07双向编组站列车调度调整优化模型及算法

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1、万方数据第28卷，第6期207年11月中国铁道科学CHINARAILWAYSCIENCEV01．28No．6November，2007文章编号：lOOl一4632(2007)06一0102-07双向编组站列车调度调整的优化模型及算法牛惠民(兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州730070)摘要：研究双向编组站调度优化问题，以解决到达列车接人系统和出发列车编组系统的实时调度调整。在分析双向编组站作业机理和规律的基础上，以列车的编成辆数、编组内容、接续时间，集结地点和作业能力为约束条件，以列车的走行距离，所产生的交换车数为综合优化目标，构造双向编组站列车调度调整的非线性优化模型。根据模型N

2、P-Haxd性和变量高度相关性的特点，建立基于网络流技术的遗传算法求解理论。算法的主要思想是在假定。一1变量已经确定的条件下，将整数变量的确定归结为求解网络最小费用流问题。以郑州北编组站为背景，给出算法的实际求解过程。求解算例表明，提出的方法能够有效解决到达列车和出发列车作业地点的实时选择问题。关键词：双向编组站；接发系统；中图分类号：U292．16：U292．22调度凋整I网络流方法；遗传算法文献标识码：A双向编组站系统作业分工方案规定了正常状态下到达车流的接人系统和出发车流的编组系统口]，但由于铁路运输工作的特殊性，当下列情况发生时，仍然需要对到发列车的作业地点进行调整。(1)由

3、于列车到发不均衡，导致一段时间双向编组站各系统的作业负荷差异较大，即一个系统能力紧张；而另一个系统相对空闲，此时需要对到达列车的接人地点和出发列车的编组地点进行调整。(2)由于车流结构的动态随机性，对于输送同一支到达车流的列车，其编组内容也会有较大的差异，将这些列车全部接人同一个系统，可能会对接续出发列车不利，或产生过多的折角车流，有必要对这些到达列车的接人地点进行调整。(3)当某些出发车流可以在2个系统同时集结时，以这些车流组号为编组内容的出发列车有必要选择最有利的编组地点。(4)当某些出发列车的集结过程接近结束时，需要将接续这些出发列车的个别到达列车改变接人地点，以及时实现列车编

4、组的满重或满轴要求。故此，双向编组站除了每个系统各自配备1名站调负责本系统的作业组织外，还专门配备1名总站调协调2个系统之间的工作，实时调度到达列车的接人系统和出发列车的编组系统，协调的质量主要依赖于总站调的经验和对系统的了解程度E“。由于系统的复杂性和个人能力的局限性，总站调无法凭个人能力做出非常科学的调度决策。文献E3]运用矩阵方法检查接续组号、接续时间和交换车数，实时确定到达列车的接入系统，但前提是出发列车的编组系统固定不变，这一假定不符合实际，因为在现实作业组织中，恰好存在着出发列车可以在2个系统编组出发的情况。基于此，本文对双向编组站到发列车的调度调整问题做深入研究。1构模

5、假设及符号约定随到达列车进入编组站解体的车辆，要经过一段时间的技术作业后方能接续出发列车，那些在计划末期到达车站的列车实际上用来接续下一个调度时段的出发列车，而与本时段的出发列车无直接的车流接续关系。对于这些到达列车，尽管可以通过走行距离、能力负荷等来判断列车的接人系统，但这样做会影响下一时段出发列车的编组，因为车流接续合理应该是判断列车接人系统的首要条件。为此，本研究将出发列车的离开时段向后平移一段时间，以保证到发列车之间能够发生有效的车流接续关系。移动幅度一般取为双向编组站列车的平均接收稿日期：2006—11—07t修订日期I2007-07—16基金项目t甘肃省自然科学基金资助项

6、目(ZS031一A25-023G)I兰州交通大学青蓝人才基金资助项目作者简介t牛惠民(1963一)，男，甘肃陇西人，教授，博士，博士生导师。万方数据第6期双向编组站列车调度调整的优化模型及算法续时间，由于调度时段的不断向前滚动，可以基本消除移动幅度的偏差对模型求解结果的影响。另外，在计划开始时刻，车站2个系统的编组场留有上一时段没有用完的残存车，本文将它们视为虚拟到达列车，其到达时刻为本时段的开始时刻；在计划结束时刻，2个系统的编组场留有该时段没有用完的残存车，将它视为虚拟出发列车。显然，当前时段的虚拟出发列车即为下一时段的虚拟到达列车。定义符号和参数如下：[Tl，T2]表示列车到达

7、时段

8、[T10To，T20To]表示列车离开时段，其中R表示离开时段向后平移的幅度，o表示以24为模(mod24)的加法运算符；k是双向编组站上、下行系统的标志，^=0表示上行系统，k=l表示下行系统；B为双向编组站集结车流组号的集合，Q为时段[T1，n]内到达编组站的列车集合，其中包括小运转列车}砭为虚拟到达列车的集合，百一{qo，q，}，其中qk表示Tl时刻女系统从上时段遗留下来的存车’R为时段[T10T0，T20瓦]内从编组站出发的列车集合；R为虚拟