基于可控车流的irts枢纽车流调度决策优化研究

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1、西南交通大学博士学位论文基于可控车流的IRTS枢纽车流调度决策优化研究姓名：户佐安申请学位级别：博士专业：交通运输规划与管理指导教师：严余松20090601西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要实现铁路运输管理决策智能化、信息化、科学化是IRTS一直所追求的目标。车流组织是运输组织管理工作的基础和前提，枢纽车流组织又是整个车流组织工作的关键和核心。枢纽车流运输组织工作水平高低，不仅直接影响到铁路系统内部车流的通畅，而且关系着铁路能否满足顾客和用户的运输需求，满足运输市场对铁路运输要求。另外，枢纽内各种作业计划应在保证枢纽运输组织畅通、枢纽全局优化的前提下来组织，其核心是

2、枢纽车流的组织。因此，研究IRTS枢纽车流组织是适应我国国情和路情的必然要求。论文以枢纽车流组织为研究对象，在分析总结国内外研究现状的基础上，提出可控车流和主动车流的概念，结合IRTS的发展，对枢纽车流组织理论进行补充和完善；根据枢纽车流组织思路和原则，建立基于完全可控及部分可控的IRTS枢纽车流调度决策优化模型，采用改进遗传算法及混合智能算法对模型进行求解，从而较为全面地解决枢纽车流调度决策优化问题。论文主要内容包括：(1)铁路枢纽车站管理模式研究。随着铁路生产力布局调整，作为铁路网的重要节点，铁路枢纽车站管理模式在路局直管站段的背景下也应进行相应的调整。论文论述了传统

3、的枢纽车站管理模式对运输组织，尤其是车流组织的影响；同时探讨枢纽内“大站带小站"管理模式及其对运输组织的影响。(2)IRTS枢纽车流组织理论的补充和完善。分析我国铁路枢纽车流组织的一般方法和智能铁路运输系统的内涵，在此基础上，提出主动车流和可控车流的概念，对枢纽车流组织理论进行补充和完善。结合智能铁路系统枢纽车流组织的特征，提出了IRTS枢纽车流调度决策应该是分阶段，分层次的解决过程。(3)建立基于完全可控的IRTS枢纽车流调度决策优化模型。主要以车流在枢纽内停留时间最短为优化目标建立起基于完全可控的IRTS枢纽车流调度决策优化模型。在优化过程中，分三个阶段建立优化模型，

4、首先建立中转车流的调度决策优化模型：结合第一阶段的优化结果，建立地方车流的调度决策优化模型；同理，结合第二阶段优化结果，建立第三阶段的主动车流调度决策优化模型。(4)建立基于部分可控的IRTS．枢纽车流调度决策优化模型。将车流可控度的概念引入模型，调度决策过程同样分三个阶段，分别建立IRTS枢纽中转车第1I页西南交通大学博士研究生学位论文流、地方车流和主动车流的调度决策随机机会约束规划模型，从而使IRTS枢纽车流调度决策优化模型更加完善和符合铁路运输生产实际。(5)枢纽车流调度决策优化模型的求解算法。枢纽车流调度决策优化模型都是大规模的NP难题，同时动态调度又要求所用算法

5、必须具有一定的时效性，因此很难用传统的优化方法进行求解。在对比分析各种现代启示式算法后，结合枢纽车流调度决策模型的特点，论文采用综合改进遗传算法及混合智能算法进行求解，并提出了枢纽车流调度决策各优化模型的求解步骤。最后以某～铁路枢纽为例，对论文提出的优化模型的合理性，算法的有效性进行验证。论文通过对各种情况下的IRTS枢纽车流调度决策进行系统研究，得出了很多有益的结论，为枢纽车流组织提供了一种新的思路。但同时，鉴于作者的知识水平及有限时间，IRTS枢纽车流组织中还有很多需完善和深入研究的问题。关键词：铁路枢纽；车流组织；IRTS；可控车流；主动车流；遗传算法西南交通大学博

6、士研究生学位论文第lII页■■■●____-●________-_●_---____●●_●_■_●■-_●■_●●■_●●●-__-●●_--__●●●_-●一mlyremv-■●■-■_●●●■-●_■_■_●●●_●●●_■_●●_●_■__●_________●一ABSTRACTIntelligent，informationandscientificrailtransportmanagementdecisionisalonggoalforintelligentrailwaytransportsystem．Wagon—flowsorganizationisafund

7、amentalworkfortransportorganizationandmanagement．Theorganizationinterminalispivotalthroughoutthewagon—flowsorganization．Thelevelofwagon-flowsorganizationinterminalnotonlydirectlyaffectwagon-flowsunblockedintherailwaysystem．butalsoCanmeettransportdemandofrailcustomer