路网节点间空车调配模型与算法研究

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1、西南交通大学硕士学位论文路网节点间空车调配模型与算法研究姓名:谭云江申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:朱健梅20060301西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要空车调整是铁路运输技术计划的重要组成部分,是指导运输生产的重要手段。空车调整在技术上是一个车辆合理运用的优化问题,对其模型和算法的研究,在理论和实际工作中都具有重要的意义。论文以理论研究为主,充分借鉴和参考以往的研究成果,采用系统科学的观点和方法、类比法及数理模型的研究方法,同时结合离散数学、最优化理论、计算机数学等相关学科的理论

2、知识,以提供一种新的建模思路和求解算法为目的,对铁路节点间空车调配优化问题进行深入的研究与分析。主要研究内容和结论包括:(1)对空车的产生和调整原则与方法等内容进行了详细的叙述与分析。(2)通过对空车调配问题的特点分析,明确了空车数量调配和网络配流是空车调配的两个核心问题,并确定了两条不同的研究路线。(3)在分析已有模型的基础上,从不同的研究角度,对空车调配问题进行抽象描述,建立了TP模型和EwDcO模型。(4)分析发现,共同径路约束与EWDco模型是不协调的;通过对定理的证明得出,对流约束不会对EwDcO模

3、型的最优解产生影响,因此EwDcO模型可以描述为线性整数规划模型,其实质是带容量约束的最小费用流模型。(5)对AcO的原理、算法形式,及其应用情况进行了介绍,并选择其做为铁路节点间空车调配优化模型的求解算法。(6)在分析既有算法的基础上,设计了铁路节点间空车调配优化模型的蚁群算法,并对算法的参数、收敛性和复杂度进行了分析。采用实际算例,对不同算法的有效性进行比较,表明Ac0在求解TP模型方面具有一定的优势,是一种较为有效的算法。期望论文的研究工作和取得的结论,对我国铁路空车调配优化问题的进一步研究和解决,能起

4、到积极的促进作用。关键词:铁路,空车调配,优化模型,蚁群算法西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractTheadjustmentofemptywagonjsoneoflhecardinalelementsofrajlwaytransportationtechnicalprogramandjsalsosignificantguidancetotransportproduction.ItrepresentstechnicallyanoptimizingprobIemofreasonablyoperat

5、ingwagons,researchOnmodelsandalgorithmsofwhichpossessesimportantmeaninginwhetherthcofyorpfactjce.Thepaperfocusesontheoreticalresearch,plentifullyusesformerresultsforreference,introducessystematicscience、analogyandmeansofmathematicmodels,andcombjnestheoretjc

6、sofcorrelaIedknowIedBc,suchasdiscretemath,OptimizaIionandcomputationetc.todeeplyanalyzetheoptimizingproblemOfemptywa90ndistributionamongrailwaynodestoachieVethepurposeOfprovidinganewmodelingthou曲tandresolVingalgorithm.ThemaincontentandconcIusionincludes:(1)

7、Depictingandanalyzingthesources,adjustingprinciplesandwaysofemptywagOnsindeta订.(2)Ascenainingtwocoreproblemoftheemptywagondistribution:quantitydistributionandnetworkmatchingnow,andsoma“ngcenaintwodjffcrentstudyingways.(3)Basedontheanalysisofexistingmodels,t

8、heproblemofemptywagondistributionisabstTactlydescribedfIomvaIiedstudyingVjewpojnt,TPmodelandEWDCOmodelareconstructed.(4)Itjsfoundthatjdenticalpatbconstraintdoesn’tcorrespondwiIhEWDCOmodelIhrOughanalysi

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