摘要：探讨城轨线路运营时段前车底空驶出场路径与时刻表综合优化问题,给定运营时段内运行图和车底交路,路径问题指派运营时段初列车需要车底的配属车场及其运营时段前从车场到列车始发站的出场路径,时刻表问题确定车底在其选择路径上途经车场、中间站和折返站的到发时刻。通过网络抽象提前生成所有列车的可行车底出场路径,以车底出场总空驶距离和总空驶时间最小为目标,考虑车场和车站能力,构建混合整数线性规划模型。为避免车底在途不必要停站,设计两阶段算法,对出场方案进行二次优化。采用大规模实际案例验证所提出方法的可行性和有效性。

摘要：为实现空车调配与货物列车开行方案协调优化,结合基本运行图架构与车流径路,构建货运时空服务拓展网络。考虑配空与装卸取送、集编发等环节的时间接续要求,节点与区段不对流空车要求,以重车流全程运送与空车配送等广义总费用最少为目标,建立整数规划弧路模型。针对既有算法设计局限性,结合重车或空车配空的时间接续要求,提出将不同的k短路重车流方案与空车配空方案相关联的改进可行解构造方法,设计混合差分进化求解算法。实例研究表明,考虑空车调配进行重车、空车流组织协调优化,能够减少空车走行费用,及时满足装车需求,有效保证作业车流配合中转车流集结编组及时挂线,提高方案可实施性。

摘要：为解决高速铁路应急调度预案设计不当导致的调度员工作负荷问题,提出一种适用于高速铁路应急调度预案复杂度评估的客观量化方法,并进行实验验证。在对调度工作任务分析和主观调查基础上,综合确定调度预案逻辑复杂度与调度预案认知复杂度(DPCC)为应急调度预案复杂度的主要指标。图形化调度预案后利用熵值法获取调度预案逻辑复杂度值,基于元操作认知资源分析获取调度预案逻辑复杂度值,综合计算应急调度预案复杂度值。应用应急调度预案复杂度法对人工触发发车进路作业预案复杂性进行实例分析,并对应急调度预案复杂度法的有效性进行验证。结果表明:应急调度预案复杂度法的量值与预案平均执行时间及NASA-TLX分值相关系数分别为0.819、0.930,量值能刻画预案的复杂程度。

摘要：为寻求提升交通预测时空计算任务性能的有效途径,探索图神经网络技术在交通预测中的应用前景和挑战,回顾了交通预测方法的发展,总结了模型驱动方法、统计模型、传统机器学习方法和深度学习方法的优势和局限性;阐述了图网络和交通网络的适配性,归纳了图的构造方法;将应用于交通预测的数据进行了分类,分析了不同交通预测任务的共性与差异;归纳了常用于交通预测任务的图神经网络模型,包括卷积图神经网络、图注意网络、图自编码器和图时空网络,分析了图神经网络模型应用于交通预测时主要考虑的因素和时空模块;对比了多种交通速度预测方法的性能,分析了图神经网络框架中不同组件对其预测性能的影响;从数据多源性、应用多样性、多模式、动态性、模型可解释性、不确定性和小样本学习等多个角度探讨了基于图神经网络的交通预测面临的挑战和机遇,并针对图神经网络发展趋势提出了相关建议。研究结果表明:与只考虑时间相关性的基准模型相比,基于图神经网络的预测方法性能显著提升;多模式时间相关性、时空注意力机制、边特征、外部数据均会显著影响预测性能;图神经网络为建模交通网络复杂动态的时空相关性提供了有力手段,目前针对交通状态预测问题开发了多样化的模型;未来研究可重点从设计高效的动态时空模块集成架构、设计有效整合外部数据的模块、拓展多样化的应用任务、实现多模式交通同步预测、开发高效可靠和易于解释的模型等方面进行突破,实现预测准确性和效率均衡提升,以期发展更高阶段的智慧交通。

摘要：高速铁路夕发朝至列车开行与天窗设置存在动态影响关系,将两者进行协同优化有助于满足旅客夜间出行需求,提升铁路运力资源配置.以通道型高速铁路为对象,在分析高速铁路夕发朝至列车与天窗设置影响关系的基础上,以高速铁路夕发朝至列车总的旅行时间最少和高速铁路夕发朝至列车的开行对既有列车运行图的影响最小为目标,建立了列车开行模式未定情形下高速铁路夕发朝至列车与天窗协同优化的非线性混合整数规划模型.结合问题特性,提出了双目标转换和约束线性化处理等模型约简策略,设计了基于自适应大邻域搜索的启发式求解算法.最后,以京广高速铁路走廊为例,对模型算法的有效性进行了验证.结果表明:算法经过40次左右迭代便可收敛至最优解,耗时784 s.

