制研究成为铁路运输组织研究领域的关键问题。论文借鉴既有研究,以优化思路、改进模型与算法、实现计算机自动编制与调整为目标,研究了当前情况下我国动车组交路计划编制优化问题,主要内容

2、如下:1.分析了我国动车组交路计划编制的技术流程、影响因素及常用建模方法,指出我国动车组交路计划编制时应选择的编制步骤、运用模式及不足之处。通过对常用建模方法与算法分析,理清和拓宽了动车组交路计划编制优化的思路。2.确定了动车组交路计划编制的优化思路和相关参数并在其基础上构建了动车组交路计划编制优化模型,模型突出考虑了在适当调整列车运行图(不改变列车间的运行次序)的基础上进行优化,然后,对现代优化算法蚁群算法进行研究并设计了求解该模型的改进蚁群算法。最后以济南至青岛间列车运行计划(动车组车次)为算例进行了验证,结果表明该模型及算法具有一定的适用性。

3、3.探讨了动车组交路计划编制系统的设计问题,论文依据动车组交路计划的编制流程及用户需求,从系统功能需求、总体设计及功能结构的角度对该系统进行了必要的设计和分析。关键词:客运专线;动车组交路计划;动车组运用计划;蚁群算法西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractEMUhasbeenwidelyusedinourexistinglineofRoutepassengerline,high-speedrailandintercityrail,andwiththereconstructionofexistingrailwayspeedpassen

4、gerlineandhigh—speedrailrapiddevelopmentoftheEMU’soperatingrangewillbegraduallytoexpand.Inaddition,theacquisitioncostofEMU,maintenanceandoverhaulcosts,alargerproportioninChina’Sinvestmentinrailwayinfrastructure,thereasonablenessofitsuseandmaintenancewilldirectlydeterminethecos

5、tofproduction,istherailtransportorganizationsfaceimportantpracticalproblem.Therefore,thepreparationofstudiesoftheEMURoutingSchemetobecomeakeyissueforthefieldofrailtransportorganizations.Thepapersdrawonexistingresearch,optimizationideas,improvethemodelandalgorithmandcomputerise

6、automaticpreparationasthegoaltostudytheroutingofthecurrentcircumstancesinChinaEMUplanning.Thefollowingmajorelements:1.AnanalysisofChina’SEMURoutingSchemepreparedbythetechnicalprocesses,influencingfactorsandmodeling,pointedoutthatChina’SEMURoutingSchemeshouldbeselectedpreparati

7、onsteps,usepatterns‘andinadequacies.Commonlyusedmodelingmethodsandalgorithmsanalysis,toclarifyandbroadenthemathematicalmethodsoftheEMUroutingoptimizationplanning.2.Thepaperdeterminstheoptimizationideasandrelevantsparametersofthedynamicvehicleroutingplanpreparedandbuiltsontheba

8、sisoftheplanningoftheEMUroutingoptimizationmodel,themodelhigh

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