大型铁路客运站到发线与咽喉区综合运用优化

在考虑咽喉区进路交叉和到发线技术作业安全的前提下,将到发线和咽喉区作为整体进行综合优化,以到发线运用和咽喉区进路运用均衡为优化目标,基于0-1整数规划方法构建到发线运用模型,并编制模拟退火求解算法.以兰州站为对象进行案例分析,结果表明:到发线和咽喉的运用都达到了均衡并且使占用同一到发线相邻两列列车时间间隔增大,若发生晚点等突发事件便于车站作业调整.所构建模型能够有效提高车站技术设备利用均衡性以及车站作业的抗干扰性,为车站作业计划编制提供优化方法.     

列车运行调整与到发线运用的协同优化研究

在列车运行的过程中,受到各种不确定性因素的影响,列车可能会偏离图定运行计划,同时也会对车站的到发线运用造成干扰。针对列车运行调整与到发线运用协同的优化问题,本文兼顾列车运行调整约束与到发线运用约束,建立了多目标的整数规划模型,并设计了适用于求解该模型的分层序列鸽群优化算法。算例分析表明,模型对列车运行计划进行调整的同时,还能得到满意的到发线运用方案,并且分层序列鸽群优化算法可以快速求解列车加权总到发晚点最少和到发线占用总消耗最小的目标函数。     

客运专线车站到发线运用多目标优化模型

为给客运专线车站接发的列车合理安排到发线,构建了客运专线车站到发线运用多目标优化模型.优化目标为列车站内走行时间之和最小及到发线使用最均衡;约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束.基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法.以济南西站为例,对7:00:00～13:00:00时段的到发线运用方案进行求解.结果表明,所求优化方案与图定方案相比,下行、上行列车的站内走行时间之和分别减少7.37%、1.88%;对于各到发线占用时间与到发线平均占用时间之差的平方和,下行、上行列车分别减少62.93%、74.75%.模型能准确地描述列车占用各条到发线的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的到发线运用问题.     

高铁枢纽车站到发线运用与进路选择综合优化研究

通过分析高铁枢纽车站接发列车和客运作业的特点,考虑接发列车技术要求和现场客运组织要求,将到发线运用和进路选择作为整体进行综合优化,以到发线运用和检票口作业量均衡、接发列车受交叉干扰程度最小为优化目标,建立0-1整数规划模型,并针对实际问题设计蚁群算法求解。最后以广州南站为案例进行分析,结果表明各到发线接发列车数量和检票口作业量较为均衡,占用同一到发线相邻两列车最小时间间隔较为合理,有利于列车运行受到干扰时接发股道和时间的调整,达到了优化到发线运用和进路选择的目的。     

多优化目标视角下高铁站到发线运用计划编制

在给定列车运行图和车站候车厅布局的前提下,研究高速铁路车站到发线运用问题。以股道和道岔的相容性约束作为前提,分析检票口附近固定座位数量和检票口与站台的通道距离,以增强车站作业计划稳定性、列车站内走行距离最短和最大化满足候车厅布局为3个优化目标,建立了到发线运用的0-1整数规划模型。针对模型特点,采用Lingo编程进行求解,最后通过某客运站为例证明该模型的有效性。结果表明,该模型能准确描述实际问题,适用于大型高铁站的股道分配问题。     

高铁列车运行图和到发线分配的协同编制方法

为了解决多线路列车运行图在衔接枢纽站的资源利用协调问题,以高速铁路运输网络为研究对象,充分考虑区间资源、车站到发线、车站咽喉区资源,从中观角度构建时-空网络,提出区间-咽喉区-到发线三段式列车运行图编制框架,协同编制多线路列车运行图和多车站到发线分配方案.以列车运行总费用最小为目标,建立0-1整数规划模型,通过构建不兼容弧集合和不兼容边集合,简化了复杂安全约束的表示,采用整数规划商业求解器CPLEX对模型进行求解.算例结果表明,生成的考虑车站到发线具体分配的列车运行图满足各项安全技术作业需要,验证了三段式运行图编制框架的可行性和模型的有效性,实现同时生成可靠的多线路列车运行图和到发线分配方案.     

高速铁路区间完全中断场景双向到发线运用优化

针对高速铁路区间完全中断场景下的列车运行调整问题，提出了双向到发线运用优化策略。从宏观角度将列车运行过程抽象为由事件和活动构成的网络，对提出的双向到发线运用策略进行建模，建立高速铁路区间完全中断场景下列车运行调整混合整数线性规划（MILP）模型。根据现场实时性要求，采用自编算法与商业优化软件Gurobi相结合的方式对模型进行求解。运用模型和算法对构建的9个现场中断案例进行算例测试。结果表明，双向到发线运用优化策略可以有效减少中断事件对列车运行的影响，相比于目前到发线运用策略，最多可减少10%的列车延误时间。     

CRTS-Ⅰ型双块式无砟轨道到发线道床板施工方法的改进

随着国家高速铁路的蓬勃发展,CRTS-Ⅰ型双块式无砟轨道道床板施工常见的施工方法有:机组法、排架法和轨排框架法。运用上述方法在正线区间范围内可以快捷高效地组织施工,但对于在车站仅到发线设计为CRTS-Ⅰ型双块式无砟轨道的施工工况,由于到发线相对于正线距离很短,且受到车站范围施工作业面的制约,上述方法中所使用的设备难以进出作业面,施工效率较低。通过对新建铁路南京至杭州客运专线句容西站到发线施工工艺的改进,提高了车站到发线道床板的施工效率,同时节约了施工成本,有进一步研究和推广的价值。     

