摘要：列车开行方案与客流需求匹配与否在很大程度上决定高铁运输服务质量和市场竞争力。为使高铁列车的开行方案与旅客的时变需求相吻合,在基于连续运输能力的高铁客流均衡分配获得区段时变断面需求的基础上,引入列车发车时间,提出基于区段列车生成和列车拼接组合的开行方案设计思路,解决大规模高铁网络列车开行方案的优化问题。首先,根据列车始发终到站需要配备动车段或存车线的特征,以配备相关设施的车站为界,将高铁网络分解为若干个互不重合的区段,并以区段为单位,提出吻合时变区间断面需求的区段开行方案生成方法和列车拼接组合策略。其次,针对网络化列车开行方案中需要满足的始发站发车能力约束、终到站终到能力约束、区间通过能力约束和列车总数约束,以高铁运营收入、高铁运营成本与旅客需求偏差的惩罚费用加权和为优化目标,构建基于时变区间断面需求的高速铁路列车开行方案优化模型,并通过4种列车调整策略和5种综合方案调整策略构造邻域解,设计模拟退火求解算法。最后,以京广高速铁路、沪汉蓉高速铁路以及郑西高速铁路为例验证模型和算法的有效性。结果表明,优化产生的列车开行方案与时变客流吻合程度高,同时也具有较高的运算效率和收敛性,适用于大规模高铁网络开行方案的设计和优化。

摘要：现代有轨电车运行过程中,交叉口公交信号优先策略能够保证列车顺利通过交叉口,但会对交叉口其它社会车辆产生负面影响.本文考虑信号优先策略对交叉口产生的负面影响,提出了综合优化列车旅行时间和交叉口负面影响的有轨电车时刻表优化模型,针对模型的非线性特点,设计模拟退火算法和基于事件驱动的仿真法相结合的组合算法进行求解.以沈阳浑南现代有轨电车5号线为实例,结果表明,模型求解的时刻表方案相对于总旅行时间最小的时刻表方案,其旅行时间增加了1.2%,但交叉口的负面影响费用相对减少了66.4%.由此说明,本文提出的现在有轨电车时刻表优化方法,在保证列车旅行时间尽量小的同时极大降低了对交叉口社会车辆的负面影响.

摘要：分析高铁日客流量历史数据特征,设计日期和节假日2类标签,并给出其取值范围;结合高铁日客流量的自回归特征,构建适用于高铁日客流量中期(120 d左右)预测的双层平行小波神经网络(Double Layer Parallel Wavelet Neural Network,DLP-WNN)模型。模型中,子网络1以预测所得到的连续若干天日客流量为输入,预测接下来1 d的日客流量;子网络2对子网络1的输出结果进行修正,以每1 d的日期标签和节假日标签等确定型数据为输入,分别预测各天的日客流量。DLP-WNN模型通过对2个子网络每天输出值加权求和得到各天预测结果,其中,子网络1体现近期日客流量的总体趋势,子网络2体现日客流量的逐日波动情况,以此保证中期预测的精度。实例应用表明:利用DLP-WNN模型分别对4种不同距离下的典型O-D对进行120 d的日客流量中期预测,平均绝对百分比误差为7%~12%,明显低于BP神经网络、ELM极限学习机、ELMAN神经网络、GRNN广义回归神经网络和VMD-GA-BP等方法所测结果,验证了DLP-WNN模型适合于开展高铁日客流量中期预测。

摘要：在分析物流配送中心作业流程和特点的基础上,以配送装载系统总时间最少为目标,以货车初始到达时间范围、装载流程最大装车数和流程作业时间要求等为约束条件,建立基于时间和装载能力约束的配送装车作业计划模型。采用在初始装车作业计划的基础上,运用交换货车作业顺序、定序优化方法等关键技术设计相应算法对模型进行求解。算例和分析表明,优化方法对于合理安排配送中心货物装载顺序、减少装载的排队等待时间、提高货物装载效率和加快配送中心的运作都具有显著作用。

摘要：研究铁路旅客换乘方案的快速搜索方法可为铁路售票系统提供支持。通过分析铁路旅客出行路径特征,引入非最短系数概念,给出有效路径的判定条件,设计有效路径的搜索算法。基于有效路径集,设计前序弧数法搜索任意计划出发时间的旅客最优换乘方案。整体算法由2个部分组成,一是整个铁路网络有效路径的预先生成和存储;二是给定计划出发时间和起讫站点的最优换乘方案的快速搜索。算法既考虑了铁路旅客的出行路径特征又突出了"快速搜索"的特点。基于2014年中国高速铁路网络及运行图进行算例分析,结果显示算法具有较高的运算效率和很强的实用性。