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铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究

王春乐 郭子渝

王春乐, 郭子渝. 铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 68-74,93. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.01.010
引用本文: 王春乐, 郭子渝. 铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究[J]. 交通信息与安全, 2016, 34(2): 68-74,93. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.01.010
WANG Chunle, GUO Ziyu. Optimal Train Flow Robust Organization for Cargo Express Train in Railway Hub[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 68-74,93. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.01.010
Citation: WANG Chunle, GUO Ziyu. Optimal Train Flow Robust Organization for Cargo Express Train in Railway Hub[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2016, 34(2): 68-74,93. doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.01.010

铁路枢纽内快运班列车流组织的鲁棒优化研究

doi: 10.3963/j.issn1674-4861.2016.01.010
详细信息
  • 中图分类号: U292.18

Optimal Train Flow Robust Organization for Cargo Express Train in Railway Hub

  • 摘要: 针对当前生产运营中较少考虑货运站点货物需求不确定性以及客户对货物运到期限的要求,设计双层时空服务网络描述枢纽内快运班列车流组织过程.该网络分为货源层和编组层,货源层中带有方向别的车流选择延迟弧或运输弧在相应时段到达编组层中的编组站.同时考虑编组站办理方向总数和车流组织基本约束,构建了铁路枢纽内快运班列车流组织鲁棒优化模型(CR),使用IBMILOG Cplex软件对模型进行精确求解.通过算例和大规模测试进行验证分析,结果表明,当ω=0.03时,鲁棒模型的目标函数值比随机优化模型(CS)的目标函数值降低5.10%,发送车数提高5.66%,最长求解时间为82 s,鲁棒性强于随机优化模型.虽然确定性模型(CD)在—些情景下可以获得较优的解,但是在需求不确定的条件下,确定性模型目标函数值要差于随机优化模型和鲁棒模型.当枢纽内货运站点数设为50时,时空网络服务弧段数达317,模型的求解时间为1 375.4 s,在可以接受的时间范围内.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2016-04-28

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