呼准线增建第二线何家塔车站线间距分析

何家塔车站是呼准线上的中间站,其中,何家塔II场主要是为大路煤化工铁路服务,增建二线后,何家塔II场不变,对何家塔I场改扩建,同时,在何家塔车站南咽喉考虑不连沟铁路专用线、唐家会铁路专用线的引入条件;根据车站到发线是否通超限、信号机设置等因素,对何家塔车站I场股道间线间距进行了简要的说明。     

计算机联锁控制系统中对特殊联锁条件的处理

针对计算机联锁控制系统中对特殊联锁条件的处理,尤其是对到发线出岔的处理,在比较继电集中与计算机控制两种方法的基础上,阐明了计算机联锁控制系统对于像到发线出岔等的特殊联锁条件的处理．无论在功能上,还是在方法上,都能使车站信号控制系统获得较大的改进．本文对于提高车站信号控制系统的功能、提高运输效率、改变人们对于传统的车站信号控制系统的认识有一定的参考价值．     

基于遗传算法的骨肿瘤分类方法研究

为了更好地利用骨肿瘤分形参数集对骨肿瘤进行模式判别，将基于连续变量的遗传算法和相应的交叉与变异算子应用于骨肿瘤的模式分类中。针对该算法在实验中出现的振荡及不收敛问题，相应采用了自适应技术加以改进。通过对比改进前后遗传算法的精度和速度，证明了改进后的自适应遗传算法稳健性能好，运算速度快。利用该算法，可根据分形参数模式集对骨肿瘤进行有效的分类，达到了预期的目标。     

基于遗传算法的神经网络算法研究

针对神经网络存在许多局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小等问题．文章将遗传算法和神经网络相结合，用遗传算法替代BP算法学习网络权值，并将其应用于聚类分析．计算结果表明，遗传算法和神经网络的结合将具有良好的全局搜索能力。     

基于遗传算法的154T电动车牵引励磁PID控制器的设计

讨论了154T电动轮自卸车牵引励磁控制的基本问题;分析了传统PID控制器的不足和基于遗传算法PID控制器的优势;论述了遗传算法的原理、基本问题和实现步骤.研究了电动轮自卸车的牵引特性和牵引励磁控制系统的结构,根据设计,该系统被控对象可简化为二阶系统,而控制器采用基于遗传算法的PID控制.用MATLAB对PID参数整定进行了仿真,以考察利用遗传算法的进化能力优化PID的效果.仿真结果表明,经过遗传算法优化的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,能获得满意的控制效果.     

遗传算法在设施定位问题中的应用研究

将设施定位-分配问题分为用户分配、设施定位两个子问题,并分别用遗传算法解决.当采用遗传算法确定用户分配子集时,我们对遗传算法进行一些特殊的技术设计,通过与其它算法的计算结果进行比较分析,结果表明我们采用方法是有效的.     

基于遗传算法的最小误工任务数问题求解

为了解决最小误工任务数问题（MTTP），将遗传算法引入该问题的求解中，基于惩罚函数。讨论了MTTP的遗传算法求解方法。并对genGA，ssGA，cGA三种演化式算法求解MTTP的实验运行结果进行分析比较，得出在解决大规模的MTTP时，genGA明显优于另两种演化式算法。     

遗传算法的神经网络在交流调速中的应用

介绍了遗传算法与神经网络的组合方式及结构,并通过遗传算法神经网络的融合技术对交流调速锦绣控制,然后通过遗传算法对神经网络的参数进行集中优化,得到了被控制对象的一个最优控制器———神经网络控制器.说明了这种技术的可行性.仿真结果也表明了该控制器使得交流调速的性能得到了提高.     

关于进化算法中连锁的研究

该文将生物遗传学中连锁的概念引入进化算法中 ,并对其作用进行了分析。作为一种启发式应用于遗传算法 ,然后以货郎担问题为例将连锁应用于遗传算法的具体过程 ,最后通过测试实验 ,对带连锁的遗传算法与不带连锁的遗传算法的实验结果进行比较。结果表明连锁可以加快算法的收敛速度 ,并且没有“早熟现象”。     

基于模糊逻辑与遗传算法的故障诊断方法研究

探讨了模糊逻辑与遗传算法相互结合与集成的方法,从以下三个方面对两者的结合在故障诊断中的应用进行了研究;首先是用模糊逻辑理论对系统进行描述;然后用遗传算法对可能的故障传播路径进行搜索;最后是实现了模糊逻辑与遗传算法相结合的故障诊断．     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

基于混合遗传算法的自适应神经网络优化设计

传统遗传算法优化神经网络存在"近亲繁殖"、"早熟收敛"、收敛速度慢和容易陷入局部极小等缺点.将适应度与相应的个体数目相联系,提出一种自适应交叉变异概率,并将其用于遗传操作,使得个体具有较强的多样性,一定程度缓解种群"早熟";将单纯形法和遗传算法结合到一起,使遗传算法的搜索更具有方向性,提高遗传算法的搜索能力,加快收敛速度.仿真实验进一步证明本文提出的算法对加快收敛速度,防止"近亲繁殖",保持种群多样性比较有效.