摘要：分析列车晚点时间和车底接续时间对车底接续延误概率的影响,以车底接续的唯一性、车底的匹配度和车底日常检修等为约束条件,以车底接续延误概率最小和车底运用的均衡性为目标函数,建立考虑车底接续延误概率的普速旅客列车车底套用方案鲁棒优化模型。通过引入粒子群算法的惯性权重取值依据和基于动态密集距离的非劣解集更新策略,设计基于Pareto排序的多目标粒子群优化算法的模型求解方法。以北京西、郑州、西安、兰州4个铁路大型客运站的20个车次为例,验证了优化模型及其算法的有效性和合理性,并对非套用模式、不考虑车底接续延误概率的套用模式和考虑车底接续延误概率的套用模式3种情况下的普速旅客列车车底套用方案进行比较分析。结果表明:采用考虑车底接续延误概率的普速旅客列车车底套用方案鲁棒优化模型和求解算法,不但可提高普速旅客列车车底运用的效率,而且得到的车底套用方案具有较好的鲁棒性。

摘要：在不改变车底配属制的前提下,以车底在配属站和折返站的接续时刻和停留时间、车底与列车对在接续时间间隔和车底要求的匹配度、车底运用与到发线运用和整备线运用的协同性等为约束条件,以始发和终到旅客列车的车底不必要在站停留时间最小为目标函数,建立基于既定运行详图的旅客列车车底套用优化模型。将模拟退火算法参数的设定描述为随机优化问题,采用序优化巢分区算法设定模拟退火算法参数;在此基础上,设计求解优化模型的模拟退火算法。以郑州车站为例,验证模型和算法的有效性。结果表明:运用给出的模型和算法得到的车底套用方案,减少了所需车底数量和车底在配属站及折返站的停留时间,提高了车底运用效率。车底套用后尚需进一步解决某些旅客列车晚点对车底接续的影响、因车底不匹配对中短途列车上座率的影响、旅客列车密集到达和发车时间段出现的站台拥挤等问题。

摘要：合理的铁路旅客列车车底套用可以减少车底在站的非生产停留时间,提高旅客列车车底的利用率.在不改变车底配属制的前提下,利用随机机会约束规划的方法,以旅客列车车底在站的接续时间、车底接续时的列车等级和车底运用等为约束条件,以始发终到旅客列车车底在站非生产停留时间最小为目标函数,建立基于随机机会约束的铁路旅客列车车底套用优化模型.以某四个大型客运站为例,利用遗传算法设计求解优化模型,验证模型和算法的有效性.结果表明:提出的车底套用模型及其优化算法,可缩短车底在站停留时间和车底需要数量,提高了铁路客运能力.