【摘 要】
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铁路枢纽中心任务是合理使用各种技术设备完成车站内车流交换和客货运输。取送车作业是铁路枢纽货物运输中不可缺少的环节。在我国铁路枢纽货物运输需求量大的背景下,研究多调机同时作业的取送车作业优化,合理安排调机资源并科学规划调机完成取送车作业,对加速货车周转,提高铁路的运输效率和经济效率有重要意义。本文在梳理国内外相关研究基础上,以铁路专用线取送车问题为基础,考虑树枝形铁路专用线和多调机作业的作业环境,进
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铁路枢纽中心任务是合理使用各种技术设备完成车站内车流交换和客货运输。取送车作业是铁路枢纽货物运输中不可缺少的环节。在我国铁路枢纽货物运输需求量大的背景下,研究多调机同时作业的取送车作业优化,合理安排调机资源并科学规划调机完成取送车作业,对加速货车周转,提高铁路的运输效率和经济效率有重要意义。本文在梳理国内外相关研究基础上,以铁路专用线取送车问题为基础,考虑树枝形铁路专用线和多调机作业的作业环境,进一步研究树枝形铁路专用线多调机取送车问题。本文根据问题特点采用双层规划思想构建双层模型,并提出融合综合关联度和改进遗传算法的求解策略HP-CCI&IGA(hybrid procedure combining comprehensive correlation indicator and improved genetic algorithm,简称HP-CCI&IGA)对模型进行求解。首先考虑装卸站取送需求量等因素建立以调机作业量均衡为目标的上层模型,考虑取送先后顺序、取送时间窗、调车牵引定数、批次划分要求等因素建立以调机取送成本和车辆停留成本总成本最小为目标的下层模型。在对上层模型的求解中,首先计算调机最佳配置规模,其次设计基于中心关联度CCI(comprehensive correlation indicator,简称CCI)的中心聚类算法对作业区进行划分,并为调机分配作业范围和作业内容。然后考虑问题的复杂性,将上层模型求解的作业分配信息传递给下层模型,设计基于车流到达信息的编码方案,利用先送后取的作业规则生成初始解,采用排序式无放回的多轮轮盘赌法进行选择操作,设计变异操作对取送顺序进行修正,进而形成了IGA算法并完成各调机的最优取送路径求解。最后,通过仿真实验对本文建立的双层模型和HP-CCI&IGA融合求解策略进行了验证。并通过设置不同作业数量规模和参数利用下层模型对设计的IGA算法和传统GA算法进行了对比实验,结果表明使用IGA具有更好的求解能力,并且在较大数量作业规模问题上有较好的表现。
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