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文檔簡(jiǎn)介
1、車流推算是日常鐵路行車組織極為關(guān)注的一個(gè)問題。若要保證運(yùn)輸秩序有條不紊地進(jìn)行,必須事先推算未來(lái)路網(wǎng)的車流,掌握未來(lái)車流的變化情況,作為編制運(yùn)輸計(jì)劃和進(jìn)行車流調(diào)整的依據(jù)。而現(xiàn)行的車流推算方法仍然局限于傳統(tǒng)的對(duì)于運(yùn)到期限的粗略計(jì)算和基于歷史經(jīng)驗(yàn)的人工判斷,導(dǎo)致行車部門對(duì)于未來(lái)路網(wǎng)車流分布信息的掌握存在明顯的滯后性,經(jīng)常出現(xiàn)編組站或分界口堵塞、車站產(chǎn)生保留列車等不利局面,在目前的綜合運(yùn)輸體系中,鐵路運(yùn)輸已成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸環(huán)節(jié)。因此,在鐵
2、路信息化建設(shè)日趨完善的條件下,實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的車流推算,將使得行車組織部門有預(yù)見地掌握路網(wǎng)車流的變化趨勢(shì),制定合理高效的應(yīng)對(duì)決策,從而有利于保證路網(wǎng)車流的合理分布、實(shí)現(xiàn)運(yùn)力資源的優(yōu)化配置。
車流推算與動(dòng)態(tài)車流組織之間存在著相輔相成、相互依存的關(guān)系,一方面,車流推算結(jié)論可為動(dòng)態(tài)車流組織計(jì)劃的制定提供數(shù)據(jù)參數(shù)和決策依據(jù),另一方面,有效的車流推算需通過(guò)模擬車流組織過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此,對(duì)于車流推算問題,不能脫離動(dòng)態(tài)車流組織而展開孤立的研究,應(yīng)
3、對(duì)這兩個(gè)問題進(jìn)行有機(jī)結(jié)合并進(jìn)行綜合分析,從而促進(jìn)流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性以及日常運(yùn)輸計(jì)劃制定的合理性。
隨著我國(guó)鐵路貨運(yùn)服務(wù)理念的轉(zhuǎn)變,對(duì)于提高鐵路貨運(yùn)服務(wù)質(zhì)量的迫切需要促使越來(lái)越多的專家學(xué)者開始關(guān)注車流推算與動(dòng)態(tài)車流組織問題。但既有研究更多地集中于車流推算方法的概括性論述與列車編組計(jì)劃優(yōu)化等靜態(tài)車流組織的研究方面,缺乏一套系統(tǒng)的車流推算與動(dòng)態(tài)車流組織相關(guān)理論與方法。對(duì)此,本文在借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合我國(guó)鐵路運(yùn)輸組織特點(diǎn)
4、,細(xì)化車流推算與動(dòng)態(tài)車流組織的問題本質(zhì),提出了一系列有針對(duì)性的解決理論與方法,這對(duì)于提高鐵路行車調(diào)度的管理水平、提升鐵路競(jìng)爭(zhēng)力,具有積極意義。
本文的主要研究工作包括:
1、系統(tǒng)地分析了鐵路網(wǎng)重空車流推算的基本原理:在重車流推算方面,以重車流輸送時(shí)間的有效測(cè)算為切入點(diǎn),分析了重車流推算的基本原理與方法,并且對(duì)其中的難點(diǎn),即車流沿途中轉(zhuǎn)作業(yè)時(shí)間的推算技術(shù)進(jìn)行了重點(diǎn)分析,分別給出了基于列車編組計(jì)劃推算車流有調(diào)中轉(zhuǎn)作業(yè)站點(diǎn)
5、序列和基于機(jī)車交路推算車流無(wú)調(diào)中轉(zhuǎn)作業(yè)站點(diǎn)序列的理論方法。在空車流推算方面,主要通過(guò)模擬空車動(dòng)態(tài)調(diào)配過(guò)程實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)空車流時(shí)空分布的預(yù)測(cè);建立了利用時(shí)空網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成空車動(dòng)態(tài)調(diào)配計(jì)算的理論框架,并分別分析了離散型時(shí)空網(wǎng)絡(luò)和連續(xù)型時(shí)空網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)缺性。
2、考慮到僅依靠決策基準(zhǔn)時(shí)刻的在途重車為數(shù)據(jù)源推算遠(yuǎn)期(未來(lái)3~7天)路網(wǎng)重車流分布將導(dǎo)致路網(wǎng)流量明顯失真的弊端,本文結(jié)合路網(wǎng)流量產(chǎn)生、運(yùn)行及消失的時(shí)空分布機(jī)理,將裝車需求信息引
