铁路分组货物列车编组计划的遗传算法研究

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1、中南大学硕士学位论文铁路分组货物列车编组计划的遗传算法研究姓名：左武申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：符卓20090401摘要良好的货物列车编组计划能缓和铁路运输能力紧张、加速车辆周转、降低运输耗费。货物列车编组计划的优化有利于提高铁路行车组织工作的技术水平，对提高铁路运输的运输效率和服务水平具有重要意义。本文主要讨论了技术站货物列车编组计划的优化问题。首先从技术站货物列车编组计划的研究背景入手，分析了国内外货物列车编组计划问题的研究现状，介绍了单组列车编组计划和分组列车编组计划的编制问题。作为铁路车流组织的主要形式之一，分组列车具有能减少货

2、车集结时间、减轻途中调车作业负荷和加速车辆周转等优点，引出了在技术站货物列车编组计划中同时考虑单组列车和分组列车这样两种车流组织形式的必要性，并建立了基于技术效益最大化的一体化的货物列车编组计划数学模型。通过对该编组计划的数学模型中一体化列车编组计划方案数的分析可以看到，随着方向上技术站数目的增多，一体化列车编组计划方案数呈现出组合爆炸。因此，模型的求解必须采用现代启发式方法来进行。考虑到遗传算法简单通用、鲁棒性强、不依赖初始解、全局寻优能力强等优点，设计了单亲遗传算法、双亲遗传算法和双亲自适应遗传算法分别求解同一算例的单组列车编组计划和一体化列车编组计划问题

3、，并在纡s蛔j毋根0平台上实现了该算法。最后，分别比较了三种遗传算法的搜索性能和单组列车编组计划与一体化编组计划的技术耗费。通过优化算法的比较，可以看出：带随机扰动机制的双亲自适应遗传算法在求解列车编组计划方面具有优良的特性，能使问题得到较优的满意解；同时，一体化列车编组计划较单组列车编组计划而言，可以获得更大的技术效益。关键词铁路货物运输，列车编组计划，分组列车编组计划，遗传算法ABSTRACTAbettertrainplanhasadvantagesofabatingthescarcityoftransportcapacity,speedingupthew

4、agonturnaround，reducingtransportcosts．Optimizingthetrainplanbepropitioustoraisethelevelofrailwayorganizationwhichalsohasgreatinfluenceontransportefficiencyandservicelevel．Thispapermainlydiscussesthetrainplanproblem．Firstly,tPermainlyNanoroblemFirstly．it●analyzestheresearchsituationo

5、fthetrainplanbasedonthebackgroundoftheproblem．Then，trainplanningofsingletrainsandmulti．blocktrainsareintroduced．Asanimportantmodeofrailcaroperation，multi-blocktrainshavetheadvantageofreducingaccumulationtime．cuttingdownshuntingonthewayandspeedingca／-movementwhichremindUStoconsiderth

6、esingletrainsandmulti-blocktrainsatthesametimewhentrainplanningattechnicalservicestationsandaintegrativemodeloftrainplanisbuilttomaximizethetechnicalbenefit．Withtheincreasingoftheservicestations，computationalcomplexityoftheintegrativetrainplanwillincreasefasterafteranalyzingthismode

7、l．Becauseofthis，heuristicalgorithmhastobeusedtosolvethisproblem．Then，consideringthegeneticalgorithm(GA)issimple，robust，relylessoninitialsolution，globaloptimizingcapability,GAwithsingleparents，GAwithtwoparents，adaptiveGAwithtwoparentsareachievedintheplatformofVisualC++6．0thataredesig

8、nedfortrainplanofsi