摘要：高速铁路调度员监控作业的注意力水平识别是全周期注意识别的重要组成部分。针对监控作业交互少、反馈弱以及视觉特征不显著的特点,设计基于信息感知密度的注意诱导实验作为客观评价参照,采集全头脑电并提取了57个通道的7项频段指标为识别特征。采用Pearson相关系数进行特征初筛,采用Logistic回归-预测变量重要性排序的包裹式方法对特征进行进一步降维并进行注意水平识别。实验结果表明:基于左额叶和双侧枕叶的17个脑电频段特征的多项Logistic回归模型对低注意水平有81%的识别准确率。脑电频段特征对应负责大脑思维功能和视觉加工处理的脑功能区,反映高铁调度员在监控工作中的注意水平变化对应的认知功能变化。

摘要：随机性是公交出行需求的重要特性.随机需求下的公交系统中,不同风险态度(中立风险、规避风险和寻求风险)的决策者会选择不同的设计方案,这在多阶段公交系统走廊设计中更为明显.为研究不同决策风险态度下随机特性对公交服务设计的影响,首先,基于均值-方差理论,提出不同风险态度下的决策方法,并构建对应的多阶段公交走廊设计模型,同时优化不同阶段的公交线路长度、站点选址和发车间隔;之后,利用局部分解法和最优化理论,得出模型的解析解;最后,对不同设计策略(全覆盖设计、单阶段和多阶段的公交线路非全覆盖设计)和风险决策态度下的公交走廊设计进行对比分析.结果表明:1)公交线路多阶段设计具有比全覆盖设计和单阶段设计更低的期望系统成本,以及比单阶段设计更稳定的方案;2)在不同设计策略中,决策风险态度对公交系统的参数配置(即公交线路长度、站点分布和发车间隔)有不同的影响,例如规避风险态度决策者在全覆盖设计中追求更密集的站点分布,而在单阶段设计中则会追求相对更低的站点密度,在多阶段设计中这就更为复杂.该研究从政府管理者和运营商的角度,提供基于需求随机增长下公交系统多阶段设计的风险投资决策方法.

摘要：智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于“先到先服务”规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。

摘要：运到期限是铁路货物运输组织的关键问题,保障运到期限,对提升铁路货物运输质量与竞争力有重要意义.本文以编组站动态配流为研究对象,考虑不同货物对运输时效性要求的不同,以车流在站停留时间加权值总和最小为优化目标;采用均值比例分配法将运到期限分配到货物运输编组站作业环节,成为车流最大在站停留时间约束,同时考虑编组去向等约束,建立基于运到期限的编组站调机运用计划与配流计划综合优化模型,设计模拟退火算法对模型进行求解.最后通过算例分析表明,本文的模型和算法能够有效地解决编组站动态配流问题,同时满足车流的运到期限要求.

摘要：为适应货主动态需求和运到期限要求,采用动态车流组织方法进行编组方案调整、列车运行方案与车流挂线的综合优化.考虑车流时空分布不均衡性,结合基本运行图架构,运用时空网络描述车流组织动态过程,考虑车流组织过程时空连续性、车站与线路时空能力及运到期限等约束,在静态车流组织优化模型目标基础上考虑车流到后待解与编后待发的延迟费用,构建货物列车开行方案整数规划模型.基于K短路构造初始解,依据列车能力利用率阀值评估方案,从而调整车流改编方案搜索邻域解,设计模拟退火求解算法.实例研究表明,相比静态模型,所建模型的决策变量能更清晰地反映车流对车站线路时空能力的占用状况,优化方案能有效匹配车流时空分布不均衡性,有利于车流接续与流线结合.