6、入遠(yuǎn)期重車流推算的參數(shù)結(jié)構(gòu)并假設(shè)需求全部滿足,通過(guò)在途重車與裝車需求運(yùn)到時(shí)限的測(cè)算,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)期路網(wǎng)潛在重車流量的合理推算。參考此推算結(jié)論,我們可找出路網(wǎng)中流量負(fù)荷超出通過(guò)能力的線路區(qū)段,即瓶頸區(qū)段。由此,如何合理抑制瓶頸區(qū)段的重車流量負(fù)荷,確保路網(wǎng)車流運(yùn)轉(zhuǎn)通暢,是鐵路行車調(diào)度亟待解決的重要問題,而這也是車流推算的延伸問題。對(duì)此,本文首先基于遠(yuǎn)期重車流推算結(jié)論,給出了目標(biāo)日瓶頸區(qū)段動(dòng)態(tài)流量結(jié)構(gòu)的推算方法,并據(jù)此提取了瓶頸區(qū)段運(yùn)能動(dòng)態(tài)分配的研
7、究對(duì)象;其次,通過(guò)分析影響鐵路承運(yùn)裝車決策的多項(xiàng)效益指標(biāo),構(gòu)建了瓶頸區(qū)段運(yùn)能動(dòng)態(tài)分配的多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,并設(shè)計(jì)了基于線性加權(quán)和法的模型求解算法。最后,以隴海鐵路“洛陽(yáng)東→鐵爐”瓶頸區(qū)段為例,推算而得未來(lái)第5日該區(qū)段的潛在流量負(fù)荷,并給出了相關(guān)的裝車需求限額承運(yùn)方案,探討了該方案的合理性。
3、對(duì)于車流推算極為關(guān)注的路網(wǎng)分界口排空流量推算問題,本文提出了通過(guò)模擬全路空車動(dòng)態(tài)調(diào)配以獲取路網(wǎng)空車流分布態(tài)勢(shì)進(jìn)而追蹤每一分界口排空流量
8、的解決思路。首先,考慮到基于全國(guó)實(shí)際鐵路網(wǎng)模擬空車動(dòng)態(tài)調(diào)配所帶來(lái)的計(jì)算復(fù)雜程度,構(gòu)建了包含155個(gè)支點(diǎn)的全路支點(diǎn)路網(wǎng)同構(gòu)代替實(shí)際路網(wǎng),以使空車動(dòng)態(tài)調(diào)配的計(jì)算更具可行性。其次,為使求解問題更為直觀化,通過(guò)分析計(jì)算任意兩支點(diǎn)間空車流的平均走行時(shí)間,構(gòu)造了多時(shí)段離散型時(shí)空服務(wù)網(wǎng)絡(luò),并據(jù)其特性構(gòu)建了空車動(dòng)態(tài)調(diào)配優(yōu)化模型,從而為該問題的解決提供了理論框架。再次,針對(duì)模型特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種引入混沌搜索思想的粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化求解,并將其應(yīng)用于全路支點(diǎn)路
9、網(wǎng)層面的空車動(dòng)態(tài)調(diào)配。最后,基于空車動(dòng)態(tài)調(diào)配的計(jì)算結(jié)論,給出了次日路網(wǎng)分界口排空流量的推算流程。
4、對(duì)于微觀層面的車流推算,即對(duì)未來(lái)(次日)任意時(shí)刻路網(wǎng)中重空車流分布狀態(tài)與出發(fā)列車編組內(nèi)容的推算與預(yù)測(cè),本文以任一鐵路局為研究對(duì)象,在按圖行車的條件下模擬日常重空車流的組織流程,從而給出每一股動(dòng)態(tài)重空車流于各車次貨物列車的分配策略。首先以列車運(yùn)行圖為基本框架構(gòu)造連續(xù)型時(shí)空網(wǎng)絡(luò),并通過(guò)對(duì)鐵路貨車周轉(zhuǎn)過(guò)程的分析,完成雙層時(shí)空網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)
10、弧的設(shè)計(jì);其次,分別針對(duì)日常行車組織過(guò)程中重空車流的走行特點(diǎn)和組織模式,采取以弧-路模型思想描述動(dòng)態(tài)重車流走行特征、以點(diǎn)-弧模型思想刻畫空車動(dòng)態(tài)調(diào)配策略的建模思路,構(gòu)建了鐵路局動(dòng)態(tài)重空車流組織優(yōu)化模型;再次,通過(guò)對(duì)實(shí)際問題計(jì)算規(guī)模的分析,選取整數(shù)編碼的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解;最后,以蘭州鐵路局的動(dòng)態(tài)重空車流組織為例進(jìn)行計(jì)算分析,有效推算出了次日局管內(nèi)編發(fā)列車的編組內(nèi)容及其車流來(lái)源,試驗(yàn)表明,本文提出的模型和算法具有較為顯著的現(xiàn)實(shí)意義
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